爬虫从入门到精通(21) |字体加密通杀方案

一、了解什么是字体加密

字体加密是页面和前端字体文件想配合完成的一个反爬策略。通过css对其中一些重要数据进行加密，使我们在代码获取的和在页面上看到的数据是不同的。

前端人员通过使用font-face来达到这个目的，font-face是CSS3中的一个模块，他主要是把自己定义的Web字体嵌入到你的网页中。而font-face的格式为：

@font-face {
	font-family: <FontName&gt;;      # 定义字体的名称。             
	src: <source&gt; [<format&gt;][,<source&gt; [<format&gt;]]*;  # 定义该字体下载的网址，包括ttf,eof,woff格式等
}

我们要打开ttf,eof,woff这些格式的字体文件有两种方式：

• FontCreator工具：https://www.high-logic.com/font-editor/fontcreator
• 在线FontEditor工具：http://fontstore.baidu.com/static/editor/index.html

我们抓包一个字体文件，在Font那一列，复制这个url到浏览器就可以下载下来

下载下来后，我们使用FontCreator打开

对应页面的数字。页面源码的字符前缀是&#x，woff文件的前缀是uni

二、Python打开字体加密文件

刚才是直观的看到我们的对应关系，但是我们主要是通过python代码，自动的替换加密字体。这个时候就需要借助其他模块来实现。

pip install fontTools

然后一些常见方法见 https://blog.csdn.net/weixin_43411585/article/details/103484643

这里我们演示打开woff格式的文件。文件下载地址

https://www.python-spider.com/static/font/challenge12/aiding.woff

演示代码

from fontTools.ttLib import TTFont


# 加载字体文件
font = TTFont('local.woff')

# 保存为xml文件
font.saveXML('local.xml')

# 获取各节点名称，返回为列表
print(font.keys())
# ['GlyphOrder', 'head', 'hhea', 'maxp', 'OS/2', 'hmtx', 'cmap', 'loca', 'glyf', 'name', 'post', 'GSUB']

# 获取getGlyphOrder节点的name值，返回为列表
print(
    font.getGlyphOrder())  # ['glyph00000', 'x', 'uniF013', 'uniF4D4', 'uniEE40', 'uniF7E1', 'uniF34B', 'uniE1A0', 'uniF1BE', 'uniE91E', 'uniF16F', 'uniF724']
print(
    font.getGlyphNames())  # ['glyph00000', 'uniE1A0', 'uniE91E', 'uniEE40', 'uniF013', 'uniF16F', 'uniF1BE', 'uniF34B', 'uniF4D4', 'uniF724', 'uniF7E1', 'x']

# 获取cmap节点code与name值映射, 返回为字典
print(
    font.getBestCmap())  # {120: 'x', 57760: 'uniE1A0', 59678: 'uniE91E', 60992: 'uniEE40', 61459: 'uniF013', 61807: 'uniF16F', 61886: 'uniF1BE', 62283: 'uniF34B', 62676: 'uniF4D4', 63268: 'uniF724', 63457: 'uniF7E1'}

# 获取glyf节点TTGlyph字体xy坐标信息
print(font['glyf'][
          'uniE1A0'].coordinates)  # GlyphCoordinates([(50, 335),(50, 468),(76, 544),(95, 638),(148, 676),(202, 710),(282, 710),(402, 710),(459, 617),(487, 574),(504, 501),(520, 437),(519, 335),(520, 271),(508, 166),(494, 126),(466, 46),(362, -39),(282, -49),(176, -35),(115, 37),(43, 121),(43, 335),(135, 335),(135, 154),(177, 95),(229, 35),(282, 35),(343, 35),(385, 107),(428, 155),(428, 339),(428, 515),(385, 576),(344, 635),(286, 635),(218, 635),(179, 583),(135, 506)])

# 获取glyf节点TTGlyph字体xMin,yMin,xMax,yMax坐标信息
print(font['glyf']['uniE1A0'].xMin, font['glyf']['uniE1A0'].yMin,
      font['glyf']['uniE1A0'].xMax, font['glyf']['uniE1A0'].yMax)  # 0 -49 521 711

# 获取glyf节点TTGlyph字体on信息
print(font['glyf'][
          'uniE1A0'].flags)  # array('B', [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0])

