抓包与反爬

常见的反爬手段
- 反爬原因
- 反爬常见概念
- 反爬的三个方向
- 基于身份识别进行反爬
- - 通过headers字段来反爬
  - 通过请求参数来反爬
- 常见基于爬虫行为进行反爬
- - 基于请求频率或总请求数量
  - 根据爬取行为进行反爬
- 基于数据加密进行反爬
- - 对响应中含有的数据进行特殊化处理
验证码处理
- 图片验证码
- - 图片识别引擎
  - - tesseract
    - 图片识别引擎环境的安装
    - 图片识别引擎的使用
    - 图片识别引擎的使用扩展
  - 打码平台
  - - 常见的打码平台
    - 云打码的使用
  - 常见的验证码的种类
chrome浏览器使用方法
- 新建隐身窗口
- network的更多功能
- - Perserve log
  - filter过滤
  - 观察特定种类的请求
- 寻找登录接口
JS解析
- 确定js的位置
- - 观察按钮的绑定js事件
  - 通过search all file 来搜索
- 观察js的执行过程
- js2py的使用
- - 具体代码

常见的反爬手段

反爬原因

爬虫占总PV(PV是指页面的访问次数，每打开或刷新一次页面，就算做一个pv)比例较高，这样浪费钱（尤其是三月份爬虫）。
公司可免费查询的资源被批量抓走，丧失竞争力，这样少赚钱。
状告爬虫成功的几率小

反爬常见概念

爬虫：使用任何技术手段，批量获取网站信息的一种方式。关键在于批量。
反爬虫：使用任何技术手段，阻止别人批量获取自己网站信息的一种方式。关键也在于批量。
误伤：在反爬虫的过程中，错误的将普通用户识别为爬虫。误伤率高的反爬虫策略，效果再好也不能用。
拦截：成功地阻止爬虫访问。这里会有拦截率的概念。通常来说，拦截率越高的反爬虫策略，误伤的可能性就越高。因此需要做个权衡。
资源：机器成本与人力成本的总和。

反爬的三个方向

基于身份识别进行反爬
基于爬虫行为进行反爬
基于数据加密进行反爬

基于身份识别进行反爬

通过headers字段来反爬

1.1 通过headers中的User-Agent字段来反爬

反爬原理：爬虫默认情况下没有User-Agent，而是使用模块默认设置
解决方法：请求之前添加User-Agent即可；更好的方式是使用User-Agent池来解决（收集一堆User-Agent的方式，或者是随机生成User-Agent）

1.2 通过referer字段或者是其他字段来反爬

反爬原理：爬虫默认情况下不会带上referer字段，服务器端通过判断请求发起的源头，以此判断请求是否合法
解决方法：添加referer字段

1.3 通过cookie来反爬

反爬原因：通过检查cookies来查看发起请求的用户是否具备相应权限，以此来进行反爬
解决方案：进行模拟登陆，成功获取cookies之后在进行数据爬取

通过请求参数来反爬

2.1 通过从html静态文件中获取请求数据(github登录数据)

反爬原因：通过增加获取请求参数的难度进行反爬
解决方案：仔细分析抓包得到的每一个包，搞清楚请求之间的联系

2.2 通过发送请求获取请求数据

反爬原因：通过增加获取请求参数的难度进行反爬
解决方案：仔细分析抓包得到的每一个包，搞清楚请求之间的联系，搞清楚请求参数的来源

2.3 通过js生成请求参数

反爬原理：js生成了请求参数
解决方法：分析js，观察加密的实现过程，通过js2py获取js的执行结果，或者使用selenium来实现

2.4 通过验证码来反爬

反爬原理：对方服务器通过弹出验证码强制验证用户浏览行为
解决方法：打码平台或者是机器学习的方法识别验证码，其中打码平台廉价易用，更值得推荐

常见基于爬虫行为进行反爬

基于请求频率或总请求数量

1.1 通过请求ip/账号单位时间内总请求数量进行反爬

反爬原理：正常浏览器请求网站，速度不会太快，同一个ip/账号大量请求了对方服务器，有更大的可能性会被识别为爬虫
解决方法：对应的通过购买高质量的ip的方式能够解决问题/购买个多账号

