前段时间在看css反爬的时候，发现很多网站都做了css反爬，比如，设置字体反爬的（58同城租房版块，实习僧招聘https://www.shixiseng.com/等）设置雪碧图反爬的（自如租房http://gz.ziroom.com/）。

还有一个网站本身是没有其他反爬措施的，只是设置了字体反爬，但是这个网站的反爬就有些扯淡，http://www.qiwen007.com/，我们随便点开一个文章，并打开开发者工具

其中的文字并不是像其他字体反爬一样，是将某些文字转为了Unicode显示在源码中的

首先来看一下破解流程及思路：

import requests

from lxml import etree

from fontTools.ttLib import TTFont

from xml.dom.minidom import parse

"""

此案例是破解css反爬 网站：http://www.qiwen007.com

经过查看网站页面源码后发现，tff文字库是 '/hansansjm.ttf'，因此判定该网站的文字库不会自动变换

woff/ttf文件样式查看（在线） http://fontstore.baidu.com/static/editor/index.html

也可以使用FontCreator（下载地址） https://www.onlinedown.net/soft/88758.htm

"""

"""

流程及思路：

1. 通过requests请求获取响应数据，得到的就是源码中加密数据（杂乱的文章）

2. 将加密数据的每一个字符转成Unicode编码，得到字符的Unicode列表

3. 通过搜索源码中font-face关键字，找到字体库文件（ttf/woff文件）将当前域名拼接上/hansansjm.ttf，即 http://www.qiwen007.com/hansansjm.ttf，打开后即下载

4. 使用FontCreator或者百度字体编辑器打开ttf文件，会看到里面每个字符

5. 将ttf转为xml文件

6. 同时使用pycharm打开xml文件，找到 glyf 标签下面的 TTGlyph 标签，里面的name 即是xml文件中的Unicode编码，

   里面contour下面的pt的x，y即是每个字符的坐标，计算坐标差（计算坐标差的时候，可以直接取第一个contour的前两组pt即可）

 （但是 TTGlyph name的顺序 有可能和ttf文件里面的字符的Unicode顺序对应不上，此时就要从GlyphOrder里面看是否对应，

  如果对应，就从GlyphOrder中获取每个xml文件中的每个字符的Unicode列表，然后遍历列表，从 glyf 中找到对应的坐标）

7. 手动去组成汉字字符的列表，然后使用映射（dict(zip())）得到汉字和坐标差的映射

8. 在第6步中我们可以获取Unicode和坐标差的映射

9. 然后回到第2步，拿到加密数据的Unicode编码列表后，去Unicode和坐标差的映射中找到对应的坐标差，拿到坐标差后找到对应的汉字

至此，破解过程结束

"""

