scrapy学习之爬虫练习平台35

前言

上一篇文章中爬取了爬虫练习平台的所有 ssr 网站，都是比较简单的，没有反爬措施，这次来爬一下后面的 spa 系列。

环境准备

这里沿用了上篇文章的环境和设置，就不重新搭建环境了。

开始爬取

spa1

spa1 说明如下：

电影数据网站，无反爬，数据通过 Ajax 加载，页面动态渲染，适合 Ajax 分析和动态页面渲染爬取。

还是无反爬，Ajax 加载数据，那么最简单的方法就是打开 Chrome 控制台，找 xhr 请求。

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一共有两个请求，第一个请求经过了 301 重定向，所以实际接收到数据的是第二个请求。

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查看数据，基本数据都有了，但是没有作者信息，随便点击一个电影，查看详细信息，查找接口。

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通过 id 和另一个 API 接口获取详细信息，可以找到作者，OK，开始写代码。

其他代码和之前从 HTML 中解析数据的逻辑一致，只是在解析方法上不一样。

class SPA1Spider(scrapy.Spider):

    name = "spa1"

    def start_requests(self):

        urls = [

            f'https://spa1.scrape.center/api/movie/?limit=10&offset={a}' for a in range(0, 100, 10)

        ]

        for url in urls:

            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

    def parse(self, response, **kwargs):

        result = response.json()

        for a in result['results']:

            item = SPA1Item()

            item['title'] = a['name'] + a['alias']

            item['fraction'] = a['score']

            item['country'] = '、'.join(a['regions'])

            item['time'] = a['minute']

            item['date'] = a['published_at']

            yield Request(url=response.urljoin(f'/api/movie/{a["id"]}/'), callback=self.parse_person,

                          meta={'item': item})

    def parse_person(self, response):

        result = response.json()

        item = response.meta['item']

        item['director'] = result['directors'][0]['name']

        yield item

因为是通过 API 接口进行遍历的，所以使用总的页数进行循环就可以得到所有的起始 URL。

然后通过读取 JSON 格式的响应，依次循环获取数据，然后进入到详情页获取作者信息，最后返回数据。

完整代码详见https://github.com/libra146/learnscrapy/tree/spa1

spa2

spa2 说明如下：

电影数据网站，无反爬，数据通过 Ajax 加载，数据接口参数加密且有时间限制，适合动态页面渲染爬取或 JavaScript 逆向分析。

和 spa1 相比多了一个数据接口参数加密，先打开控制台看一下多了什么参数。

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接口没有变，只是多了一个 token 参数，接下来来寻找一下这个 token 是怎么生成的。

既然是网络请求，而且 URL 中包含 token，那么分析 token 来源就要从 URL 断点入手。

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下断点，凡是包含 token 字符串的 URL 全部会断下，刷新页面，断点断下，格式化 js 代码，可以看到断下的位置为 send 函数，用来发送请求。

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按照右侧调用栈依次往下看，发现在 onFetchData 函数附近发现了 token 参数，取消 URL 断点，在 token 的生成位置下断点。重新刷新页面，断点断下。

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选中断下的这行代码，看下 e 的值正好就是 token，单步进入代码查看具体执行了什么。

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看不到具体的信息，应该是在执行 Object(i["a"])，步出，继续单步跟。

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前边的 Object(i["a"]) 执行后应该是一个函数，传入的参数是当前的 URL，单步进入。

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进入到了新的代码块，这次可以看到 sha1 函数和 base64 函数，应该是加密函数所在位置了，单步走一下看都用到了什么信息。

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首先获取了当前的时间戳信息，然后从 arguments 中获取传入的 URL 参数。

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循环完之后将当前的 URL 和时间戳都压入 r 这个数组中。

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将数组使用逗号连接起来，计算 sha1 值。

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将计算结果和时间戳再次使用逗号连接起来，然后通过 base64 编码得到 token。

