爬虫学习

您所在的位置:网站首页 闯关动态 爬虫学习

爬虫学习

2024-07-17 21:31| 来源: 网络整理| 查看: 265

场景

上次写了ssr系列,它主要依靠服务器渲染代码,并且没有什么困难的地方,主要学习的是request请求中的技巧和html页面元素的定位抓取等爬虫基础技巧。这次记录的是spa系列的1-3个,因为这三个是一个电影网站其他只是细节不同,记录起来比较容易点,这个系列的代码数据都通过Ajax加载,页面动态渲染,主要学习的是通过接口获取json数据并处理以及js的逆向分析,难度提升了一大截,这个系列我的目标是爬取首页每个电影的标题,主题,评分以及电影详情页里面的电影剧情

技术

json数据的处理,js逆向分析

关卡 spa1

电影数据网站,无反爬,数据通过 Ajax 加载,页面动态渲染,适合 Ajax 分析和动态页面渲染爬取。

这关主要学习的是通过接口抓取指定的json数据并处理

import json import urllib3 import requests import pandas as pd urllib3.disable_warnings() #去除因为网页没有ssl证书出现的警告 url,title,theme,score,content = [],[],[],[],[] headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) ' 'Chrome/87.0.4280.141 Safari/537.36'} global url_list,title_list,theme_list,score_list,content_list for i in range(0,10): the_url = "https://spa1.scrape.center/api/movie/?limit=10&offset="+str(i*10) index=requests.get(the_url,headers=headers,verify=False) dict_data = json.loads(index.text) #将响应的内容转化为json for x in range(0,10): title.append(dict_data['results'][x]['name']+dict_data['results'][x]['alias']) theme.append(str(dict_data['results'][x]['categories']).replace('[','').replace(']','').replace("'",'')) score.append(dict_data['results'][x]['score']) for y in range(1,101): the_url="https://spa1.scrape.center/api/movie/"+str(y)+"/" response=requests.get(the_url,headers=headers,verify=False) dict_data = json.loads(response.text) content.append(dict_data['drama']) bt = { '标题':title, '主题':theme, '评分':score, '剧情介绍':content } work = pd.DataFrame(bt) work.to_csv('work.csv') spa2

电影数据网站,无反爬,数据通过 Ajax 加载,数据接口参数加密且有时间限制,适合动态页面渲染爬取或 JavaScript 逆向分析。 这关主要学习的是js的逆向分析

分析网站主页token产生的js

通过打开网站主页面,发现接口多了一个token的值 在这里插入图片描述 而且点开电影详情页面,接口不仅多了一个token值,而且在movie/后面多了一串字符串 在这里插入图片描述 先对网站主页的token进行分析,在浏览器调试工具中调试相关js代码,分析token的产生加密方法 因为是网络请求,并且url中包括token,所以通过url断点入手 下断点,刷新请求 在这里插入图片描述 在send函数处断下 在这里插入图片描述 在右侧的栈依次往下看,在onFetchData函数中发现了token的值,取消url断点,在token处设下断点,刷新请求 在这里插入图片描述 object()向后面传入了当前的url,单步进入后面的代码,进入新的代码块,这次可以看到 sha1 函数和 base64 函数,应该是加密函数所在位置了,进行单步调试 在这里插入图片描述

首先可以看到时间戳,然后从arguments中获取了当前的url 在这里插入图片描述

然后进行循环,循环之后将当前url和时间戳放进了r中, 在这里插入图片描述 第10页的网站页面是这样的 在这里插入图片描述 我们可以发现除了时间戳因为时间变化之外,中间的数值也改变了,我们可以看出来中间的数值的规律是: 假设当前页面为n,数值的值为a a=(n-1)*10

r的值放到SHA1加密函数中进行加密,出来的值为o 在这里插入图片描述

然后将o的值和时间戳t放进base64进行加密,加密后的值为c

然后返回 在这里插入图片描述

可以看到最后token的值就是我们刚才的c值 这样,token的加密方式就已经解出来了,步骤为:

o=sha1(url,(页面数-1)*10,时间戳)=>c=Base64(o,时间戳)=> token=c

转换为代码为:

SHA1加密

t = int(time.time()) #获取10位整数的时间戳 s1 = f'/api/movie,{i*10},{t}' o = hashlib.sha1(s1.encode('utf-8')).hexdigest() #进行SHA1加密

