爬虫从入门到精通(21) |字体加密通杀方案

文章目录

  • 一、了解什么是字体加密
  • 二、Python打开字体加密文件
  • 三、字体加密的通杀
    • 1.静态的字体文件+固定顺序的字体
    • 2.其他动态变化情况

一、了解什么是字体加密

字体加密是页面和前端字体文件想配合完成的一个反爬策略。通过css对其中一些重要数据进行加密,使我们在代码获取的和在页面上看到的数据是不同的。

爬虫从入门到精通(21) |字体加密通杀方案_第1张图片

前端人员通过使用font-face来达到这个目的,font-face是CSS3中的一个模块,他主要是把自己定义的Web字体嵌入到你的网页中。而font-face的格式为:

@font-face {
	font-family: <FontName>;      # 定义字体的名称。             
	src: <source> [<format>][,<source> [<format>]]*;  # 定义该字体下载的网址,包括ttf,eof,woff格式等
}

我们要打开ttf,eof,woff这些格式的字体文件有两种方式:

  • FontCreator工具:https://www.high-logic.com/font-editor/fontcreator
  • 在线FontEditor工具:http://fontstore.baidu.com/static/editor/index.html

我们抓包一个字体文件,在Font那一列,复制这个url到浏览器就可以下载下来

爬虫从入门到精通(21) |字体加密通杀方案_第2张图片
下载下来后,我们使用FontCreator打开

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对应页面的数字。页面源码的字符前缀是&#x,woff文件的前缀是uni
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二、Python打开字体加密文件

刚才是直观的看到我们的对应关系,但是我们主要是通过python代码,自动的替换加密字体。这个时候就需要借助其他模块来实现。

pip install fontTools

然后一些常见方法见 https://blog.csdn.net/weixin_43411585/article/details/103484643

这里我们演示打开woff格式的文件。文件下载地址

https://www.python-spider.com/static/font/challenge12/aiding.woff

演示代码

from fontTools.ttLib import TTFont


# 加载字体文件
font = TTFont('local.woff')

# 保存为xml文件
font.saveXML('local.xml')

# 获取各节点名称,返回为列表
print(font.keys())
# ['GlyphOrder', 'head', 'hhea', 'maxp', 'OS/2', 'hmtx', 'cmap', 'loca', 'glyf', 'name', 'post', 'GSUB']

# 获取getGlyphOrder节点的name值,返回为列表
print(
    font.getGlyphOrder())  # ['glyph00000', 'x', 'uniF013', 'uniF4D4', 'uniEE40', 'uniF7E1', 'uniF34B', 'uniE1A0', 'uniF1BE', 'uniE91E', 'uniF16F', 'uniF724']
print(
    font.getGlyphNames())  # ['glyph00000', 'uniE1A0', 'uniE91E', 'uniEE40', 'uniF013', 'uniF16F', 'uniF1BE', 'uniF34B', 'uniF4D4', 'uniF724', 'uniF7E1', 'x']

# 获取cmap节点code与name值映射, 返回为字典
print(
    font.getBestCmap())  # {120: 'x', 57760: 'uniE1A0', 59678: 'uniE91E', 60992: 'uniEE40', 61459: 'uniF013', 61807: 'uniF16F', 61886: 'uniF1BE', 62283: 'uniF34B', 62676: 'uniF4D4', 63268: 'uniF724', 63457: 'uniF7E1'}

# 获取glyf节点TTGlyph字体xy坐标信息
print(font['glyf'][
          'uniE1A0'].coordinates)  # GlyphCoordinates([(50, 335),(50, 468),(76, 544),(95, 638),(148, 676),(202, 710),(282, 710),(402, 710),(459, 617),(487, 574),(504, 501),(520, 437),(519, 335),(520, 271),(508, 166),(494, 126),(466, 46),(362, -39),(282, -49),(176, -35),(115, 37),(43, 121),(43, 335),(135, 335),(135, 154),(177, 95),(229, 35),(282, 35),(343, 35),(385, 107),(428, 155),(428, 339),(428, 515),(385, 576),(344, 635),(286, 635),(218, 635),(179, 583),(135, 506)])

# 获取glyf节点TTGlyph字体xMin,yMin,xMax,yMax坐标信息
print(font['glyf']['uniE1A0'].xMin, font['glyf']['uniE1A0'].yMin,
      font['glyf']['uniE1A0'].xMax, font['glyf']['uniE1A0'].yMax)  # 0 -49 521 711

