爬虫理论篇更①

什么是爬虫的js逆向

爬虫的 JavaScript 逆向是指对使用 JavaScript 编写的网站爬虫进行逆向工程。通常，网站会使用 JavaScript 来动态加载内容、执行操作或者进行验证，这可能会使得传统的爬虫在获取网页内容时遇到困难。因此，进行爬虫的 JavaScript 逆向工程通常包括以下步骤：

1. 分析页面结构：首先，需要分析目标网站的页面结构，了解网页中使用了哪些 JavaScript 来动态生成内容或者执行操作。
2. 模拟用户行为：在理解了页面结构之后，需要编写代码来模拟用户在浏览器中的行为，包括点击按钮、填写表单等操作，以便获取网页中所需的内容。
3. 处理动态加载内容：由于某些网站会使用 JavaScript 来异步加载内容，因此需要确保爬虫能够处理这种情况，例如通过分析网络请求或者模拟浏览器行为来获取动态加载的内容。
4. 应对反爬措施：一些网站会采取反爬措施，例如验证码、用户行为分析等，需要对这些反爬措施进行逆向分析，并编写相应的代码来应对。
5. 持续维护和更新：由于网站的页面结构和反爬措施可能会随时发生变化，因此需要持续监控和更新爬虫的代码，以确保其能够正常运行。

如何利用js逆向爬取内容

1. 分析目标网站：首先，要仔细分析目标网站的结构、内容加载方式以及可能存在的反爬机制，这可以通过查看页面源代码、开发者工具等方式来进行。

2. 模拟请求：使用 JavaScript 发起请求来获取网页内容，可以使用浏览器的 Fetch API、XMLHttpRequest 或者第三方库（如 Axios）来实现。在请求头中可能需要包含一些额外的信息，比如用户代理信息，以模拟真实浏览器的请求。

3. 处理动态加载内容：如果目标网站使用了 JavaScript 动态加载内容，你需要观察其加载方式，并模拟这些操作。这可能涉及到模拟用户的点击、滚动等行为，以触发内容的加载。

4. 解析内容：一旦获取到页面内容，你需要解析其中的信息。这可以通过正则表达式、DOM 解析器（如 Cheerio）、JSON 解析器等方式来实现，具体取决于内容的形式。

5. 处理反爬机制：如果网站有反爬机制，你可能需要采取一些对策来应对，比如模拟人类行为、使用代理 IP、降低请求频率等。

6. 存储数据：最后，你可能需要将爬取到的数据存储到本地文件或者数据库中，以备后续分析或使用。

常用的python爬虫的模块

1. Requests：用于发起 HTTP 请求，并获取响应内容。是最常用的 HTTP 客户端库之一。

2. Beautiful Soup：用于解析 HTML 和 XML 文档的库，提供了方便的方法来提取所需的信息。

3. Scrapy：一个功能强大的网络爬虫框架，可以用来快速开发和部署爬虫，支持异步处理和分布式爬取。

4. Selenium：用于自动化浏览器操作的库，可以模拟用户在浏览器中的行为，适用于动态网页的爬取。

5. PyQuery：类似于 jQuery 的库，可以方便地进行 HTML 解析和元素选择。

6. Scrapy-Redis：基于 Scrapy 框架的分布式爬虫解决方案，使用 Redis 来实现分布式队列和共享状态。

7. Tesserocr：用于 OCR（光学字符识别）的库，可以用来识别图像中的文字。

8. lxml：一个高性能的 XML 和 HTML 处理库，比 Python 内置的 xml.etree 模块更快，也更容易使用

爬虫某宝商品的实战案例

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_taobao_data(keyword):
    url = f"https://s.taobao.***/search?q={keyword}"
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.45 Safari/537.36"
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    else:
        print("Failed to fetch data from Taobao.")
        return None

def parse_taobao_data(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    items = soup.find_all('div', class_='item J_MouserOnverReq')
    results = []
    for item in items:
        title = item.find('div', class_='title').text.strip()
        price = item.find('div', class_='price').text.strip()
        location = item.find('div', class_='location').text.strip()
        results.append({
            'title': title,
            'price': price,
            'location': location
        })
    return results

def main():
    keyword = input("请输入要搜索的商品关键词：")
    html = fetch_taobao_data(keyword)
    if html:
        data = parse_taobao_data(html)
        print("搜索结果：")
        for i, item in enumerate(data, 1):
            print(f"{i}. 标题: {item['title']}")
            print(f"   价格: {item['price']}")
            print(f"   发货地: {item['location']}")
            print()

if __name__ == "__main__":
    main()

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