# 获取GlyphOrder节点GlyphID的id信息, 返回int型
print(font.getGlyphID('uniE1A0'))  # 7

生成的xml文件

三、字体加密的通杀

1.静态的字体文件+固定顺序的字体

这类就是字体文件是固定的，而且坐标不变，字体的顺序也是不变的。这一类我们直接找到映射关系后可以直接写死替换，一劳永逸，也是最简单的字体反爬。

例如从这个网站下载woff文件：https://www.python-spider.com/static/font/challenge12/aiding.woff
，下载完打开woff

python解析出映射关系，直接replace替换字典

from fontTools.ttLib import TTFont

font = TTFont('./aiding.woff')
font.saveXML('./aiding.xml')
font_names = font.getGlyphOrder()
print(font_names)
woff_dict = {}
for name in font_names[1:]:
    woff_dict[name.replace('uni', '&#x')] = font.getGlyphID(name) if font.getGlyphID(name) != 10 else 0
print(woff_dict)

2.其他动态变化情况

这里把不是第一种的统一看成其他

• 动态字体文件+固定字体顺序
• 动态字体文件+动态编码+固定字体信息
• 动态字体文件+动态编码+固定字体信息
• 动态字体文件+动态编码+动态字体信息

这些的解决办法我们现在有一种大佬想的新方案：

传统的方式就是找到目标ttf 文件，人为得映射乱码和真实字符。但是当ttf更新频繁时，人为对照成本就很高了。针对上面的痛点，想了一种成本较低得方法来解决这个问题。通过调研发现Python 的image类是可以加载字体文件的，那结合机器学习文字识别那就可以很轻松的拿到乱码和字体的映射。现在问题是找到一个靠谱的汉字识别模型。对比市面上的汉字识别模型， 最终采用了cnocr 模型。当然使用模型是有准确率的，最终的结果最好还是自己验证一次。

环境安装：

python : 3.8.8

安装cnocr： pip install cnocr
如果报错 ：
	 ERROR: Failed building wheel for Polygon3
直接通过whl 安装Polygon3
     https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#polygon
即在上述链接中 选择 Polygon3-3.0.9.1-cp38-cp38-win_amd64.whl 下载安装即可

在实际执行中发现 cv2找不到 某个函数，不要犹豫，大概率是opencv-python 的差异
建议直接升级到最高版本
pip install --user opencv-python --upgrade

代码演示：

import os
from PIL import ImageFont, Image, ImageDraw

from cnocr import CnOcr
import numpy as np
from fontTools.ttLib import TTFont
import requests
from io import BytesIO


def font_to_img(code_list, filename, ignore_flag=True, score=0.95):
    normal_dict = {}
    be_padding_dict = {}
    ocr = CnOcr()
    """
        将字体画成图片
        code_list: 加密字符列表
        filename: 字体文件
        ignore_flag：是否忽视 sorce 返回结果
        score: 识别准确率默认 95%以上
    """
    for char_list in code_list:
        char_code = char_list.encode().decode()
        img_size = 1024
        img = Image.new('1', (img_size, img_size), 255)
        draw = ImageDraw.Draw(img)
        font = ImageFont.truetype(filename, int(img_size * 0.7))
        x, y = draw.textsize(char_code, font=font)
        draw.text(((img_size - x) // 2, (img_size - y) // 2), char_code, font=font, fill=0)
        # 将单通道 转为 三通道
        img = img.convert("RGB")
        # word = ocr.ocr_for_single_line("%s.jpg" % mame_ocr)
        word = ocr.ocr_for_single_line(np.array(img))
        if word["score"] >= score:
            # 处理重复名字
            # img.save("%s_%s.jpg" % (char_code, word["text"]))
            normal_dict[char_code] = word["text"]
        else:
            be_padding_dict[char_code] = word
            img.save("%s_%s_be_padding.jpg" % (char_code, word["text"]))
            if ignore_flag:
                normal_dict[char_code] = word["text"]
    return normal_dict, be_padding_dict


def ttf_parse(url, ttf_name):
    """
        根据url 获取返回值
    """
    response = requests.get(url).content
    font_parse = TTFont(BytesIO(response))
    font_parse.save(ttf_name)
    m_dict = font_parse.getBestCmap()
    unicode_list = []
    for key, _ in m_dict.items():
        unicode_list.append(key)
    # 获取需要判断的字符
    char_list = [chr(ch_unicode) for ch_unicode in unicode_list]
    normal_dict, error_dict = font_to_img(char_list, ttf_name)
    print(normal_dict)
    print(error_dict)
    # 删除字体文件
    os.remove(ttf_name)


if __name__ == '__main__':
    ttf_parse('https://s3plus.meituan.net/v1/mss_73a511b8f91f43d0bdae92584ea6330b/font/616c0c0d.woff', '1.jpg')

