精华内容
下载资源
问答
  • 字体解密
    2019-03-12 11:42:44

    在这里插入图片描述
    部分网站使用css提供的font-family技术,采用自定义库,使网页中的全部或者部分文字呈现乱码,混乱的方式称为字体加密

    #传统的解密方式
    科大讯飞
    使用模拟的方式采用某些OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)技术将网页上的解密的结果识别成文字或者数字。

    如何操作
    1.安装tesseract-ocr
    2.安装pytesseract
    3.设置环境变量,将tesseract及tesseract用到的语音加入环境变量【windows设置(https://blog.csdn.net/qq_40147863/article/details/82285920)】,[lunux中(https://www.motobit.com/util/base64-decoder-encoder.asp)]

    5.如何用代码实现
    import pytesseract
    from PIL import Image
    from selenium import webdriver

    browser = webdriver.Chrome(executable_path=’/cdrom/chromedriver’)
    browser.get(‘http://piaofang.maoyan.com/?ver=normal’)

    money_ele = browser.find_elements_by_css_selector(‘b > i.cs’)[0]
    print(money_ele.screenshot(‘ticket.png’))
    print(pytesseract.image_to_string(Image.open(‘ticket.png’)))
    保存当前已经显示的网页的截图
    browser.save_screenshot(“screen.png”)
    计算需要截图的元素的位置
    left = money_ele.location[‘x’]
    top = money_ele.location[‘y’]
    right = left + money_ele.location[‘width’]
    bottom = top + money_ele.size[‘height’]
    print(left,top,right,bottom)
    使用PIL截图
    img = Image.open(‘screen.png’)
    crop函数按照左上右下拉出一个矩形进行截图
    img = img.crop((left, top, right, bottom))
    img.save(‘captcha.png’)

    print(pytesseract.image_to_string(Image.open(‘n.png’)))
    6.使用在线识别(打码)技术识别验证码
    可以选用百度在线OCR技术[百度](https://cloud.baidu.com/doc/OCR/ocr-Python-SDK.HTML#.E6.8E.A5.E5.8F.A3.E8.83.BD.E5.8A.9B)

    网页连接是https://www.motobit.com/util/base64-decoder-encoder.asp

    更多相关内容
  • 第一车网字体解密.py

    2021-09-22 17:19:39
    第一车网字体解密,适合交流学习
  • 大众点评字体解密

    2021-11-30 09:52:38
    文章目录前言调研采集程序小结 ...可以看到e7dd对应的是餐,ec90对应的是厅,下一步去寻找怎么加密解密字体。 选中到加密的元素,发现使用的是一个css脚本,点进去发现是 发现对应的是一个eot和一个woff文件,两

    前言

    最近有一个大众采集评论内容的采集需求,于是又和老朋友打了一次交道,这篇文章就是记录一下过程。

    调研

    随便打开大众点评一个KOL,查看对应评论
    在这里插入图片描述
    点击检查页面元素内容
    在这里插入图片描述
    可以发现还是老一样的字体加密,但是直接从元素检查页面看不到加密之后的密码,全局搜索“现在很难”后发现是接口形式传输,在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    可以看到e7dd对应的是餐,ec90对应的是厅,下一步去寻找怎么加密解密字体。
    在这里插入图片描述
    选中到加密的元素,发现使用的是一个css脚本,点进去发现是
    在这里插入图片描述
    发现对应的是一个eot和一个woff文件,两者取其一就行,woff文件地址为
    //s3plus.meituan.net/v1/mss_73a511b8f91f43d0bdae92584ea6330b/font/8063a325.woff(这个地址经常会变的)
    下载下来之后可以用市面上各种字体工具打开,我自己使用的是fontLab,打开之后可以发现
    在这里插入图片描述厅是ec90没错,,在这里插入图片描述餐也是e7dd。所以这个文件是没错的,接下来就是处理程序的编写了

