1.用爬虫抓取网页得到的防爬源代码和浏览器中看到的不一样运用了什么技术？
2.JS混淆openlaw反爬破解实践
3.[Python]公式转程序的反爬虫改进
4.常见爬虫/BOT对抗技术介绍（一）
5.一篇文章告诉你python爬虫原理，知其然更知其所以然，虫源从此爬虫无忧
6.html网页如何加密,码防防止内容被人盗用,如何防止网站内容被采
用爬虫抓取网页得到的源代码和浏览器中看到的不一样运用了什么技术？
网页源代码和浏览器中看到的不一样是因为网站采用了动态网页技术（如AJAX、JavaScript等）来更新网页内容。网络这些技术可以在用户与网站进行交互时，爬虫通过异步加载数据、防爬源码不让别人倒卖动态更新页面内容，虫源实现更加流畅、码防快速的网络用户体验。而这些动态内容无法通过简单的爬虫网页源代码获取，需要通过浏览器进行渲染后才能看到。防爬
当使用爬虫抓取网页时，虫源一般只能获取到网页源代码，码防而无法获取到经过浏览器渲染后的网络页面内容。如果要获取经过浏览器渲染后的爬虫内容，需要使用一个浏览器渲染引擎（如Selenium）来模拟浏览器行为，从而获取到完整的页面内容。
另外，网站为了防止爬虫抓取数据，可能会采用一些反爬虫技术，如设置验证码、限制IP访问频率等。这些技术也会导致爬虫获取到的页面内容与浏览器中看到的不一样。
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。v-if源码将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。
[Python]公式转程序的反爬虫改进
在实现Python公式转程序时，我们遇到了反爬虫问题。初始版本的程序在运行过程中可能会因为频繁访问而被网站识别为爬虫，导致连接中断和需要重新开始。为解决这个问题，我们采取了以下几个步骤：
首先，通过修改User-Agent，模拟浏览器行为，创建多个不同的User-Agent列表，每次请求时随机选择，以此来迷惑网站的反爬虫机制。
对于IP的使用，我们原本打算从一个网站上获取IP列表，但发现其中很多是无效的。因此，我们需要筛选并验证可用的IP。可以通过访问目标网站或百度来测试IP，发卡源码易支付确认其有效性。
为了自动获取IP，我们考虑爬取xicidaili.com/nt/这样的IP网址，利用BeautifulSoup解析页面内容，找到包含IP的标签，再使用正则表达式提取出IP地址和端口。将这些信息合并到一个列表中，通过循环遍历获取多页IP。
改进后的程序被拆分为两个部分：一个负责获取的下载链接，另一个负责下载。这种结构使得调试更加便捷，而且通过这个过程，你已经掌握了爬虫的基本知识点，包括随机化请求、IP处理和正则表达式的运用。
现在，你已经具备了实施类似功能的能力。如果你在尝试过程中遇到问题，不妨关注微信公众号「zinghd的思考」，回复公式获取源码，继续你的爬虫之旅吧！
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，代理认证平台源码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。牛牛源码怎么用
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
一篇文章告诉你python爬虫原理，知其然更知其所以然，从此爬虫无忧
Python，一种面向对象、直译式电脑编程语言，功能强大且通用性强，已有近二十年的发展历史，其标准库完善且易懂，能轻松完成多种任务。Python支持多种编程范式，如命令式、面向对象、函数式、面向切面、泛型编程，并具有垃圾回收功能，自动管理存储器使用。它常用于处理系统管理和网络编程，也可执行复杂任务。Python虚拟机几乎能在所有作业系统中运行，通过工具如py2exe、PyPy、PyInstaller可将Python源代码转换为可独立运行的程序。
爬虫教程通常会从页面提取数据、介绍HTTP协议、讲解模拟登录和反爬虫策略，最后提供简单Scrapy教程。这些教程往往忽略了爬虫的核心逻辑抽象，即如何遍历网页。实际上，只需要使用两个队列和一个集合，即可实现基础通用爬虫。
互联网由页面构成，页面间由链接连接，形成有向图结构。可以使用广度优先或深度优先算法遍历此图。虽然图巨大，但我们仅关注感兴趣的节点，如某个域名下的网页。广度优先和深度优先可用递归或队列实现。但使用Python写爬虫时，不能使用递归，因为调用栈深度限制，可能导致异常。因此，推荐使用队列实现网页遍历。
理论知识后，以爬取煎蛋网的妹子图为例，说明如何获取上下页链接。需避免重复访问已访问页面，使用集合存储已访问页面。从页面中抽取所需数据，如，可以使用xpath表达式。将运行请求和运行项目放入不同线程，实现同时遍历网页和下载。
最终实现煎蛋妹子图爬虫，所有爬虫框架本质上相似，Scrapy采用类似方式，但使用Lifo Queue实现深度优先遍历。通过配置文件，可实现爬取目标数据，简化代码修改。遇到封锁时，可采用灵活策略应对，如使用pipeline。
Python适用于多个领域，如web开发、自动化运维、大数据分析、科学计算、机器学习和人工智能。从零基础到专业领域，Python均具有广泛应用。通过不同需求和专业背景，掌握Python可实现多种功能。
html网页如何加密,防止内容被人盗用,如何防止网站内容被采
html加密、网页加密、网页源码加密
是否能对html网页源码加密？能加密到何种程度？
有时，我们可能需要保护html网页源码，防止他人轻易获取。本文将测试一种html加密方法。
测试结果超出预期，似乎还具有反爬虫效果。
访问网址：fairysoftware.com/html_...
页面介绍使用js和escape结合实现html加密。
使用提供的例程加密一段html代码。
得到加密的html代码，查看效果。
加密后的html文件正常打开，查看源码证实加密成功。
惊喜的是，加密后链接消失，开发者工具无法显示原始链接。
链接隐藏后，仍然能正常点击打开页面。
测试结果令人满意，html网页加密不仅保护了源码，还能一定程度上反制爬虫，值得一试。
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，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`httpx`库发起HTTP请求，请求时携带Cookie和签名参数，直接获取API数据。获取的数据经过初步处理后，被存储至数据库中。这一过程相对直接，无需进行复杂的HTML解析。
综上所述，MediaCrawler小红书爬虫通过主动调用JS函数、整合登录信息及生成签名参数，实现了对小红书平台的高效爬取。然而，对于登录方式中的验证码验证、自动化操作等方面，还需用户手动完成或借助辅助工具。此外，通过`stealthjs`库，MediaCrawler还能有效对抗浏览器检测，增强其反反爬虫能力。
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。
