刚开始搞爬虫的时候听到有人说爬虫是一场攻坚战，听的时候也没感觉到特别，但是经过了一段时间的练习之后，深以为然，每个网站不一样，每次爬取都是重新开始，所以，爬之前谁都不敢说会有什么结果。
前两天，应几个小朋友的邀请，动心思玩了一下大众点评的数据爬虫，早就听说大众点评的反爬方式不一般，貌似是难倒了一片英雄好汉，当然也成就了网上的一众文章，专门讲解如何爬取大众点评的数据，笔者一边阅读这些文章寻找大众点评的破解思路，一边为大众点评的程序员小哥哥们鸣不平，辛辛苦苦写好的加密方式，你们这些爬虫写手们这是闹哪样？破解也就算了，还发到网上去，还发这么多~
笔者在阅读完这些文章之后，自信心瞬间爆棚，有如此多的老师，还有爬不了的网站，于是，笔者信誓旦旦的开始了爬大众点评之旅，结果，一上手就被收拾了，各个大佬们给出的爬虫方案中竟然有手动构建对照表的过程，拜托，如果我想手动，还要爬虫做什么？别说手动，半自动都不行。
大家看到这里或许头上有些雾水了，什么手动？什么半自动？还对照表？大佬，你这是什么梗？再不解释一些我就要弃剧了，葛优都拉不回来~
大家先不要着急，静一静，对照表后面会讲，这里只需要知道我遇到困难了，就可以了，不过咨询了几个大佬之后，好在解决了，革命的路上虽有羁绊，终归还是有同志的
好，现在开始入正题，点评的程序员哥哥请不要寄刀片：
1 基础环节
大众点评的数据爬虫开始还是很正常的，各个题目、菜单基本上都可以搞下来：
代码如下：
#!/usr/bin/env python # _*_ UTF-8 _*_ import requests from lxml import etree header = {“Accept”:”application/json, text/javascript”, “Accept-Language”: “zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8”, “User-Agent”:”Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36″, “Cookie”:”cy=1; cye=shanghai; _lxsdk_cuid=16ca41d3344c8-050eb4ac8f1741-4d045769-1fa400-16ca41d3345c8; _lxsdk=16ca41d3344c8-050eb4ac8f1741-4d045769-1fa400-16ca41d3345c8; _hc.v=38ae2e43-608f-1198-11ff-38a36dc160a4.1566121473; _lxsdk_s=16ce7f63e0d-91a-867-5a%7C%7C20; s_ViewType=10″ } url = ‘http://www.dianping.com/beijing/ch10/g34060o2’ response = requests.get(url, headers=header) data = etree.HTML(response.text) title = data.xpath(‘//*[@id=”shop-all-list”]/ul/li[1]/div[2]/div[1]/a/@title’) print(title)
爬取的结果为：
按照常规的套路，爬虫可以说是写成了。但是，现在的网站大多使用了反爬，一方面担心自己的服务器会被爬虫搞的超负荷，另一方面也为了保护自己的数据不被其他人获取。
大众点评就是众多带反爬的网站中的佼佼者，使用了比较高级的反爬手法，他们把页面上的关键数字隐藏了起来，增加了爬虫难度，不信~你看：
2 CSS加密
我们用如下字段爬取商店的评论数：
data = etree.HTML(response.text) title = data.xpath(‘//*[@id=”shop-all-list”]/ul/li[1]/div[2]/div[2]/a[1]/b/svgmtsi[1]/text()’) print(title)
结果得到的却是如下字段：
一看傻了，这是什么鬼？
我们紧接着审查了网站数据，看到的内容却是：
这是什么鬼？评论数呢？
查看了网站的源代码：
发现原来显示点评数的字段显示成了：
这是为什么呢？
好在网上的大神们给出了解答，这就是CSS加密。
接下来我们就介绍如何破解CSS加密：
我们把源代码上加密的部分取下来观察一下：
<svgmtsi></svgmtsi>
我们发现了网上一直在讨论的svgmtsi标签，这个标签是矢量图的标签，基本上意思就是显示在这里的文字是一个矢量图，解析这个矢量图需要到另外一个地方找一个对照表，通过对照表将编码内容翻译成人类可以识别的数字。
那么，对照表在哪里呢？
我们先记录下标签中的class值：shopNum（为什么记录，先不要着急，后面会讲到），然后在源代码中查找svg，我们发现了如下内容：
大宝藏被挖掘了。
这好像是个链接，我们点击一下，发现页面跳转到了一个全新的水月洞天：
这真是个伟大的发现，他预示着我们的爬虫找到了门路，我们在这个页面上查找刚才class中的值shopNum，然后，我们看到了如下内容：
url(“//http://s3plus.meituan.net/v1/mss_73a511b8f91f43d0bdae92584ea6330b/font/bc2c52b3.woff“);}
.shopNum{font-family: ‘PingFangSC-Regular-shopNum’;}@font-face{font-family:
“PingFangSC-Regular-reviewTag”;
src:url(“//http://s3plus.meituan.net/v1/mss_73a511b8f91f43d0bdae92584ea6330b/font/07758223.eot“);
在这段代码中距离shopNum最近的地方，我们找到一个woff文件。
你没有猜错，这个woff文件就是我们的对照表。
同样的思路，这是一个网址，我们可以把他下载下来，把这个网址复制到浏览器的地址栏中，点回车，会跳出如下快乐的界面。
下载完成后，我们在浏览器中打开woff的翻译工具：
http://fontstore.baidu.com/static/editor/index.html
我们把前面的&#x去掉并替换成uni，后面的；去掉，得到字段为：unif784。
