【爬虫进阶】猿人学任务七之字体反爬(难度2.0)

前言

往期有讲解过某团字体反爬，感觉效果不太好，所以本章重新找了个例子，希望能帮助大家理解透彻！再遇到直接手撕。

特此说明

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分析

首先，我们看题目，要求是找出胜点最高的召唤师，意思我们需要先获取胜点

找到数据接口，发现字体都加密了，怎么破呢？这就是本文所要讲解的核心内容！

先找到字体文件，他这里是动态加载的，每次请求结果都不一样，请求一次就保存一次，实时获取！

这里就已经保存本地了，pycharm不能直接读取woff文件，所以需要通过fontTools库操作woff

pip install fontTools

解密之后，保存为xml文件，为后面找出字体与编码的对应关系

代码过程

• 请求数据接口

  def get_html(page): headers = { "user-agent": "yuanrenxue.project" # 题目要求，必须加上请求头 } url = f"https://match.yuanrenxue.com/api/match/7?page={page}" # 数据有5页，通过遍历实现 print(url) req = requests.get(url=url, headers=headers) return req.json() # 返回json格式 

• 获取woff字体文件

  def with_ttf(woff): b64_code = woff with open('font.woff', 'wb') as f: f.write(base64.decodebytes(b64_code.encode())) # 解码 

解析字体文件，处理编码与字体的对应关系，这一步是关键点，所以着重说明：接口中字体前三位字符是&#x，而woff文件中前三位是uni，后面四位字符则其对应，所以我们需要将一方转换成另一方，这样才方便我们后续匹配 处理对应关系，我们根据编码找出对应的glfy值，无论编码如何变化，值是不会改变的

• 保存xml文件

def get_xml(data): font = TTFont('font.woff') # 打开woff文件 font.saveXML('movie.xml') # 保存xml文件 data_value = data.get('value').strip().replace('&#x', 'uni') # 替换&#x为uni data_value_list = data_value.split(" ") # 去除空格 map_num_list = [] for data_v in data_value_list: flags_num = list(font['glyf'][data_v].flags) # 得到编码映射的值 flags_num_str = "".join([str(flag) for flag in flags_num]) # 列表推导式 print(flags_num_str) 

结果：通过得到的值对比网页数据，就能找到对应的关系

下面就是对应的字体，然后我们进行匹配

map_num = { "10100100100101010010010010": '0', "100110101001010101011110101000": '2', "111111111111111": '4', "1110101001001010110101010100101011111": '5', "1001101111": '1', "10010101001110101011010101010101000100100": '9', "101010101101010001010101101010101010010010010101001000010": '8', "10101100101000111100010101011010100101010100": '3', "1111111": '7', "10101010100001010111010101101010010101000": '6' } 

• 获取字体编码映射值

def get_xml(data): font = TTFont('font.woff') # 打开woff文件 font.saveXML('movie.xml') # 保存xml文件 data_value = data.get('value').strip().replace('&#x', 'uni') # 替换&#x为uni data_value_list = data_value.split(" ") # 去除空格 map_num_list = [] for data_v in data_value_list: map_num = { "10100100100101010010010010": '0', "100110101001010101011110101000": '2', "111111111111111": '4', "1110101001001010110101010100101011111": '5', "1001101111": '1', "10010101001110101011010101010101000100100": '9', "101010101101010001010101101010101010010010010101001000010": '8', "10101100101000111100010101011010100101010100": '3', "1111111": '7', "10101010100001010111010101101010010101000": '6' } # 映射值 flags_num = list(font['glyf'][data_v].flags) # 每个编码对应的值 flags_num_str = "".join([str(flag) for flag in flags_num]) # 列表推导式 map_num_list.append(map_num[flags_num_str]) # 匹配成功后，添加到刘表 return "".join(map_num_list) 

成果

完整源码

from fontTools.ttLib import TTFont import requests import json import base64 def get_html(page): headers = { "user-agent": "yuanrenxue.project", } url = f"https://match.yuanrenxue.com/api/match/7?page={page}" print(url) req = requests.get(url=url, headers=headers).json() return req def with_ttf(woff): b64_code = woff with open('font.woff', 'wb') as f: f.write(base64.decodebytes(b64_code.encode())) def get_xml(data): font = TTFont('font.woff') font.saveXML('movie.xml') data_value = data.get('value').strip().replace('&#x', 'uni') data_value_list = data_value.split(" ") map_num_list = [] for data_v in data_value_list: map_num = { "10100100100101010010010010": '0', "100110101001010101011110101000": '2', "111111111111111": '4', "1110101001001010110101010100101011111": '5', "1001101111": '1', "10010101001110101011010101010101000100100": '9', "101010101101010001010101101010101010010010010101001000010": '8', "10101100101000111100010101011010100101010100": '3', "1111111": '7', "10101010100001010111010101101010010101000": '6' } flags_num = list(font['glyf'][data_v].flags) flags_num_str = "".join([str(flag) for flag in flags_num]) map_num_list.append(map_num[flags_num_str]) return "".join(map_num_list) if __name__ == '__main__': for page in range(1,6): res = get_html(page) woff = res.get('woff') with_ttf(woff) data_num = [] for data in res.get('data'): map_num_str = get_xml(data) data_num.append(map_num_str) print(data_num) print(f'最大值：{max(data_num)}') 

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