结果：

{'x': '', 'ue006': '其', 'ue00f': '町', 'ue03a': '觉', 'ue042': '意', 'ue055': '串', 'ue05e': '所', 'ue069': '气',
     'ue07e': '3', 'ue083': '跟', 'ue084': '旅', 'ue08f': '际', 'ue0d1': '前', 'ue0dd': '费', 'ue0e5': '清',
     'ue0ee': '成', 'ue0f8': '关', 'ue10b': '宾', 'ue10f': '苑', 'ue11c': '张长', 'ue11e': '楼', 'ue133': '5',
     'ue143': '临', 'ue154': '笑', 'ue159': '凯', 'ue161': '色', 'ue16c': '拍', 'ue177': '少', 'ue17d': '座',
     'ue189': '了', 'ue195': '差', 'ue19c': '房', 'ue1b7': '角', 'ue1be': '着', 'ue1d0': '的', 'ue1ea': '自',
     'ue1ee': '也', 'ue1fc': '要', 'ue20a': '向', 'ue215': '没', 'ue216': '值', 'ue229': '客', 'ue22f': '金',
     'ue236': '营', 'ue23b': '镇', 'ue247': '衣', 'ue24d': '度', 'ue257': '浦', 'ue26f': '啦', 'ue290': '餐',
     'ue29f': '情', 'ue2a0': '让', 'ue2bb': '子', 'ue2c3': '纪', 'ue2d8': '于', 'ue2f3': '路', 'ue2f4': '机',
     'ue2fa': '样', 'ue2fe': '宏', 'ue304': '宝', 'ue336': '横', 'ue337': '因', 'ue338': '人', 'ue33a': '京',
     'ue34b': '找', 'ue34c': '线', 'ue358': '庆', 'ue36b': '真', 'ue374': '同', 'ue376': '排', 'ue379': '造',
     'ue37c': '青', 'ue389': '馆', 'ue38e': '寓', 'ue390': '西', 'ue397': '总', 'ue3a0': '特', 'ue3a4': '带',
     'ue3a7': '校', 'ue3ac': '光', 'ue3ae': '港', 'ue3cf': '春', 'ue3e4': '售', 'ue3f0': '正', 'ue402': '助',
     'ue406': '香', 'ue40b': '适', 'ue416': '做', 'ue425': '容', 'ue42b': '余科', 'ue430': '讯', 'ue435': '面',
     'ue440': '舟受', 'ue445': '锦', 'ue44e': '全', 'ue455': '惠', 'ue463': '玉', 'ue467': '窗', 'ue469': '员',
     'ue487': '代', 'ue488': '学', 'ue492': '我', 'ue495': '都', 'ue498': '9', 'ue49b': '保', 'ue4a0': '铺',
     'ue4a8': '巷', 'ue4ab': '饭', 'ue4ae': '顺', 'ue4b8': '8', 'ue4ba': '内', 'ue4c3': '栋', 'ue4ce': '发',
     'ue4f3': '央', 'ue4f7': '器', 'ue4ff': '酸令', 'ue505': '用', 'ue508': '几', 'ue536': '在', 'ue537': '七',
     'ue53c': '松', 'ue548': '2', 'ue553': '步', 'ue558': '卫', 'ue55e': '古', 'ue55f': '生', 'ue56c': '经',
     'ue583': '杂', 'ue591': '店', 'ue597': '中', 'ue5b4': '嘉', 'ue5c2': '事', 'ue5c4': '庄', 'ue5c9': '艺',
     'ue5d3': '无', 'ue5ec': '有', 'ue609': '然', 'ue60c': '谷', 'ue619': '社', 'ue61d': '专', 'ue634': '农',
     'ue63b': '桌', 'ue63d': '能', 'ue640': '火', 'ue652': '品', 'ue656': '起', 'ue66a': '药', 'ue66b': '喝',
     'ue66c': '每', 'ue673': '强', 'ue678': '公', 'ue688': '酱', 'ue697': '车', 'ue69b': '接', 'ue6a2': '富',
     'ue6a7': '式', 'ue6a8': '江', 'ue6ac': '这', 'ue6ae': '美', 'ue6b4': '销', 'ue6b7': '算', 'ue6bd': '打',
     'ue6e4': '景', 'ue6f2': '且', 'ue724': '材', 'ue730': '湾', 'ue744': '修', 'ue74c': '制', 'ue755': '文',