    采集程序

    主要使用的是google的typography包,maven引用如下

    		<dependency>
    			<groupId>com.google.typography.font</groupId>
    			<artifactId>sfntly</artifactId>
    			<version>0.0.2-SNAPSHOT</version>
    		</dependency>
    

    接下来是代码,首先需要将文件载入成Font类型(com.google.typography.font.sfntly.Font)

    private Font[] loadFont(String filename) {
            if (!filename.endsWith(".ttf") && !filename.endsWith(".woff")) {
                LOGGER.error("请加载正确的字体文件");
                throw new IllegalArgumentException("请加载正确的字体文件");
            }
            FontFactory fontFactory = FontFactory.getInstance();
            fontFactory.fingerprintFont(true);
            try {
                InputStream inputStream = new FileInputStream(new File(filename));
                if (filename.endsWith(".woff")) {
                    inputStream = woff2ttf(inputStream);
                }
                try {
                    return fontFactory.loadFonts(inputStream);
                } finally {
                    inputStream.close();
                }
            } catch (Exception e) {
                LOGGER.error("", e);
            }
            return null;
        }
    

    其中woff2tff函数的作用是将woff文件的输入流转成tff文件的输入流(可以通过各种方法实现)。然后获得font对象之后再进行以下处理

    public class FontDecoder {
    private Font standardFont;
        private CMapTable standardCmapTable;
        private LocaTable standardLocaTable;
        private GlyphTable standardGlyphTable;
        private Map<String, List<GlyphWithStr>> feature2glyphsMapForStandard = new HashMap<>();
        private Font tamperedFont;
        private CMapTable tamperedCmapTable;
        private LocaTable tamperedLocaTable;
        private GlyphTable tamperedGlyphTable;
        private Map<String, SimpleGlyph> unicode2glyphMapFortampered = new HashMap<>();
    
        public FontDecoder(String standardFontFilename, String tamperedFontFilename) {
            setStandardFont(standardFontFilename);
            setTamperedFont(tamperedFontFilename);
        }
        public vo
        id setStandardFont(String filename) {
            Font[] fonts = loadFont(filename);
            standardFont = fonts[0];
            standardCmapTable = standardFont.getTable(Tag.cmap);
            if (standardFont.hasTable(Tag.loca) && standardFont.hasTable(Tag.glyf)) {
                standardLocaTable = standardFont.getTable(Tag.loca);
                standardGlyphTable = standardFont.getTable(Tag.glyf);
            } else {
                throw new IllegalArgumentException("非法字典文件 " + filename);
            }
            buildFeature2glyphsMapForStandard();
        }
        public void setTamperedFont(String filename) {
            tamperedFont = loadFont(filename)[0];
            tamperedCmapTable = tamperedFont.getTable(Tag.cmap);
            tamperedLocaTable = tamperedFont.getTable(Tag.loca);
            tamperedGlyphTable = tamperedFont.getTable(Tag.glyf);
            buildUnicode2glyphMapFortampered();
        }
         
         private void buildFeature2glyphsMapForStandard() {
            for (int i = 0; i <= MAX; i++) {
                SimpleGlyph glyph = getDicSimpleGlyph(i);
                if (glyph != null) {
                    String key = generateFeature(glyph);
                    if (!feature2glyphsMapForStandard.containsKey(key)) {
                        List<GlyphWithStr> simpleGlyphs = new ArrayList<>();
                        feature2glyphsMapForStandard.put(key, simpleGlyphs);
                    }
                    GlyphWithStr glyphWithStr = new GlyphWithStr(glyph, Integer.toString(i,16));
                    feature2glyphsMapForStandard.get(key).add(glyphWithStr);
                }
            }
        }
        private String generateFeature(SimpleGlyph glyph) {
            List<Integer> pointCounts = new ArrayList<>();
            for (int j = 0; j < glyph.numberOfContours(); j++) {
                pointCounts.add(glyph.numberOfPoints(j));
            }
            return StringUtils.join(pointCounts, ",");
        }
        public String decode(String unicode) {
            SimpleGlyph glyph = unicode2glyphMapFortampered.get(unicode);
            if (glyph != null) {
                String key = generateFeature(glyph);
                List<GlyphWithStr> glyphWithStrs = feature2glyphsMapForStandard.get(key);
                for (GlyphWithStr glyphWithStr : glyphWithStrs) {
                    if (compareGlyph(glyph, glyphWithStr.getGlyph())) {
                        return glyphWithStr.getStr();
                    }
                }
            }
            return null;
        }
    }
    public class GlyphWithStr {
    