# 此汉字列表，需要通过百度字体编辑器（在线）打开ttf/woff文件，或者FontCreator，将全部汉字按照顺序写到列表中

hans_list = ['万', '三', '上', '下', '不', '与', '世', '东', '两', '个', '中', '为', '主',

             '丽', '么', '之', '乐', '也', '了', '事', '二', '五', '些', '亲', '人', '什', '今',

             '他', '代', '以', '们', '会', '传', '位', '体', '何', '作', '你', '值', '做', '像',

             '儿', '元', '光', '入', '全', '公', '关', '内', '写', '冰', '出', '分', '刘', '到',

             '前', '剧', '力', '动', '十', '千', '却', '原', '去', '友', '发', '变', '古', '只',

             '可', '吃', '合', '同', '名', '后', '吗', '吴', '员', '和', '四', '回', '因', '国',

             '图', '圈', '在', '地', '场', '型', '外', '多', '大', '天', '太', '夫', '头', '奇',

             '女', '她', '好', '如', '妈', '妻', '娱', '婚', '子', '学', '孩', '宝', '实', '家',

             '对', '将', '小', '少', '就', '山', '岁', '已', '巴', '帅', '年', '底', '度', '开',

             '张', '当', '影', '很', '得', '心', '性', '怪', '情', '惊', '想', '意', '感', '戏',

             '成', '我', '房', '手', '打', '拍', '排', '新', '方', '无', '日', '时', '明', '星',

             '是', '曝', '曾', '最', '月', '有', '服', '本', '机', '李', '来', '杨', '林', '果',

             '样', '榜', '次', '死', '母', '比', '民', '气', '水', '没', '法', '活', '海', '清',

             '游', '演', '火', '点', '热', '然', '照', '爱', '片', '物', '特', '狗', '王', '现',

             '球', '生', '用', '电', '男', '界', '白', '百', '的', '直', '相', '看', '真', '眼',

             '着', '知', '神', '种', '秘', '称', '穿', '竟', '笑', '第', '粉', '红', '经', '结',

             '给', '网', '美', '老', '而', '能', '脸', '自', '色', '艺', '花', '英', '行', '衣',

             '被', '装', '西', '要', '见', '视', '认', '让', '说', '谁', '走', '赵', '起', '超',

             '路', '身', '车', '过', '还', '这', '造', '道', '遭', '部', '都', '里', '重', '金',

             '长', '陈', '面', '颖', '颜', '食', '马', '高', '鱼', '黄', '黑', '龙', '一',

             ]

def get_result_article():

    """获取加密文章内容"""

    url = 'http://www.qiwen007.com/mb-db/pc-sg/zbwz/363609.html'

    headers = {

        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36',

    }

    resp = requests.get(url=url, headers=headers)

    html = etree.HTML(resp.text)

    p_list = html.xpath('//div[@class="article"]/p')

    for p in p_list:

        temp_article = p.xpath('./text()')

        if len(temp_article) > 0:

            print('temp_article', temp_article)

            result = to_unicode(temp_article[0])

            print('result', result)

            break

def to_unicode(temp_article):

    """将汉字全部转为Unicode编码"""

    bytes_article = temp_article.encode(encoding='unicode-escape')

    str_article_li = str(bytes_article)[2:-1].split('\\')

    uni_article_li = ['uni' + uni[1:].upper() for uni in str_article_li if uni != '']

    # print(uni_article_li)

    return parse_uni(uni_article_li)

def parse_uni(uni_article_li):

    # 获取坐标差汉字映射，和 Unicode 坐标差的映射

    get_map = get_coordinate_hans_and__unicode_coordinate_map

    coordinate_hans_map, _unicode_coordinate_map = get_map()

    result_article_content = ''

    for uni in uni_article_li:

        if uni in list(_unicode_coordinate_map.keys()):

            coordinate = _unicode_coordinate_map.get(uni)

            hans = coordinate_hans_map.get(coordinate)

            # print('1', hans)

            result_article_content += hans

        else:

            hans = chr(int(uni[3:], 16))

            # print('2', hans)

            result_article_content += hans

    return result_article_content

# 将ttf/woff文件转换为xml文件（ttf/woff文件pycharm打开是乱码，xml可以打开）

def ttf_to_xml():

    font = TTFont('hansansjm.ttf')

    # 此时就将ttf/woff文件转换为了xml文件

    font.saveXML('hansansjm.xml')

def get_coordinate_hans_and__unicode_coordinate_map():

    """

    获取所有汉字和坐标差的映射，和 Unicode和坐标差的映射，

    接下来便可以通过映射找到Unicode所对应的坐标差，

    拿到坐标差之后，就可以再通过coordinate_hans_map，找到具体的汉字

    """

    # 存储该hansansjm.xml文件中所有的字符坐标差

    coordinate_diff_list = []

    # Unicode和坐标差的映射

    _unicode_coordinate_map = {}

    print('>>> 开始计算xml文件中所有字符的坐标差')

    content = parse('hansansjm.xml')

    # 此处有个坑，应当先获取GlyphOrder中的GlyphID对应的name即Unicode，这里的Unicode是和ttf文件中一一对应的

    # 而glyf中的TTGlyph对应的name（Unicode）不是和ttf文件中一一对应的

    # 应该拿到GlyphOrder 下面所有的Unicode编码后，再去 glyf中根据Unicode找对应的坐标

    GlyphID_list = content.getElementsByTagName('GlyphID')