     'ue756': '诚', 'ue758': '方', 'ue75a': '司', 'ue76e': '利', 'ue778': '泉', 'ue78d': '名', 'ue792': '东',
     'ue795': '超', 'ue797': '底', 'ue7a0': '六', 'ue7ad': '字', 'ue7ba': '走', 'ue7be': '个', 'ue7c7': '钢',
     'ue7d9': '是', 'ue7e4': '岭', 'ue7ff': '博', 'ue80d': '影', 'ue818': '完', 'ue829': '妆', 'ue831': '不',
     'ue838': '更', 'ue848': '比', 'ue849': '赞', 'ue856': '候', 'ue85b': '安', 'ue85c': '院', 'ue85d': '便',
     'ue862': '麻', 'ue864': '元', 'ue870': '坊', 'ue88c': '福', 'ue88d': '天', 'ue897': '心', 'ue89e': '太',
     'ue8ad': '6', 'ue8b9': '与', 'ue8ce': '弄', 'ue8e2': '试', 'ue8ed': '限良', 'ue90d': '康', 'ue916': '省',
     'ue917': '兴', 'ue91a': '管', 'ue920': '0', 'ue92a': '地', 'ue934': '银', 'ue941': '可', 'ue959': '时',
     'ue967': '风', 'ue97e': '海', 'ue981': '但', 'ue989': '吉', 'ue990': '堂', 'ue996': '理', 'ue99e': '达',
     'ue9a3': '胜', 'ue9b8': '年', 'ue9bb': '叉', 'ue9c0': '4', 'ue9ca': '网', 'ue9cc': '层', 'ue9de': '八',
     'ue9e0': '粉', 'ue9e5': '上', 'ue9e6': '去', 'ue9ea': '处', 'ue9f1': '童', 'ue9fa': '性', 'uea01': '种',
     'uea09': '量', 'uea0d': '彩', 'uea12': '健', 'uea27': '连', 'uea3b': '府', 'uea45': '湖', 'uea4f': '第',
     'uea56': '厂', 'uea59': '较', 'uea6f': '贸', 'uea7c': '错', 'uea7f': '木', 'uea84': '段', 'uea98': '城',
     'ueaa6': '门', 'ueaa7': '工', 'ueaab': '出', 'ueab1': '昌', 'ueabe': '重', 'ueac8': '日', 'uead0': '份',
     'ueadc': '计', 'ueadd': '育', 'ueae2': '型', 'ueaf3': '矢口', 'ueafd': '三', 'ueb02': '产', 'ueb11': '泰',
     'ueb1b': '停', 'ueb1d': '多', 'ueb3f': '汇', 'ueb49': '杨', 'ueb5a': '务', 'ueb64': '解', 'ueb67': '会',
     'ueb6f': '斯', 'ueb75': '1', 'ueb8e': '果', 'uebb1': '训', 'uebbf': '部', 'uebfa': '振', 'uebfe': '汽',
     'uec04': '贝', 'uec07': '盛', 'uec0b': '干', 'uec10': '沙', 'uec14': '放', 'uec1d': '奶', 'uec1f': '双',
     'uec23': '维', 'uec29': '源', 'uec2f': '汉', 'uec4e': '武', 'uec54': '一', 'uec5d': '州', 'uec5e': '屋',
     'uec6e': '养', 'uec6f': '选', 'uec83': '下', 'uec84': '和', 'uec9f': '边', 'ueca0': '星', 'uecb4': '开',
     'uecbc': '买', 'uecbf': '瑞', 'uecce': '欢', 'uecd5': '石', 'uecd9': '医', 'uecda': '包', 'uecdd': '鑫',
     'uecde': '爱', 'uece2': '以', 'ueceb': '家', 'uecf4': '迎', 'uecf6': '朝月', 'ued05': '很', 'ued09': '团',
     'ued15': '饼', 'ued28': '快', 'ued2d': '明月', 'ued32': '祥', 'ued3b': '岗', 'ued4d': '周', 'ued6c': '活',
     'ued7d': '服', 'ued89': '米', 'ued8a': '7', 'ued8e': '实', 'ued98': '四', 'ueda2': '马', 'uedb1': '鸡',