        private SimpleGlyph glyph;
        private String str;
    
        public GlyphWithStr(SimpleGlyph glyph, String str) {
            this.glyph = glyph;
            this.str = str;
        }
    
        public SimpleGlyph getGlyph() {
            return glyph;
        }
    
        public void setGlyph(SimpleGlyph glyph) {
            this.glyph = glyph;
        }
    
        public String getStr() {
            return str;
        }
    
        public void setStr(String str) {
            this.str = str;
        }
    }
    

    其实核心点就在于找到CMapTable,LocaTable和GlyphTable三个table。以上代码的调用方式是先指定两个woff/tff文件,分别是标准字典和使用的字典
    在这里插入图片描述
    如图,standardFontFilename是我自己用的一个标准的字典的woff文件,其内容如下
    在这里插入图片描述
    而tamperedFontFilename则是目前大众点评所使用的字体文件,其内容如下
    在这里插入图片描述
    而decode则是可以将ec90(下图中的厅的对应编码)转换成f3b9(上图中的厅的对应编码)
    在这里插入图片描述
    至此整个采集就预研完成了

    小结

    可以说采集这种东西就是攻守的一件事情,就拿大众点评来说,虽然一直都是字体加密,但是今年年初的加密方式和现在完全不一样了(年初的加密方式是根据坐标定位svg文件)。
    在这里插入图片描述
    所以对于爬虫工程师来说,不断学习是一个必不可少的东西,还算是一个蛮有挑战感的事情吧。

    展开全文
  • 大众点评的字体破解主要是找到相对应的字体文件 思路:一定要知道 1、找到字体,下载。用fonteditor(自己下载)打开文件 2、经字体文件的 .woff 格式转为 .xml 格式 3、将字体信息进行匹配得到正常的字 4、进行修改...

    大众点评的字体破解主要是找到相对应的字体文件

    思路:一定要知道

    1、找到字体,下载。用fonteditor(自己下载)打开文件
    2、经字体文件的 .woff 格式转为 .xml 格式
    3、将字体信息进行匹配得到正常的字
    4、进行修改,得到完整的地址

    :代码写的有点长。因为是用面向对象写的,所以写的时候尽量一步步来,知道每一个步骤的结果是啥

    一、下载字体文件
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    代码

    
    import requests
    from fontTools.ttLib import TTFont
    
    
    
    '''下载对应的字体,并保存为xml格式'''
    
    class Code():
    
        header_lists = ['Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36',
        'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:6.0) Gecko/20100101 Firefox/6.0',
        'Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50'
        'Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; en) Presto/2.8.131 Version/11.11']
    
    
        # 属性
        def __init__(self):
            # 字体的url
            self.fontUrl = "http://s3plus.meituan.net/v1/mss_73a511b8f91f43d0bdae92584ea6330b/font/5fe246ba.woff"
            
    
        # 下载字体
        def downFont(self):
    
            response = requests.get(self.fontUrl)
            # 保存字体
            with open("./addrFont.woff", "wb") as f:
                f.write(response.content)
    
            # 转换字体的格式
            font = TTFont("./addrFont.woff")
            font.saveXML("./font.xml")
    
    code = Code()
    code.downFont()
    

    二、找到字体间的关系,进行字体的匹配
    网页中的字体编码的后面四位和字体文件中的字体编码相同
    网页的信息
    字体的信息
    以下涉及fontTools知识,请先移步 ----> fontTools的使用

