前段时间在看css反爬的时候，发现很多网站都做了css反爬，比如，设置字体反爬的（58同城租房版块，实习僧招聘https://www.shixiseng.com/等）设置雪碧图反爬的（自如租房http://gz.ziroom.com/）。
还有一个网站本身是没有其他反爬措施的，只是设置了字体反爬，但是这个网站的反爬就有些扯淡，http://www.qiwen007.com/，我们随便点开一个文章，并打开开发者工具
其中的文字并不是像其他字体反爬一样，是将某些文字转为了Unicode显示在源码中的
首先来看一下破解流程及思路：
"""
流程及思路：
1. 通过requests请求获取响应数据，得到的就是源码中加密数据（杂乱的文章）
2. 将加密数据的每一个字符转成Unicode编码，得到字符的Unicode列表
3. 通过搜索源码中font-face关键字，找到字体库文件（ttf/woff文件）将当前域名拼接上/hansansjm.ttf，即 http://www.qiwen007.com/hansansjm.ttf，打开后即下载
4. 使用FontCreator或者百度字体编辑器打开ttf文件，会看到里面每个字符
5. 将ttf转为xml文件
6. 同时使用pycharm打开xml文件，找到 glyf 标签下面的 TTGlyph 标签，里面的name 即是xml文件中的Unicode编码，
里面contour下面的pt的x，y即是每个字符的坐标，计算坐标差（计算坐标差的时候，可以直接取第一个contour的前两组pt即可）
（但是 TTGlyph name的顺序 有可能和ttf文件里面的字符的Unicode顺序对应不上，此时就要从GlyphOrder里面看是否对应，
如果对应，就从GlyphOrder中获取每个xml文件中的每个字符的Unicode列表，然后遍历列表，从 glyf 中找到对应的坐标）
7. 手动去组成汉字字符的列表，然后使用映射（dict(zip())）得到汉字和坐标差的映射
8. 在第6步中我们可以获取Unicode和坐标差的映射
9. 然后回到第2步，拿到加密数据的Unicode编码列表后，去Unicode和坐标差的映射中找到对应的坐标差，拿到坐标差后找到对应的汉字
至此，破解过程结束
"""
这里说明一下，为什么加密内容转Unicode之后不能直接用的原因，因为加密内容的Unicode和ttf文件中的Unicode不对应
可以看到在ttf文件中万字的编码为uni2F00，而在Unicode在线编码中 为\u4e07，uni 和 \u 可忽略，直接看后四位，后面代码中有做转换
获取文章加密内容，及将每个字符转为Unicode编码def get_source_article():
"""获取加密文章内容"""
url = 'http://www.qiwen007.com/mb-db/pc-sg/zbwz/363609.html'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36',
}
resp = requests.get(url=url, headers=headers)
html = etree.HTML(resp.text)
p_list = html.xpath('//div[@class="article"]/p')
for p in p_list:
temp_article = p.xpath('./text()')
if len(temp_article) > 0:
print('temp_article', temp_article)
result = to_unicode(temp_article[0])
print('result', result)
break
def to_unicode(temp_article):
"""将汉字全部转为Unicode编码"""
bytes_article = temp_article.encode(encoding='unicode-escape')
str_article_li = str(bytes_article)[2:-1].split('\\')
uni_article_li = ['uni' + uni[1:].upper() for uni in str_article_li if uni != '']
print(uni_article_li)
将ttf文件或者woff文件转为xml文件
# 将ttf/woff文件转换为xml文件（ttf/woff文件pycharm打开是乱码，xml可以打开）
from fontTools.ttLib import TTFont
font = TTFont('hansansjm.ttf')
# 此时就将ttf/woff文件转换为了xml文件
font.saveXML('hansansjm.xml')
坑：TTGlyph name的顺序 有可能和ttf文件里面的字符的Unicode顺序对应不上
此时就要找 GlyphOrder 中的name
组成 所有汉字和坐标差的映射，和 Unicode和坐标差的映射
# 此汉字列表，需要通过百度字体编辑器（在线）打开ttf/woff文件，或者FontCreator，将全部汉字按照顺序写到列表中
hans_list = ['万', '三', '上', '下', '不', '与', '世', '东', '两', '个', '中', '为', '主',
'丽', '么', '之', '乐', '也', '了', '事', '二', '五', '些', '亲', '人', '什', '今',
'他', '代', '以', '们', '会', '传', '位', '体', '何', '作', '你', '值', '做', '像',
'儿', '元', '光', '入', '全', '公', '关', '内', '写', '冰', '出', '分', '刘', '到',
'前', '剧', '力', '动', '十', '千', '却', '原', '去', '友', '发', '变', '古', '只',
'可', '吃', '合', '同', '名', '后', '吗', '吴', '员', '和', '四', '回', '因', '国',
'图', '圈', '在', '地', '场', '型', '外', '多', '大', '天', '太', '夫', '头', '奇',
'女', '她', '好', '如', '妈', '妻', '娱', '婚', '子', '学', '孩', '宝', '实', '家',
'对', '将', '小', '少', '就', '山', '岁', '已', '巴', '帅', '年', '底', '度', '开',
'张', '当', '影', '很', '得', '心', '性', '怪', '情', '惊', '想', '意', '感', '戏',