     'uedc3': '桂', 'uedce': '作', 'uedd0': '棒', 'uedd8': '鞋', 'ueddd': '井', 'uede1': '记', 'uedf0': '微',
     'uedf7': '黄', 'uedfb': '氏', 'uee16': '之', 'uee1a': '手', 'uee20': '还', 'uee24': '加', 'uee34': '尚',
     'uee38': '力', 'uee44': '间', 'uee52': '才', 'uee56': '当', 'uee59': '评', 'uee73': '教', 'uee80': '境',
     'uee81': '卖', 'uee9a': '近', 'uee9d': '酒', 'uee9e': '吧', 'ueeb0': '汤', 'ueebe': '头', 'ueec1': '鸿',
     'ueec3': '室', 'ueec7': '世', 'ueecf': '德', 'ueed0': '热', 'ueef2': '看', 'uef13': '块', 'uef3c': '等',
     'uef46': '龙', 'uef4b': '桥', 'uef57': '津', 'uef61': '滨', 'uef62': '局', 'uef64': '副', 'uef6f': '别',
     'uef81': '旁', 'uef8b': '拉', 'uef8d': '体', 'uef8f': '万', 'uef90': '台', 'uefad': '十', 'uefae': '分',
     'uefbd': '布', 'uefc4': '片牌', 'uefec': '办', 'uefee': '兰', 'ueff2': '山', 'ueff8': '单', 'uf00a': '料',
     'uf01d': '回', 'uf01e': '园', 'uf020': '洗', 'uf034': '大', 'uf03f': '妇', 'uf042': '又', 'uf055': '蛋',
     'uf05d': '烟', 'uf067': '行', 'uf069': '珠', 'uf081': '原', 'uf092': '南', 'uf0ab': '置', 'uf0b8': '后',
     'uf0ba': '位', 'uf0bd': '配', 'uf0d0': '哈', 'uf0d4': '里', 'uf0d8': '丰', 'uf0dc': '皮', 'uf0e3': '想',
     'uf0e4': '乡', 'uf0f9': '站', 'uf10a': '而', 'uf11c': '电', 'uf11e': '对', 'uf136': '峰', 'uf138': '云',
     'uf14d': '凤', 'uf155': '厅', 'uf15a': '阿', 'uf15f': '刚', 'uf16a': '水', 'uf187': '丁', 'uf18a': '他',
     'uf18c': '次', 'uf18e': '主', 'uf194': '来', 'uf199': '像', 'uf1af': '整', 'uf1b0': '道', 'uf1b1': '百',
     'uf1ce': '区', 'uf1ee': '小', 'uf1f4': '铁', 'uf1fa': '培', 'uf20a': '环', 'uf211': '羊', 'uf22d': '感',
     'uf237': '们', 'uf243': '那', 'uf244': '嫩', 'uf248': '点', 'uf250': '红', 'uf252': '购', 'uf261': '片',
     'uf272': '批', 'uf282': '虾', 'uf289': '长', 'uf28d': '村', 'uf291': '果', 'uf29b': '如', 'uf2bc': '就',
     'uf2c2': '信', 'uf2cb': '荣', 'uf2d3': '队人', 'uf2df': '塘', 'uf2ef': '紫', 'uf2fb': '糕', 'uf2fe': '虫工',
     'uf309': '锅', 'uf30c': '口', 'uf31b': '味末', 'uf325': '过', 'uf329': '陵', 'uf32b': '饰', 'uf32d': '商',
     'uf336': '食', 'uf33f': '甜', 'uf349': '态', 'uf34d': '友', 'uf35f': '女', 'uf362': '九', 'uf365': '货',
     'uf36b': '合', 'uf373': '入', 'uf375': '幢童', 'uf393': '秀', 'uf396': '洲', 'uf3a1': '得', 'uf3a8': '绿',
     'uf3bf': '永', 'uf3c1': '高', 'uf400': '价', 'uf41f': '五', 'uf422': '板', 'uf428': '挺', 'uf42d': '好',
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     'uf4a0': '居', 'uf4a4': '科', 'uf4b0': '尔', 'uf4db': '街', 'uf4ec': '动', 'uf4fd': '市', 'uf50f': '佳',
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