之前看過(guò)一篇腦洞大開的文章,介紹了各個(gè)大廠的前端反爬蟲技巧,但也正如此文所說(shuō),沒有100%的反爬蟲方法,本文介紹一種簡(jiǎn)單的方法,來(lái)繞過(guò)所有這些前端反爬蟲手段。
下面的代碼以百度指數(shù)為例,代碼已經(jīng)封裝成一個(gè)百度指數(shù)爬蟲node庫(kù): https://github.com/Coffcer/baidu-index-spider
note: 請(qǐng)勿濫用爬蟲給他人添麻煩
百度指數(shù)的反爬蟲策略
觀察百度指數(shù)的界面,指數(shù)數(shù)據(jù)是一個(gè)趨勢(shì)圖,當(dāng)鼠標(biāo)懸浮在某一天的時(shí)候,會(huì)觸發(fā)兩個(gè)請(qǐng)求,將結(jié)果顯示在懸浮框里
可以發(fā)現(xiàn),百度指數(shù)實(shí)際上在前端做了一定的反爬蟲策略。當(dāng)鼠標(biāo)移動(dòng)到圖表上時(shí),會(huì)觸發(fā)兩個(gè)請(qǐng)求,一個(gè)請(qǐng)求返回一段html,一個(gè)請(qǐng)求返回一張生成的圖片。html中并不包含實(shí)際數(shù)值,而是通過(guò)設(shè)置width和margin-left,來(lái)顯示圖片上的對(duì)應(yīng)字符。并且請(qǐng)求參數(shù)上帶有res、res1這種我們不知如何模擬的參數(shù),所以用常規(guī)的模擬請(qǐng)求或者h(yuǎn)tml爬取的方式,都很難爬到百度指數(shù)的數(shù)據(jù)。
爬蟲思路
怎么突破百度這種反爬蟲方法呢,其實(shí)也很簡(jiǎn)單,就是完全不去管他是如何反爬蟲的。我們只需模擬用戶操作,將需要的數(shù)值截圖下來(lái),做圖像識(shí)別就行。步驟大概是:
模擬登錄
打開指數(shù)頁(yè)面
鼠標(biāo)移動(dòng)到指定日期
等待請(qǐng)求結(jié)束,截取數(shù)值部分的圖片
圖像識(shí)別得到值
循環(huán)第3~5步,就得到每一個(gè)日期對(duì)應(yīng)的值
這種方法理論上能爬任何網(wǎng)站的內(nèi)容,接下來(lái)我們來(lái)一步步實(shí)現(xiàn)爬蟲,下面會(huì)用到的庫(kù):
puppeteer 模擬瀏覽器操作
node-tesseract tesseract的封裝,用來(lái)做圖像識(shí)別
jimp 圖片裁剪
安裝Puppeteer, 模擬用戶操作
Puppeteer是Google Chrome團(tuán)隊(duì)出品的Chrome自動(dòng)化工具,用來(lái)控制Chrome執(zhí)行命令。可以模擬用戶操作,做自動(dòng)化測(cè)試、爬蟲等。用法非常簡(jiǎn)單,網(wǎng)上有不少入門教程,順著本文看完也大概可以知道如何使用。
API文檔: https://github.com/GoogleChrome/puppeteer/blob/master/docs/api.md
安裝:
npm install --save puppeteer
Puppeteer在安裝時(shí)會(huì)自動(dòng)下載Chromium,以確保可以正常運(yùn)行。但是國(guó)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)不一定能成功下載Chromium,如果下載失敗,可以使用cnpm來(lái)安裝,或者將下載地址改成淘寶的鏡像,然后再安裝:
npm config set PUPPETEER_DOWNLOAD_HOST=https://npm.taobao.org/mirrors npm install --save puppeteer
你也可以在安裝時(shí)跳過(guò)Chromium下載,通過(guò)代碼指定本機(jī)Chrome路徑來(lái)運(yùn)行:
// npm npm install --save puppeteer --ignore-scripts // node puppeteer.launch({ executablePath: '/path/to/Chrome' });
實(shí)現(xiàn)
為版面整潔,下面只列出了主要部分,代碼涉及到selector的部分都用了...代替,完整代碼參看文章頂部的github倉(cāng)庫(kù)。
打開百度指數(shù)頁(yè)面,模擬登錄
這里做的就是模擬用戶操作,一步步點(diǎn)擊和輸入。沒有處理登錄驗(yàn)證碼的情況,處理驗(yàn)證碼又是另一個(gè)話題了,如果你在本機(jī)登錄過(guò)百度,一般不需要驗(yàn)證碼。
// 啟動(dòng)瀏覽器, // headless參數(shù)如果設(shè)置為true,Puppeteer將在后臺(tái)操作你Chromium,換言之你將看不到瀏覽器的操作過(guò)程 // 設(shè)為false則相反,會(huì)在你電腦上打開瀏覽器,顯示瀏覽器每一操作。 const browser = await puppeteer.launch({headless:false}); const page = await browser.newPage(); // 打開百度指數(shù) await page.goto(BAIDU_INDEX_URL); // 模擬登陸 await page.click('...'); await page.waitForSelecto('...'); // 輸入百度賬號(hào)密碼然后登錄 await page.type('...','username'); await page.type('...','password'); await page.click('...'); await page.waitForNavigation(); console.log(':white_check_mark: 登錄成功');
模擬移動(dòng)鼠標(biāo),獲取需要的數(shù)據(jù)
需要將頁(yè)面滾動(dòng)到趨勢(shì)圖的區(qū)域,然后移動(dòng)鼠標(biāo)到某個(gè)日期上,等待請(qǐng)求結(jié)束,tooltip顯示數(shù)值,再截圖保存圖片。
