随着爬虫技术的发展，反爬虫技术也越来越高。

目前有些网站通过自定义字体库的方式实现反爬，主要表现在页面数据显示正常，但是页面获取到的实际数据是别的字符或者是一个编码。
这种反爬需要解析网站自己的字体库，对加密字符使用字体库对应字符替换。需要制作字体和基本字体间映射关系。
还有些网站通过图片加载内容的方式实现反爬，想要获取网页内容，可以结合使用OCR技术获取图片文字内容。

第一步：先获取网页内容截图

结合之前《selenium自动化测试-获取动态页面小说》相关的文章代码，改造下，封装成一个新方法，只获取小说网页内容截图，按章节ID分目录保存每页截图文件。

依旧采用拆分步骤细化功能模块封装方法编写代码，便于后续扩展功能模块，代码中缺少的封装方法代码，详情参考之前的《selenium自动化测试》文章。

def spider_novel_content_save_image(req_dict):'''@方法名称: 爬取小说章节明细内容，保存内容截图文件@中文注释: 爬取小说章节明细内容，保存内容截图文件@入参:@param req_dict dict 请求容器@出参:@返回状态:@return 0 失败或异常@return 1 成功@返回错误码@返回错误信息@param rsp_dict dict 响应容器@作    者: PandaCode辉@weixin公众号: PandaCode辉@创建时间: 2023-09-26@使用范例: spider_novel_content_save_image(req_dict)'''try:if (not type(req_dict) is dict):return [0, "111111", "请求容器参数类型错误,不为字典", [None]]# 章节目录文件名json_name = req_dict['novel_name'] + '.json'# 检查文件是否存在if os.path.isfile(json_name):print('json文件存在，不用重新爬取小说目录.')else:print('json文件不存在')# 爬取小说目录spider_novel_mulu(req_dict)# 读取json文件with open(json_name, 'r') as f:data_str = f.read()# 转换为字典容器mulu_dict = json.loads(data_str)# 在列表中查找指定元素的下标，未完成标志下标flag_index = mulu_dict['flag'].index('0')print(flag_index)# 章节总数chap_len = len(mulu_dict['chap_url'])# 在列表中查找指定元素的下标print('章节总数:', chap_len)# 截图目录screenshot_dir = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'screenshot')if not os.path.exists(screenshot_dir):os.makedirs(screenshot_dir)print('打开浏览器驱动')open_driver()# 循环读取章节for chap_id in range(flag_index, chap_len):print('chap_id : ', chap_id)# 章节urlchap_url = mulu_dict['chap_url'][chap_id]# 截图目录，根据章节ID分类保存chap_id_dir = os.path.join(screenshot_dir, str(chap_id))if not os.path.exists(chap_id_dir):os.makedirs(chap_id_dir)# 打开网址网页print('打开网址网页')driver.get(chap_url)# 等待6秒启动完成driver.implicitly_wait(6)print('随机休眠')# 随机休眠 暂停0-2秒的整数秒time.sleep(random.randint(0, 2))# 章节分页url列表初始化page_href_list = []# 根据url地址获取网页信息chap_rst = get_html_by_webdriver(chap_url)time.sleep(3)if chap_rst[0] != 1:# 跳出循环爬取breakchap_html_str = chap_rst[3][0]# 使用BeautifulSoup解析网页数据chap_soup = BeautifulSoup(chap_html_str, "html.parser")# 