- 前言
之前在做大众点评网数据的时候，发现数据在前端显示是用标签来替换。这样爬虫采集到的就是一堆标签加一点内容所混杂的脏数据，同时发现标签中的值也是随时改变的。所以这次也是花了一点时间来整理关于大众点评JS加密的内容，给大家简单讲解一下，以此来学习借鉴如何有效安全的防范爬虫。仅供学习参考，切勿用于商业用途
一、介绍
首先随便打开大众点评网一家店，看到数据都是正常状态如图1-1，然后我们用开发者工具定位到元素上会发现如图1-2所示：
图1-1 正常数据显示
图1-2 获取元素显示我们可以看到数据都是用<bb>标签给替换了，同时我们还发现如图1-3 、1-4所示：
图1-3 电话号码显示
图1-4 评论店面基础信息用<bb>标签表示、数字用<cc>表示、评论用<span>标签表示。并且这些被替换的文字也不是固定的，可能过一会被替换的文字被还原，其余未被替换的文字被替换。而且标签值也会随时间发生改变，这样即使每个标签都人工标记，过一段时间数据还是会乱。
需要爬虫数据采集服务的可以联系扣，739848314
二、页面分析
我们随便查看一个被替换了的标签元素，发现它对应了一个文件如图2-1所示：
图2-1 替换的标签所对应的链接可以看到标签一些基本信息，长度高度还有和它相关的一个链接，打开这个链接，我们可以发现是一个乱序的中文数据表格。如图2-2所示：
图2-2 被替换数据的表格基本上我们就可以推测出来，数据被隐藏替换的大概原理，通过标签来对应表格文字，其中class的值我们可以理解为被替换数据内容的key，标签类型就好比对应的数据表，这里有三种类别标签就是对应三张不同的数据表，这样我们还需要解决的问题是：
- （1）不同种类的标签如何对应不同的表；
- （2）如何通过标签的class值去对应被替换的数据。 所以到这一步，我们还少一些关键的线索，我们继续看到之前页面，发现图表链接包含在一个css表中 如图2-3所示：
图2-3 隐藏的css文件可以看到有一个css文件，我们在元素中搜索这个表 如图2-4
图2-4 css文件所在位置这样我们便可以从网页中找到指定的文件链接，关于如何根据key值找到对应的参照表。我们打开此链接如图2-5、2-6所示：
图2-5 key值对照表
图2-6key值对照表我们可以从图2-5、图2-6看到cc标签、span标签、bb标签每个下面都有一个url。我们打开可以发现就是之前那种格式的对应表，我们稍后再看。我们先看到我们的key值（标签class属性对应的值），后面都接着一个坐标，格式统一都是.（标签class值）{background: （横坐标）px（纵坐标） px;这样我们就已经获得key值所对应的坐标，到这里我们基本可以确定，我们找到key值和所对应的坐标就可以根据标签相对应的表，利用坐标就可以找到利用标签所替换的数据。
三、JS解密
接下来，我们就需要知道如何利用获取到的坐标来获取正确被替换的数据。我们首先根据那张表格依次打开链接，查看它们元素会发现有两种格式，一种格式有元素defs标签，另一种没有。如图3-1、图3-2、图3-3所示：
图3-1 含有defs标签格式数据表图3-1 含有defs标签格式数据表
图3-2 无defs标签格式数据表
图3-3 含有defs标签格式数据表图3-3 含有defs标签格式数据表
总共三张表对应三个不同标签，分两种格式，我分成有defs标签和无defs标签两类。注意，这里我并没有根据标签种类去划分表类别，因为每一次获取到的格式都是随机的。也就是说今天span标签是对应有defs标签数据表，可能明天就对应不含有defs标签类的数据表。数据表格式是随机变化的。
（1）含有defs标签类别数据表解密
以地址中的bb标签为例，看地址所对应的标签值为pzgoz，如图3-4所示：，以及bb标签所对应的svg数据表，如图3-6所示：
图3-4 朝所对应标签key根据css表找到它的对应坐标x=-294,y=-113.0，如图3-5所示：
图3-5 找到对应坐标最后根据标签类别找到对应svg数据表链接，打开链接，如图3-6所示：
图3-6 对应的svg数据表将坐标转为正，先从y坐标看到defs标签d属性上，y=113应该排序在d=M0 90 H600与d=M0 128 H600之间，所以id应该为4，再看textPath标签xlink:href属性为#4的就是我们所要找的行，如果之前有注意看标签width的话，就知道每一个字长为14px，x=294去除以14，等于21，这一行做list的话，list[21]应该就是朝字。代码如下：
代码语言：javascript复制hight = html.xpath('//defs//path/@d')
hight = [i.replace('M0','').replace('H600','').strip() for i in hight]
hight.append(y)
hight = sorted(hight, key=lambda i: int(i))
y = hight.index(y)
#若纵坐标与标签y相等相等时，取同行的高度
if y != len(hight) - 1 and hight[y] == hight[y 1]:
y = y 1
content = html.xpath('//textpath/text()')[y]
content = ''.join(content).strip()
x = int(int(x) / 14)
return content[x]（2）不含有defs标签类别数据表解密
之前步骤一样，直接跳到找到对应的svg数据表，如图3-7所示：
图3-7 不含有defs标签类别数据表比如数字3，x=-232.0px y=-140.0px,先全部取正数，y=140 对应在标签text属性y=118和y=163之间，同样排序在第四位，所以取第四行为list，同样232/14=16，list[16]=3；同时也可以数标签text属性x中232排在224-238之间，也就是16-17位之间，但要取16为下标。代码如下：
代码语言：javascript复制hight = html.xpath('//text/@y')
hight.append(y)
hight = sorted(hight, key=lambda i: int(i))
y = hight.index(y)
# 若纵坐标与标签y相等相等时，取同行的高度
if y != len(hight) - 1 and hight[y] == hight[y 1]:
y = y 1
content = html.xpath('//text/text()')[y]
content = ''.join(content).strip()
x = int(int(x) / 14)
return content[x]四、代码实现
这里附上我测试的代码，仅供学习参考，切勿用于商业用途。直接使用前，请带上自己浏览器的请求头参数。
代码语言：javascript复制#coding=utf-8
import requests
import lxml.html
import re
from decimal import Decimal
#获取svg表格中被替换的数据
def get_hide_char(x,y,type,url):