'成', '我', '房', '手', '打', '拍', '排', '新', '方', '无', '日', '时', '明', '星',
'是', '曝', '曾', '最', '月', '有', '服', '本', '机', '李', '来', '杨', '林', '果',
'样', '榜', '次', '死', '母', '比', '民', '气', '水', '没', '法', '活', '海', '清',
'游', '演', '火', '点', '热', '然', '照', '爱', '片', '物', '特', '狗', '王', '现',
'球', '生', '用', '电', '男', '界', '白', '百', '的', '直', '相', '看', '真', '眼',
'着', '知', '神', '种', '秘', '称', '穿', '竟', '笑', '第', '粉', '红', '经', '结',
'给', '网', '美', '老', '而', '能', '脸', '自', '色', '艺', '花', '英', '行', '衣',
'被', '装', '西', '要', '见', '视', '认', '让', '说', '谁', '走', '赵', '起', '超',
'路', '身', '车', '过', '还', '这', '造', '道', '遭', '部', '都', '里', '重', '金',
'长', '陈', '面', '颖', '颜', '食', '马', '高', '鱼', '黄', '黑', '龙', '一',
]
def get_coordinate_hans_and__unicode_coordinate_map():
"""
获取所有汉字和坐标差的映射，和 Unicode和坐标差的映射，
接下来便可以通过映射找到Unicode所对应的坐标差，
拿到坐标差之后，就可以再通过coordinate_hans_map，找到具体的汉字
"""
# 存储该hansansjm.xml文件中所有的字符坐标差
coordinate_diff_list = []
# Unicode和坐标差的映射
_unicode_coordinate_map = {}
print('>>> 开始计算xml文件中所有字符的坐标差')
content = parse('hansansjm.xml')
# 此处有个坑，应当先获取GlyphOrder中的GlyphID对应的name即Unicode，这里的Unicode是和ttf文件中一一对应的
# 而glyf中的TTGlyph对应的name（Unicode）不是和ttf文件中一一对应的
# 应该拿到GlyphOrder 下面所有的Unicode编码后，再去 glyf中根据Unicode找对应的坐标
GlyphID_list = content.getElementsByTagName('GlyphID')
TTGlyph_list = content.getElementsByTagName('TTGlyph')
# 由于xml文件中glyf下面的第一个TTGlyph 所对应的Unicode为.notdef ，要剔除掉，因此TTGlyph_list不能包含第一个元素
# 注意：如果最后一个元素也不是Unicode编码的，应当也要剔除掉
# 获取GlyphID下面所有的Unicode编码
GlyphID_uni_list = []
for GlyphID in GlyphID_list[1:]:
# 获取Unicode
_unicode = GlyphID.getAttribute('name')
GlyphID_uni_list.append(_unicode)
for uni in GlyphID_uni_list:
for TTGlyph in TTGlyph_list[1:]:
if uni == TTGlyph.getAttribute('name'):
# 获取第一个contour
# print(TTGlyph.getElementsByTagName('contour')[0])
first_contour = TTGlyph.getElementsByTagName('contour')[0]
# 获取第一个contour中的前两个pt元素，进一步获取这两个元素的x，y属性，便于计算坐标差
first_pt = first_contour.getElementsByTagName('pt')[0]
first_pt_x = int(first_pt.getAttribute('x'))
first_pt_y = int(first_pt.getAttribute('y'))
# print(first_pt_x, first_pt_y)
second_pt = first_contour.getElementsByTagName('pt')[1]
second_pt_x = int(second_pt.getAttribute('x'))
second_pt_y = int(second_pt.getAttribute('y'))
# print(second_pt_x, second_pt_y)
# 计算坐标差
coordinate_diff = (second_pt_x - first_pt_x, second_pt_y - first_pt_y)
# print(coordinate_diff)
coordinate_diff_list.append(coordinate_diff)
# break
_unicode_coordinate_map[uni] = coordinate_diff
# print(coordinate_diff_list)
# 将坐标差和汉字组成字典，完成映射
coordinate_hans_map = dict(zip(coordinate_diff_list, hans_list))
print(coordinate_hans_map)
print(_unicode_coordinate_map)
return coordinate_hans_map, _unicode_coordinate_map
完整代码如下：
import requests
from lxml import etree
from fontTools.ttLib import TTFont
from xml.dom.minidom import parse
"""
此案例是破解css反爬 网站：http://www.qiwen007.com
经过查看网站页面源码后发现，tff文字库是 '/hansansjm.ttf'，因此判定该网站的文字库不会自动变换
woff/ttf文件样式查看（在线） http://fontstore.baidu.com/static/editor/index.html
