1.PHP新潮流：教你如何用Symfony Panther库构建强大的反爬爬虫，顺利获取TikTok网站的虫源数据
2.MediaCrawler 小红书爬虫源码分析
3.Python干货 | 五分钟教你如何破解字体反爬（一）
4.爬虫常用技巧及反爬虫方法！
5.爬虫工具--fiddler
6.常见爬虫/BOT对抗技术介绍（一）

PHP新潮流：教你如何用Symfony Panther库构建强大的码反爬虫，顺利获取TikTok网站的爬虫数据

       引入

       是否想过利用PHP编写爬虫，从网络上获取感兴趣的代码数据？PHP的爬虫库相对较少，功能有限，反爬导入java项目源码难以满足复杂需求。虫源遇到动态网页时，码反需要模拟浏览器行为，爬虫获取所需数据。代码这时，反爬Symfony Panther这个基于Symfony框架的虫源爬虫库成为了解决方案。

       Symfony Panther能用PHP轻松创建强大爬虫，码反处理复杂动态网页，爬虫如热门社交媒体TikTok。代码本篇文章将介绍其基本原理与特点，并展示如何构建简单爬虫，从TikTok网站抓取视频信息与链接。同时，还将讲解如何运用代理IP技术，避免TikTok反爬机制。

       背景介绍

       爬虫模拟用户请求访问网站，从网页源代码中提取数据。PHP是一种广泛使用的服务器端脚本语言，具有简单易学、跨平台、高效灵活、丰富扩展库等优点。然而，PHP的爬虫库较少，功能不足，难以处理动态网页。

       动态网页动态生成和显示内容，使用JavaScript、Ajax等技术实现互动性。动态网页的优点在于提升用户体验，增加网页互动性，但对爬虫构成挑战。传统爬虫库如Guzzle、Curl、DomCrawler等无法直接获取动态网页完整内容，需要额外处理，增加复杂度与降低效率。

       TikTok作为流行短视频平台，拥有大量用户与内容。其网页版为动态网页，视频列表与详情动态生成加载。反爬机制通过验证码、Cookie、User-Agent等防止访问。使用PHP编写爬虫时，需解决动态网页与反爬虫问题。

       问题陈述

       使用PHP爬虫从TikTok网站抓取视频信息与链接时，易语言winsocket源码面临动态网页与反爬虫机制的挑战。

       论证或解决方案

       Symfony Panther是一个解决之道。基于Symfony框架，它让PHP开发者轻松构建强大爬虫，处理复杂动态网页。主要特点包括：

       安装与配置

       先安装PHP与Composer，使用命令安装Symfony Panther依赖库。下载ChromeDriver或FirefoxDriver，根据系统与浏览器版本，确保正确配置。

       编写爬虫代码

       以下示例展示使用Symfony Panther构建爬虫，从TikTok网站抓取视频信息与链接的简单步骤。

       案例分析或实例

       执行爬虫代码，验证其有效性。输出显示成功抓取TikTok网站视频信息与链接，避免反爬机制。

       对比与分析

       与其他PHP爬虫库对比，Symfony Panther具优势：

       结论

       通过介绍Symfony Panther、构建示例与分析案例，本文展示了如何使用此库解决动态网页与反爬虫问题。如果你对PHP爬虫技术感兴趣，希望本篇内容能为你提供启发与帮助，尝试使用Symfony Panther编写专属爬虫，获取网络数据。

MediaCrawler 小红书爬虫源码分析

       MediaCrawler，一款开源多社交平台爬虫，以其独特的功能，近期在GitHub上广受关注。尽管源码已被删除，我有幸获取了一份，借此机会，我们来深入分析MediaCrawler在处理小红书平台时的代码逻辑。