Base64加密

str_str = str(f"{o},{t}") bytesStr = str_str.encode(encoding='utf-8') b64str = base64.b64encode(bytesStr) #最后的base64加密 b64str = b64str.decode('utf-8') # 将字节转换为str

b64str就是最后的token的值了,在这个过程中需要注意的是两次加密,共用的是同一个时间戳,并不是一次加密获取一个

分析网站电影详情页的url中的加密

我们刚开始看到在电影详情页面中除了token之外还有一串加密的字符 在这里插入图片描述 我们接下来的目标就是分析token和这串字符的产生方式

url中字符串的加密分析

这串字符是固定的,尝试直接url断点,然后堆栈往下读,到了熟悉的onFetchData函数 在这里插入图片描述 设置断点,清除掉url断点,继续刷新请求单步调试 在这里插入图片描述

可以看到在上面的e变量已经url计算好了,e变量来源于o变量,调整断点,进行断点调试,但是在调试的过程中发现值来源于key参数,但是在调试中并没有找到key的计算来源,只能全局搜索key,看看key是怎么来的 一共9个匹配项,一点点调试可疑的,最后找到

在这里插入图片描述 设置断点,刷新,单步进入

在这里插入图片描述 继续调试 在这里插入图片描述 最后可以看到那串加密过的字符串,加密的方式是通过n这个固定的字符串变量+t,而t则表示的是第几个电影,然后经过base64加密 所以加密的方式为: Base64(ef34#teuq0btua#(-57w1q5o5–j@98xygimlyfxs*-!i-0-mb+t)

url中token分析

而token和上面的基本一致,但是中间的一些细节可能不一样,在分析过程中,加密方式的大致流程也是先SHA1加密,然后再Base64加密,但是中间的参数却是不一样了 大致流程为: o=sha1(url,0,时间戳)=>c=Base64(o,时间戳)=> token=c 但是url中在后面加入了刚才的字符串,中间的本来是页数,现在固定为0 在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

这部分代码的加密和上面的类似,就不再单独写

最后,所有的加密方式以及对应的代码都已经分析好了

单线程

import base64 import json import time import urllib3 import requests import pandas as pd import hashlib urllib3.disable_warnings() #去除因为网页没有ssl证书出现的警告 url,title,theme,score,content = [],[],[],[],[] headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) ' 'Chrome/87.0.4280.141 Safari/537.36'} global url_list,title_list,theme_list,score_list,content_list,t def token1(): t = int(time.time()) # 获取10位整数的时间戳 s1 = f'/api/movie,{i*10},{t}' o = hashlib.sha1(s1.encode('utf-8')).hexdigest() #进行SHA1加密 str_str = str(f"{o},{t}") bytesStr = str_str.encode(encoding='utf-8') b64str = base64.b64encode(bytesStr) #最后的base64加密 b64str_all = b64str.decode('utf-8') # 将字节转换为str return b64str_all def token2(): a = 'ef34#teuq0btua#(-57w1q5o5--j@98xygimlyfxs*-!i-0-mb' + str(y) bytesStr = a.encode(encoding='utf-8') b64str = base64.b64encode(bytesStr).decode('utf-8') return b64str def decode2(b64str): t = int(time.time()) # 获取10位整数的时间戳 s1 = f'/api/movie/{b64str},0,{t}' o = hashlib.sha1(s1.encode('utf-8')).hexdigest() # 进行SHA1加密 str_str =(f"{o},{t}") bytesStr = str_str.encode(encoding='utf-8') b64str = base64.b64encode(bytesStr) # 最后的base64加密 b64str_all = b64str.decode('utf-8') # 将字节转换为str return b64str_all for i in range(0,10): the_url = "https://spa2.scrape.center/api/movie/?limit=10&offset="+str(i*10)+"&token="+token1() index=requests.get(the_url,headers=headers,verify=False) dict_data = json.loads(index.text) #将响应的内容转化为json for x in range(0,10): title.append(dict_data['results'][x]['name']+dict_data['results'][x]['alias']) theme.append(str(dict_data['results'][x]['categories']).replace('[','').replace(']','').replace("'",'')) score.append(dict_data['results'][x]['score']) for y in range(i*10+1,i*10+11): the_url = "https://spa2.scrape.center/api/movie/" + token2() + '/?token=' + decode2(token2()) response = requests.get(the_url, headers=headers, verify=False) dict_data_1 = json.loads(response.text) content.append(dict_data_1['drama']) bt = { '标题':title, '主题':theme, '评分':score, '剧情介绍':content } work = pd.DataFrame(bt) work.to_csv('work.csv')