1.2 通过同一ip/账号请求之间的间隔进行反爬

反爬原理：正常人操作浏览器浏览网站，请求之间的时间间隔是随机的，而爬虫前后两个请求之间时间间隔通常比较固定同时时间间隔较短，因此可以用来做反爬
解决方法：请求之间进行随机等待，模拟真实用户操作，在添加时间间隔后，为了能够高速获取数据，尽量使用代理池，如果是账号，则将账号请求之间设置随机休眠

1.3 通过对请求ip/账号每天请求次数设置阈值进行反爬

反爬原理：正常的浏览行为，其一天的请求次数是有限的，通常超过某一个值，服务器就会拒绝响应
解决方法：对应的通过购买高质量的ip的方法/多账号，同时设置请求间随机休眠

根据爬取行为进行反爬

通常在爬取步骤上做分析

2.1 通过js实现跳转来反爬

反爬原理：js实现页面跳转，无法在源码中获取下一页url
解决方法: 多次抓包获取条状url，分析规律

2.2 通过蜜罐(陷阱)获取爬虫ip(或者代理ip)，进行反爬

反爬原理：在爬虫获取链接进行请求的过程中，爬虫会根据正则，xpath，css等方式进行后续链接的提取，此时服务器端可以设置一个陷阱url，会被提取规则获取，但是正常用户无法获取，这样就能有效的区分爬虫和正常用户
解决方法: 完成爬虫的编写之后，使用代理批量爬取测试/仔细分析响应内容结构，找出页面中存在的陷阱

2.3 通过假数据反爬

反爬原理：向返回的响应中添加假数据污染数据库，通常家属剧不会被正常用户看到
解决方法: 长期运行，核对数据库中数据同实际页面中数据对应情况，如果存在问题/仔细分析响应内容

2.4 阻塞任务队列

反爬原理：通过生成大量垃圾url，从而阻塞任务队列，降低爬虫的实际工作效率
解决方法: 观察运行过程中请求响应状态/仔细分析源码获取垃圾url生成规则，对URL进行过滤

2.5 阻塞网络IO

反爬原理：发送请求获取响应的过程实际上就是下载的过程，在任务队列中混入一个大文件的url，当爬虫在进行该请求时将会占用网络io，如果是有多线程则会占用线程
解决方法: 观察爬虫运行状态/多线程对请求线程计时/发送请求钱

2.6 运维平台综合审计

反爬原理：通过运维平台进行综合管理，通常采用复合型反爬虫策略，多种手段同时使用
解决方法: 仔细观察分析，长期运行测试目标网站，检查数据采集速度，多方面处理

基于数据加密进行反爬

对响应中含有的数据进行特殊化处理

通常的特殊化处理主要指的就是css数据偏移/自定义字体/数据加密/数据图片/特殊编码格式等
1.1 通过自定义字体来反爬

反爬思路: 使用自有字体文件
解决思路：切换到手机版/解析字体文件进行翻译

1.2 通过css来反爬

反爬思路：源码数据不为真正数据，需要通过css位移才能产生真正数据
解决思路：计算css的偏移
1.3 通过js动态生成数据进行反爬
反爬原理：通过js动态生成
解决思路：解析关键js，获得数据生成流程，模拟生成数据

1.4 通过数据图片化反爬

58同城短租](https://baise.58.com/duanzu/38018718834984x.shtml)
解决思路：通过使用图片解析引擎从图片中解析数据

1.5 通过编码格式进行反爬

反爬原理: 不适用默认编码格式，在获取响应之后通常爬虫使用utf-8格式进行解码，此时解码结果将会是乱码或者报错
解决思路：根据源码进行多格式解码，或者真正的解码格式

验证码处理

图片验证码

验证码（CAPTCHA）是一种区分用户是计算机还是人的公共全自动程序。
验证码的作用：防止恶意破解密码、刷票、论坛灌水、刷页。
图片验证码的处理方案
手动输入(input)
图像识别引擎解析：使用光学识别引擎处理图片中的数据，常用于图片数据提取
打码平台：爬虫常用的验证码解决方案