       爬虫开发时，通常需要面对登录、签名算法、反反爬虫策略及数据抓取等关键问题。让我们带着这些挑战，一同探索MediaCrawler是如何解决小红书平台相关问题的。

       对于登录方式，MediaCrawler提供了三种途径：QRCode登录、手机号登录和Cookie登录。其中，QRCode登录通过`login_by_qrcode`方法实现，它利用QRCode生成机制，实现用户扫码登录。手机号登录则通过`login_by_mobile`方法，借助短信验证码或短信接收接口，实现自动化登录。而Cookie登录则将用户提供的`web_session`信息，整合至`browser_context`中，实现通过Cookie保持登录状态。

       小红书平台在浏览器端接口中采用了签名验证机制，hid.dll源码MediaCrawler通过`_pre_headers`方法，实现了生成与验证签名参数的逻辑。深入`_pre_headers`方法的`sign`函数，我们发现其核心在于主动调用JS函数`window._webmsxyw`，获取并生成必要的签名参数，以满足平台的验证要求。

       除了登录及签名策略外，MediaCrawler还采取了一系列反反爬虫措施。这些策略主要在`start`函数中实现，通过`self.playwright_page.evaluate`调用JS函数，来识别和对抗可能的反爬虫机制。这样，MediaCrawler不仅能够获取并保持登录状态，还能够生成必要的签名参数，进而实现对小红书数据的抓取。

       在数据抓取方面，MediaCrawler通过`/，选择一个品牌（如大众），观察数据传输过程。

       #### 第二步：发现问题

       在 API 返回的数据中，发现有些关键信息被加密。通常情况下，加密信息与网站使用的字体文件相关。此时，可以尝试在前端页面源代码或 API 中寻找字体文件。

       #### 第三步：找字体文件

       利用开发者工具搜索字体文件，例如搜索 woff、ttf、eot 等关键词。通常，字体文件以 woff 或 woff2 格式存在，可能在 API 接口中提供。下载字体文件并使用相关工具验证。

       #### 第四步：代码编写

       从 API 接口中抓取需要的数据，并利用下载的字体文件构建映射关系。针对加密数据，通过十六进制转换等方法解码，从而获取真实信息。确保安全地处理字符串，避免恶意指令执行，推荐使用 ast.literal_eval 而非 eval。

       ### 完整代码

       提供了解码过程的标准化代码，用于实例化二手车网站的字体反爬破解。此代码段包括数据抓取、映射构建和安全解码步骤。

       通过以上步骤，可以有效破解字体反爬技术，获取被加密的信息。掌握这一技能，对于深入理解网页爬虫技术和反爬机制具有重要意义。期待下文继续探讨更多关于字体反爬的应对策略，欢迎持续关注！源码经典老剧

爬虫常用技巧及反爬虫方法！

       爬虫技术在数据抓取中扮演着重要角色，但其操作过程中常面临服务器的反爬策略。以下是几个实用的爬虫技巧和反爬虫应对方法：

       技巧一：合理设置下载间隔，避免密集访问，如设置下载频率或等待时间，降低服务器压力，减少被识别的风险。

       技巧二：伪装浏览器，通过改变User-Agent，模拟真实用户行为，频繁更换可以降低被封禁的可能性。

       技巧三：管理cookies，自定义设置或禁止cookie，以防止因频繁请求而被识别为爬虫。

       技巧四：采用分布式爬取，利用多台机器协作，提高抓取效率，分散服务器压力。

       技巧五：灵活更换IP，当IP被封时，通过代理IP或IP池切换，绕过服务器限制。

       然而，服务器也有反爬虫措施，如封禁IP、使用WAF（Web应用防火墙）进行高级防御。例如ShareWAF具有五种反爬虫手段：封IP、爬虫识别、网页源码加密、链接隐藏和动态令牌保护，确保网站信息安全。尽管爬虫技巧多，但ShareWAF的强大反爬虫功能使其在对抗中占据上风。

爬虫工具--fiddler

       一、抓包工具

       1.1 浏览器自带抓包功能，通过右键审查元素，点击network，点击请求，右边栏展示请求详细信息：request、headers、response。以搜狗浏览器为例，任意点击加载选项，查看get参数。

