User Agent的学习
什么是User-Agent?
User-Agent是一个特殊字符串头,被广泛用来标示浏览器客户端的信息,使得服务器能识别客户机使用的操作系统和版本,CPU类型,浏览器及版本,浏览器的渲染引擎,浏览器语言等。
不同的浏览器(IE,FF,Opera, Chrome等)会用不同的用户代理字符串(User Agent Strings)作为自身的标志,当搜索引擎(Google,Yahoo,Baidu,Bing)在通过网络爬虫访问网页时,也会通过用户代理字符串来进行自身的标示,这也是为何网站统计报告能够统计浏览器信息,爬虫信息等。网站需要获取用户客户端的信息,了解网站内容在客户端的展现形式,一些网站通过判断UA来给不同的操作系统,不同的浏览器发送不同的页面,不过这也可能造成某些页面无法再某个浏览器中正常显示.
用户代理字符串包括6个不同个部分:
如下:
Mozilla/5.0(compatible;X11;U;Linux i686;en-US) Gecko/20081202 Firefox(Debian-2.0.0.19-0etch1)
- Mozilla/5.0 浏览器标志:包括应用名Mozilla和版本号5.0;
- compatible 浏览器兼容标志:表示支持主要功能集
- U 加密标志:该字段逐步被取消(N表示无安全加密,I表示弱安全加密,U表示强安全加密)
- Linux i686 操作系统标志:linux
- en-US 语言标志:英文
- Gecko/20081202 渲染引擎标志:Gecko
- Firefox(Debian-2.0.0.19-0etch1) 浏览器版本信息:firefox
为什么浏览器User-agent总是有Mozilla字样?
User-agent String里的历史故事:http://nonfu.me/p/8262.html#6704859-tsina-1-74270-c5f225ba0edaae7b53a5eca6ead5f75f
User-Agent的简单用法:
- 当用户使用FF访问一个网站时,网站通过用户代理字符串获取该用户的浏览器版本,当发现该版本的FF无法完美展现网站内容时,就提出个性化的提示,升级浏览器来展现最新的WebGL 和HTML5内容
- 网站可以根据用户代理字符串给出不同的css文件,保证在不同的浏览器上都展示出最好的效果。
- 伪装 user agent 来回避某些侦测特定浏览器才能读取的网站。
以上转自:http://www.360doc.com/content/14/0218/02/15723785_353395087.shtml
获取User-agent值:
在JAVA中使用 request.getHeader("User-Agent")得到浏览器的User-Agent
PHP中用$_SERVER[HTTP_USER-AGENT]获得
JS中用navigator.userAgent获得。
在 ASP.NET 中使用 Request.Header["User-Agent"] 得到。
修改常见浏览器UA的方法:http://www.zhixing123.cn/jiaocheng/40469.html
Chrome伪装UA的方法绕过检测。具体方法:http://blog.csdn.net/iceman03/article/details/20528771
其他扩展阅读:
User-agent 字串史: http://www.kuqin.com/shuoit/20150312/345160.html,
http://www.cnblogs.com/egger/archive/2013/04/20/3032070.html
各大搜索引擎的User-Agent: http://www.cnblogs.com/iack/p/3557371.html
手机浏览器的User-agent:http://blogread.cn/it/article/4063?f=wb
各大浏览器各版本User-agent汇总:http://weibo.com/p/230418ac467e560102vebj
注:本文中很多内容已经有网友做过总结,在学习UA的过程中,搜集下来的一些比较好的,也不复制粘贴了,相关链接可以参考。(我是勤劳的搬运工~^~)
User Agent的学习的更多相关文章
- 强化学习之七:Visualizing an Agent’s Thoughts and Actions
本文是对Arthur Juliani在Medium平台发布的强化学习系列教程的个人中文翻译,该翻译是基于个人分享知识的目的进行的,欢迎交流!(This article is my personal t ...
- 机器学习&深度学习基础(tensorflow版本实现的算法概述0)
tensorflow集成和实现了各种机器学习基础的算法,可以直接调用. 代码集:https://github.com/ageron/handson-ml 监督学习 1)决策树(Decision Tre ...
- 深度学习课程笔记(七):模仿学习(imitation learning)
深度学习课程笔记(七):模仿学习(imitation learning) 2017.12.10 本文所涉及到的 模仿学习,则是从给定的展示中进行学习.机器在这个过程中,也和环境进行交互,但是,并没有显 ...