图片识别引擎

OCR（Optical Character Recognition）是指对文本资料进行扫描成图像文件，然后对图像文件进行分析处理，自动识别获取文字信息及版面信息的软件。

tesseract

Tesseract，一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR引擎，特点是开源，免费，支持多语言，多平台。
项目地址：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

图片识别引擎环境的安装

引擎的安装

mac环境下直接执行命令
brew install --with-training-tools tesseract
windows环境下的安装
可以通过exe安装包安装，下载地址GitHub项目中的wiki。安装完成后,将Tesseract 执行文件的目录加入到PATH中，方便后续调用。
linux环境下的安装
sudo apt-get install tesseract-ocr

Python库的安装

PIL用于打开图片文件
pip/pip3 install pillow
pytesseract模块用于从图片中解析数据
pip/pip3 install pytesseract

图片识别引擎的使用

通过pytesseract模块的 image_to_string 方法就能将打开的图片文件中的数据提取成字符串数据

from PIL import Image
import pytesseract
im = Image.open()
result = pytesseract.image_to_string(im)
print(result)

图片识别引擎的使用扩展

tesseract简单使用与训练
其他ocr平台

微软Azure 图像识别：https://azure.microsoft.com/zh-cn/services/cognitive-services/computer-vision/
有道智云文字识别：http://aidemo.youdao.com/ocrdemo
阿里云图文识别：https://www.aliyun.com/product/cdi/
腾讯OCR文字识别：https://cloud.tencent.com/product/ocr

打码平台

常见的打码平台

云打码：http://www.yundama.com/
能够解决通用的验证码识别
极验验证码智能识别辅助：http://jiyandoc.c2567.com/
能够解决复杂验证码的识别

云打码的使用

云打码官方接口
云打码平台提供，实现了两个方法：
indetify:传入图片的响应二进制数即可
indetify_by_filepath:传入图片的路径即可识别
自己配置

username = 'whoarewe' # 用户名
password = '***' # 密码
appid = 4283 # appid
appkey = '02074c64f0d0bb9efb2df455537b01c3' # appkey
codetype = 1004 # 验证码类型

云打码官方提供的api

#yundama.py
import requests
import json
import timeclass YDMHttp:apiurl = 'http://api.yundama.com/api.php'username = ''password = ''appid = ''appkey = ''def __init__(self, username, password, appid, appkey):self.username = usernameself.password = passwordself.appid = str(appid)self.appkey = appkeydef request(self, fields, files=[]):response = self.post_url(self.apiurl, fields, files)response = json.loads(response)return responsedef balance(self):data = {'method': 'balance', 'username': self.username, 'password': self.password, 'appid': self.appid,'appkey': self.appkey}response = self.request(data)if (response):if (response['ret'] and response['ret'] < 0):return response['ret']else:return response['balance']else:return -9001def login(self):data = {'method': 'login', 'username': self.username, 'password': self.password, 'appid': self.appid,'appkey': self.appkey}response = self.request(data)if (response):if (response['ret'] and response['ret'] < 0):return response['ret']else:return response['uid']else:return -9001def upload(self, filename, codetype, timeout):data = {'method': 'upload', 'username': self.username, 'password': self.password, 'appid': self.appid,'appkey': self.appkey, 'codetype': str(codetype), 'timeout': str(timeout)}file = {'file': filename}response = self.request(data, file)if (response):if (response['ret'] and response['ret'] < 0):return response['ret']else:return response['cid']else:return -9001def result(self, cid):data = {'method': 'result', 'username': self.username, 'password': self.password, 'appid': self.appid,'appkey': self.appkey, 'cid': str(cid)}response = self.request(data)return response and response['text'] or ''def decode(self, filename, codetype, timeout):cid = self.upload(filename, codetype, timeout)if (cid > 0):for i in range(0, timeout):result = self.result(cid)if (result != ''):return cid, resultelse:time.sleep(1)return -3003, ''else:return cid, ''def post_url(self, url, fields, files=[]):# for key in files:#     files[key] = open(files[key], 'rb');res = requests.post(url, files=files, data=fields)return res.text username = 'whoarewe' # 用户名password = '***' # 密码appid = 4283 # appidappkey = '02074c64f0d0bb9efb2df455537b01c3' # appkeyfilename = 'getimage.jpg' # 文件位置codetype = 1004 # 验证码类型# 超时
timeout = 60def indetify(response_content):if (username == 'username'):print('请设置好相关参数再测试')else:# 初始化yundama = YDMHttp(username, password, appid, appkey)# 登陆云打码uid = yundama.login();print('uid: %s' % uid)# 查询余额balance = yundama.balance();print('balance: %s' % balance)# 开始识别，图片路径，验证码类型ID，超时时间（秒），识别结果cid, result = yundama.decode(response_content, codetype, timeout)print('cid: %s, result: %s' % (cid, result))return resultdef indetify_by_filepath(file_path):if (username == 'username'):print('请设置好相关参数再测试')else:# 初始化yundama = YDMHttp(username, password, appid, appkey)# 登陆云打码uid = yundama.login();print('uid: %s' % uid)# 查询余额balance = yundama.balance();print('balance: %s' % balance)# 开始识别，图片路径，验证码类型ID，超时时间（秒），识别结果cid, result = yundama.decode(file_path, codetype, timeout)print('cid: %s, result: %s' % (cid, result))return resultif __name__ == '__main__':pass