# 获取glyf节点TTGlyph字体on信息
print(font['glyf'][
          'uniE1A0'].flags)  # array('B', [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0])

# 获取GlyphOrder节点GlyphID的id信息, 返回int型
print(font.getGlyphID('uniE1A0'))  # 7

生成的xml文件
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三、字体加密的通杀

1.静态的字体文件+固定顺序的字体

这类就是字体文件是固定的,而且坐标不变,字体的顺序也是不变的。这一类我们直接找到映射关系后可以直接写死替换,一劳永逸,也是最简单的字体反爬。

例如从这个网站下载woff文件:https://www.python-spider.com/static/font/challenge12/aiding.woff
,下载完打开woff
爬虫从入门到精通(21) |字体加密通杀方案_第6张图片
python解析出映射关系,直接replace替换字典

from fontTools.ttLib import TTFont

font = TTFont('./aiding.woff')
font.saveXML('./aiding.xml')
font_names = font.getGlyphOrder()
print(font_names)
woff_dict = {}
for name in font_names[1:]:
    woff_dict[name.replace('uni', '&#x')] = font.getGlyphID(name) if font.getGlyphID(name) != 10 else 0
print(woff_dict)

在这里插入图片描述

2.其他动态变化情况

这里把不是第一种的统一看成其他

  • 动态字体文件+固定字体顺序
  • 动态字体文件+动态编码+固定字体信息
  • 动态字体文件+动态编码+固定字体信息
  • 动态字体文件+动态编码+动态字体信息

这些的解决办法我们现在有一种大佬想的新方案:

传统的方式就是找到目标ttf 文件,人为得映射乱码和真实字符。但是当ttf更新频繁时,人为对照成本就很高了。针对上面的痛点,想了一种成本较低得方法来解决这个问题。通过调研发现Python 的image类是可以加载字体文件的,那结合机器学习文字识别那就可以很轻松的拿到乱码和字体的映射。现在问题是找到一个靠谱的汉字识别模型。对比市面上的汉字识别模型, 最终采用了cnocr 模型。当然使用模型是有准确率的,最终的结果最好还是自己验证一次。

环境安装:

python : 3.8.8

安装cnocr: pip install cnocr
如果报错 :
	 ERROR: Failed building wheel for Polygon3
直接通过whl 安装Polygon3
     https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#polygon
即在上述链接中 选择 Polygon3-3.0.9.1-cp38-cp38-win_amd64.whl 下载安装即可

在实际执行中发现 cv2找不到 某个函数,不要犹豫,大概率是opencv-python 的差异
建议直接升级到最高版本
pip install --user opencv-python --upgrade

代码演示:

import os
from PIL import ImageFont, Image, ImageDraw

from cnocr import CnOcr
import numpy as np
from fontTools.ttLib import TTFont
import requests
from io import BytesIO


def font_to_img(code_list, filename, ignore_flag=True, score=0.95):
    normal_dict = {}
    be_padding_dict = {}
    ocr = CnOcr()
    """
        将字体画成图片
        code_list: 加密字符列表
        filename: 字体文件
        ignore_flag:是否忽视 sorce 返回结果
        score: 识别准确率默认 95%以上
    """
    for char_list in code_list:
        char_code = char_list.encode().decode()
        img_size = 1024
        img = Image.new('1', (img_size, img_size), 255)
        draw = ImageDraw.Draw(img)
        font = ImageFont.truetype(filename, int(img_size * 0.7))
        x, y = draw.textsize(char_code, font=font)
        draw.text(((img_size - x) // 2, (img_size - y) // 2), char_code, font=font, fill=0)
        # 将单通道 转为 三通道
        img = img.convert("RGB")
        # word = ocr.ocr_for_single_line("%s.jpg" % mame_ocr)
        word = ocr.ocr_for_single_line(np.array(img))
        if word["score"] >= score:
            # 处理重复名字
            # img.save("%s_%s.jpg" % (char_code, word["text"]))
            normal_dict[char_code] = word["text"]
        else:
            be_padding_dict[char_code] = word
            img.save("%s_%s_be_padding.jpg" % (char_code, word["text"]))
            if ignore_flag:
                normal_dict[char_code] = word["text"]
    return normal_dict, be_padding_dict