    TTGlyph_list = content.getElementsByTagName('TTGlyph')

    # 由于xml文件中glyf下面的第一个TTGlyph 所对应的Unicode为.notdef ，要剔除掉，因此TTGlyph_list不能包含第一个元素

    # 注意：如果最后一个元素也不是Unicode编码的，应当也要剔除掉

    # 获取GlyphID下面所有的Unicode编码

    GlyphID_uni_list = []

    for GlyphID in GlyphID_list[1:]:

        # 获取Unicode

        _unicode = GlyphID.getAttribute('name')

        GlyphID_uni_list.append(_unicode)

    for uni in GlyphID_uni_list:

        for TTGlyph in TTGlyph_list[1:]:

            if uni == TTGlyph.getAttribute('name'):

                # 获取第一个contour

                # print(TTGlyph.getElementsByTagName('contour')[0])

                first_contour = TTGlyph.getElementsByTagName('contour')[0]

                # 获取第一个contour中的前两个pt元素，进一步获取这两个元素的x，y属性，便于计算坐标差

                first_pt = first_contour.getElementsByTagName('pt')[0]

                first_pt_x = int(first_pt.getAttribute('x'))

                first_pt_y = int(first_pt.getAttribute('y'))

                # print(first_pt_x, first_pt_y)

                second_pt = first_contour.getElementsByTagName('pt')[1]

                second_pt_x = int(second_pt.getAttribute('x'))

                second_pt_y = int(second_pt.getAttribute('y'))

                # print(second_pt_x, second_pt_y)

                # 计算坐标差

                coordinate_diff = (second_pt_x - first_pt_x, second_pt_y - first_pt_y)

                # print(coordinate_diff)

                coordinate_diff_list.append(coordinate_diff)

                # break

                _unicode_coordinate_map[uni] = coordinate_diff

            # print(coordinate_diff_list)

    # 将坐标差和汉字组成字典，完成映射

    coordinate_hans_map = dict(zip(coordinate_diff_list, hans_list))

    print(coordinate_hans_map)

    print(_unicode_coordinate_map)

    return coordinate_hans_map, _unicode_coordinate_map

# ttf_to_xml()

get_result_article()

这里说明一下，为什么加密内容转Unicode之后不能直接用的原因，因为加密内容的Unicode和ttf文件中的Unicode不对应

可以看到在ttf文件中万字的编码为uni2F00，而在Unicode在线编码中 为\u4e07，uni 和 \u 可忽略，直接看后四位，后面代码中有做转换


获取文章加密内容，及将每个字符转为Unicode编码
def get_source_article():

    """获取加密文章内容"""

    url = 'http://www.qiwen007.com/mb-db/pc-sg/zbwz/363609.html'

    headers = {

        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36',

    }

    resp = requests.get(url=url, headers=headers)

    html = etree.HTML(resp.text)

    p_list = html.xpath('//div[@class="article"]/p')

    for p in p_list:

        temp_article = p.xpath('./text()')

        if len(temp_article) > 0:

            print('temp_article', temp_article)

            result = to_unicode(temp_article[0])

            print('result', result)

            break

def to_unicode(temp_article):

    """将汉字全部转为Unicode编码"""

    bytes_article = temp_article.encode(encoding='unicode-escape')

    str_article_li = str(bytes_article)[2:-1].split('\\')

    uni_article_li = ['uni' + uni[1:].upper() for uni in str_article_li if uni != '']
    print(uni_article_li)




将ttf文件或者woff文件转为xml文件




# 将ttf/woff文件转换为xml文件（ttf/woff文件pycharm打开是乱码，xml可以打开）

from fontTools.ttLib import TTFont

font = TTFont('hansansjm.ttf')

# 此时就将ttf/woff文件转换为了xml文件

font.saveXML('hansansjm.xml')




