李帅将资料

本文主要介绍李帅将资料 方法和在新技术下所面对的“挑战”,方便大家深入理解李帅将资料 过程。本文也将分享李帅将资料 所遇到的问题和应对策略,怎么解决怎么做的问题。
通过深入本文可以理解代码原理,进行代码文档的下载,也可以查看相应 Demo 部署效果。

前段时间在看css反爬的时候,发现很多网站都做了css反爬,比如,设置字体反爬的(58同城租房版块,实习僧招聘https://www.shixiseng.com/等)设置雪碧图反爬的(自如租房http://gz.ziroom.com/)。

还有一个网站本身是没有其他反爬措施的,只是设置了字体反爬,但是这个网站的反爬就有些扯淡,http://www.qiwen007.com/,我们随便点开一个文章,并打开开发者工具

李帅将

 

 

 其中的文字并不是像其他字体反爬一样,是将某些文字转为了Unicode显示在源码中的

首先来看一下破解流程及思路:

"""
流程及思路:
1. 通过requests请求获取响应数据,得到的就是源码中加密数据(杂乱的文章)
2. 将加密数据的每一个字符转成Unicode编码,得到字符的Unicode列表
3. 通过搜索源码中font-face关键字,找到字体库文件(ttf/woff文件)将当前域名拼接上/hansansjm.ttf,即 http://www.qiwen007.com/hansansjm.ttf,打开后即下载
4. 使用FontCreator或者百度字体编辑器打开ttf文件,会看到里面每个字符
5. 将ttf转为xml文件
6. 同时使用pycharm打开xml文件,找到 glyf 标签下面的 TTGlyph 标签,里面的name 即是xml文件中的Unicode编码,
里面contour下面的pt的x,y即是每个字符的坐标,计算坐标差(计算坐标差的时候,可以直接取第一个contour的前两组pt即可)
(但是 TTGlyph name的顺序 有可能和ttf文件里面的字符的Unicode顺序对应不上,此时就要从GlyphOrder里面看是否对应,
如果对应,就从GlyphOrder中获取每个xml文件中的每个字符的Unicode列表,然后遍历列表,从 glyf 中找到对应的坐标)
7. 手动去组成汉字字符的列表,然后使用映射(dict(zip()))得到汉字和坐标差的映射
8. 在第6步中我们可以获取Unicode和坐标差的映射
9. 然后回到第2步,拿到加密数据的Unicode编码列表后,去Unicode和坐标差的映射中找到对应的坐标差,拿到坐标差后找到对应的汉字
至此,破解过程结束
"""

这里说明一下,为什么加密内容转Unicode之后不能直接用的原因,因为加密内容的Unicode和ttf文件中的Unicode不对应

李帅将

李帅将

 

 可以看到在ttf文件中万字的编码为uni2F00,而在Unicode在线编码中 为u4e07,uni 和 u 可忽略,直接看后四位,后面代码中有做转换

获取文章加密内容,及将每个字符转为Unicode编码
def get_source_article():     """获取加密文章内容"""     url = 'http://www.qiwen007.com/mb-db/pc-sg/zbwz/363609.html'     headers = {         'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36',     }     resp = requests.get(url=url, headers=headers)      html = etree.HTML(resp.text)      p_list = html.xpath('//div[@class="article"]/p')     for p in p_list:         temp_article = p.xpath('./text()')         if len(temp_article) > 0:             print('temp_article', temp_article)             result = to_unicode(temp_article[0])             print('result', result)             break   def to_unicode(temp_article):     """将汉字全部转为Unicode编码"""     bytes_article = temp_article.encode(encoding='unicode-escape')     str_article_li = str(bytes_article)[2:-1].split('\')     uni_article_li = ['uni' + uni[1:].upper() for uni in str_article_li if uni != '']
print(uni_article_li)

 

将ttf文件或者woff文件转为xml文件

# 将ttf/woff文件转换为xml文件(ttf/woff文件pycharm打开是乱码,xml可以打开) from fontTools.ttLib import TTFont font = TTFont('hansansjm.ttf') # 此时就将ttf/woff文件转换为了xml文件 font.saveXML('hansansjm.xml')

 

坑:TTGlyph name的顺序 有可能和ttf文件里面的字符的Unicode顺序对应不上

李帅将

 

 李帅将

 

 

此时就要找 GlyphOrder 中的name 

李帅将

 

 