秘密揭晓了：
是不是很眼熟？
是不是很惊喜？
是不是很意外？
恭喜你，第一步成功了~
这个编码在woff文件中对应的值为7。
就是我们要找的亲人~
3 woff文件处理
事情到这里其实就可以画个句号了，因为接下来的思路就变的非常简单了，我们用上面的通用爬虫下载下网站上所有编码和对应的class值，然后根据class值找到对应的woff文件，再在woff文件中确定编码对应的数字或汉字就可以。
但是，当我们扩充这一思路的时候却遇到了两个问题：
1）如何读取出woff文件中的数字，大众点评有多个woff文件，怎么对照读取呢？难不成要一个个写出来？根据前面网站里的文章来讲，对的，你猜的很准，这就是我文章一开始写的半自动，崩溃了吧，好在笔者找到了新的方法，取代了半自动的问题，这个新的方法就是OCR识别，后面我会仔细讲解。
2）页面的编码是变动的，你没有看错，这个值是会变的，好在这个事件没有发生在大众点评中，但是汽车之家、猫眼等网站使用的CSS加密会随页面的刷新发生变动，有没有惊到你？
如果你只需要大众点评，第二个问题几乎可以不用考虑了，但是笔者认为要做一个有理想的爬虫，尽量多的获取知识点才是正确的，所以，笔者研究了汽车之家、猫眼、天眼等几个用CSS加密的网站，找到了一个通用的方法，下面我们来介绍一下这个通用方法。
先看一下猫眼网站上编码的动态效果：
如图：
我们先找到一个加密编码，把他复制出来，看到的编码如下：
然后我们刷新一下页面，再看源码：
不管你惊不惊，反正我是惊到了~
针对这一变化，笔者心中产生了一个疑惑，如果说编码会变，那浏览器是怎么获取到准确的值的呢？说明一定存在一个统一的方法供浏览器调用，于是，笔者重新研究了编码的调用方式，惊奇的发现了其中的秘密：
我们以如下两个编码来揭露这个今天大幂幂：
–>unif0d5
–>unie765
这两个字段都是表示数字中的1，那他们有什么规律呢？
我们首先解码woff文件成xml格式：
from fontTools.ttLib import TTFont font = TTFont(‘e765.woff’) font.saveXML(‘e765.xml’)
在pycharm中我们打开xml文件：
找到unie765所在的位置：
这一串代码是字形坐标，浏览器就是根据这个字形坐标翻译出我们能够识别的汉字：1
同样的思路，我们再去解析unif0d5的值，得到如下图：
我们惊奇的发现，这两个竟然一样，是不是所有的值对应的字形坐标都是唯一的呢，答案是肯定的，变化的只是上图name中的编码，坐标与数字之间是一对一的，所以，我们的思路来了，我们只需要找到编码所对应的字形坐标，然后想办法解析出这个字形坐标所对应的数字就可以了。
4 完整思路
问题展示基本上清楚了，我们接下来看一下怎么自动化解决上面两个问题：
首先展示一下思路：
这是在excel里面画的，大家可以只关注内容，忽略掉背景线。
解释一下上面的思路：
首先：我们从页面上获取到文字编码和woff文件，注意，这里的字形编码和woff文件一定要一起获取，因为每个编码对应一个woff文件，一旦刷新页面，编码在woff文件中的对应关系就会变化，找不到对应的字形坐标。
data = etree.HTML(response.text) title = data.xpath(‘//*[@id=”shop-all-list”]/ul/li[1]/div[2]/div[2]/a[1]/b/svgmtsi[1]/text()’) print(title)
其次：我们把字形编码转化成uni开头的编码，并获取到woff文件中的字形坐标。
from fontTools.ttLib import TTFont font = TTFont(‘f0d5.woff’) coordinate = font[‘glyf’][‘uniF0D5’].coordinates print(coordinate)
第三：用matplotlib解析这一坐标，并保存成图片。
#!/usr/bin/env python # _*_ UTF-8 _*_ from fontTools.ttLib import TTFont import matplotlib.pyplot as plt font = TTFont(‘f0d5.woff’) coordinate = font[‘glyf’][‘uniF0D5’].coordinates coordinate = list(coordinate) fig, ax = plt.subplots() x = [i[0] for i in coordinate] y = [i[1] for i in coordinate] plt.fill(x, y, color=”k”, alpha=1) # 取消边框 for key, spine in ax.spines.items(): if key == ‘right’ or key == ‘top’ or key == ‘bottom’ or key == ‘left’: spine.set_visible(False) plt.plot(x, y) # 取消坐标： plt.axis(‘off’) plt.savefig(‘uniF0D5.png’) plt.show()
通过上面的解析，我们可以得到1的图片：
这个1好难看，不过好在解析出来了~
第四：使用OCR解析这个数字：
# 图片转化成string： try: from PIL import Image except ImportError: import Image import pytesseract captcha = Image.open(r’uniF0D5.png’) print(captcha) result = pytesseract.image_to_string(captcha, lang=’eng’, config=’–psm 6 –oem 3 -c tessedit_char_whitelist=0123456789′).strip() print(result)
自此，我们的文字就可以直接识别出来了，我们就再也不需要用半自动的小米加步枪了，我们可以直接使用冲锋枪了
不过需要注意的是使用OCR解码文字需要一定的时间，耗时还是比较长的，如果经常使用这一思路，建议可以构建一个“字形坐标：文字”的数据库表，下次使用时解析出字形坐标，直接到数据库里匹配对应的文字就可以了。