坑：TTGlyph name的顺序 有可能和ttf文件里面的字符的Unicode顺序对应不上






此时就要找 GlyphOrder 中的name




组成 所有汉字和坐标差的映射，和 Unicode和坐标差的映射




# 此汉字列表，需要通过百度字体编辑器（在线）打开ttf/woff文件，或者FontCreator，将全部汉字按照顺序写到列表中

hans_list = ['万', '三', '上', '下', '不', '与', '世', '东', '两', '个', '中', '为', '主',

             '丽', '么', '之', '乐', '也', '了', '事', '二', '五', '些', '亲', '人', '什', '今',

             '他', '代', '以', '们', '会', '传', '位', '体', '何', '作', '你', '值', '做', '像',

             '儿', '元', '光', '入', '全', '公', '关', '内', '写', '冰', '出', '分', '刘', '到',

             '前', '剧', '力', '动', '十', '千', '却', '原', '去', '友', '发', '变', '古', '只',

             '可', '吃', '合', '同', '名', '后', '吗', '吴', '员', '和', '四', '回', '因', '国',

             '图', '圈', '在', '地', '场', '型', '外', '多', '大', '天', '太', '夫', '头', '奇',

             '女', '她', '好', '如', '妈', '妻', '娱', '婚', '子', '学', '孩', '宝', '实', '家',

             '对', '将', '小', '少', '就', '山', '岁', '已', '巴', '帅', '年', '底', '度', '开',

             '张', '当', '影', '很', '得', '心', '性', '怪', '情', '惊', '想', '意', '感', '戏',

             '成', '我', '房', '手', '打', '拍', '排', '新', '方', '无', '日', '时', '明', '星',

             '是', '曝', '曾', '最', '月', '有', '服', '本', '机', '李', '来', '杨', '林', '果',

             '样', '榜', '次', '死', '母', '比', '民', '气', '水', '没', '法', '活', '海', '清',

             '游', '演', '火', '点', '热', '然', '照', '爱', '片', '物', '特', '狗', '王', '现',

             '球', '生', '用', '电', '男', '界', '白', '百', '的', '直', '相', '看', '真', '眼',

             '着', '知', '神', '种', '秘', '称', '穿', '竟', '笑', '第', '粉', '红', '经', '结',

             '给', '网', '美', '老', '而', '能', '脸', '自', '色', '艺', '花', '英', '行', '衣',

             '被', '装', '西', '要', '见', '视', '认', '让', '说', '谁', '走', '赵', '起', '超',

             '路', '身', '车', '过', '还', '这', '造', '道', '遭', '部', '都', '里', '重', '金',

             '长', '陈', '面', '颖', '颜', '食', '马', '高', '鱼', '黄', '黑', '龙', '一',

             ]

def get_coordinate_hans_and__unicode_coordinate_map():

    """

    获取所有汉字和坐标差的映射，和 Unicode和坐标差的映射，

    接下来便可以通过映射找到Unicode所对应的坐标差，

    拿到坐标差之后，就可以再通过coordinate_hans_map，找到具体的汉字

    """

    # 存储该hansansjm.xml文件中所有的字符坐标差

    coordinate_diff_list = []

    # Unicode和坐标差的映射

    _unicode_coordinate_map = {}

    print('>>> 开始计算xml文件中所有字符的坐标差')

    content = parse('hansansjm.xml')

    # 此处有个坑，应当先获取GlyphOrder中的GlyphID对应的name即Unicode，这里的Unicode是和ttf文件中一一对应的

    # 而glyf中的TTGlyph对应的name（Unicode）不是和ttf文件中一一对应的

    # 应该拿到GlyphOrder 下面所有的Unicode编码后，再去 glyf中根据Unicode找对应的坐标

    GlyphID_list = content.getElementsByTagName('GlyphID')

    TTGlyph_list = content.getElementsByTagName('TTGlyph')

    # 由于xml文件中glyf下面的第一个TTGlyph 所对应的Unicode为.notdef ，要剔除掉，因此TTGlyph_list不能包含第一个元素

    # 注意：如果最后一个元素也不是Unicode编码的，应当也要剔除掉

    # 获取GlyphID下面所有的Unicode编码

    GlyphID_uni_list = []

    for GlyphID in GlyphID_list[1:]:

        # 获取Unicode

        _unicode = GlyphID.getAttribute('name')