组成 所有汉字和坐标差的映射,和 Unicode和坐标差的映射

# 此汉字列表,需要通过百度字体编辑器(在线)打开ttf/woff文件,或者FontCreator,将全部汉字按照顺序写到列表中 hans_list = ['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '穿', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '西', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              ]   def get_coordinate_hans_and__unicode_coordinate_map():     """     获取所有汉字和坐标差的映射,和 Unicode和坐标差的映射,     接下来便可以通过映射找到Unicode所对应的坐标差,     拿到坐标差之后,就可以再通过coordinate_hans_map,找到具体的汉字     """     # 存储该hansansjm.xml文件中所有的字符坐标差     coordinate_diff_list = []      # Unicode和坐标差的映射     _unicode_coordinate_map = {}      print('>>> 开始计算xml文件中所有字符的坐标差')     content = parse('hansansjm.xml')     # 此处有个坑,应当先获取GlyphOrder中的GlyphID对应的name即Unicode,这里的Unicode是和ttf文件中一一对应的     # 而glyf中的TTGlyph对应的name(Unicode)不是和ttf文件中一一对应的     # 应该拿到GlyphOrder 下面所有的Unicode编码后,再去 glyf中根据Unicode找对应的坐标     GlyphID_list = content.getElementsByTagName('GlyphID')     TTGlyph_list = content.getElementsByTagName('TTGlyph')     # 由于xml文件中glyf下面的第一个TTGlyph 所对应的Unicode为.notdef ,要剔除掉,因此TTGlyph_list不能包含第一个元素     # 注意:如果最后一个元素也不是Unicode编码的,应当也要剔除掉      # 获取GlyphID下面所有的Unicode编码     GlyphID_uni_list = []     for GlyphID in GlyphID_list[1:]:         # 获取Unicode         _unicode = GlyphID.getAttribute('name')         GlyphID_uni_list.append(_unicode)     for uni in GlyphID_uni_list:         for TTGlyph in TTGlyph_list[1:]:             if uni == TTGlyph.getAttribute('name'):                 # 获取第一个contour                 # print(TTGlyph.getElementsByTagName('contour')[0])                 first_contour = TTGlyph.getElementsByTagName('contour')[0]                  # 获取第一个contour中的前两个pt元素,进一步获取这两个元素的x,y属性,便于计算坐标差                 first_pt = first_contour.getElementsByTagName('pt')[0]                 first_pt_x = int(first_pt.getAttribute('x'))                 first_pt_y = int(first_pt.getAttribute('y'))                 # print(first_pt_x, first_pt_y)                  second_pt = first_contour.getElementsByTagName('pt')[1]                 second_pt_x = int(second_pt.getAttribute('x'))                 second_pt_y = int(second_pt.getAttribute('y'))                 # print(second_pt_x, second_pt_y)                  # 计算坐标差                 coordinate_diff = (second_pt_x - first_pt_x, second_pt_y - first_pt_y)                 # print(coordinate_diff)                 coordinate_diff_list.append(coordinate_diff)                 # break                 _unicode_coordinate_map[uni] = coordinate_diff              # print(coordinate_diff_list)      # 将坐标差和汉字组成字典,完成映射     coordinate_hans_map = dict(zip(coordinate_diff_list, hans_list))     print(coordinate_hans_map)     print(_unicode_coordinate_map)     return coordinate_hans_map, _unicode_coordinate_map

 

完整代码如下:

import requests from lxml import etree from fontTools.ttLib import TTFont from xml.dom.minidom import parse  """ 此案例是破解css反爬 网站:http://www.qiwen007.com 经过查看网站页面源码后发现,tff文字库是 '/hansansjm.ttf',因此判定该网站的文字库不会自动变换  woff/ttf文件样式查看(在线) http://fontstore.baidu.com/static/editor/index.html 也可以使用FontCreator(下载地址) https://www.onlinedown.net/soft/88758.htm """  """ 流程及思路: 1. 通过requests请求获取响应数据,得到的就是源码中加密数据(杂乱的文章) 2. 将加密数据的每一个字符转成Unicode编码,得到字符的Unicode列表 3. 通过搜索源码中font-face关键字,找到字体库文件(ttf/woff文件)将当前域名拼接上/hansansjm.ttf,即 http://www.qiwen007.com/hansansjm.ttf,打开后即下载 4. 使用FontCreator或者百度字体编辑器打开ttf文件,会看到里面每个字符 5. 将ttf转为xml文件 6. 同时使用pycharm打开xml文件,找到 glyf 标签下面的 TTGlyph 标签,里面的name 即是xml文件中的Unicode编码,    里面contour下面的pt的x,y即是每个字符的坐标,计算坐标差(计算坐标差的时候,可以直接取第一个contour的前两组pt即可)  (但是 TTGlyph name的顺序 有可能和ttf文件里面的字符的Unicode顺序对应不上,此时就要从GlyphOrder里面看是否对应,   如果对应,就从GlyphOrder中获取每个xml文件中的每个字符的Unicode列表,然后遍历列表,从 glyf 中找到对应的坐标) 7. 手动去组成汉字字符的列表,然后使用映射(dict(zip()))得到汉字和坐标差的映射 8. 在第6步中我们可以获取Unicode和坐标差的映射 9. 然后回到第2步,拿到加密数据的Unicode编码列表后,去Unicode和坐标差的映射中找到对应的坐标差,拿到坐标差后找到对应的汉字 至此,破解过程结束 """  # 此汉字列表,需要通过百度字体编辑器(在线)打开ttf/woff文件,或者FontCreator,将全部汉字按照顺序写到列表中 hans_list = ['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '穿', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '西', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '',              ]   def get_result_article():     """获取加密文章内容"""     url = 'http://www.qiwen007.com/mb-db/pc-sg/zbwz/363609.html'     headers = {         'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36',     }     resp = requests.get(url=url, headers=headers)      html = etree.HTML(resp.text)      p_list = html.xpath('//div[@class="article"]/p')     for p in p_list:         temp_article = p.xpath('./text()')         if len(temp_article) > 0:             print('temp_article', temp_article)             result = to_unicode(temp_article[0])             print('result', result)             break   def to_unicode(temp_article):     """将汉字全部转为Unicode编码"""     bytes_article = temp_article.encode(encoding='unicode-escape')     str_article_li = str(bytes_article)[2:-1].split('\')     uni_article_li = ['uni' + uni[1:].upper() for uni in str_article_li if uni != '']     # print(uni_article_li)     return parse_uni(uni_article_li)   def parse_uni(uni_article_li):     # 获取坐标差汉字映射,和 Unicode 坐标差的映射     get_map = get_coordinate_hans_and__unicode_coordinate_map     coordinate_hans_map, _unicode_coordinate_map = get_map()     result_article_content = ''     for uni in uni_article_li:         if uni in list(_unicode_coordinate_map.keys()):             coordinate = _unicode_coordinate_map.get(uni)             hans = coordinate_hans_map.get(coordinate)             # print('1', hans)             result_article_content += hans         else:             hans = chr(int(uni[3:], 16))             # print('2', hans)             result_article_content += hans      return result_article_content   # 将ttf/woff文件转换为xml文件(ttf/woff文件pycharm打开是乱码,xml可以打开) def ttf_to_xml():     font = TTFont('hansansjm.ttf')     # 此时就将ttf/woff文件转换为了xml文件     font.saveXML('hansansjm.xml')   def get_coordinate_hans_and__unicode_coordinate_map():     """     获取所有汉字和坐标差的映射,和 Unicode和坐标差的映射,     接下来便可以通过映射找到Unicode所对应的坐标差,     拿到坐标差之后,就可以再通过coordinate_hans_map,找到具体的汉字     """     # 存储该hansansjm.xml文件中所有的字符坐标差     coordinate_diff_list = []      # Unicode和坐标差的映射     _unicode_coordinate_map = {}      print('>>> 开始计算xml文件中所有字符的坐标差')     content = parse('hansansjm.xml')     # 此处有个坑,应当先获取GlyphOrder中的GlyphID对应的name即Unicode,这里的Unicode是和ttf文件中一一对应的     # 而glyf中的TTGlyph对应的name(Unicode)不是和ttf文件中一一对应的     # 应该拿到GlyphOrder 下面所有的Unicode编码后,再去 glyf中根据Unicode找对应的坐标     GlyphID_list = content.getElementsByTagName('GlyphID')     TTGlyph_list = content.getElementsByTagName('TTGlyph')     # 由于xml文件中glyf下面的第一个TTGlyph 所对应的Unicode为.notdef ,要剔除掉,因此TTGlyph_list不能包含第一个元素     # 注意:如果最后一个元素也不是Unicode编码的,应当也要剔除掉      # 获取GlyphID下面所有的Unicode编码     GlyphID_uni_list = []     for GlyphID in GlyphID_list[1:]:         # 获取Unicode         _unicode = GlyphID.getAttribute('name')         GlyphID_uni_list.append(_unicode)     for uni in GlyphID_uni_list:         for TTGlyph in TTGlyph_list[1:]:             if uni == TTGlyph.getAttribute('name'):                 # 获取第一个contour                 # print(TTGlyph.getElementsByTagName('contour')[0])                 first_contour = TTGlyph.getElementsByTagName('contour')[0]                  # 获取第一个contour中的前两个pt元素,进一步获取这两个元素的x,y属性,便于计算坐标差                 first_pt = first_contour.getElementsByTagName('pt')[0]                 first_pt_x = int(first_pt.getAttribute('x'))                 first_pt_y = int(first_pt.getAttribute('y'))                 # print(first_pt_x, first_pt_y)                  second_pt = first_contour.getElementsByTagName('pt')[1]                 second_pt_x = int(second_pt.getAttribute('x'))                 second_pt_y = int(second_pt.getAttribute('y'))                 # print(second_pt_x, second_pt_y)                  # 计算坐标差                 coordinate_diff = (second_pt_x - first_pt_x, second_pt_y - first_pt_y)                 # print(coordinate_diff)                 coordinate_diff_list.append(coordinate_diff)                 # break                 _unicode_coordinate_map[uni] = coordinate_diff              # print(coordinate_diff_list)      # 将坐标差和汉字组成字典,完成映射     coordinate_hans_map = dict(zip(coordinate_diff_list, hans_list))     print(coordinate_hans_map)     print(_unicode_coordinate_map)     return coordinate_hans_map, _unicode_coordinate_map   # ttf_to_xml() get_result_article()

 

最后说明:在我测试的时候,发现最终结果还是有一些问题,通过解密,数据还是和页面上显示的不太一样,个别字符还是不对,搞不懂问题出在哪里,欢迎大佬们指正

 

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