常见的验证码的种类

url地址不变，验证码不变
这是验证码里面非常简单的一种类型，对应的只需要获取验证码的地址，然后请求，通过打码平台识别即可
url地址不变，验证码变化
这种验证码的类型是更加常见的一种类型
通过cookie来验证之前获取的验证码和最后提交的验证码是同一个验证码。在请求页面，请求验证码，提交验证码的到时候需要保证cookie的一致性，对此可以使用requests.session来解决。

chrome浏览器使用方法

新建隐身窗口

使用隐身窗口，首次打开网站，不会带上cookie，能够观察页面的获取情况，包括对方服务器如何设置cookie在本地

network的更多功能

Perserve log

默认情况下，页面发生跳转之后，之前的请求url地址等信息都会消失，勾选perserve log后之前的请求都会被保留。

filter过滤

在url地址很多的时候，可以在filter中输入部分url地址，对所有的url地址起到一定的过滤效果。

观察特定种类的请求

默认是选择的all，即会观察到所有种类的请求
比如常见的选项：

XHR:大部分情况表示ajax请求
JS:js请求
CSS:css请求
不清楚一个请求是否为ajax请求的时候，直接选择all,从前往后观察即可，其中js，css，图片等不去观察即可。

寻找登录接口

寻找action对的url地址

这个地址就是在登录的form表单中action对应的url地址，进行表单提交的地址，对应的，提交的数据，仅仅需要：用户名的input标签中，name的值作为键，用户名作为值，密码的input标签中，name的值作为键，密码作为值即可
通过抓包寻找登录的url地址

手机版中，依然有参数，但是参数的个数少一些
总结

使用隐身窗口的主要目的是为了避免首次打开网站携带cookie的问题
chrome的network中，perserve log选项能够在页面发生跳转之后任然能够观察之前的请求
确定登录的地址有两种方法：
- 寻找from表单action的url地址
- 通过抓包获取

JS解析

确定js的位置

观察按钮的绑定js事件

通过search all file 来搜索

观察js的执行过程

找到js的位置之后，通过观察js的位置，找到js具体在如何执行，可以通过python程序来模拟js的执行，或者是使用类似js2py直接把js代码转化为python程序去执行。

- 1：继续执行到下一个断点
- 2：进入调用的函数中
- 3：从调用的函数中跳出来

js2py的使用

js2py是一个js的翻译工具，也是一个通过纯python实现的js的解释器，github上源码与示例
js的执行思路：使用python程序实现js的执行时候，需要观察的js的每一个步骤，非常麻烦。所以更多的时候我们会选择使用类似js2py的模块去执行js。
具体实现