       1.2 Fiddler，一个HTTP协议调试代理工具。它能记录并检查电脑和互联网之间的所有HTTP通信，收集所有传输的数据，如cookie、html、js、linux wc比较源码css文件，作为中介连接电脑与网络。

       二、Fiddler的使用

       2.1 下载并安装Fiddler，访问官网下载页面，填写信息后下载安装包，按照常规步骤进行安装。

       2.2 配置Fiddler，打开工具选项，选择HTTPS捕获、解密HTTPS流量等功能，完成配置后重启Fiddler。

       三、Fiddler的使用

       3.1 在Fiddler中查看JSON、CSS、JS格式的数据。停止抓取：文件菜单中选择捕获，取消勾选。点击请求，右边选择inspectors。

       3.2 HTTP请求信息：Raw显示请求头部详细信息，Webforms显示参数，如query_string、formdata。

       3.3 HTTP响应信息：首先点击**条解码，Raw显示响应所有信息，Headers显示响应头，Json显示接口返回内容。

       3.4 左下黑色框输入指令，用于过滤特定请求，如清除所有请求、选择特定格式请求等。

       四、Urllib库初识

       4.1 Urllib库用于模拟浏览器发送请求，是Python内置库。

       4.2 字符串与字节之间的转化：字符串转字节使用Encode（），字节转字符串使用Decode（），默认编码为utf-8。

       4.3 urllib.request属性：urlopen（url）返回响应对象位置，urlretrieve（url, filename）下载文件。

       4.4 urllib.parse构建url：quote编码中文为%xxxx形式，unquote解码%xxxx为中文，urlencode将字典拼接为query_string并编码。

       五、响应处理

       5.1 read（）读取响应内容，返回字节类型源码，geturl（）获取请求的url，getheaders（）获取头部信息列表，getcode（）获取状态码，readlines（）按行读取返回列表。

       六、GET方式请求

       6.1 无错误代码，但打开Fiddler时可能会报错，因为Fiddler表明Python访问被拒绝，需要添加头部信息，如伪装User-Agent为浏览器。

       七、构建请求头部

       7.1 认识请求头部信息，如Accept-encoding、User-agent。了解不同浏览器的User-agent信息，伪装自己的User-agent以通过反爬机制。

       8.1 构建请求对象，使用urllib.request.Request(url=url, headers=headers)。完成以上步骤，实现基于Fiddler和Urllib库的网络数据抓取与请求操作。

常见爬虫/BOT对抗技术介绍（一）

       爬虫，作为数据获取的有效手段，在互联网发展中不断演进。本文将介绍现代爬虫/BOT对抗技术，如有疏漏，欢迎指正。

       一、反爬虫/BOT技术

       1.1 Robots.txt

       Robots.txt文件，位于域名根目录，如example.com/robots.txt。它指引爬虫遵守的规则，告知哪些内容可抓取，哪些不可。虽然它并不算反爬虫技术，但对搜索引擎爬虫有约束作用。

       1.2 IP层/网络层

       网络层关注IP地址，来源地址难以伪造，成为反爬策略核心。封杀IP/IP段是网站执行的严厉惩罚。国内NAT技术导致大量用户共用IP，使得IP封杀策略执行时需谨慎，以避免误杀正常用户。