    该代码里有四个方法。

    1. 获取网页中中的地址,一个是用正则得到的,另一个是用xpath得到的
    2. 找到字体的关系,进行关系匹配
    3. 将加密的字体进行解密
    4. 将地址进行处理得到完整的地址
    import re
    import requests
    from fontTools.ttLib import TTFont
    import random
    from lxml import etree
    
    """对网页进行分析"""
    
    class Page():
    
        # 设置多个请求头
        header_lists = ['Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36',
        'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:6.0) Gecko/20100101 Firefox/6.0',
        'Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50'
        'Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; en) Presto/2.8.131 Version/11.11']
    
    
        def __init__(self):
            # 网页的url
            self.pageUrl = 'http://www.dianping.com/shop/787420747'
            # 请求头
            self.header = {"user-agent":random.choice(Page.header_lists)} 
    
    
        # 获得商店的地址内容
        def getPageInfo(self):
    
            shop_addr_list = []
    
            response = requests.get(self.pageUrl, headers=self.header).text
    
            html = etree.HTML(response)
            addr = html.xpath("//span[@id='address']//text()")[1:]
    
            # 商店地址
            shop_addr = re.findall(r'<e class="address">&#x(.*?);</e>', response)
    
            # 对结果进行转换
            for i in shop_addr:
                i = "uni" + i
                shop_addr_list.append(i)
    
            return shop_addr_list,addr
    
    
        # 将字体进行匹配
        def match(self):
    
            # 匹配后的字所在字典
            font_dict = {}
    
            font_list = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0', '店', '中', '美', '家', '馆', '小', '车', '大','市', '公', '酒', '行', '国', '品',
                         '发', '电', '金', '心', '业', '商', '司', '超', '生', '装', '园', '场', '食', '有', '新', '限', '天', '面', '工', '服','海', '华', '水', '房', '饰',
                         '城', '乐', '汽', '香', '部', '利', '子', '老', '艺', '花', '专', '东', '肉', '菜', '学', '福', '饭', '人', '百', '餐','茶', '务', '通', '味', '所',
                         '山', '区', '门', '药', '银', '农', '龙', '停', '尚', '安', '广', '鑫', '一', '容', '动', '南', '具', '源', '兴', '鲜','记', '时', '机', '烤', '文',
                         '康', '信', '果', '阳', '理', '锅', '宝', '达', '地', '儿', '衣', '特', '产', '西', '批', '坊', '州', '牛', '佳', '化','五', '米', '修', '爱', '北',
                         '养', '卖', '建', '材', '三', '会', '鸡', '室', '红', '站', '德', '王', '光', '名', '丽', '油', '院', '堂', '烧', '江','社', '合', '星', '货', '型',
                         '村', '自', '科', '快', '便', '日', '民', '营', '和', '活', '童', '明', '器', '烟', '育', '宾', '精', '屋', '经', '居','庄', '石', '顺', '林', '尔',
                         '县', '手', '厅', '销', '用', '好', '客', '火', '雅', '盛', '体', '旅', '之', '鞋', '辣', '作', '粉', '包', '楼', '校','鱼', '平', '彩', '上', '吧',
                         '保', '永', '万', '物', '教', '吃', '设', '医', '正', '造', '丰', '健', '点', '汤', '网', '庆', '技', '斯', '洗', '料','配', '汇', '木', '缘', '加',
                         '麻', '联', '卫', '川', '泰', '色', '世', '方', '寓', '风', '幼', '羊', '烫', '来', '高', '厂', '兰', '阿', '贝', '皮','全', '女', '拉', '成', '云',
