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CodeGeex自动编写Python爬虫请求头解析

来源：互联网 2026-08-04 17:19:09

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利用CodeGeex通过自然语言提示自动生成Python爬虫请求头函数，支持随机化User-Agent绕过反爬校验。结合会话对象注入Referer和Cookie，能有效应对网站反爬机制，简化开发流程，大幅提升爬虫稳定性与数据采集成功率。

用 CodeGeex 生成请求头，这个法子能帮你躲过不少网站的反爬校验——那些严格检查 User-Agent、Accept-Language 之类的平台，你直接用 requests.get(url) 去抓，大概率返回 403 或者一张空壳页面。但借助 CodeGeex，可以快速搭一套带随机化、适配不同平台逻辑的请求头结构，省去手动维护一堆浏览器指纹列表的精力。

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安装并加载 CodeGeex 模型

装 CodeGeex 很简单，一行 pip install codegeex 就行，但注意 Python 版本必须卡在 3.8 到 3.11 之间，低了会跟 torch 闹别扭。还有一点：安装前一定把旧版 transformers 卸干净，特别是版本低于 4.35 的。

载入模型时，指定 device="cpu" 最稳妥，GPU 不是必需品。要是你显卡显存不够还硬上 cuda，等着你的就是那行熟悉的 RuntimeError: CUDA out of memory。

用自然语言提示词触发代码生成

用 CodeGeex 生成代码的方式很直接——给一段清晰的中文提示，再加好约束条件就行。比如：

“写一个 Python 函数 get_headers()，返回 dict 类型的请求头。要求：User-Agent 必须是 Windows Chrome 最新稳定版（如 Chrome/126.0.6478.127），Accept-Language 固定为 zh-CN,zh;q=0.9，Referer 设为 https://example.com/，不包含 Connection 或 Cache-Control 字段。”

跑完 model.generate(prompt, max_length=512) 之后，从输出结果里找到以 def get_headers(): 开头的代码块，直接复制出来就能用，缩进和语法都帮你配好，不用自己动手改。

生成带随机 UA 的健壮版本

只用一个固定 UA 终归太嫩，网站稍微上点反爬手段就凉了。所以得做随机化，这里有两种常见路子。

方法一：预置 UA 池配合 random.choice

先定义一个列表，里面放 8 条主流 Windows Chrome 的 UA 字符串：

python
ua_list = [
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/126.0.0.0 Safari/537.36",
    # ... 再补几条
]

函数内部用 random.choice(ua_list) 随机取一条，再拼接其他固定字段。这样每次调用 get_headers() 返回的 UA 都不同，绕过基础反爬足够用了。

方法二：用 fake_useragent 库动态生成

需要额外装一个库：pip install fake-useragent。初始化时指定系统和浏览器范围：

python
from fake_useragent import UserAgent
ua = UserAgent(os=["windows"], browsers=["chrome"], min_version=120)

调用 ua.chrome 就能拿到一个真实的 UA 字符串。不过有个坑：它需要联网下载一个 json 文件存到 ~/.fake_useragent.json，国内服务器经常卡在 http://useragentstring.com/ 那个地址上，一卡就死。所以稳妥起见，优先用第一种方法。