别急，还没完，获取首页信息的 token 算法已经有了，但是获取详细信息的页面 URL 是这样的：

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token 应该和上一个请求是一样的，但是红框中这一段信息上个请求没有返回，那么只可能是本地生成的，我解码看了下，结果是：ef34#teuq0btua#(-57w1q5o5--j@98xygimlyfxs*-!i-0-mb1 一堆看起来像乱码的东西，还得分析它是怎么来的，既然都用到了 token，那么它在计算完前边这段信息之后肯定会去计算 token 的，所以继续下 token 断点然后往前找就可以了，话不多说继续下断点。

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仍然是断在了 send 函数上，继续寻找熟悉的 onFetchData 函数，熟悉的 token，取消 URL 断点，在 token 生成这一行下断点，刷新页面。

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可以看到在计算 token 时 URL 已经被计算好了，然后网上看，正好 URL 的值来自于 e 这个变量，e 的值来自于 o 这个函数，OK，重新下断点，刷新页面。

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断下，但是看样子 o 函数只是格式化了 key 参数，key 是在之前就计算好了，这里并没有计算 key 的流程，看了下其他的调用栈，应该是 vue 被混淆之后的样子，太乱了，此路不通，换条路走。

既然 key 是提前计算好的，那么全局搜索 key，看看是在哪个函数中给 key 赋值的。

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一共 9 个匹配，挨个找也不多，其他的都排除掉了，找到了这个，熟悉的 router-link（这不是 vue 中生成 a 标签方法嘛），熟悉的 detail（URL 中包含这个字符串），熟悉的 key，应该是它没错了，下断点，刷新页面。

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传入了当前电影的 id 值，因为我点击的是第一个电影，所以它的 id 是 1，单步步入。

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加密方式一目了然，这串乱码竟然是硬编码进去的，哈哈，很坑有木有。所以加密方式就是这串硬编码的字符串加上电影的 id 然后使用 base64 编码即可。

好了，两个加密方法都分析好了，可以写代码了，完整代码如下：

class SPA2Spider(scrapy.Spider):

    name = "spa2"

    @staticmethod

    def sign(url):

        t = str(int(time.time()) - random.randint(1, 20))

        s = ','.join([url, t])

        return base64.b64encode(','.join([sha1(s.encode()).hexdigest(), t]).encode()).decode()

    def start_requests(self):

        urls = [

            f'http://spa2.scrape.center/api/movie/?limit=10&offset={a}&token={self.sign("/api/movie")}' for a in

            range(0, 100, 10)

        ]

        for url in urls:

            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

    def parse(self, response, **kwargs):

        result = response.json()

        for a in result['results']:

            item = SPA2Item()

            item['title'] = a['name'] + a['alias']

            item['fraction'] = a['score']

            item['country'] = '、'.join(a['regions'])

            item['time'] = a['minute']

            item['date'] = a['published_at']

            s = 'ef34#teuq0btua#(-57w1q5o5--j@98xygimlyfxs*-!i-0-mb'

            detail = base64.b64encode((s + str(a["id"])).encode()).decode()

            yield Request(url=response.urljoin(f'/api/movie/{detail}/?token={self.sign("/api/movie/" + detail)}'),

                          callback=self.parse_person,

                          meta={'item': item})

    def parse_person(self, response):

        result = response.json()

        item = response.meta['item']

        item['director'] = result['directors'][0]['name']

        yield item

为了防止爬取时时间戳都是一样的，加了一点的随机偏移。

完整代码详见https://github.com/libra146/learnscrapy/tree/spa2

spa3

spa3 说明如下：

电影数据网站，无反爬，数据通过 Ajax 加载，无页码翻页，下拉至底部刷新，适合 Ajax 分析和动态页面渲染爬取。

无加密，无反爬，但是也没有页码，也就是说不能直接构造好所有的起始 URL，要在爬取的过程中去计算，代码如下：

class SPA3Spider(scrapy.Spider):

    name = "spa3"

    offset = 0

    url = 'https://spa3.scrape.center/api/movie/?limit=10&offset=%s'

    def start_requests(self):

        urls = [self.url % self.offset]

        for url in urls:

            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

    def parse(self, response, **kwargs):

        result = response.json()

        for a in result['results']:

            item = SPA3Item()

            item['title'] = a['name'] + a['alias']

            item['fraction'] = a['score']

            item['country'] = '、'.join(a['regions'])

            item['time'] = a['minute']

            item['date'] = a['published_at']

            yield Request(url=response.urljoin(f'/api/movie/{a["id"]}/'), callback=self.parse_person,

                          meta={'item': item})

        if self.offset < result['count']:

            # 因为每次请求限制10条数据，所以每次将偏移量+10

            self.offset += 10

            yield Request(url=self.url % self.offset, callback=self.parse)

    def parse_person(self, response):

        result = response.json()

        item = response.meta['item']

        item['director'] = result['directors'][0]['name']

        yield item

由于没有页码，所以起始 URL 的偏移只能从 0 开始，根据 limit 逐渐增大，停止条件就是偏移量大于响应中的 count 字段的值。其他的逻辑和 spa1 是一样的，不多说。

完整代码详见https://github.com/libra146/learnscrapy/tree/spa3

spa4

spa4 说明如下：

新闻网站索引，无反爬，数据通过 Ajax 加载，无页码翻页，适合 Ajax 分析和动态页面渲染抓取以及智能页面提取分析。

spa4 和 spa3 基本上的逻辑是一致的，只是爬取内容不一样。

class SPA4Spider(scrapy.Spider):

    name = "spa4"

    offset = 0

    limit = 100

    url = f'https://spa4.scrape.center/api/news/?limit={limit}&offset=%s'

    def start_requests(self):

        urls = [self.url % self.offset]

        for url in urls:

            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

    def parse(self, response, **kwargs):

        result = response.json()

        print(response.url)

        for a in result['results']:

            item = SPA4Item()

            item['code'] = a['code']

            item['published_at'] = a['published_at']

            item['title'] = a['title']

            item['updated_at'] = a['updated_at']

            item['url'] = a['url']

            item['website'] = a['website']

            # 新闻网址都是外部链接，抓取方式都不一样，就不抓取具体信息了

            yield item

        if int(result['count']) > self.offset:

            self.offset += self.limit

            yield Request(url=self.url % self.offset, callback=self.parse)

由于 spa4 数据量太大，这里为了学习就不全部爬取了，点到为止。

完整代码详见https://github.com/libra146/learnscrapy/tree/spa4

spa5

spa5 说明如下：

图书网站，无反爬，数据通过 Ajax 加载，有翻页，适合大批量动态页面渲染抓取。

图书网站，需要爬取的内容又不一样了，需要新建一个新的 item，其他的内容和上面的爬取方法是一致的。

class SPA5Spider(scrapy.Spider):

    name = "spa5"

    offset = 0

    limit = 18

    url = f'https://spa5.scrape.center/api/book/?limit={limit}&offset=%s'

    def start_requests(self):

        urls = [self.url % self.offset]

        for url in urls:

            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

    def parse(self, response, **kwargs):

        result = response.json()

        print(response.url)

        for a in result['results']:

            item = SPA5Item()

            item['title'] = a['name']

            item['author'] = '/'.join(a['authors'] or [])

            yield Request(url=f'https://spa5.scrape.center/api/book/{a["id"]}/', callback=self.parse2,

                          meta={'item': item})

        if int(result['count']) > self.offset:

            self.offset += self.limit

            yield Request(url=self.url % self.offset, callback=self.parse)

    def parse2(self, response):

        item = response.meta['item']

        result = response.json()

        item['price'] = result['price'] or 0

        item['time'] = result['published_at']

        item['press'] = result['publisher']

        item['page'] = result['page_number']

        item['isbm'] = result['isbn']

        yield item

先从基本数据中记录下 title 和 author，然后再进入到详细信息页面获取到书本的其他信息，最后存储到数据库。

完整代码详见https://github.com/libra146/learnscrapy/tree/spa5

spa6

spa6 说明如下：

电影数据网站，数据通过 Ajax 加载，数据接口参数加密且有时间限制，源码经过混淆，适合 JavaScript 逆向分析。

经过分析及测试，sp6 和 spa2 貌似是一样的接口，直接使用 spa2 的代码就可以获取到数据，所以就不重复写了。