京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:Python进阶者
来源:Python爬虫与数据挖掘
今天给大家带来干货,JS逆向。
网站的反爬措施有很多,例如:js反爬、ip反爬、css反爬、字体反爬、验证码反爬、滑动点击类验证反爬等等,今天我们通过爬取某招聘来实战学习字体反爬。
小编已加密:
aHR0cHM6Ly93d3cuc2hpeGlzZW5nLmNvbS8= 出于安全原因,我们把网址通过base64编码了,大家可以通过base64解码把网址获取下来。
字体反爬:一种常见的反爬技术,是网页与前端字体文件配合完成的反爬策略,最早使用字体反爬技术的有58同城、汽车之家等等,现在很多主流的网站或APP也使用字体反爬技术为自身的网站或APP增加一种反爬措施。
字体反爬原理:通过自定义的字体来替换页面中某些数据,当我们不使用正确的解码方式就无法获取正确的数据内容。
在HTML中通过@font-face来使用自定义字体,如下图所示:
其语法格式为:
@font-face{ font-family:"名字"; src:url('字体文件链接'); url('字体文件链接')format('文件类型')
}
字体文件一般是ttf类型、eot类型、woff类型,woff类型的文件运用比较广泛,所以大家一般碰到的都是woff类型的文件。
以woff类型文件为例,其内容是怎样的呢,又是以什么编码方式使得数据与代码一一对应的呢?
我们以某招聘网站的字体文件为例,进入百度字体编译器并打开字体文件,如下图所示:
随机打开一个字体,如下图所示:
可以发现字体6放在一个平面坐标里面,根据平面坐标的每个点来得出字体6的编码,这里就不解释如何得出字体6的编码了。
如何解决字体反爬呢?
首先映射关系可以看作为字典,大致有两种常用的方法:
第一种:手动把一组编码和字符的对应关系提取出来并用字典的形式展示,代码如下所示:
replace_dict={ '0xf7ce':'1', '0xf324':'2', '0xf23e':'3',
....... '0xfe43':'n',
} for key in replace_dict:
数据=数据.replace(key,replace_dict[key])
首先定义字体与其对应的代码一一对应的字典,再通过for循环把数据一一替换。
注意:这种方法主要适用于字体映射少的数据。
第二种:首先下载网站的字体文件,再把字体文件转换为XML文件,找到里面的字体映射关系的代码,通过decode函数解码,然后将解码的代码组合成一个字典,再根据字典内容将数据一一替换,由于代码比较长,这里就不写示例代码了,待会在实战演练中会展示这种方法的代码。
好了,字体反爬就简单讲到这里,接下来我们正式爬取某招聘网站。
首先进入某招聘网并打开开发者模式,如下图所示:
这里我们看到代码中只有生字不能正常函数,而是用来代码来替代,初步判定为使用了自定义的字体文件,这时就要找到字体文件了,那么字体文件在哪里找呢,首先打开开发者模式,并点击Network选项,如下图所示:
一般情况下,字体文件放在Font选卡中,我们发现这里一共有5个条目,那么哪个是自定义字体文件的条目呢,当我们每次点击下一页的时候,自定义字体文件就会执行一次,这时我们只需要点击网页中的下一页即可,如下图所示:
可以看到多了一个以file开头的条目,这时可以初步判定该文件为自定义字体文件,现在我们把它下载下来,下载方式很简单,只需要把file开头的条目的URL复制并在网页上打开即可,下载下来后在百度字体编译器打开,如下图所示:
这时发现打开不了,是不是找错了字体文件,网站提示说不支持这种文件类型,那么我们把下载的文件后缀改为.woff在打开试试,如下图所示:
这时就成功打开了。
找到自定义字体文件了,那么我们该怎么利用呢?这时我们先自定义方法get_fontfile()来处理自定义字体文件,然后在通过两步来把字体文件中的映射关系通过字典的方式展示出来。
首先自定义字体文件更新频率是很高的,这时我们可以实时获取网页的自定义字体文件来防止利用了之前的自定义字体文件从而导致获取数据不准确。首先观察自定义字体文件的url链接:
https://www.xxxxxx.com/interns/iconfonts/file?rand=0.2254193167485603 https://www.xxxxxx.com/interns/iconfonts/file?rand=0.4313944100724574 https://www.xxxxxx.com/interns/iconfonts/file?rand=0.3615862774301839
可以发现自定义字体文件的URL只有rand这个参数发生变化,而且是随机的十六位小于1的浮点数,那么我们只需要构造rand参数即可,主要代码如下所示:
def get_fontfile(): rand=round(random.uniform(0,1),17)
url=f'https://www.xxxxxx.com/interns/iconfonts/file?rand={rand}' response=requests.get(url,headers=headers).content with open('file.woff','wb')as f:
f.write(response)
font = TTFont('file.woff')
font.saveXML('file.xml')
首先通过random.uniform()方法来控制随机数的大小,再通过round()方法控制随机数的位数,这样就可以得到rand的值,再通过.content把URL响应内容转换为二进制并写入file.woff文件中,在通过TTFont()方法获取文件内容,通过saveXML方法把内容保存为xml文件。xml文件内容如下图所示:
该字体.xml文件一共有4589行那么多,哪个部分才是字体映射关系的代码部分呢?
