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Python 韦世东学算法和反爬虫 5711浏览 1评论

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内容选自即将出版的《Python3 反爬虫原理与绕过实战》,本次公开书稿范围为第 6 章——文本混淆反爬虫。本篇为第 6 章中的第 4 小节,其余小节将逐步放送

字体反爬虫开篇概述

在 CSS3 之前,Web 开发者必须使用用户计算机上已有的字体。但是在 CSS3 时代,开发者可以使用@font-face 为网页指定字体,对用户计算机字体的依赖。开发者可将心仪的字体文件放在 Web
服务器上,并在 CSS 样式中使用它。用户使用浏览器访问 Web 应用时,对应的字体会被浏览器下载到用户的计算机上。

在学习浏览器和页面渲染的相关知识时,我们了解到 CSS 的作用是修饰 HTML ,所以在页面渲染的时候不会改变 HTML 文档内容。由于字体的加载和映射工作是由 CSS 完成的,所以即使我们借助 Splash、Selenium 和 Puppeteer 工具也无法获得对应的文字内容。字体反爬虫正是利用了这个特点,将自定义字体应用到网页中重要的数据上,使得爬虫程序无法获得正确的数据。

6.4.1 字体反爬虫示例

示例 7:字体反爬虫示例。

网址:http://www.porters.vip/confusion/movie.html

任务:爬取影片信息展示页中的影片评分、评价人数和票房数据,页面内容如图 6-32 所示。

图 6-32 示例 7 页面

在编写代码之前,我们需要确定目标数据的元素定位。定位时,我们在 HTML 中发现了一些奇怪的符号,HTML 代码如下:

页面中重要的数据都是一些奇怪的字符,本应该显示“9.7”的地方在 HTML 中显示的是“☒.☒”,而本应该显示“56.83”的地方在 HTML 中显示的是“☒☒.☒☒”。与 6.3 节中的映射反爬虫不同,案例中的文字都被“☒”符号代替了,根本无法分辨。这就很奇怪了,“☒”能代表这么多种数字吗?

要注意的是,Chrome 开发者工具的元素面板中显示的内容不一定是相应正文的原文,要想知道“☒”符号是什么,还需要到网页源代码中确认。对应的网页源代码如下:

从网页源代码中看到的并不是符号,而是由&#x 开头的一些字符,这与示例 6 中的 SVG 映射反爬虫非常相似。我们将页面显示的数字与网页源代码中的字符进行比较,映射关系如图 6-33 所示。

图 6-33 字符与数字的映射关系

字符与数字是一一对应的,我们只需要多找一些页面,将 0 ~ 9 数字对应的字符凑齐即可。但如果目标网站的字体是动态变化的呢?映射关系也是变化的呢?

根据 6.3 节的学习和分析,我们知道人为映射并不能解决这些问题,必须找到映射关系的规律,并使用 Python 代码实现映射算法才行。继续往下分析,难道字符映射是先异步加载数据再使用 JavaScript 渲染的?

图 6-34 请求记录

网络请求记录如图 6-34 所示,请求记录中并没有发现异步请求,这个猜测并没有得到证实。CSS 样式方面有没有线索呢?页面中包裹符号的标签的 class 属性值都是 stonefont:

但对应的 CSS 样式中仅设置了字体:

既然是自定义字体,就意味着会加载字体文件,我们可以在网络请求中找到加载的字体文件 movie.woff,并将其下载到本地,接着使用百度字体编辑器看一看里面的内容。

百度字体编辑器 FontEditor (详见 http://fontstore.baidu.com/static/editor/index.html)是一款在线字体编辑软件,能够打开本地或者远程的 ttf、woff、eot、otf 格式的字体文件,具备这些格式字体文件的导入和导出功能,并且提供字形编辑、轮廓编辑和字体实时预览功能,界面如图 6-35 所示。

