Python爬虫抓取经过JS加密的API数据的实现步骤

随着互联网的快速发展,越来越多的网站和应用程序提供了API接口,方便开发者获取数据。然而,为了保护数据的安全性和防止漏洞,一些API接口采用了JS加密技术这种加密技术使得数据在传输过程中更加安全,但也给爬虫开发带来了一定的难度。。
在面对经过JS加密的API数据时,我们需要分析加密算法和参数,以便我们在爬虫中模拟加密过程,获取解密后的数据。为了实现这一目标,可以使用Python的相关库和工具,如requests、execjs等。
原因分析及解决方案:
- 原因分析:JS加密算法是一种常见的数据保护方式,它可以有效地阻止未经授权的访问者获取数据。通过在API接口中使用JS加密算法,可以方确保只有经过授权的用户才能提供数据然而,这也给我们的数据挖掘工作带来了一定的难题。
- 解决方案:虽然JS加密算法增加了数据抓取的难度,但我们仍然可以通过一些方法来解决这个问题。以下是一种常见的解决方案:
A。分析JS加密算法:首先,我们需要分析JS加密算法的实现细节。通过查看网页源码或使用开发者工具,我们可以找到本本加密算法的相关代码。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup# 发起请求获取网页源码
url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
html = response.text# 使用BeautifulSoup解析网页源码
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")# 查找JS加密算法的相关代码
js_code = ""
script_tags = soup.find_all("script")
for script_tag in script_tags:if "加密算法" in script_tag.text:js_code = script_tag.textbreak# 打印JS加密算法的代码
print(js_code)
B.使用第三方库JS模拟环境,当我们使用第三方库来模拟JS环境,并执行JS脚本来获取解密后的数据时,可以使用PyExecJS库来实现。以下是一个示例展示,如何使用PyExecJS库来执行JS脚本并获取解密后的数据数据
import execjs
import requests# 亿牛云爬虫代理参数设置
proxyHost = "u6205.5.tp.16yun.cn"
proxyPort = "5445"
proxyUser = "16QMSOML"
proxyPass = "280651"# 设置代理
proxies = {"http": f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}","https": f"https://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}"
}# 执行JS脚本获取解密后的数据
def get_decrypted_data():with open("encryption.js", "r") as f:js_code = f.read()ctx = execjs.compile(js_code)encrypted_data = ctx.call("decrypt_data")response = requests.get(f"https://api.example.com/data?encrypted_data={encrypted_data}", proxies=proxies)decrypted_data = response.json()return decrypted_data# 调用函数获取解密后的数据
decrypted_data = get_decrypted_data()
print(decrypted_data)
请注意,PyExecJS库可以根据您的系统环境自动选择合适的JS运行时。您需要确保已安装相应的JS运行时,如Node.js或PhantomJS。
通过分析 JS 加密算法和在 Python 中实现相同的算法,我们可以成功地抓取经过 JS 加密的 API 数据。以上是一个简单的示例,您可以根据实际情况进行相应的调整和优化。
相关文章:
Python爬虫抓取经过JS加密的API数据的实现步骤
随着互联网的快速发展,越来越多的网站和应用程序提供了API接口,方便开发者获取数据。然而,为了保护数据的安全性和防止漏洞,一些API接口采用了JS加密技术这种加密技术使得数据在传输过程中更加安全,但也给爬虫开发带来…...
Nacos基础(2)——nacos的服务器和命名空间 springBoot整合nacos 多个nacos配置的情况
目录 引出nacos服务器和命名空间Nacos服务器命名空间 springBoot整合nacosspringcloud Alibaba 版本与springcloud对应关系引包配置maincontroller 报错以及解决【报错】错误:缺少服务名称报错:9848端口未开放 启动测试引入多个nacos配置多个配置的情况没…...
Win7设备和打印机里空白,0个对象,但是可以打印的处理办法
呉師傅 你是不是遇到过Win7系统打开设备和打印机的时候显示是空白的,0个设备的情况?要怎么操作才能解决这一问题呢,下面就分享一下如何处理这个问题的小方法大家可以尝试一下。 问题如下: 解决方法: 1、点击桌面左下…...
