Cómo resolver el fingerprinting TLS/JA3 en el scraping web con curl_cffi
Adélia Cruz
Neural Network Developer
¿Tienes problemas con las medidas anti-bot al raspar sitios web? curl_cffi, una biblioteca avanzada de Python que envuelve la herramienta cURL, puede ayudarte a evitar estos obstáculos de manera efectiva. Al imitar el comportamiento del navegador y aprovechar las características de cURL, curl_cffi mejora la capacidad de tu raspador para evitar la detección y funcionar de forma fluida. En esta guía, exploraremos cómo funciona curl_cffi, cómo usarlo para diversas tareas y abordaremos sus limitaciones. También discutiremos soluciones potenciales para superar estas limitaciones.
¿Qué es curl_cffi?
curl_cffi es una biblioteca de Python diseñada para solicitudes de red, similar a bibliotecas como requests y httpx. Sin embargo, a diferencia de estas bibliotecas, curl_cffi puede simular huellas dactilares TLS/JA3 y HTTP/2 de navegadores. curl-impersonate es una herramienta de línea de comandos que puede simular cuatro navegadores principales y realizar intercambios TLS y HTTP como un navegador real. curl_cffi encapsula curl-impersonate en una biblioteca de Python utilizando cffi.
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¿Qué es el Fingerprinting TLS/JA3?
Hoy en día, la mayoría de los sitios web utilizan HTTPS. Para establecer una conexión HTTPS, ocurre un intercambio TLS entre el servidor y el cliente, intercambiando información como las versiones TLS compatibles y los algoritmos de cifrado. Los clientes tienen características diferentes y estos detalles suelen ser estables, permitiendo a los servidores identificar si las solicitudes provienen de navegadores de usuarios típicos o de scripts automatizados. JA3 es un algoritmo común utilizado para generar huellas dactilares TLS. Funciona concatenando estas características y calculando un hash MD5.
Uso de curl_cffi
El uso de curl_cffi es bastante similar a requests. Así es como puedes usar requests para obtener la huella dactilar JA3:
pythonCopy
import requests
url = "https://tls.browserleaks.com/json"
r = requests.get(url)
print(r.json())
Si haces solicitudes repetidas, notarás que tu hash JA3 permanece igual. Sin embargo, a partir de la versión Chrome 110, el orden de las extensiones ClientHello de TLS se randomiza, lo que hace más fácil que los desarrolladores de sitios web bloqueen bibliotecas como requests basándose en las huellas dactilares JA3. Si tus solicitudes muestran siempre la misma huella dactilar JA3, podrían identificarse como provenientes de un solo usuario, aumentando la probabilidad de ser marcadas como bots.
Así es como puedes usar curl_cffi para simular una huella dactilar JA3 real:
pythonCopy
from curl_cffi import requests
url = "https://tls.browserleaks.com/json"
r = requests.get(url, impersonate="chrome124")
print(r.json())
El parámetro impersonate permite especificar el navegador y la versión que deseas simular. Los navegadores compatibles incluyen Chrome, Chrome Android, Edge y Safari, con versiones actualizadas continuamente. Para más información detallada, consulta el repositorio de GitHub de curl_cffi. Con curl_cffi, la huella dactilar JA3 coincidirá con la de un navegador real, y a partir de Chrome 110, la huella dactilar JA3 cambiará con cada solicitud:
jsonCopy
{
"user_agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36",
"ja3_hash": "c97c8dac4ca1de968fe230de54f3e0f3",
"ja3_text": "771,4865-4866-4867-49195-49199-49196-49200-52393-52392-49171-49172-156-157-47-53,16-10-27-18-5-51-23-17513-45-35-43-13-65281-0-11-65037,25497-29-23-24,0",
"ja3n_hash": "4c9ce26028c11d7544da00d3f7e4f45c",
"ja3n_text": "771,4865-4866-4867-49195-49199-49196-49200-52393-52392-49171-49172-156-157-47-53,0-5-10-11-13-16-18-23-27-35-43-45-51-17513-65037-65281,25497-29-23-24,0",
"akamai_hash": "52d84b11737d980aef856699f885ca86",
"akamai_text": "1:65536;2:0;4:6291456;6:262144|15663105|0|m,a,s,p"
}
Superando las limitaciones de curl_cffi
Aunque curl_cffi puede simular huellas dactilares JA3 reales y posiblemente evitar desafíos de bots y bloqueos, a veces puede no ser suficiente. Muchos sitios implementan mecanismos avanzados de protección contra bots. Estos sistemas utilizan imágenes complejas y desafíos de JavaScript difíciles de leer para diferenciar entre humanos y bots. A veces, incluso con una huella dactilar JA3 real y aleatorizada, es imposible evitar estos desafíos.
Si te encuentras con desafíos CAPTCHA, sin importar la biblioteca de solicitudes que uses, pueden ser inevitables. Sin embargo, no es necesario preocuparse. CapSolver proporciona una solución para estos problemas. CapSolver utiliza tecnología de desbloqueo web automatizada basada en inteligencia artificial para resolver diversos desafíos de bots en segundos. Ya sea con imágenes o problemas complejos, CapSolver los maneja de manera eficiente. Si la solución falla, no incurrirás en ningún costo.
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Conclusión
Al integrar curl_cffi en tu configuración de raspado web, puedes imitar efectivamente el comportamiento de un navegador real para superar los desafíos de fingerprinting TLS/JA3. Aunque curl_cffi ofrece herramientas robustas para manejar estos desafíos, los sistemas avanzados de CAPTCHA y detección de bots aún representan obstáculos significativos. CapSolver ofrece una solución complementaria para abordar estos desafíos CAPTCHA de forma fluida, asegurando que tus actividades de raspado funcionen sin problemas.