图 6-35 百度字体编辑器界面

打开页面后,将 movie.woff 文件拖曳到百度字体编辑器的灰色区域即可,字体文件内容如图 6-36 所示。

图 6-36 字体文件 movie.woff 预览

该字体文件中共有 12 个字体块,其中包括 2 个空白字体块和 0 ~ 9 的数字字体块。我们可以大胆地猜测,评分数据和票房数据中使用的数字正是从此而来。

由此看来,我们还需要了解一些字体文件格式相关的知识,在了解文件格式和规律后,才能够找到更合理的解决办法。

6.4.2 字体文件 WOFF

WOFF(Web Open Font Format,Web 开放字体格式)是一种网页所采用的字体格式标准。本质上基于 SFNT 字体(如 TrueType),所以它具备 TrueType 的字体结构,我们只需要了解 TrueType 字体的相关知识即可。

TrueType 字体是苹果公司与微软公司联合开发的一种计算机轮廓字体,TrueType 字体中的每个字形由网格上的一系列点描述,点是字体中的最小单位,字形与点的关系如图 6-37 所示。

图 6-37 字形与点的关系

字体文件中不仅包含字形数据和点信息,还包括字符到字形映射、字体标题、命名和水平指标等,这些信息存在对应的表中,所以我们也可以认为 TrueType 字体文件由一系列的表组成,其中常用的表

及其作用如图 6-38 所示。

图 6-38 构成字体文件的常用表及其作用

如何查看这些表的结构和所包含的信息呢?我们可以借助第三方 Python 库 fonttools 将 WOFF 等字体文件转换成 XML 文件,这样就能查看字体文件的结构和表信息了。首先我们要安装 fonttools 库,
安装命令为:

安装完毕后就可以利用该库转换文件类型,对应的 Python 代码为:

代码运行后就会在当前目录生成名为 movie 的 XML 文件。文件中字符到字形映射表 cmap 的内容如下:

map 标签中的 code 代表字符,name 代表字形名称,关系如图 6-39 所示。

图 6-39 字符到字形映射关系示例

XML 中的字符 0xe339 与网页源代码中的字符 对应,这样我们就确定了 HTML 中的字符码与 movie.woff 字体文件中对应的字形关系。字形数据存储在 glyf 表中,每个字形的数据都是独立的,例如字形 uniE339 的字形数据如下:

TTGlyph 标签中记录着字形的名称、x 轴坐标和 y 轴坐标(坐标也可以理解为字形的宽高)。contour 标签记录的是字形的轮廓信息,也就是多个点的坐标位置,正是这些点构成了如图 6-40 所示的字形。

图 6-40 字形 uniE339 的轮廓

我们可以在百度字体编辑器中调整点的位置,然后保存字体文件并将新字体文件转换为 XML 格式,相同名称的字形数据如下:

接着将调整前的字形数据和调整后的字形数据进行对比。

如图 6-41 所示,点的位置调整后,字形数据也会发生相应的变化,如 xMin、xMax、yMin、yMax 还有 pt 标签中的 x 坐标 y 坐标都与之前的不同了。

图 6-41 字形数据对比

XML 文件中记录的是字形坐标信息,实际上,我们没有办法直接通过字形数据获得文字,只能从其他方面想办法。虽然目标网站使用多套字体,但相同文字的字形也是相同的。比如现在有 movie.woff 和 food.woff 这两套字体,它们包含的字形如下:

要实现自动识别文字,需要先准备参照字形,也就是人为地准备数字 0 ~ 9 的字形映射关系和字形数据,如:

当我们遇到目标网站上其他字体文件时,就可以使用参照字形中的字形数据与目标字形进行匹配,如果字形数据非常接近,就认为这两个字形描述的是相同的文字。字形数据包含记录字形名称和字形起止坐标的 TTGlyph 标签以及记录点坐标的 pt 标签,起止坐标代表的是字形在画布上的位置,点坐标代表字形中每个点在画布上的位置。在起止坐标中,x 轴差值代表字形宽度,y 轴差值代表字形高度。

如图 6-42 所示,两个字形的起止坐标和宽高都有很大的差别,但是却能够描述相同的文字,所以字形在画布中的位置并不会影响描述的文字,字形宽度和字形高度也不会影响描述的文字。

图 6-42 描述相同文字的两个字形

点坐标的数量和坐标值可以作为比较条件吗?