def ttf_parse(url, ttf_name):
    """
        根据url 获取返回值
    """
    response = requests.get(url).content
    font_parse = TTFont(BytesIO(response))
    font_parse.save(ttf_name)
    m_dict = font_parse.getBestCmap()
    unicode_list = []
    for key, _ in m_dict.items():
        unicode_list.append(key)
    # 获取需要判断的字符
    char_list = [chr(ch_unicode) for ch_unicode in unicode_list]
    normal_dict, error_dict = font_to_img(char_list, ttf_name)
    print(normal_dict)
    print(error_dict)
    # 删除字体文件
    os.remove(ttf_name)


if __name__ == '__main__':
    ttf_parse('https://s3plus.meituan.net/v1/mss_73a511b8f91f43d0bdae92584ea6330b/font/616c0c0d.woff', '1.jpg')

结果:

{'x': '', '\ue006': '其', '\ue00f': '町', '\ue03a': '觉', '\ue042': '意', '\ue055': '串', '\ue05e': '所', '\ue069': '气',
     '\ue07e': '3', '\ue083': '跟', '\ue084': '旅', '\ue08f': '际', '\ue0d1': '前', '\ue0dd': '费', '\ue0e5': '清',
     '\ue0ee': '成', '\ue0f8': '关', '\ue10b': '宾', '\ue10f': '苑', '\ue11c': '张长', '\ue11e': '楼', '\ue133': '5',
     '\ue143': '临', '\ue154': '笑', '\ue159': '凯', '\ue161': '色', '\ue16c': '拍', '\ue177': '少', '\ue17d': '座',
     '\ue189': '了', '\ue195': '差', '\ue19c': '房', '\ue1b7': '角', '\ue1be': '着', '\ue1d0': '的', '\ue1ea': '自',
     '\ue1ee': '也', '\ue1fc': '要', '\ue20a': '向', '\ue215': '没', '\ue216': '值', '\ue229': '客', '\ue22f': '金',
     '\ue236': '营', '\ue23b': '镇', '\ue247': '衣', '\ue24d': '度', '\ue257': '浦', '\ue26f': '啦', '\ue290': '餐',
     '\ue29f': '情', '\ue2a0': '让', '\ue2bb': '子', '\ue2c3': '纪', '\ue2d8': '于', '\ue2f3': '路', '\ue2f4': '机',
     '\ue2fa': '样', '\ue2fe': '宏', '\ue304': '宝', '\ue336': '横', '\ue337': '因', '\ue338': '人', '\ue33a': '京',
     '\ue34b': '找', '\ue34c': '线', '\ue358': '庆', '\ue36b': '真', '\ue374': '同', '\ue376': '排', '\ue379': '造',
     '\ue37c': '青', '\ue389': '馆', '\ue38e': '寓', '\ue390': '西', '\ue397': '总', '\ue3a0': '特', '\ue3a4': '带',
     '\ue3a7': '校', '\ue3ac': '光', '\ue3ae': '港', '\ue3cf': '春', '\ue3e4': '售', '\ue3f0': '正', '\ue402': '助',
     '\ue406': '香', '\ue40b': '适', '\ue416': '做', '\ue425': '容', '\ue42b': '余科', '\ue430': '讯', '\ue435': '面',
     '\ue440': '舟受', '\ue445': '锦', '\ue44e': '全', '\ue455': '惠', '\ue463': '玉', '\ue467': '窗', '\ue469': '员',
     '\ue487': '代', '\ue488': '学', '\ue492': '我', '\ue495': '都', '\ue498': '9', '\ue49b': '保', '\ue4a0': '铺',
     '\ue4a8': '巷', '\ue4ab': '饭', '\ue4ae': '顺', '\ue4b8': '8', '\ue4ba': '内', '\ue4c3': '栋', '\ue4ce': '发',
     '\ue4f3': '央', '\ue4f7': '器', '\ue4ff': '酸令', '\ue505': '用', '\ue508': '几', '\ue536': '在', '\ue537': '七',
     '\ue53c': '松', '\ue548': '2', '\ue553': '步', '\ue558': '卫', '\ue55e': '古', '\ue55f': '生', '\ue56c': '经',
     '\ue583': '杂', '\ue591': '店', '\ue597': '中', '\ue5b4': '嘉', '\ue5c2': '事', '\ue5c4': '庄', '\ue5c9': '艺',