       1.3 HTTP层

       HTTP层包含多个有趣HTTP头，如X-Forwarded-For、Referer、User-Agent。这些头在制定反爬策略时至关重要。

       1.3.1 X-Forwarded-For

       X-Forwarded-For头用于识别客户端原始IP，由普通HTTP代理添加，新手程序员误用可能导致爬虫利用。

       1.3.2 Referer

       Referer头指示用户上一页面的URL，%以上流量应携带此头。不携带Referer头的请求，可能导致触发要求输入验证码策略。

       1.3.3 User-Agent

       User-Agent头指示浏览器版本等信息。伪装User-Agent策略已在其他文章中讨论，本文不再赘述。

       1.4 应用层/浏览器层

       应用层反爬虫/BOT技术主要包括验证码、JS渲染、接口加密、数据混淆、行为分析、存储跟踪、navigator对象、假链陷阱、浏览器指纹、JS引擎指纹。

       1.4.1 验证码

       验证码是广泛应用的核心爬虫对抗技术，但随着机器学习、神经网络的发展，简单验证码接近无效。验证码存在人工打码平台，单一验证码难以有效处理爬虫问题。

       1.4.2 JS渲染

       Ajax技术使爬虫从静态爬虫转变为动态爬虫，网站构建前端需解析Ajax接口返回的数据，增加了爬取难度。

       1.4.3 接口加密与JS混淆

       通过额外的Token参数加密ajax接口，前端JS混淆，增加破解难度，但不是绝对防御。

       1.4.4 数据混淆

       返回错误数据代替正确数据，隐蔽且能对爬虫造成干扰，非常有效。

       1.4.5 行为分析

       基于规则或机器学习分析用户操作轨迹，判断爬虫，与反爬手段结合，有效干扰爬虫。

       1.4.6 存储跟踪与flash Storage

       利用Cookies和Flash跟踪用户行为轨迹，识别伪装浏览器，以避免误杀正常用户。

       1.4.7 navigator对象

       浏览器中的navigator对象提供操作系统、浏览器信息，与Useragent、flash分析判断是否为伪装浏览器。

       1.4.8 假链陷阱

       构建不可见标签，爬虫跟踪链接时，会触发反爬策略。

       1.4.9 浏览器指纹

       不同浏览器、操作系统等，使得canvas操作产生不同结果，用于跟踪浏览器，但误杀率较高。

       1.4. JS引擎指纹

       不同JS引擎执行相同语句时，结果不同，通过比较JS引擎动作和UserAgent判断是否为伪造浏览器。

       1.4. 前端逆向

       分析HTML、JS源码获取数据，避免使用浏览器模拟。

       1.4. 浏览器模拟

       利用真实浏览器请求、执行页面脚本，对抗动态渲染和接口加密，常用框架有Selenium WebDriver、PhantomJS。

       1.4. 字符识别

       高级OCR技术，基于神经网络识别简单验证码。

       1.4. 行为模拟

       有意留下Cookie，请求无关接口，模拟用户行为，对抗行为分析。

       1.4. 打码平台

       组织人员识别高难度验证码，提供给爬虫。

       1.4. JS Hook

       替换JS上下文对象，避免被跟踪，主要在CEF二次开发中实现。

       二、IP层反反爬虫技术

       2.1 代理服务器

       代理服务器通过更改源IP，使用HTTP或SOCKS代理，实现IP地址变换，是爬虫客户端常用方法。

       2.2.1 HTTP代理

       HTTP代理的普通代理和高匿代理分别处理XFF头部，服务端难以判断XFF头的真假。

       2.2.2 Socks代理

       Socks5代理常见，通过TCP连接作为隧道进行代理。

       三、并发PPP连接技术

       3.1 PPP协议栈简单介绍

       3.2 PPP连接和ADSL的关系

       3.3 城域网技术简介

       3.4 并发PPP连接方案的适用范围

       3.5 国内并发PPP连接服务提供商

       四、Linux路由

       4.1 Linux基础路由简介

       4.2 Linux高级路由简介

5分钟看懂SVG反爬虫原理与绕过实战 | 知了干货分享

       本文带你深入浅出，破了SVG反爬虫的套路，学会之后，可应用于某点评网。

       一、初识SVG反爬：

       在本地网页测试中，任务是爬取票据中的产品价格信息，审查元素时发现目标节点被四个d标签代替。选中一个7，对应class=lhtqsc的d标签。查看css样式，发现描述此标签的两段语句，第二段描述背景，值为px大小。

