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Python爬虫抓取经过JS加密的API数据的实现步骤

Python爬虫抓取经过JS加密的API数据的实现步骤

作者: SunY7 | 来源:发表于2023-08-30 16:04 被阅读0次
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    随着互联网的快速发展,越来越多的网站和应用程序提供了API接口,方便开发者获取数据。然而,为了保护数据的安全性和防止漏洞,一些API接口采用了JS加密技术这种加密技术使得数据在传输过程中更加安全,但也给爬虫开发带来了一定的难度。。
    在面对经过JS加密的API数据时,我们需要分析加密算法和参数,以便我们在爬虫中模拟加密过程,获取解密后的数据。为了实现这一目标,可以使用Python的相关库和工具,如requests、execjs等。
    原因分析及解决方案:

    1. 原因分析:JS加密算法是一种常见的数据保护方式,它可以有效地阻止未经授权的访问者获取数据。通过在API接口中使用JS加密算法,可以方确保只有经过授权的用户才能提供数据然而,这也给我们的数据挖掘工作带来了一定的难题。
    2. 解决方案:虽然JS加密算法增加了数据抓取的难度,但我们仍然可以通过一些方法来解决这个问题。以下是一种常见的解决方案:
      A。分析JS加密算法:首先,我们需要分析JS加密算法的实现细节。通过查看网页源码或使用开发者工具,我们可以找到本本加密算法的相关代码。
      import requests
      from bs4 import BeautifulSoup

    发起请求获取网页源码

    url = "https://example.com"
    response = requests.get(url)
    html = response.text

    使用BeautifulSoup解析网页源码

    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

    查找JS加密算法的相关代码

    js_code = ""
    script_tags = soup.find_all("script")
    for script_tag in script_tags:
    if "加密算法" in script_tag.text:
    js_code = script_tag.text
    break

    打印JS加密算法的代码

    print(js_code)

    B.使用第三方库JS模拟环境,当我们使用第三方库来模拟JS环境,并执行JS脚本来获取解密后的数据时,可以使用PyExecJS库来实现。以下是一个示例展示,如何使用PyExecJS库来执行JS脚本并获取解密后的数据数据
    import execjs
    import requests

    亿牛云爬虫代理参数设置

    proxyHost = "u6205.5.tp.16yun.cn"
    proxyPort = "5445"
    proxyUser = "16QMSOML"
    proxyPass = "280651"

    设置代理

    proxies = {
    "http": f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}",
    "https": f"https://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}"
    }

    执行JS脚本获取解密后的数据

    def get_decrypted_data():
    with open("encryption.js", "r") as f:
    js_code = f.read()
    ctx = execjs.compile(js_code)
    encrypted_data = ctx.call("decrypt_data")
    response = requests.get(f"https://api.example.com/data?encrypted_data={encrypted_data}", proxies=proxies)
    decrypted_data = response.json()
    return decrypted_data

    调用函数获取解密后的数据

    decrypted_data = get_decrypted_data()
    print(decrypted_data)

    请注意,PyExecJS库可以根据您的系统环境自动选择合适的JS运行时。您需要确保已安装相应的JS运行时,如Node.js或PhantomJS。
    通过分析 JS 加密算法和在 Python 中实现相同的算法,我们可以成功地抓取经过 JS 加密的 API 数据。以上是一个简单的示例,您可以根据实际情况进行相应的调整和优化。

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