章节内容分页数和分页url# 获取分页页码标签下的href元素取出page_href_list_tmp = chap_soup.select("div#PageSet > a")all_page_cnt = len(page_href_list_tmp)print("分页页码链接数量：" + str(all_page_cnt))# 去除最后/后面数字+.htmltmp_chap_url = re.sub(r'(\d+\.html)', '', chap_url)for each in page_href_list_tmp:if len(each) > 0:chap_url = tmp_chap_url + str(each.get('href'))print("拼接小说章节分页url链接：" + chap_url)# 判断是否已经存在列表中if not chap_url in page_href_list:page_href_list.append(chap_url)print("分页url链接列表：" + str(page_href_list))# 网页长宽最大化，保证截图是完整的，不会出现滚动条S = lambda X: driver.execute_script('return document.body.parentNode.scroll' + X)driver.set_window_size(S('Width'), S('Height'))# 章节页码，首页page_num = 1# 章节内容截图image_file = os.path.join(chap_id_dir, str(page_num) + '.png')# 元素定位chap_content_element = driver.find_element(By.ID, 'content')print(chap_content_element)# 元素截图chap_content_element.screenshot(image_file)# 分页列表大于0if len(page_href_list) > 0:for chap_url_page in page_href_list:print("chap_url_page：" + chap_url_page)time.sleep(3)# 打开网址网页print('打开网址网页')driver.get(chap_url_page)# 等待6秒启动完成driver.implicitly_wait(6)print('随机休眠')# 随机休眠 暂停0-2秒的整数秒time.sleep(random.randint(0, 2))# 章节页码page_num += 1# 章节内容截图image_file = os.path.join(chap_id_dir, str(page_num) + '.png')# 元素定位chap_content_element = driver.find_element(By.ID, 'content')print(chap_content_element)# 元素截图chap_content_element.screenshot(image_file)# 爬取明细章节内容截图成功后，更新对应标志为-2-截图已完成mulu_dict['flag'][chap_id] = '2'print('关闭浏览器驱动')close_driver()# 转换为json字符串json_str = json.dumps(mulu_dict)# 再次写入json文件，保存更新处理完标志with open(json_name, 'w', encoding="utf-8") as json_file:json_file.write(json_str)print("再次写入json文件，保存更新处理完标志")# 返回容器return [1, '000000', '爬取小说内容截图成功', [None]]except Exception as e:print('关闭浏览器驱动')close_driver()# 转换为json字符串json_str = json.dumps(mulu_dict)# 再次写入json文件，保存更新处理完标志with open(json_name, 'w', encoding="utf-8") as json_file:json_file.write(json_str)print("再次写入json文件，保存更新处理完标志")print("爬取小说内容异常," + str(e))return [0, '999999', "爬取小说内容截图异常," + str(e), [None]]