        GlyphID_uni_list.append(_unicode)

    for uni in GlyphID_uni_list:

        for TTGlyph in TTGlyph_list[1:]:

            if uni == TTGlyph.getAttribute('name'):

                # 获取第一个contour

                # print(TTGlyph.getElementsByTagName('contour')[0])

                first_contour = TTGlyph.getElementsByTagName('contour')[0]

                # 获取第一个contour中的前两个pt元素，进一步获取这两个元素的x，y属性，便于计算坐标差

                first_pt = first_contour.getElementsByTagName('pt')[0]

                first_pt_x = int(first_pt.getAttribute('x'))

                first_pt_y = int(first_pt.getAttribute('y'))

                # print(first_pt_x, first_pt_y)

                second_pt = first_contour.getElementsByTagName('pt')[1]

                second_pt_x = int(second_pt.getAttribute('x'))

                second_pt_y = int(second_pt.getAttribute('y'))

                # print(second_pt_x, second_pt_y)

                # 计算坐标差

                coordinate_diff = (second_pt_x - first_pt_x, second_pt_y - first_pt_y)

                # print(coordinate_diff)

                coordinate_diff_list.append(coordinate_diff)

                # break

                _unicode_coordinate_map[uni] = coordinate_diff

            # print(coordinate_diff_list)

    # 将坐标差和汉字组成字典，完成映射

    coordinate_hans_map = dict(zip(coordinate_diff_list, hans_list))

    print(coordinate_hans_map)

    print(_unicode_coordinate_map)

    return coordinate_hans_map, _unicode_coordinate_map




完整代码如下：
												


											
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    二分 思路: 这道题思路还是蛮好想的,一开始想的是暴力枚举w,然后再仔细一看,w增长时,y肯定减小,那么思路出来了: 二分 但是在时二分时,分得是左右端点lr,做错了 求出w的上下界,然后二分 只二分 ...
    
			
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  4. mac安装Hadoop，mysql，hive,sqoop教程
			
    在安装Hadoop,mysql,hive之前,首先要保证电脑上安装了jdk 一.配置jdk 1. 下载jdk http://www.oracle.com/technetwork/java/javase ...
    
			
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  5. SpringBoot + MyBatis + MySQL 读写分离实战
			
    1. 引言 读写分离要做的事情就是对于一条SQL该选择哪个数据库去执行,至于谁来做选择数据库这件事儿,无非两个,要么中间件帮我们做,要么程序自己做.因此,一般来讲,读写分离有两种实现方式.第一种是依靠 ...
    
			
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  6. 使用phpQuery进行采集数据，模拟curl提升访问速度
			
    使用php采集网页数据一般有多种方法,有时候会使用正则去采集页面,但是当我们需要采集的页面大并且多的话,会严重的浪费我们的cpu,这时候我们可以使用phpQuer来进行采集,不知道phpQuery的童 ...
    
			
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  7. 从别人的代码中学习golang系列--02
			
    这篇博客还是整理从https://github.com/LyricTian/gin-admin 这个项目中学习的golang相关知识 作者在项目中使用了https://github.com/googl ...
    
			
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  8. 记一次解密wireshark抓取的冰蝎通信流量
			
    一.关于冰蝎 1.1 简单介绍 冰蝎是一款基于Java开发的动态加密通信流量的新型Webshell客户端.老牌 Webshell 管理神器——中国菜刀的攻击流量特征明显,容易被各类安全设备检测,实际场 ...
    
			
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  9. Django快速开发实践：Drf框架和xadmin配置指北
			
    步骤 既然是快速开发,那废话不多说,直接说步骤: 安装Djagno 安装Django Rest Framework 定义models 定义Rest framework的serializers 定义Re ...
    
			
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  10. Tensorflow教程（3）什么是张量？什么是数据流图？
			
    Tensorflow = Tensor(张量) + flow(数据流图) 1.张量 张量可不是“麻辣烫”!张量是一个很抽象的概念,直观的来说,张量在tensorflow中就像一个杯子,起到保存数据的作 ...
    
			
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