如图 6-43 所示,两个不同文字的字形数据是不一样的。虽然这两种字形的 name 都是 uniE9C7,但是字形数据中大部分 pt 标签 x 和 y 的差距都很大,所以我们可以判定这两个字形描述的并不是

同一个文字。你可能会想到点的数量也可以作为排除条件,也就是说如果点的数量不相同,那么这个

两个字形描述的就不是同一个文字。真的是这样吗?

图 6-43 描述不同文字的字形数据对比

在图 6-44 中,左侧描述文字 7 的字形有 17 个点,而右侧描述文字 7 的字形却有 20 个点。对应的字形信息如图 6-45 所示。

图 6-44 描述相同文字的字形

图 6-45 描述相同文字的字形信息

虽然点的数量不一样,但是它们的字形并没有太大的变化,也不会造成用户误读,所以点的数量并不能作为排除不同字形的条件。因此,只有起止坐标和点坐标数据完全相同的字形,描述的才是相同字符。

6.4.3 字体反爬虫绕过实战

要确定两组字形数据描述的是否为相同字符,我们必须取出 HTML 中对应的字形数据,然后将待确认的字形与我们准备好的基准字形数据进行对比。现在我们来整理一下这一系列工作的步骤。

(1) 准备基准字形描述信息。

(2) 访问目标网页。

(3) 从目标网页中读取字体编码字符。

(4) 下载 WOFF 文件并用 Python 代码打开。

(5) 根据字体编码字符找到 WOFF 文件中的字形轮廓信息。

(6) 将该字形轮廓信息与基准字形轮廓信息进行对比。

(7) 得出对比结果。

我们先完成前 4 个步骤的代码。下载 WOFF 文件并将其中字形描述的文字与人类认知的文字进行映射。由于字形数据比较庞大,所以我们可以将字形数据进行散列计算,这样得到的结果既简短又唯一,不会影响对比结果。这里以数字 0 ~ 9 为例:

字典中的 name 代表该字形的名称,value 代表该字形描述的文字,hex 代表字形信息的 MD5 值。

考虑到网络请求记录中的字体文件路径有可能会变化,我们必须找到 CSS 中设定的字体文件路径,引入 CSS 的 HTML 代码为:

由引入代码得知该 CSS 文件的路径为 http://www.porters.vip/confusion/css/movie.css,文件中 @font-face 处就是设置字体的代码:

字体文件路径为 http://www.porters.vip/confusion/font/movie.woff。找到文件后,我们就可以开始编写代码了,对应的 Python 代码如下:

因为 TTFont 可以直接读取 woff 文件的结构,所以这里不需要将 woff 保存为 XML 文件。接着以评分数据 9.7 对应的编码 #xe624.#xe9c7 进行测试,在原来的代码中引入基准字体数据 base_font,然后新增以下代码:

以上代码运行结果为:

运行结果说明能够正确映射字体文件中字形描述的文字。

6.4.4 小结

字体反爬能给爬虫工程师带来很大的麻烦。虽然爬虫工程师找到了应对方法,但这种方法依赖的条件比较严苛,如果开发者频繁改动字体文件或准备多套字体文件并随机切换,那真是一件令爬虫工程师头疼的事。不过,这些工作对于开发者来说也不是轻松的事。

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真是翘首以盼!《Python3 反爬虫原理与绕过实战》一书终于要跟大家见面了!为了感谢大家对韦世东和本书的期待与支持,在新书发布时会举办多场送书活动和限时折扣活动。

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转载说明

本篇内容摘自出版图书《Python3 反爬虫原理与绕过实战》,欢迎各位好友与同行转载!

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(1)个小伙伴在吐槽
  1. 想知道《Python3 反爬虫原理与绕过实战》这本书什么时候出,买啦你的实战书后,受益匪浅,期待《Python3 反爬虫原理与绕过实战》这本书的推出
    simple2019-12-31 10:01 回复