第二步：通过OCR接口识别截图

结合之前《PaddleOCR学习笔记3-通用识别服务》和《selenium自动化测试-获取动态页面小说》相关的文章代码，改造下，封装成一个新方法，通过OCR接口识别小说网页内容截图，然后写入文件保存。

依旧采用拆分步骤细化功能模块封装方法编写代码，便于后续扩展功能模块，代码中缺少的封装方法代码，详情参考之前的《selenium自动化测试》文章。

# 模拟http请求
def requests_http(file_path, file_name, url):full_file_path = os.path.join(file_path, file_name)# 请求参数，文件名req_data = {'upload_file': open(full_file_path, 'rb')}# 模拟http请求rsp_data = requests.post(url, files=req_data)# print(rsp_data.text)result_dict = json.loads(rsp_data.text)# print(result_dict)return result_dictdef spider_novel_content_by_ocr(req_dict):'''@方法名称: 通过OCR接口获取小说章节明细内容文字@中文注释: 读取章节列表json文件，通过OCR接口获取小说章节明细内容文字，保存到文本文件@入参:@param req_dict dict 请求容器@出参:@返回状态:@return 0 失败或异常@return 1 成功@返回错误码@返回错误信息@param rsp_dict dict 响应容器@作    者: PandaCode辉@weixin公众号: PandaCode辉@创建时间: 2023-09-26@使用范例: spider_novel_content_by_ocr(req_dict)'''try:if (not type(req_dict) is dict):return [0, "111111", "请求容器参数类型错误,不为字典", [None]]# 章节目录文件名json_name = req_dict['novel_name'] + '.json'# 检查文件是否存在if os.path.isfile(json_name):print('json文件存在，不用重新爬取小说目录.')else:print('json文件不存在')# 爬取小说目录spider_novel_mulu(req_dict)# 读取json文件with open(json_name, 'r') as f:data_str = f.read()# 转换为字典容器mulu_dict = json.loads(data_str)"""关于open()的mode参数：'r'：读'w'：写'a'：追加'r+' == r+w（可读可写，文件若不存在就报错(IOError)）'w+' == w+r（可读可写，文件若不存在就创建）'a+' ==a+r（可追加可写，文件若不存在就创建）对应的，如果是二进制文件，就都加一个b就好啦：'rb'　　'wb'　　'ab'　　'rb+'　　'wb+'　　'ab+'"""file_name = req_dict['novel_name'] + '.txt'# 在列表中查找指定元素的下标，2-截图完成，标志下标flag_index = mulu_dict['flag'].index('2')print(flag_index)# 2-截图完成，标志下标为0，则为第一次爬取章节内容，否则已经写入部分，只能追加内容写入文件# 因为章节明细内容很多，防止爬取过程中间中断，重新爬取，不用重复再爬取之前成功写入的数据if flag_index == 0:# 打开文件，首次创建写入fo = open(file_name, "w+", encoding="utf-8")else:# 打开文件，再次追加写入fo = open(file_name, "a+", encoding="utf-8")# 章节总数chap_len = len(mulu_dict['chap_url'])# 在列表中查找指定元素的下标print('章节总数:', chap_len)# 截图目录screenshot_dir = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'screenshot')# 循环读取章节for chap_id in range(flag_index, chap_len):# 识别成功标志succ_flag = False# 章节标题chap_title = mulu_dict['chap_title'][chap_id]print('chap_id : ', chap_id)# # 写入文件,章节标题fo.write("\n" + chap_title + "\r\n")# 截图目录，根据章节ID分类保存chap_id_dir = os.path.join(screenshot_dir, str(chap_id))# 列出目录下的所有文件和文件夹file_list = os.listdir(chap_id_dir)# 章节目录下文件列表大于0if len(file_list) > 0:for file_name in file_list:print("file_name：" + file_name)time.sleep(3)url = "http://127.0.0.1:5000/upload/"# 模拟http请求result_dict = requests_http(chap_id_dir, file_name, url)print(result_dict)# 识别成功if result_dict['error_code'] == '000000':succ_flag = Trueresult_list = result_dict['result']for data in result_list:print(data['text'])# 将识别结果，逐行写入文件,章节内容fo.write(data['text'] + "\n")else:succ_flag = Falseprint('识别失败异常.')# 识别成功则更新if succ_flag:# 爬取明细章节内容成功后，更新对应标志为-1-已完成mulu_dict['flag'][chap_id] = '1'print('关闭浏览器驱动')close_driver()# 关闭文件fo.close()print("循环爬取明细章节内容，写入文件完成")# 转换为json字符串json_str = json.dumps(mulu_dict)# 再次写入json文件，保存更新处理完标志with open(json_name, 'w', encoding="utf-8") as json_file:json_file.write(json_str)print("再次写入json文件，保存更新处理完标志")# 返回容器return [1, '000000', '爬取小说内容成功', [None]]except Exception as e:print('关闭浏览器驱动')close_driver()# 关闭文件fo.close()# 转换为json字符串json_str = json.dumps(mulu_dict)# 再次写入json文件，保存更新处理完标志with open(json_name, 'w', encoding="utf-8") as json_file:json_file.write(json_str)print("再次写入json文件，保存更新处理完标志")print("爬取小说内容异常," + str(e))return [0, '999999', "爬取小说内容异常," + str(e), [None]]

第三步：运行效果

第四步：总结

目前很多网站都有基本的反爬策略，常见就是验证码、JS参数加密这两种。
爬虫本身会对网站增加一定的压力，所以也应该合理设定爬取速率，尽量避免对目标网站造成麻烦，影响网站正常使用，一定注意自己爬虫的姿势。

敬畏法律，遵纪守法，从我做起。

 最后说明：上述文章仅供学习参考，请勿用于商业用途，感谢阅读。