也可以使用FontCreator（下载地址） https://www.onlinedown.net/soft/88758.htm
"""
"""
流程及思路：
1. 通过requests请求获取响应数据，得到的就是源码中加密数据（杂乱的文章）
2. 将加密数据的每一个字符转成Unicode编码，得到字符的Unicode列表
3. 通过搜索源码中font-face关键字，找到字体库文件（ttf/woff文件）将当前域名拼接上/hansansjm.ttf，即 http://www.qiwen007.com/hansansjm.ttf，打开后即下载
4. 使用FontCreator或者百度字体编辑器打开ttf文件，会看到里面每个字符
5. 将ttf转为xml文件
6. 同时使用pycharm打开xml文件，找到 glyf 标签下面的 TTGlyph 标签，里面的name 即是xml文件中的Unicode编码，
里面contour下面的pt的x，y即是每个字符的坐标，计算坐标差（计算坐标差的时候，可以直接取第一个contour的前两组pt即可）
（但是 TTGlyph name的顺序 有可能和ttf文件里面的字符的Unicode顺序对应不上，此时就要从GlyphOrder里面看是否对应，
如果对应，就从GlyphOrder中获取每个xml文件中的每个字符的Unicode列表，然后遍历列表，从 glyf 中找到对应的坐标）
7. 手动去组成汉字字符的列表，然后使用映射（dict(zip())）得到汉字和坐标差的映射
8. 在第6步中我们可以获取Unicode和坐标差的映射
9. 然后回到第2步，拿到加密数据的Unicode编码列表后，去Unicode和坐标差的映射中找到对应的坐标差，拿到坐标差后找到对应的汉字
至此，破解过程结束
"""
# 此汉字列表，需要通过百度字体编辑器（在线）打开ttf/woff文件，或者FontCreator，将全部汉字按照顺序写到列表中
hans_list = ['万', '三', '上', '下', '不', '与', '世', '东', '两', '个', '中', '为', '主',
'丽', '么', '之', '乐', '也', '了', '事', '二', '五', '些', '亲', '人', '什', '今',
'他', '代', '以', '们', '会', '传', '位', '体', '何', '作', '你', '值', '做', '像',
'儿', '元', '光', '入', '全', '公', '关', '内', '写', '冰', '出', '分', '刘', '到',
'前', '剧', '力', '动', '十', '千', '却', '原', '去', '友', '发', '变', '古', '只',
'可', '吃', '合', '同', '名', '后', '吗', '吴', '员', '和', '四', '回', '因', '国',
'图', '圈', '在', '地', '场', '型', '外', '多', '大', '天', '太', '夫', '头', '奇',
'女', '她', '好', '如', '妈', '妻', '娱', '婚', '子', '学', '孩', '宝', '实', '家',
'对', '将', '小', '少', '就', '山', '岁', '已', '巴', '帅', '年', '底', '度', '开',
'张', '当', '影', '很', '得', '心', '性', '怪', '情', '惊', '想', '意', '感', '戏',
'成', '我', '房', '手', '打', '拍', '排', '新', '方', '无', '日', '时', '明', '星',
'是', '曝', '曾', '最', '月', '有', '服', '本', '机', '李', '来', '杨', '林', '果',
'样', '榜', '次', '死', '母', '比', '民', '气', '水', '没', '法', '活', '海', '清',
'游', '演', '火', '点', '热', '然', '照', '爱', '片', '物', '特', '狗', '王', '现',
'球', '生', '用', '电', '男', '界', '白', '百', '的', '直', '相', '看', '真', '眼',
'着', '知', '神', '种', '秘', '称', '穿', '竟', '笑', '第', '粉', '红', '经', '结',
'给', '网', '美', '老', '而', '能', '脸', '自', '色', '艺', '花', '英', '行', '衣',
'被', '装', '西', '要', '见', '视', '认', '让', '说', '谁', '走', '赵', '起', '超',
'路', '身', '车', '过', '还', '这', '造', '道', '遭', '部', '都', '里', '重', '金',
'长', '陈', '面', '颖', '颜', '食', '马', '高', '鱼', '黄', '黑', '龙', '一',
]
def get_result_article():
"""获取加密文章内容"""
url = 'http://www.qiwen007.com/mb-db/pc-sg/zbwz/363609.html'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36',
}
resp = requests.get(url=url, headers=headers)
html = etree.HTML(resp.text)
p_list = html.xpath('//div[@class="article"]/p')
for p in p_list:
temp_article = p.xpath('./text()')
if len(temp_article) > 0:
print('temp_article', temp_article)
result = to_unicode(temp_article[0])
print('result', result)
break
def to_unicode(temp_article):
"""将汉字全部转为Unicode编码"""
bytes_article = temp_article.encode(encoding='unicode-escape')
str_article_li = str(bytes_article)[2:-1].split('\\')
