爬虫理论篇更①-编程知识

爬虫理论篇更①

什么是爬虫的js逆向

爬虫的 JavaScript 逆向是指对使用 JavaScript 编写的网站爬虫进行逆向工程。通常，网站会使用 JavaScript 来动态加载内容、执行操作或者进行验证，这可能会使得传统的爬虫在获取网页内容时遇到困难。因此，进行爬虫的 JavaScript 逆向工程通常包括以下步骤：

分析页面结构：首先，需要分析目标网站的页面结构，了解网页中使用了哪些 JavaScript 来动态生成内容或者执行操作。
模拟用户行为：在理解了页面结构之后，需要编写代码来模拟用户在浏览器中的行为，包括点击按钮、填写表单等操作，以便获取网页中所需的内容。
处理动态加载内容：由于某些网站会使用 JavaScript 来异步加载内容，因此需要确保爬虫能够处理这种情况，例如通过分析网络请求或者模拟浏览器行为来获取动态加载的内容。
应对反爬措施：一些网站会采取反爬措施，例如验证码、用户行为分析等，需要对这些反爬措施进行逆向分析，并编写相应的代码来应对。
持续维护和更新：由于网站的页面结构和反爬措施可能会随时发生变化，因此需要持续监控和更新爬虫的代码，以确保其能够正常运行。

如何利用js逆向爬取内容

分析目标网站：首先，要仔细分析目标网站的结构、内容加载方式以及可能存在的反爬机制，这可以通过查看页面源代码、开发者工具等方式来进行。
模拟请求：使用 JavaScript 发起请求来获取网页内容，可以使用浏览器的 Fetch API、XMLHttpRequest 或者第三方库（如 Axios）来实现。在请求头中可能需要包含一些额外的信息，比如用户代理信息，以模拟真实浏览器的请求。
处理动态加载内容：如果目标网站使用了 JavaScript 动态加载内容，你需要观察其加载方式，并模拟这些操作。这可能涉及到模拟用户的点击、滚动等行为，以触发内容的加载。
解析内容：一旦获取到页面内容，你需要解析其中的信息。这可以通过正则表达式、DOM 解析器（如 Cheerio）、JSON 解析器等方式来实现，具体取决于内容的形式。
处理反爬机制：如果网站有反爬机制，你可能需要采取一些对策来应对，比如模拟人类行为、使用代理 IP、降低请求频率等。
存储数据：最后，你可能需要将爬取到的数据存储到本地文件或者数据库中，以备后续分析或使用。

常用的python爬虫的模块

Requests：用于发起 HTTP 请求，并获取响应内容。是最常用的 HTTP 客户端库之一。
Beautiful Soup：用于解析 HTML 和 XML 文档的库，提供了方便的方法来提取所需的信息。
Scrapy：一个功能强大的网络爬虫框架，可以用来快速开发和部署爬虫，支持异步处理和分布式爬取。
Selenium：用于自动化浏览器操作的库，可以模拟用户在浏览器中的行为，适用于动态网页的爬取。
PyQuery：类似于 jQuery 的库，可以方便地进行 HTML 解析和元素选择。
Scrapy-Redis：基于 Scrapy 框架的分布式爬虫解决方案，使用 Redis 来实现分布式队列和共享状态。
Tesserocr：用于 OCR（光学字符识别）的库，可以用来识别图像中的文字。
lxml：一个高性能的 XML 和 HTML 处理库，比 Python 内置的 xml.etree 模块更快，也更容易使用

爬虫某宝商品的实战案例

import requests
from bs4 import BeautifulSoupdef fetch_taobao_data(keyword):url = f"https://s.taobao.com/search?q={keyword}"headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.45 Safari/537.36"}response = requests.get(url, headers=headers)if response.status_code == 200:return response.textelse:print("Failed to fetch data from Taobao.")return Nonedef parse_taobao_data(html):soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')items = soup.find_all('div', class_='item J_MouserOnverReq')results = []for item in items:title = item.find('div', class_='title').text.strip()price = item.find('div', class_='price').text.strip()location = item.find('div', class_='location').text.strip()results.append({'title': title,'price': price,'location': location})return resultsdef main():keyword = input("请输入要搜索的商品关键词：")html = fetch_taobao_data(keyword)if html:data = parse_taobao_data(html)print("搜索结果：")for i, item in enumerate(data, 1):print(f"{i}. 标题: {item['title']}")print(f"   价格: {item['price']}")print(f"   发货地: {item['location']}")print()if __name__ == "__main__":main()