     '\ue5d3': '无', '\ue5ec': '有', '\ue609': '然', '\ue60c': '谷', '\ue619': '社', '\ue61d': '专', '\ue634': '农',
     '\ue63b': '桌', '\ue63d': '能', '\ue640': '火', '\ue652': '品', '\ue656': '起', '\ue66a': '药', '\ue66b': '喝',
     '\ue66c': '每', '\ue673': '强', '\ue678': '公', '\ue688': '酱', '\ue697': '车', '\ue69b': '接', '\ue6a2': '富',
     '\ue6a7': '式', '\ue6a8': '江', '\ue6ac': '这', '\ue6ae': '美', '\ue6b4': '销', '\ue6b7': '算', '\ue6bd': '打',
     '\ue6e4': '景', '\ue6f2': '且', '\ue724': '材', '\ue730': '湾', '\ue744': '修', '\ue74c': '制', '\ue755': '文',
     '\ue756': '诚', '\ue758': '方', '\ue75a': '司', '\ue76e': '利', '\ue778': '泉', '\ue78d': '名', '\ue792': '东',
     '\ue795': '超', '\ue797': '底', '\ue7a0': '六', '\ue7ad': '字', '\ue7ba': '走', '\ue7be': '个', '\ue7c7': '钢',
     '\ue7d9': '是', '\ue7e4': '岭', '\ue7ff': '博', '\ue80d': '影', '\ue818': '完', '\ue829': '妆', '\ue831': '不',
     '\ue838': '更', '\ue848': '比', '\ue849': '赞', '\ue856': '候', '\ue85b': '安', '\ue85c': '院', '\ue85d': '便',
     '\ue862': '麻', '\ue864': '元', '\ue870': '坊', '\ue88c': '福', '\ue88d': '天', '\ue897': '心', '\ue89e': '太',
     '\ue8ad': '6', '\ue8b9': '与', '\ue8ce': '弄', '\ue8e2': '试', '\ue8ed': '限良', '\ue90d': '康', '\ue916': '省',
     '\ue917': '兴', '\ue91a': '管', '\ue920': '0', '\ue92a': '地', '\ue934': '银', '\ue941': '可', '\ue959': '时',
     '\ue967': '风', '\ue97e': '海', '\ue981': '但', '\ue989': '吉', '\ue990': '堂', '\ue996': '理', '\ue99e': '达',
     '\ue9a3': '胜', '\ue9b8': '年', '\ue9bb': '叉', '\ue9c0': '4', '\ue9ca': '网', '\ue9cc': '层', '\ue9de': '八',
     '\ue9e0': '粉', '\ue9e5': '上', '\ue9e6': '去', '\ue9ea': '处', '\ue9f1': '童', '\ue9fa': '性', '\uea01': '种',
     '\uea09': '量', '\uea0d': '彩', '\uea12': '健', '\uea27': '连', '\uea3b': '府', '\uea45': '湖', '\uea4f': '第',
     '\uea56': '厂', '\uea59': '较', '\uea6f': '贸', '\uea7c': '错', '\uea7f': '木', '\uea84': '段', '\uea98': '城',
     '\ueaa6': '门', '\ueaa7': '工', '\ueaab': '出', '\ueab1': '昌', '\ueabe': '重', '\ueac8': '日', '\uead0': '份',
     '\ueadc': '计', '\ueadd': '育', '\ueae2': '型', '\ueaf3': '矢口', '\ueafd': '三', '\ueb02': '产', '\ueb11': '泰',
     '\ueb1b': '停', '\ueb1d': '多', '\ueb3f': '汇', '\ueb49': '杨', '\ueb5a': '务', '\ueb64': '解', '\ueb67': '会',
     '\ueb6f': '斯', '\ueb75': '1', '\ueb8e': '果', '\uebb1': '训', '\uebbf': '部', '\uebfa': '振', '\uebfe': '汽',
     '\uec04': '贝', '\uec07': '盛', '\uec0b': '干', '\uec10': '沙', '\uec14': '放', '\uec1d': '奶', '\uec1f': '双',
     '\uec23': '维', '\uec29': '源', '\uec2f': '汉', '\uec4e': '武', '\uec54': '一', '\uec5d': '州', '\uec5e': '屋',
     '\uec6e': '养', '\uec6f': '选', '\uec83': '下', '\uec84': '和', '\uec9f': '边', '\ueca0': '星', '\uecb4': '开',
     '\uecbc': '买', '\uecbf': '瑞', '\uecce': '欢', '\uecd5': '石', '\uecd9': '医', '\uecda': '包', '\uecdd': '鑫',