       打开svg文件查看，发现为无规律数字。网页源代码显示，为张特殊的SVG页面。

       二、什么是SVG？：

       SVG是用于描述矢量图的图形格式，广泛应用于web站点与APP中，常见形式为图标。通过新建HTML文件，将SVG内容写入其中。浏览器打开后，使用text标签定义文本，通过fill属性设置颜色与坐标规则。增加行后，显示文本字符位置与颜色变化。

       三、SVG与CSS联系：

       SVG中X轴正方向为从左到右，y轴正方向从上到下；CSS中X轴负数向右，Y轴是负数向下。新建SVG文件与CSS文件，定义字符风格、大小与颜色。在SVG中定位字符，通过计算X轴与Y轴坐标完成映射。浏览器打开后，字符h成功映射。

       四、Python抓取数据：

       回到目标网站，实战抓取数据。获取css样式文件与svg文件内容，匹配class属性值对应CSS参数与字符大小。测试寻找class=lhtqsc的css对应参数和字符大小，输出结果验证一致。观察svg文件，获取文本大小与Y轴坐标值，整理数据。通过寻找最近接近的y值，找出是哪个text标签包含的值。最终，利用切片特性寻找到对应的数值。

       总结，通过本文学习SVG反爬虫原理与绕过实战，你将能够应用于某点评网等场景。实践操作后，你会发现，解决这一问题并非难事。

爬虫为什么抓不到网页源码

       有可能是因为网页采用了动态网页技术，如AJAX、JavaScript等，导致浏览器中看到的网页内容与通过爬虫抓取的网页源代码不同。

       动态网页技术可以使网页在加载后通过JavaScript代码动态地修改或添加页面内容，而这些修改和添加的内容是在浏览器中执行的，而不是在服务器端。因此，如果使用传统的爬虫工具，只能获取到最初加载的网页源代码，而无法获取动态生成的内容。

       解决这个问题的方法是使用支持JavaScript渲染的爬虫工具，例如Selenium和Puppeteer。这些工具可以模拟浏览器行为，实现动态网页的加载和渲染，从而获取完整的网页内容。

       另外，有些网站也可能采用反爬虫技术，例如IP封禁、验证码、限制访问频率等，这些技术也可能导致爬虫抓取的网页源代码与浏览器中看到的不一样。针对这些反爬虫技术，需要使用相应的反反爬虫策略。

JS混淆openlaw反爬破解实践

       爬虫与反爬虫始终存在对抗，反爬手段层出不穷，破解方法也应运而生。本文将介绍如何利用前端JavaScript代码混淆加密作为反爬技术，并实践如何破解这类策略。

       OpenLaw 是一个面向法律专业人士的开放性组织，旨在共享法律知识和经验。当我们尝试获取特定causeId下的案件信息时，发现页面访问正常，但输出的却是JavaScript代码。面对这一情况，我们需要进一步分析。

       实际上，OpenLaw在请求过程中引入了一个j_token的Cookie，这是通过在首次请求中跳转到混淆JavaScript代码中计算获取的。我们的目标是绕过这一机制，实现数据的提取。

       开始破解之旅，利用Chrome的snippet和console工具，我们首先针对混淆JavaScript代码进行逐步分析和剥离。将eval函数替换为console.log，逐层输出代码内容，直至获取到关键信息。这一过程中，我们通过URL编码和解码，以及ASCII码转换，逐步还原原始代码。

       经过多层解码，我们发现了获取j_token的关键步骤。通过将代码片段在控制台执行，我们最终揭示了j_token的生成逻辑。值得注意的是，这些步骤需要在控制台中逐步操作，以确保正确解析代码。

       在成功获取j_token后，我们可以通过修改请求头或使用代理服务器，携带该token进行后续数据获取。这一过程涉及代码的调整和执行，确保能够绕过反爬机制，成功获取所需信息。

       本文仅提供了解决方案的大致步骤和思路，具体的实现代码和结果将在附录中提供。如果您需要获取源代码进行实践，请访问链接：[链接]，密码为：a4nb。