python爬蟲——大眾點評svg反爬（僅供學習使用）

學爬蟲有大半年，僅僅會一些基礎的爬蟲，對一些反爬有深度的反爬就over了，最近在學svg反爬與字體反爬，然后用大眾點評練一下，當然會有代碼跑起來效率不高的的地方以及錯誤，大家可以指點，

前言

大眾點評是一款非常受大眾喜愛的一個第三方的美食相關的點評網站，從網站內可以推薦吃喝玩樂優惠資訊，提供美食餐廳、酒店旅游、電影票、家居裝修、美容美發、運動健身等各類生活服務，通過海量真實消費評論的聚合，幫助大家選到服務滿意商家，因此，該網站的資料也就非常有價值，優惠，評價數量，好評度等資料也就非常受資料公司的歡迎，

1.分析

圖片1

我們可以看到我所畫紅色圈圈的地方，評論有些被遮擋了，不顯示，怎么辦，很氣人，要放棄嗎？不可能的，然后我就問了一下度娘，她說在藍色圈圈那個曲線處，這時我們選中代碼，也就是黑色線處，然后右擊藍色線處的，然后open in new tab,然后打開下面這個頁面，當然我們也要copy這個鏈接，在網頁代碼中搜索（ctrl+F），會發現找不到，我們把 ‘http：’去掉
搜索會找到的，到時我們可以xpath到，
圖片2

然后我用谷歌插件美化一下，變成下面模樣，感覺看著很舒服
圖片3

background: -num1 px -num2px.我們可以發現num1都是14倍數（一個漢字的寬度，在圖片1中藍色圈中可以看到 width : 14px，有可能與x相關；’num2很有可能是y，但是不一定是y值，是y周圍的數，我們可以找到特定規律找到y值，

同時我們可以看第一張圖片里面網頁代碼，與評論有關的標簽都是svgmtsi所以在我們美化的css代碼頁面（也就是第三張），先ctrl+F一下進行搜索，果然找到了它，并且還有鏈接，哎呦，不錯呀，心中小喜，我們把鏈接復制一下，在前面加http:，然后變成這個模樣==》http://s3plus.meituan.net/v1/mss_0a06a471f9514fc79c981b5466f56b91/svgtextcss/8379576b648e1338a56600ef56fbb993.svg，我們打開它，是下面這個樣子，
圖片4

我們來開一下網頁代碼
圖片5

圖片6

圖片5,6中網頁代碼中標簽defs的子標簽path與標簽text的子標簽textPath數量都一樣都是1-81，我們可以猜測這兩者有關系，并且textPath中的textLength等于的數字是14，那該數字除以14有可能是代表漢字的橫坐標x，我們繼續分析，在標簽text中d=“M0 num H600”(num代表里面的數字），我們用num減去23恰好等于num2，所以我找了多個漢字進行試驗，確實是，
我們來順一下思路：
num/14代表x,num2+23也就是y為svg原始碼path標簽中id數或者textPath標簽href中去#號的數，我們先定位y,然后在定位x，就能找到我們svg映射關系，可以用字典表示，
下面上代碼，我們試試，

2.引入庫

requests庫相對于urllib3庫是非常強大的，驗證了那句青出于藍而勝于藍；lxml庫在這里主要用于xpath；re當然是強大的正則了，我以前爬蟲是主要是xpath，正則是真的不行，然后為了svg，我狠狠的補了一把re，

import requests
from lxml import etree
import re

3.開始爬取：

我們先得到css的url,

#得到css url
url = 'http://www.dianping.com/shop/G7sHtVJBI8fWn45Q/review_all'
headers = {
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7',
    'Cache-Control': 'max-age=0',
    'Connection': 'keep-alive',
    'Cookie': 填入自己的cookies,
    'Host': 'www.dianping.com',
    'Referer': 'http://www.dianping.com/shop/G7sHtVJBI8fWn45Q',
    'Upgrade-Insecure-Requests': '1',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.183 Safari/537.36',
}
response=requests.get(url=url,headers=headers)
response.encoding='utf-8' #編碼用utf-8
#這里我把html下載下來，為了后面好分析，如果一直請求會被封
with open('Ajian.html','w',encoding='utf-8') as f:
    f.write(response.text)
content=response.content
html=etree.HTML(content)
css_url='http:'+html.xpath('/html/head/link[4]/@href')[0]
print(css_url)