                         '维', '贸', '道', '术', '运', '都', '囗', '博', '河', '瑞', '宏', '京', '际', '路', '祥', '青', '镇', '厨', '培', '力','惠', '连', '马', '鸿', '钢',
                         '训', '影', '甲', '助', '窗', '布', '富', '牌', '头', '四', '多', '妆', '吉', '苑', '沙', '恒', '隆', '春', '干', '饼','氏', '里', '二', '管', '诚',
                         '制', '售', '嘉', '长', '轩', '杂', '副', '清', '计', '黄', '讯', '太', '鸭', '号', '街', '交', '与', '叉', '附', '近','层', '旁', '对', '巷', '栋',
                         '环', '省', '桥', '湖', '段', '乡', '厦', '府', '铺', '内', '侧', '元', '购', '前', '幢', '滨', '处', '向', '座', '下','渠', '凤', '港', '开', '关',
                         '景', '泉', '塘', '放', '昌', '线', '湾', '政', '步', '宁', '解', '白', '田', '町', '溪', '十', '八', '古', '双', '胜','本', '单', '同', '九', '迎',
                         '第', '台', '玉', '锦', '底', '后', '七', '斜', '期', '武', '岭', '松', '角', '纪', '朝', '峰', '六', '振', '珠', '局','岗', '洲', '横', '边', '济',
                         '井', '办', '汉', '代', '临', '弄', '团', '外', '塔', '杨', '铁', '浦', '字', '年', '岛', '陵', '原', '梅', '进', '荣','友', '虹', '央', '桂', '沿',
                         '事', '津', '凯', '莲', '丁', '秀', '柳', '集', '紫', '旗', '张', '谷', '的', '是', '不', '了', '很', '还', '个', '也','这', '我', '就', '在', '以',
                         '可', '到', '错', '没', '去', '过', '感', '次', '要', '比', '觉', '看', '得', '说', '常', '真', '们', '但', '最', '喜','哈', '么', '别', '位', '能',
                         '较', '境', '非', '为', '欢', '然', '他', '挺', '着', '价', '那', '意', '种', '想', '出', '员', '两', '推', '做', '排','实', '分', '间', '甜', '度',
                         '起', '满', '给', '热', '完', '格', '荐', '喝', '等', '其', '再', '几', '只', '现', '朋', '候', '样', '直', '而', '买','于', '般', '豆', '量', '选',
                         '奶', '打', '每', '评', '少', '算', '又', '因', '情', '找', '些', '份', '置', '适', '什', '蛋', '师', '气', '你', '姐','棒', '试', '总', '定', '啊',
                         '足', '级', '整', '带', '虾', '如', '态', '且', '尝', '主', '话', '强', '当', '更', '板', '知', '己', '无', '酸', '让','入', '啦', '式', '笑', '赞',
                         '片', '酱', '差', '像', '提', '队', '走', '嫩', '才', '刚', '午', '接', '重', '串', '回', '晚', '微', '周', '值', '费','性', '桌', '拍', '跟', '块',
                         '调', '糕']
            # 打开字体文件
            font = TTFont(r"E:\Python项目\vscode\addrFont.woff")
            font.saveXML(r'E:\Python项目\vscode\font.xml')
    
            # 得到字体的映射关系
            fi = font['cmap'].getBestCmap()
    
            # 该步骤为得到字体的按照顺序排列的结果,前两个是没用的,最后的结果和上面的字的列表相对应
            result = font.getGlyphOrder()[2:]
            num = len(result)
    
            # 将字体进行匹配
            for index, value in enumerate(result):
                font_dict[value] = font_list[index]
    
            # 返回匹配的结果
            return font_dict
    
    
    
        # 输出结果
        def result(self, shop_addr_list, font_dict):
            # 传入处理后的商店地址,匹配后的字体的结果
    
            shopAddr = ""
            for i in shop_addr_list:
                # 得到的商店地址信息
                value = font_dict[i]
                shopAddr += value
            return shopAddr
    