response = requests_middler(url)
html = lxml.html.fromstring(response.content)
#网页格式是否有defs元素
if len(html.xpath('//defs//path/@d'))<1:#如果没有defs标签
hight = html.xpath('//text/@y')
hight.append(y)
hight = sorted(hight, key=lambda i: int(i))
y = hight.index(y)
# 若纵坐标与标签y相等相等时，取同行的高度
if y != len(hight) - 1 and hight[y] == hight[y 1]:
y = y 1
content = html.xpath('//text/text()')[y]
content = ''.join(content).strip()
x = int(int(x) / 14)
return content[x]
else:#如果含有defs标签
hight = html.xpath('//defs//path/@d')
hight = [i.replace('M0','').replace('H600','').strip() for i in hight]
hight.append(y)
hight = sorted(hight, key=lambda i: int(i))
y = hight.index(y)
#若hight相等时，取同行的高度
if y != len(hight) - 1 and hight[y] == hight[y 1]:
y = y 1
content = html.xpath('//textpath/text()')[y]
content = ''.join(content).strip()
x = int(int(x) / 14)
return content[x]
#请求url统一方式
def requests_middler(url):
headers={'User-Agent':''}#加入自己的User-Agent
html = requests.get(url, headers=headers)
return html
#获取css表中key值对应的坐标，以及标签对应svg表链接
def get_position_xy(html,password,type,url):
#获取key值对应的坐标
rule = re.compile(password '{background:-(.*?).0px -(.*?).0px;')
result = re.findall(rule, html)[0]
x = result[0]
y = result[1]
#获取标签所对应的svg表格
rule = re.compile(type '[class^="w "]{(.*?)}', re.S)
result = re.findall(rule,html)[0]
rule = re.compile('url((.*?))')
href = re.findall(rule, result)
url = 'http:' href[0]
hide_char=get_hide_char(x,y,type,url)
return hide_char
#解密前数据做好清洗，清洗成标签与文字组成的list，保证还原字符串顺序
def get_hide_string(s,url):
result=[]
a_list = re.split('</S >',s)
# print(a_list)
b=[]
for i in a_list:
try:
dex = i.index('<')
except ValueError:
b.append(i)
continue
if dex!=0:
b.append(i[:dex])
rule = re.compile('<(.*?) class="(.*?)"')
tag = re.findall(rule,i[dex:])[0]
b.append(tag)
try:
b.remove('')
except ValueError:
pass
print(b)#b为已清洗好的list，接下来分别还原标签替换数据
html = requests_middler(url)
html = html.text
for tag in b:
#遇到类别标签则分类进行筛选
if tag[0]=='span'or tag[0]== 'cc' or tag[0]=='bb':
hide_char=get_position_xy(html,tag[1],tag[0],url)
result.append(hide_char)
#防止被其它标签干扰
elif tag[0]==''or tag[0]=='p'or tag[0]=='div':
continue
#遇到中文及不含标签则直接加入list
else:
result.append(tag)
return ''.join(result).strip('n').strip()
if __name__=='__main__':
url ='https://www.dianping.com/shop/507576/review_all'
cookies={}#自己加入当时访问的cookies
headers = {'User-Agent': ''}#加入自己的User-Agent
response=requests.get(url,headers=headers,cookies=cookies)
html = lxml.html.fromstring(response.content)
#找到标签数据，必须要保留标签，这里以商店地址为例
rule = re.compile('<div class="address-info">(.*?)</div>', re.S)
address=re.findall(rule,response.text)[0]
address = address.strip().replace('n','').replace(' ','')
#找到css表，css表链接存放位置固定，所以直接获取
css = html.xpath('//link[@rel="stylesheet"]/@href')[1]
url ='http:' css.strip()
result = get_hide_string(address,url)
result=result.replace(' ','')
print('解密前数据：' address)
print('解密后数据：' result)代码运行结果 如图4-1所示：
图3-7 不含有defs标签类别数据表图4-1 运行结果图
六、总结
总结一下，就是先找到被替换数据标签，发现替换时对应的css表，找到css表，根据标签属性class值作key值去找到对应的坐标，同时找到标签类别所对应的svg数据表链接，最后参照数据表坐标得到被隐藏的数据。 大众点评前端JS加密方法与平时遇到的都不太一样，所以花了一些时间来讲，之后遇到不一样的JS加密也会给大家一起学习探讨，同样如果发现文章的不足，欢迎指出。