下面我們通過css_url獲取cvg的url：

#這里請求頭可以用pyhon的，當然看個人習慣
headers1={
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.183 Safari/537.36'
}
css_response=requests.get(url=css_url,headers=headers1)
response.encoding='utf-8'
# print(css_response.text)
#這里我對 css網頁也進行了保存
with open(r'Ajian.css','w',encoding='utf-8') as f:
    f.write(css_response.text)
#這里xpath無法用，我們可以用正則
svg_group=re.search(r'svgmtsi\[class\^="(\w+)"].*?background-image: url\((.*?)\);', css_response.text)
#key_letter是為了獲取屬性class的值,在后面我們會用到它，用完你會發現評論中屬性class的值都是iz開頭，這里會根據點評svg的變化自動變化，
key_letter=svg_group.group[1]
svg_url='http:'+svg_group[2]
print(key_letter)
print(svg_url)

獲取svg：

svg_response=requests.get(url=svg_url,headers=headers1)
with open('Ajian.svg','w',encoding='utf-8') as f:
    f.write(svg_response.text)
# print(svg_response.text)

接下來我們開始進行獲取評論，把映射關系用字典表示出來：
（說實話這里搞得有點麻煩不過，可以再優化的）
首先把y與svg每行的漢字用字典建立關系,也就是字典dic，
然后再通過x吧評論中屬性class的值與對應的漢字建立字典關系，

with open('Ajian.svg','r',encoding='utf-8') as f:
    svg_html=f.read()
list1=re.findall(r'id="(\d+)" d="M0 (\d+) ',svg_html)
# print(list1)
href_list=['#'+i[0] for i in list1]
y_list=[]
for i in list1:
    y_list.append(str(int(i[1])-23))
# print(y_list)
# print(href_list)
# print(len(y_list),len(href_list))
dic1={}
key_letter='iz'
with open('Ajian.css','r',encoding='utf-8') as f:
    css_html=f.read()
for i in dic.keys():
    tuple_list=re.findall('\.('+key_letter+'\w+)\{background:-(\d+)\.0px -'+i+'\.0px;\}',css_html)
    # print(tuple_list)
    for m in tuple_list:
        x=int(int(m[1])/14)
        dic1[m[0]]=dic[i][x]
# print(dic1)

接下來我們要回到圖一原始碼中先用正則把評論的代碼取到，然后進行替換：

with open('Ajian.html','r',encoding='utf-8') as f:
    html=f.read()
comment_list=re.findall('<div class="review-words Hide">\s+(.*?)\s+<div class="less-words">',html)
# print(comment_list)
for i in comment_list:
    key_list=re.findall('<svgmtsi class="(\w+)"></svgmtsi>',i)
    # print(i)
    # print(key_list,'\n\n')
    for n in key_list:
        # print(dic1[n])
        #這里是通過回圈把刑如<svgmtsi class="izu41"></svgmtsi>的替換相應的漢字
        i=i.replace('<svgmtsi class="{}"></svgmtsi>'.format(n),dic1[n])
        #這里這里img_list是為了把那些評論的表情包刪掉，
        img_list=re.findall(r'<img.*?;',i)
        for img in img_list:
            i=i.replace(img,'')
    print(i)

4結果展示：

可以看到還是有一些雜質，但是還是與評論對比，還是可以的

總結

這個感覺挺難的，但是不要怕，還是可以搞出來的，要相信自己哦，大眾點評變化很快，可能今天還能爬，明天就不能用了，所以我的這種只能解決里面的思路，
我這里有許多可以改進的地方，望大家指出，
本人搞爬蟲僅僅是為了興趣，

參考鏈接https://cloud.tencent.com/developer/article/1698225
https://zhuanlan.zhihu.com/p/111126062
https://blog.csdn.net/qq_41562377/article/details/105539643?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522160474038419724839212978%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=160474038419724839212978&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2_allfirst_rank_v2~rank_v28-9-105539643.pc_search_result_cache&utm_term=%E5%A4%A7%E4%BC%97%E7%82%B9%E8%AF%84%E7%88%AC%E8%99%AB&spm=1018.2118.3001.4449