// 獲取chart第一天的坐標(biāo) const position = await page.evaluate(() => { const $image = document.querySelector('...'); const $area = document.querySelector('...'); const areaRect = $area.getBoundingClientRect(); const imageRect = $image.getBoundingClientRect(); // 滾動(dòng)到圖表可視化區(qū)域 window.scrollBy(0, areaRect.top); return { x: imageRect.x, y: 200 }; }); // 移動(dòng)鼠標(biāo),觸發(fā)tooltip await page.mouse.move(position.x, position.y); await page.waitForSelector('...'); // 獲取tooltip信息 const tooltipInfo = await page.evaluate(() => { const $tooltip = document.querySelector('...'); const $title = $tooltip.querySelector('...'); const $value = $tooltip.querySelector('...'); const valueRect = $value.getBoundingClientRect(); const padding = 5; return { title: $title.textContent.split(' ')[0], x: valueRect.x - padding, y: valueRect.y, width: valueRect.width + padding * 2, height: valueRect.height } });
截圖
計(jì)算數(shù)值的坐標(biāo),截圖并用jimp對(duì)裁剪圖片。
await page.screenshot({ path: imgPath }); // 對(duì)圖片進(jìn)行裁剪,只保留數(shù)字部分 const img = await jimp.read(imgPath); await img.crop(tooltipInfo.x, tooltipInfo.y, tooltipInfo.width, tooltipInfo.height); // 將圖片放大一些,識(shí)別準(zhǔn)確率會(huì)有提升 await img.scale(5); await img.write(imgPath);
圖像識(shí)別
這里我們用Tesseract來(lái)做圖像識(shí)別,Tesseracts是Google開源的一款OCR工具,用來(lái)識(shí)別圖片中的文字,并且可以通過(guò)訓(xùn)練提高準(zhǔn)確率。github上已經(jīng)有一個(gè)簡(jiǎn)單的node封裝: node-tesseract ,需要你先安裝Tesseract并設(shè)置到環(huán)境變量。
Tesseract.process(imgPath, (err, val) => { if (err || val == null) { console.error(':x: 識(shí)別失敗:' + imgPath); return; } console.log(val);
實(shí)際上未經(jīng)訓(xùn)練的Tesseracts識(shí)別起來(lái)會(huì)有少數(shù)幾個(gè)錯(cuò)誤,比如把9開頭的數(shù)字識(shí)別成`3,這里需要通過(guò)訓(xùn)練去提升Tesseracts的準(zhǔn)確率,如果識(shí)別過(guò)程出現(xiàn)的問(wèn)題都是一樣的,也可以簡(jiǎn)單通過(guò)正則去修復(fù)這些問(wèn)題。
封裝
實(shí)現(xiàn)了以上幾點(diǎn)后,只需組合起來(lái)就可以封裝成一個(gè)百度指數(shù)爬蟲node庫(kù)。當(dāng)然還有許多優(yōu)化的方法,比如批量爬取,指定天數(shù)爬取等,只要在這個(gè)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)都不難了。
const recognition = require('./src/recognition'); const Spider = require('./src/spider'); module.exports = { async run (word, options, puppeteerOptions = { headless: true }) { const spider = new Spider({ imgDir, ...options }, puppeteerOptions); // 抓取數(shù)據(jù) await spider.run(word); // 讀取抓取到的截圖,做圖像識(shí)別 const wordDir = path.resolve(imgDir, word); const imgNames = fs.readdirSync(wordDir); const result = []; imgNames = imgNames.filter(item => path.extname(item) === '.png'); for (let i = 0; i < imgNames.length; i++) { const imgPath = path.resolve(wordDir, imgNames[i]); const val = await recognition.run(imgPath); result.push(val); } return result; } }
反爬蟲
最后,如何抵擋這種爬蟲呢,個(gè)人認(rèn)為通過(guò)判斷鼠標(biāo)移動(dòng)軌跡可能是一種方法。當(dāng)然前端沒有100%的反爬蟲手段,我們能做的只是給爬蟲增加一點(diǎn)難度。
相信看了本文案例你已經(jīng)掌握了方法,更多精彩請(qǐng)關(guān)注Gxl網(wǎng)其它相關(guān)文章!
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