uni_article_li = ['uni' + uni[1:].upper() for uni in str_article_li if uni != '']
# print(uni_article_li)
return parse_uni(uni_article_li)
def parse_uni(uni_article_li):
# 获取坐标差汉字映射，和 Unicode 坐标差的映射
get_map = get_coordinate_hans_and__unicode_coordinate_map
coordinate_hans_map, _unicode_coordinate_map = get_map()
result_article_content = ''
for uni in uni_article_li:
if uni in list(_unicode_coordinate_map.keys()):
coordinate = _unicode_coordinate_map.get(uni)
hans = coordinate_hans_map.get(coordinate)
# print('1', hans)
result_article_content += hans
else:
hans = chr(int(uni[3:], 16))
# print('2', hans)
result_article_content += hans
return result_article_content
# 将ttf/woff文件转换为xml文件（ttf/woff文件pycharm打开是乱码，xml可以打开）
def ttf_to_xml():
font = TTFont('hansansjm.ttf')
# 此时就将ttf/woff文件转换为了xml文件
font.saveXML('hansansjm.xml')
def get_coordinate_hans_and__unicode_coordinate_map():
"""
获取所有汉字和坐标差的映射，和 Unicode和坐标差的映射，
接下来便可以通过映射找到Unicode所对应的坐标差，
拿到坐标差之后，就可以再通过coordinate_hans_map，找到具体的汉字
"""
# 存储该hansansjm.xml文件中所有的字符坐标差
coordinate_diff_list = []
# Unicode和坐标差的映射
_unicode_coordinate_map = {}
print('>>> 开始计算xml文件中所有字符的坐标差')
content = parse('hansansjm.xml')
# 此处有个坑，应当先获取GlyphOrder中的GlyphID对应的name即Unicode，这里的Unicode是和ttf文件中一一对应的
# 而glyf中的TTGlyph对应的name（Unicode）不是和ttf文件中一一对应的
# 应该拿到GlyphOrder 下面所有的Unicode编码后，再去 glyf中根据Unicode找对应的坐标
GlyphID_list = content.getElementsByTagName('GlyphID')
TTGlyph_list = content.getElementsByTagName('TTGlyph')
# 由于xml文件中glyf下面的第一个TTGlyph 所对应的Unicode为.notdef ，要剔除掉，因此TTGlyph_list不能包含第一个元素
# 注意：如果最后一个元素也不是Unicode编码的，应当也要剔除掉
# 获取GlyphID下面所有的Unicode编码
GlyphID_uni_list = []
for GlyphID in GlyphID_list[1:]:
# 获取Unicode
_unicode = GlyphID.getAttribute('name')
GlyphID_uni_list.append(_unicode)
for uni in GlyphID_uni_list:
for TTGlyph in TTGlyph_list[1:]:
if uni == TTGlyph.getAttribute('name'):
# 获取第一个contour
# print(TTGlyph.getElementsByTagName('contour')[0])
first_contour = TTGlyph.getElementsByTagName('contour')[0]
# 获取第一个contour中的前两个pt元素，进一步获取这两个元素的x，y属性，便于计算坐标差
first_pt = first_contour.getElementsByTagName('pt')[0]
first_pt_x = int(first_pt.getAttribute('x'))
first_pt_y = int(first_pt.getAttribute('y'))
# print(first_pt_x, first_pt_y)
second_pt = first_contour.getElementsByTagName('pt')[1]
second_pt_x = int(second_pt.getAttribute('x'))
second_pt_y = int(second_pt.getAttribute('y'))
# print(second_pt_x, second_pt_y)
# 计算坐标差
coordinate_diff = (second_pt_x - first_pt_x, second_pt_y - first_pt_y)
# print(coordinate_diff)
coordinate_diff_list.append(coordinate_diff)
# break
_unicode_coordinate_map[uni] = coordinate_diff
# print(coordinate_diff_list)
# 将坐标差和汉字组成字典，完成映射
coordinate_hans_map = dict(zip(coordinate_diff_list, hans_list))
print(coordinate_hans_map)
print(_unicode_coordinate_map)
return coordinate_hans_map, _unicode_coordinate_map
# ttf_to_xml()
get_result_article()
最后说明：在我测试的时候，发现最终结果还是有一些问题，通过解密，数据还是和页面上显示的不太一样，个别字符还是不对，搞不懂问题出在哪里，欢迎大佬们指正
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/4363067/blog/4438152