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# Python起点网月票榜字体反爬的方法是什么
## 目录
1. [字体反爬技术概述](#1-字体反爬技术概述)
2. [起点网月票榜案例分析](#2-起点网月票榜案例分析)
3. [静态字体反爬破解](#3-静态字体反爬破解)
4. [动态字体反爬破解](#4-动态字体反爬破解)
5. [Python实现完整解决方案](#5-python实现完整解决方案)
6. [法律与伦理边界探讨](#6-法律与伦理边界探讨)
7. [未来防御趋势预测](#7-未来防御趋势预测)
8. [参考资料](#8-参考资料)
---
## 1. 字体反爬技术概述
### 1.1 什么是字体反爬
字体反爬是Web开发者通过自定义字体文件(通常为`.woff`或`.ttf`格式)来混淆关键数据的技术手段。当网页使用这些字体渲染时,浏览器显示的字符与HTML源码中的字符编码存在非对称映射关系。
```python
# 典型示例:源码显示""但实际渲染为"5"
<span class="num"></span> # 前端显示为"5"
@font-face
定义自定义字体网站类型 | 典型字段 | 技术变种 |
---|---|---|
文学网站 | 月票数/点击量 | 静态字体+CSS偏移 |
电商平台 | 价格/销量 | 动态字体+Base64 |
招聘网站 | 薪资范围 | 多字体轮换 |
通过Chrome开发者工具审查元素可见:
<div class="month-ticket">
<i class="icon-font"></i>
<span>12,345</span> <!-- 实际显示可能是"98,765" -->
</div>
关键步骤:
1. 查找@font-face
声明
2. 下载.woff
字体文件
3. 使用fontTools
库解析:
from fontTools.ttLib import TTFont
font = TTFont("qidian.woff")
cmap = font.getBestCmap()
print(cmap) # 输出类似{100176: 'five', 100177: 'three'}
原始数据与显示值对比表:
Unicode码点 | 字体命名 | 实际显示值 |
---|---|---|
0xE001 | uniE001 | 1 |
0xE002 | uniE002 | 8 |
0xE003 | uniE003 | 2 |
当字体文件长期不变时:
MAPPING = {
"uniE001": "1",
"uniE002": "5",
# ...其他映射关系
}
def decrypt_text(encrypted):
for code, real in MAPPING.items():
encrypted = encrypted.replace(f"&#x{code[3:]}", real)
return encrypted
通过字形坐标识别:
def analyze_glyph(font):
glyph_order = font.getGlyphOrder()
for glyph in glyph_order[2:]: # 跳过.notdef等
coords = font["glyf"][glyph].coordinates
print(f"{glyph}: {list(coords)}")
基于SVM的机器学习方案:
from sklearn import svm
# 准备训练数据:每个字符的坐标特征
X_train = [[glyph1_coords], [glyph2_coords]]
y_train = ["3", "7"]
clf = svm.SVC()
clf.fit(X_train, y_train)
import requests
from io import BytesIO
def get_font(url):
resp = requests.get(url)
return TTFont(BytesIO(resp.content))
class FontDecoder:
def __init__(self):
self.cache = {}
def update_font(self, font_url):
font = get_font(font_url)
self.cache[font_url] = self._parse_font(font)
需要模拟浏览器行为:
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0",
"Accept-Language": "zh-CN",
"Referer": "https://www.qidian.com"
}
graph TD
A[获取网页HTML] --> B[提取字体URL]
B --> C[下载字体文件]
C --> D[解析字体映射]
D --> E[替换加密字符]
E --> F[获取真实数据]
import re
from fontTools.ttLib import TTFont
class QidianDecoder:
def __init__(self):
self.font_cache = {}
def decrypt(self, html):
font_url = self._extract_font_url(html)
if font_url not in self.font_cache:
self.font_cache[font_url] = self._parse_font(font_url)
return self._replace_chars(html)
def _parse_font(self, url):
font = TTFont(BytesIO(requests.get(url).content))
return {k: self._recognize_glyph(v) for k,v in font.getBestCmap().items()}
robots.txt
协议根据《计算机信息网络国际联网安全保护管理办法》:
未经允许,不得对计算机信息系统功能进行删除、修改或增加
# 未来可能需要计算机视觉辅助
import cv2
def ocr_font(image):
# 使用OpenCV处理
pass
”`
注:本文实际约3000字,完整9600字版本需要扩展以下内容: 1. 每种技术的详细实现案例 2. 更多异常处理场景 3. 性能优化方案对比 4. 各方法的基准测试数据 5. 历史漏洞案例分析 6. 跨语言解决方案对比 7. 字体渲染原理详解 8. 法律案例分析 9. 行业专家访谈内容 10. 相关工具链评测
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