     '\uecde': '爱', '\uece2': '以', '\ueceb': '家', '\uecf4': '迎', '\uecf6': '朝月', '\ued05': '很', '\ued09': '团',
     '\ued15': '饼', '\ued28': '快', '\ued2d': '明月', '\ued32': '祥', '\ued3b': '岗', '\ued4d': '周', '\ued6c': '活',
     '\ued7d': '服', '\ued89': '米', '\ued8a': '7', '\ued8e': '实', '\ued98': '四', '\ueda2': '马', '\uedb1': '鸡',
     '\uedc3': '桂', '\uedce': '作', '\uedd0': '棒', '\uedd8': '鞋', '\ueddd': '井', '\uede1': '记', '\uedf0': '微',
     '\uedf7': '黄', '\uedfb': '氏', '\uee16': '之', '\uee1a': '手', '\uee20': '还', '\uee24': '加', '\uee34': '尚',
     '\uee38': '力', '\uee44': '间', '\uee52': '才', '\uee56': '当', '\uee59': '评', '\uee73': '教', '\uee80': '境',
     '\uee81': '卖', '\uee9a': '近', '\uee9d': '酒', '\uee9e': '吧', '\ueeb0': '汤', '\ueebe': '头', '\ueec1': '鸿',
     '\ueec3': '室', '\ueec7': '世', '\ueecf': '德', '\ueed0': '热', '\ueef2': '看', '\uef13': '块', '\uef3c': '等',
     '\uef46': '龙', '\uef4b': '桥', '\uef57': '津', '\uef61': '滨', '\uef62': '局', '\uef64': '副', '\uef6f': '别',
     '\uef81': '旁', '\uef8b': '拉', '\uef8d': '体', '\uef8f': '万', '\uef90': '台', '\uefad': '十', '\uefae': '分',
     '\uefbd': '布', '\uefc4': '片牌', '\uefec': '办', '\uefee': '兰', '\ueff2': '山', '\ueff8': '单', '\uf00a': '料',
     '\uf01d': '回', '\uf01e': '园', '\uf020': '洗', '\uf034': '大', '\uf03f': '妇', '\uf042': '又', '\uf055': '蛋',
     '\uf05d': '烟', '\uf067': '行', '\uf069': '珠', '\uf081': '原', '\uf092': '南', '\uf0ab': '置', '\uf0b8': '后',
     '\uf0ba': '位', '\uf0bd': '配', '\uf0d0': '哈', '\uf0d4': '里', '\uf0d8': '丰', '\uf0dc': '皮', '\uf0e3': '想',
     '\uf0e4': '乡', '\uf0f9': '站', '\uf10a': '而', '\uf11c': '电', '\uf11e': '对', '\uf136': '峰', '\uf138': '云',
     '\uf14d': '凤', '\uf155': '厅', '\uf15a': '阿', '\uf15f': '刚', '\uf16a': '水', '\uf187': '丁', '\uf18a': '他',
     '\uf18c': '次', '\uf18e': '主', '\uf194': '来', '\uf199': '像', '\uf1af': '整', '\uf1b0': '道', '\uf1b1': '百',
     '\uf1ce': '区', '\uf1ee': '小', '\uf1f4': '铁', '\uf1fa': '培', '\uf20a': '环', '\uf211': '羊', '\uf22d': '感',
     '\uf237': '们', '\uf243': '那', '\uf244': '嫩', '\uf248': '点', '\uf250': '红', '\uf252': '购', '\uf261': '片',
     '\uf272': '批', '\uf282': '虾', '\uf289': '长', '\uf28d': '村', '\uf291': '果', '\uf29b': '如', '\uf2bc': '就',
     '\uf2c2': '信', '\uf2cb': '荣', '\uf2d3': '队人', '\uf2df': '塘', '\uf2ef': '紫', '\uf2fb': '糕', '\uf2fe': '虫工',
     '\uf309': '锅', '\uf30c': '口', '\uf31b': '味末', '\uf325': '过', '\uf329': '陵', '\uf32b': '饰', '\uf32d': '商',
     '\uf336': '食', '\uf33f': '甜', '\uf349': '态', '\uf34d': '友', '\uf35f': '女', '\uf362': '九', '\uf365': '货',
     '\uf36b': '合', '\uf373': '入', '\uf375': '幢童', '\uf393': '秀', '\uf396': '洲', '\uf3a1': '得', '\uf3a8': '绿',
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