定位进行登录js代码

formSubmit: function() {var e, t = {};$(".login").addEventListener("click", function() {t.phoneNum = $(".phonenum").value,t.password = $(".password").value,e = loginValidate(t),t.c1 = c1 || 0,e.flag ? ajaxFunc("get", "http://activity.renren.com/livecell/rKey", "", function(e) {var n = JSON.parse(e).data;if (0 == n.code) {t.password = t.password.split("").reverse().join(""),setMaxDigits(130);var o = new RSAKeyPair(n.e,"",n.n), r = encryptedString(o, t.password);t.password = r,t.rKey = n.rkey} elsetoast("公钥获取失败"),t.rKey = "";ajaxFunc("post", "http://activity.renren.com/livecell/ajax/clog", t, function(e) {var e = JSON.parse(e).logInfo;0 == e.code ? location.href = localStorage.getItem("url") || "" : toast(e.msg || "登录出错")})}) : toast(e.msg)})}

js代码解析:

我们要登录需要对密码进行加密和获取rkey字段的值
rkey字段的值，直接发送请求rkey请求就可以获得
密码是先反转然后使用RSA进行加密, js代码很复杂, 通过在python中执行js来实现

实现思路:

使用session发送rKey获取登录需要信息
- url: http://activity.renren.com/livecell/rKey
- 方法: get
根据获取信息对密码进行加密
2.1 准备用户名和密码
2.2 使用js2py生成js的执行环境:context
2.3 拷贝使用到js文件的内容到本项目中
2.4 读取js文件的内容,使用context来执行它们
2.5 向context环境中添加需要数据
2.6 使用context执行加密密码的js字符串
2.7 通过context获取加密后密码信息
使用session发送登录请求
- URL: http://activity.renren.com/livecell/ajax/clog
- 请求方法: POST
- 数据:

phoneNum: xxxxxxx
password: (加密后生产的)
c1: 0
rKey: rkey请求获取的

具体代码

提前下载js文件到本地：
BigInt.js
RSA.js
Barrett.js

import requests
import json
import js2py# - 实现思路:
#   - 使用session发送rKey获取登录需要信息
#     - url: http://activity.renren.com/livecell/rKey
#     - 方法: get
#  获取session对象
session = requests.session()
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Linux; Android 5.0; SM-G900P Build/LRX21T) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.139 Mobile Safari/537.36","X-Requested-With": "XMLHttpRequest","Content-Type":"application/x-www-form-urlencoded"
}
# 设置session的请求头信息
session.headers = headersresponse = session.get("http://activity.renren.com/livecell/rKey")
# print(response.content.decode())
n = json.loads(response.content)['data']#   - 根据获取信息对密码进行加密
#     - 准备用户名和密码
phoneNum = "131..."
password = "****"
#     - 使用js2py生成js的执行环境:context
context = js2py.EvalJs()
#     - 拷贝使用到js文件的内容到本项目中
#     - 读取js文件的内容,使用context来执行它们
with open("BigInt.js", 'r', encoding='utf8') as f:context.execute(f.read())with open("RSA.js", 'r', encoding='utf8') as f:context.execute(f.read())
with open("Barrett.js", 'r', encoding='utf8') as f:context.execute(f.read())# - 向context环境中添加需要数据
context.t = {'password': password}
context.n = n
#     - 执行加密密码的js字符
js = '''t.password = t.password.split("").reverse().join(""),setMaxDigits(130);var o = new RSAKeyPair(n.e,"",n.n), r = encryptedString(o, t.password);'''
context.execute(js)
# - 通过context获取加密后密码信息
# print(context.r)
password = context.r
#   - 使用session发送登录请求
#     - URL: http://activity.renren.com/livecell/ajax/clog
#     - 请求方法: POST
#     - 数据:
#       - phoneNum: 15565280933
#       - password: (加密后生产的)
#       - c1: 0
#       - rKey: rkey请求获取的
data = {'phoneNum': '131....','password': password,'c1':0,'rKey':n['rkey']
}# print(session.headers)
response = session.post("http://activity.renren.com/livecell/ajax/clog", data=data)
print(response.content.decode())# 访问登录的资源
response = session.get("http://activity.renren.com/home#profile")
print(response.content.decode())

小结

通过在chrome中观察元素的绑定事件可以确定js
通过在chrome中search all file 搜索关键字可以确定js的位置
观察js的数据生成过程可以使用添加断点的方式观察
js2py的使用
- 需要准备js的内容
- 生成js的执行环境
- 在执行环境中执行js的字符串，传入数据，获取结果

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