        # 处理,将地址的零散信息进行拼接
        def option(self, demo, addr):
            b = ""
            for index, value in enumerate(addr):
                for i in value:
                    # 判断得到的全部地址的是否包含正常的字
                    # 将i和ascii码比较,确定汉字
                    if '\u4e00' <= i <= '\u9fff' or i == "(" or i == ")":
                        b += i
                    else:
                        if index < len(demo):
                            b += demo[index]
                        else:
                            continue
            return b
    
    
    
    
    # 实例化类
    p = Page()
    
    # 调用 getPageInfo()  得到一个元组,里面有通过正则找到的加密的地址信息,还有通过xpath得到的全部地址信息
    r = p.getPageInfo()
    
    shop_addr_list = r[0]
    addr = r[1]
    
    # 进行字体的匹配
    font_dict = p.match()
    
    # 正则得到的地址,通过result()函数转换成正常文字
    demo_str = p.result(shop_addr_list, font_dict)
    
    # 得到全部的地址信息
    b = p.option(demo_str,addr)
    
    print(b)
    
    

    文中的字体列表需要自己用工具提取出来,这里推荐用手机软件进行图片提取文字,推荐这个应用。
    在这里插入图片描述
    最后,该方法主要是对地址只是文字的进行解密。但是如果地址里包含英文、数字的话,还是要对 option() 方法里的 if 判断进行更改

    展开全文
  • 还是主要说一下它的字体加密。 其实就是这个啦,我估计有不少人都遇到过这种反扒措施但都没有美团的这个那么令人难受。之前的某些网站用这种反爬措施多少都能从转出来xml文件中找到一些规律,但美团的是完全没有...

    一.前言

    最近有个需求是要爬美团外卖的,发现除了app那边h5这里还有一个入口。那肯定就这个了卅,比较JS逆起来还是要比安卓方便一点的,登录这里就不说了,只能用手机号收验证码登录而且一些必要的参数都是服务器那边返回的不是本地生产。还是主要说一下它的字体加密。
    在这里插入图片描述
    其实就是这个啦,我估计有不少人都遇到过这种反扒措施但都没有美团的这个那么令人难受。之前的某些网站用这种反爬措施多少都能从转出来xml文件中找到一些规律,但美团的是完全没有规律的(至少我找了一上午是没找到)不过自古有反爬就有反反爬就有反反反爬就有反反反反爬 [狗头]。

    二.准备环境

    • python
    • selenium Chrom
    • tesseract 识别引擎
    • fontTools

    三.开始解析

    整体的思路是我们拿到woff文件的地址然后自己通过html渲染出来,截图给Tesseract识别,然后返回一个对应的Map就可以直接用,理论上是所有的woff加密都可以用这种方法来解决的。

    一般woff文件地址都在网页的源码里全局搜索一下 font-face就能找到了,美团的就是在/waimai/mindex/home这个里面。
    在这里插入图片描述
    拿到woff文件地址后下载下来通过py的fontTools可以得到被加密后的编码,这个留着写html和最后生成映射的时候用。
    在这里插入图片描述
    有了woff文件的地址和加密后的编码,就可以把他们写到自己的html里。
    html的代码是这样的:
    在这里插入图片描述
    展现出的效果是这样的:
    在这里插入图片描述
    字正腔圆有没有,给狗狗都能识别出来 [狗头]。

    下一步就是控制selenium打开生成后的html,用它自带的一个根据标签截图。可以准确的定位到你的字体哪里。

    有了图片后就交给Tesseract识别去吧,只需要一行代码。
    在这里插入图片描述

    准确率不能说是100%吧,只能说是120%.(我只试了数字,你们有需要的话可以试一下汉字)
    这是最后的运行的结果:

    在这里插入图片描述

    (第一次写文章,各位大佬轻点点评)

    展开全文
  • 58同城的字体解密(一)