首先我们看回在百度字体编码器的内容,如下图所示:
汉字人对应的代码为f0e2,那么我们就在字体.xml文件中查询人的代码,如下图所示:
可以发现一共有4个结果,但仔细观察每个结果都相同,这时我们可以根据它们代码规律来获取映射关系,再通过解码来获取对应的数据值,最后以字典的形式展示,主要代码如下所示:
with open('file.xml') as f: xml = f.read() keys = re.findall('', xml) values = re.findall('', xml) for i in range(len(values)): if len(values[i]) < 4: values[i] = ('u00' + values[i]).encode('utf-8').decode('unicode_escape') else: values[i] = ('u' + values[i]).encode('utf-8').decode('unicode_escape')
word_dict = dict(zip(keys, values))
首先读取file.xml文件内容,找出把代码中的code、name的值并分别设置为keys键,values值,再通过for循环把values的值解码为我们想要的数据,最后通过zip()方法合并为一个元组并通过dict()方法转换为字典数据,运行结果如图所示:
在上一步中,我们成功把字体映射关系转换为字典数据了,接下来开始发出网络请求来获取数据,主要代码如下所示:
def get_data(dict,url):
response=requests.get(url,headers=headers).text.replace('&#','0') for key in dict: response=response.replace(key,dict[key])
XPATH=parsel.Selector(response)
datas=XPATH.xpath('//*[@id="__layout"]/div/div[2]/div[2]/div[1]/div[1]/div[1]/div') for i in datas: data={ 'workname':i.xpath('./div[1]/div[1]/p[1]/a/text()').extract_first(), 'link':i.xpath('./div[1]/div[1]/p[1]/a/@href').extract_first(), 'salary':i.xpath('./div[1]/div[1]/p[1]/span/text()').extract_first(), 'place':i.xpath('./div[1]/div[1]/p[2]/span[1]/text()').extract_first(), 'work_time':i.xpath('./div[1]/div[1]/p[2]/span[3]/text()').extract_first()+i.xpath('./div[1]/div[1]/p[2]/span[5]/text()').extract_first(), 'company_name':i.xpath('./div[1]/div[2]/p[1]/a/text()').extract_first(), 'Field_scale':i.xpath('./div[1]/div[2]/p[2]/span[1]/text()').extract_first()+i.xpath('./div[1]/div[2]/p[2]/span[3]/text()').extract_first(), 'advantage': ','.join(i.xpath('./div[2]/div[1]/span/text()').extract()), 'welfare':','.join(i.xpath('./div[2]/div[2]/span/text()').extract())
}
saving_data(list(data.values()))
首先自定义方法get_data()并接收字体映射关系的字典数据,再通过for循环将字典内容与数据一一替换,最后通过xpath()来提取我们想要的数据,最后把数据传入我们自定义方法saving_data()中。
数据已经获取下来了,接下来将保存数据,主要代码如下所示:
def saving_data(data): db = pymysql.connect(host=host, user=user, password=passwd, port=port, db='recruit')
cursor = db.cursor()
sql = 'insert into recruit_data(work_name, link, salary, place, work_time,company_name,Field_scale,advantage,welfare) values(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)' try:
cursor.execute(sql,data)
db.commit() except:
db.rollback()
db.close()
好了,程序已经写得差不多了,接下来将编写代码运行程序,主要代码如下所示:
if __name__ == '__main__':
create_db()
get_fontfile() for i in range(1,3):
url=f'https://www.xxxxxx.com/interns?page={i}&type=intern&salary=-0&city=%E5%85%A8%E5%9B%BD' get_data(get_dict(),url)
好了,学习字体反爬并爬取某招聘就讲到这里了!!!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19