- EnforceLearning-主动强化学习
前言: 被动学习Agent由固定的策略决定其行为.主动学习Agent必须自己决定采取什么行动. 具体方法是: Agent将要学习一个包含所有行动结果概率的完整模型,而不仅仅是固定策略的模型: 接下来, ...
- EnforceLearning-被动强化学习
前言: 画图挺好:深度学习进阶之路-从迁移学习到强化学习 专家系统给出了知识节点和规则,使用粒度描述准确性,依靠分解粒度解决矛盾,并反馈知识和推理规则更新.专家系统与机器学习有本质区别,但从机器学习的 ...
- 基于Keras的OpenAI-gym强化学习的车杆/FlappyBird游戏
强化学习 课程:Q-Learning强化学习(李宏毅).深度强化学习 强化学习是一种允许你创造能从环境中交互学习的AI Agent的机器学习算法,其通过试错来学习.如上图所示,大脑代表AI Agent ...
- ML-Agents(二)创建一个学习环境
ML-Agents(二)创建一个学习环境 一.前言 上一节我们讲了如何配置ML-Agents环境,这一节我们创建一个示例,主要利用Reinforcement Learning(强化学习). 如上图,本 ...
- 强化学习之六:Deep Q-Network and Beyond
本文是对Arthur Juliani在Medium平台发布的强化学习系列教程的个人中文翻译,该翻译是基于个人分享知识的目的进行的,欢迎交流!(This article is my personal t ...
- 强化学习之四:基于策略的Agents (Policy-based Agents)
本文是对Arthur Juliani在Medium平台发布的强化学习系列教程的个人中文翻译,该翻译是基于个人分享知识的目的进行的,欢迎交流!(This article is my personal t ...
随机推荐
- IOS NSNotification 通知
一. 先看下官方对NSNotification通知的解释 1. NSNotification 通知 @interface NSNotification : NSObject <NSCopying ...
- js替换字符串中的空格,换行符\r\n或\n替换成<br>
为了让回车换行符正确显示,需要将 \n 或 \r\n 替换成 <br>.同样地,将空格替换存 .这里我们通过正则表达式来替换. 一.替换所有的空格.回车换行符 //原始字符串 var s ...
- 2018 Wannafly summer camp Day3--Knight
Knight 题目描述: 有一张无限大的棋盘,你要将马从\((0,0)\)移到\((n,m)\). 每一步中,如果马在\((x,y)(x,y)\),你可以将它移动到 \((x+1,y+2)(x+1,y ...
- 【解题报告】小白逛公园 vijos
题目传送门 这道题是一道线段树的一个求一个连续最大字段和是一个区间线段树一个很妙妙的操作,这里后面我们后面就会提到,因为今天博主没有时间了所以先粘一篇代码供大家参考,其实代码理解还是非常的简单的. 代 ...
- hdu_3123_GCC
The GNU Compiler Collection (usually shortened to GCC) is a compiler system produced by the GNU Proj ...
- ABAP术语-IDOC
IDOC 原文:http://www.cnblogs.com/qiangsheng/archive/2008/02/21/1075988.html Intermediate Document Inte ...
- MySQL innodb表使用表空间物理文件复制或迁移表
MySQL InnoDB引擎的表通过拷贝物理文件来进行单表或指定表的复制,可以想到多种方式,今天测试其中2种: 将innodb引擎的表修改为Myisam引擎,然后拷贝物理文件 直接拷贝innodb的表 ...
- html 截图粘粘图片JS
web前端socket聊天室功能和在线编辑器上传编辑内容的时候经常会需要上传一些图文信息,但是很多编辑器不支持截图粘粘的功能,这里参考了网友分享的可用方法做一个记录. <html> < ...
- Learning Experience of Big Data: Connect CentOs to Xshell and set Java environment on CentOS
1.set up connections between vitural machine and Xshell: After we connect the virtural machine to ne ...
- 多线程编程之Apue3rd_Chapter15.10之posix信号量
看了APUE的chapter15,只重点看了15.10,学习了posix信号量.Posix信号量比起xsi信号量的优点是性能更好,在Linux3.2.0平台上性能提升很大.其中命名信号量使用方法如下. ...