    千次阅读 2018-11-30 14:36:55
    今天介绍一个比较简单的解密方法。 1、首先找到加密的字体,打开58的一个链接:https://zz.58.com/pinpaigongyu/?utm_source=market&amp;spm=u-LlFBrx8a1luDwQM.sgppzq_zbt&amp;PGTID=0d100000-0015-67a3-d...
  • 文章目录前言1、网页查看2、字体反扒过程(细心看哦)3、字体反扒完整代码4、网页辅助分析5、运行结果 前言 本次的字体反扒是Glidedsky爬虫网站的一到题目,难度是有的,大家好好看,好好学!希望你们有所收获。 ...
  • 字体内容解密没有问题,问题在于每次访问如何获取到当前页面的的字体库</p>
  • 大众点评最新字体解密19年7月

    千次阅读 热门讨论 2019-07-28 23:41:17
    有网友说我之前写的 大众点评字体解密 的方法已经失效了,所以更新一篇解密 2019年7月25日。 查看加密 看到都是小框框,为了一探究竟我们查看源码找到加密处 所有文字都是 &#xe3ce; >&#xe169; 这样的...
  • 学习通字体解密

    2022-05-17 09:29:41
    对于最近学习通更新,增加了字体加密,以下为解密代码,直接新建脚本后搭配之前能用的搜题插件 下面展示一些 内联代码片。 // An highlighted block var
  • 关于抓取起点中文网字体解密(附带翻页)
  • 58同城字体解密函数(二)

    千次阅读 2018-11-30 16:33:01
    from fontTools.ttLib import TTFont import base64 from io import BytesIO def make_font_file(base64_... #将base64编码的字体字符串解码成二进制编码 bin_data = base64.decodebytes(base64_string.encode()) ...
  • 实习僧网站信息获取之字体解密 ''' @Author:风夏 @Gender:man @Hobby:coding @Time:2020-5-8 15:59 思路: 1.先爬取想要获取的信息页数,这里演示了2页 2.读取源代码,解析字体文件,得出code与字体的对应关系 3.将...
  • 大众点评字WOFF字体解密

    千次阅读 2019-08-08 11:02:32
    背景需求: 个人为了练习爬虫选择了爬取大众点评,并不顺利但最终终于有了一种方式获得。 具体的相关代码https://github.com/wuhongda/dazhongdianping 1、字体 图1 我们可以看到飘红部分1是正常...
  • java 58字体解密

    2019-01-17 19:16:31
    package blog.csdn.net.dr_guo; import java.io.ByteArrayInputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FilenameFilter;...import java.io.IOException;...import java.io.Input.....
  • 转载:https://blog.csdn.net/bestyellow/article/details/119801785
  • 网络爬虫字体解密

    2019-10-02 14:13:51
    在爬取网站信息的时候,部分网站会将字体进行加密,废了很大功夫 终于弄了一个.net版本的字体机密(以58为例) 开发的版本.net core 3.0 9prew 、 framework 4.6+ public static string GetHtmlEntities(string...
  • 字体反爬处理 2.1.获取字体文件链接 2.2.创建三类字体与实际字符映射关系 3.单页店铺信息解析 4.全部页数据获取 4.1.获取数据页数 4.2.采集全部数据 5.总结 ...
  • 猫眼的字体加密相信大家都很熟悉,每一个分析字体加密的博主都会写一次字体加密,没写过至少也会做过。所以咸鱼今天来炒冷饭,也写一次猫眼的字体加密,做过这个加密的朋友直接拉到文...
  • 出于某种原因,明文信息通过自定义字体进行渲染,达到混淆目的。 举个例子: 网页源码 <p>123</p> 在正常字体的渲染下,浏览者看到的是 123 这 3 个数字。 如果创建一种自定义字体,把 1 渲染成 5,那么浏览者看到的...
  • #存储成文件用fontcreator打开作为基础字体仅此一次然后注释 # with open('house.bin','wb') as f: # f.write(font_bin) return font_bin #打印出基础字体 base_str='AAEAAAALAIAAAwAwR1NVQiCLJXoAAAE4AAAAVE9...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 9,386
精华内容 3,754
关键字:

字体解密