多线程

import base64 import datetime import hashlib import threading import time import pandas as pd import json import requests import urllib3 urllib3.disable_warnings() #去除因为网页没有ssl证书出现的警告 title,theme,score,content = [],[],[],[] headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) ' 'Chrome/87.0.4280.141 Safari/537.36'} def token1(i): t = int(time.time()) # 获取10位整数的时间戳 s1 = f'/api/movie,{i*10},{t}' o = hashlib.sha1(s1.encode('utf-8')).hexdigest() #进行SHA1加密 str_str = str(f"{o},{t}") bytesStr = str_str.encode(encoding='utf-8') b64str = base64.b64encode(bytesStr) #最后的base64加密 b64str_all = b64str.decode('utf-8') # 将字节转换为str return b64str_all def token2(y): a = 'ef34#teuq0btua#(-57w1q5o5--j@98xygimlyfxs*-!i-0-mb' + str(y) bytesStr = a.encode(encoding='utf-8') b64str = base64.b64encode(bytesStr).decode('utf-8') return b64str def decode2(b64str): t = int(time.time()) # 获取10位整数的时间戳 s1 = f'/api/movie/{b64str},0,{t}' o = hashlib.sha1(s1.encode('utf-8')).hexdigest() # 进行SHA1加密 str_str =(f"{o},{t}") bytesStr = str_str.encode(encoding='utf-8') b64str = base64.b64encode(bytesStr) # 最后的base64加密 b64str_all = b64str.decode('utf-8') # 将字节转换为str return b64str_all def index(): for i in range(0, 10): the_url = "https://spa2.scrape.center/api/movie/?limit=10&offset=" + str(i * 10) + "&token=" + token1(i) index = requests.get(the_url, headers=headers, verify=False) dict_data = json.loads(index.text) # 将响应的内容转化为json for x in range(0, 10): title.append(dict_data['results'][x]['name'] + dict_data['results'][x]['alias']) theme.append(str(dict_data['results'][x]['categories']).replace('[', '').replace(']', '').replace("'", '')) score.append(dict_data['results'][x]['score']) return title,theme,score def details(): for y in range(1,101): the_url = "https://spa2.scrape.center/api/movie/" + token2(y) + '/?token=' + decode2(token2(y)) response = requests.get(the_url, headers=headers, verify=False) dict_data_1 = json.loads(response.text) content.append(dict_data_1['drama']) return content if __name__=='__main__': begin = datetime.datetime.now() t1 = threading.Thread(target=index) t2 = threading.Thread(target=details) t1.start() t2.start() t1.join() t2.join() bt = { '标题': title, '主题': theme, '评分': score, '剧情介绍': content } work = pd.DataFrame(bt) work.to_csv('work.csv') stop = datetime.datetime.now() print(stop-begin) # 40s

因为想尝试一下单线程与多线程的区别,所以两种都写了一种,但是最后结果有点让人脑袋疼,多线程最后运行的时间和单线程的差不多,而且多次测试中,有时候还会比单线程更慢

spa3

电影数据网站,无反爬,数据通过 Ajax 加载,无页码翻页,下拉至底部刷新,适合 Ajax 分析和动态页面渲染爬取。

这关是没有页码,下拉直接刷新,通过分析我们可以看出来,这个是通过构造api连接,limit控制个数,offset控制从第几个开始,api直接提供了所有的东西,所以直接把第一关的拿过来稍微改改就可以使用 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

总代码

import json import urllib3 import requests import pandas as pd urllib3.disable_warnings() #去除因为网页没有ssl证书出现的警告 title,theme,score,content = [],[],[],[] headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) ' 'Chrome/87.0.4280.141 Safari/537.36'} global url_list,title_list,theme_list,score_list,content_list for i in range(0,10): the_url = "https://spa3.scrape.center/api/movie/?limit=10&offset="+str(i*10) index=requests.get(the_url,headers=headers,verify=False) dict_data = json.loads(index.text) #将响应的内容转化为json for x in range(0,10): title.append(dict_data['results'][x]['name']+dict_data['results'][x]['alias']) theme.append(str(dict_data['results'][x]['categories']).replace('[','').replace(']','').replace("'",'')) score.append(dict_data['results'][x]['score']) content.append(dict_data['results'][x]['drama']) bt = { '标题':title, '主题':theme, '评分':score, '剧情介绍':content } work = pd.DataFrame(bt) work.to_csv('work.csv')


【本文地址】


今日新闻


推荐新闻


CopyRight 2018-2019 办公设备维修网 版权所有 豫ICP备15022753号-3