Python和JS解密怎么爬取某音漫客网站数据

发布时间：2021-11-25 11:42:03 作者：iii
来源：亿速云阅读：132

# Python和JS解密：如何爬取某音漫客网站数据

## 前言

在当今数据驱动的时代，网络爬虫技术成为获取公开数据的重要手段。本文将以某音漫客网站为例，详细介绍如何通过Python结合JavaScript逆向技术破解前端加密，实现有效数据爬取。文章包含技术原理分析、具体代码实现和反反爬策略，适合有一定Python基础的开发者阅读。

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## 一、目标网站分析

### 1.1 网站结构特点
某音漫客网站（假设域名为www.example.com）具有以下特征：
- 动态加载内容（AJAX/XHR请求）
- 核心数据接口采用加密参数
- 基础反爬机制（User-Agent验证、频率限制）

### 1.2 加密定位方法
使用Chrome开发者工具（F12）进行网络抓包：
1. 打开Network面板并筛选XHR请求
2. 查看漫画列表/章节数据的API接口
3. 分析请求参数中的加密字段（常见如`sign`/`token`/`timestamp`）

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## 二、技术方案设计

### 2.1 整体流程
```mermaid
graph TD
    A[发起初始请求] --> B[获取JS加密逻辑]
    B --> C[Python模拟加密]
    C --> D[构造有效请求]
    D --> E[解析响应数据]

2.2 技术栈选择

Python 3.8+
Requests库（网络请求）
PyExecJS（执行JS代码）
BeautifulSoup（HTML解析）

三、具体实现步骤

3.1 提取加密算法

通过浏览器调试工具定位加密JS文件：

// 示例：发现sign生成函数
function generateSign(params) {
    const secret = "xman_sec_2023";
    return md5(Object.keys(params).sort().map(k => `${k}=${params[k]}`).join('&') + secret);
}

3.2 Python模拟实现

安装依赖：

pip install requests pyexecjs

核心代码：

import execjs
import hashlib

def get_sign(params):
    """Python复现JS的sign生成算法"""
    js_code = """
    function md5(str) {
        return require('crypto').createHash('md5').update(str).digest('hex');
    }
    """
    ctx = execjs.compile(js_code)
    sorted_params = '&'.join([f"{k}={v}" for k,v in sorted(params.items())])
    return ctx.call("md5", f"{sorted_params}xman_sec_2023")

# 示例调用
params = {"page": 1, "size": 20}
sign = get_sign(params)

3.3 完整爬虫示例

import requests
from urllib.parse import urlencode

API_URL = "https://www.example.com/api/comic/list"

def scrape_comics(page=1):
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36",
        "Referer": "https://www.example.com"
    }
    
    params = {
        "page": page,
        "size": 20,
        "timestamp": int(time.time() * 1000)
    }
    params["sign"] = get_sign(params)
    
    response = requests.get(
        f"{API_URL}?{urlencode(params)}",
        headers=headers
    )
    
    if response.status_code == 200:
        return response.json()['data']
    else:
        raise Exception(f"请求失败: {response.text}")

# 爬取第一页数据
comics_data = scrape_comics()

四、反反爬策略

4.1 常见防御手段

参数时效性（timestamp有效期）
IP频率限制
行为验证（鼠标轨迹检测）

4.2 应对方案

请求间隔控制

import random
time.sleep(random.uniform(1, 3))

IP代理池

proxies = {
    "http": "http://user:pass@proxy_ip:port",
    "https": "https://user:pass@proxy_ip:port"
}
response = requests.get(url, proxies=proxies)

浏览器自动化备用方案 当加密逻辑过于复杂时，可改用Selenium：

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://www.example.com")
html = driver.page_source

五、数据存储建议

5.1 结构化存储

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(comics_data)
df.to_csv("comics.csv", index=False)

5.2 数据库存储

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('comics.db')
df.to_sql('comics', conn, if_exists='append')

六、法律与道德提醒

严格遵守网站的robots.txt协议
控制请求频率避免影响服务器
仅用于学习研究，禁止商业用途
不爬取用户隐私数据

结语

通过本文介绍的方法，我们成功实现了： - 逆向解析前端加密逻辑 - Python复现关键算法 - 构建完整爬取流程

实际项目中可能需要根据网站更新调整代码。建议定期检查加密算法是否变更，可以通过自动化测试脚本监控接口可用性。

完整项目代码已上传GitHub（示例仓库地址） “`