Python基础学习第六天:Python 数据类型
内置数据类型 在编程中,数据类型是一个重要的概念。 变量可以存储不同类型的数据,并且不同类型可以执行不同的操作。 在这些类别中,Python 默认拥有以下内置数据类型: 获取数据类型 您可以使用 type() 函数获取任何对象的数据…...
C++信息学奥赛1184:明明的随机数
#include <bits/stdc.h> using namespace std; int main() {int n; // 数组长度cin >> n; // 输入数组长度int arr[n]; // 定义整数数组,用于存储输入的整数// 输入数组元素for (int i 0; i < n; i){cin >> arr[i];}int e 0; // 计数器&…...
NoSQL技术——Redis
简单介绍 Redis是当下最流行的NoSQL数据库。在Redis中,数据的存储格式是以键值对的方式进行存储的。在键值对的存储形式中,值除了是常见的字符串,也可以是类似于Json对象的形式,或者是List,Map等数组格式,…...
【探索SpringCloud】服务发现-Nacos服务端数据结构和模型
前言 上一文中,我们从官方的图示了解到Nacos的服务数据结构。但我关心的是,Nacos2.x不是重构了吗?怎么还是这种数据结构?我推测,必然是为了对Nacos1.x的兼容,实际存储应该不是这样的。于是,沿着…...
基于简单的信息变换实现自然语言模型
题目:基于简单的信息变换实现自然语言模型 摘要:在自然语言处理中,自然语言模型是至关重要的。本论文提出了一种基于简单的信息变换实现自然语言模型的方法。该方法将输入信息进行一系列的信息变换,如分割、属性、等效替换、增加删除等变换,与原始信息进行比较,得知信息是…...
低配版消息队列,redis——Stream
消息队列实现:群发效果 redis原有的消息队列数据不会持久化,所以它加了一个Stream数据结构。 添加数据:XADD s1(组名) *(*为自动生成) key val 取出数据: XREAD COUNT 1(取出个数) BLOCK 1(队列为空时等待时间0为一直等) STREA…...
【OpenCV入门】第五部分——图像运算
文章结构 掩模图像的加法运算图像的位运算按位与运算按位或运算按位取反运算按位异或运算图像位运算的运用 合并图像加权和覆盖 掩模 当计算机处理图像时,有些内容需要处理,有些内容不需要处理。能够覆盖原始图像,仅暴露原始图像“感兴趣区域…...
【Seata】00 - Seata Server 部署(Windows、Docker 基于 Jpom)
文章目录 前言参考目录版本说明Windows 部署 seata-server1:下载压缩包2:文件存储模式3:db 存储模式3.1:建表3.2:修改配置文件3.3:启动脚本4:源码部署 Docker 部署 seata-server (基…...
菜鸟教程第一天
1、Java变量类型 1.1 成员变量可以声明在使用前或者使用后。这句话怎么理解? 大家都知道,如果你在代码中使用这个变量,但是在此之前没有声明这个变量,是会报错的。如果是局部变量,在使用前,必须得声明并初…...
数据结构--5.2马踏棋盘算法(骑士周游问题)
题目渊源: 马踏棋盘问题(又称骑士周游问题或骑士漫游问题)是算法设计的经典问题之一。 题目要求: 国际象棋的棋盘为8*8的方格棋盘,现将“马”放在任意指定的方格中,按照“马”走棋的规则将“马”进行移动。…...
如何使用CSS实现一个响应式图片幻灯片(Responsive Image Slider)效果?
聚沙成塔每天进步一点点 ⭐ 专栏简介⭐ 响应式图片幻灯片⭐ HTML结构⭐ CSS样式⭐ JavaScript交互⭐ 写在最后 ⭐ 专栏简介 前端入门之旅:探索Web开发的奇妙世界 记得点击上方或者右侧链接订阅本专栏哦 几何带你启航前端之旅 欢迎来到前端入门之旅!这个…...
Linux学习之lvm删除
umount /mnt/logicvolumntest卸载挂载。 lvremove /dev/vgname/my_lv可以删除逻辑卷,其中vgname是指定逻辑卷所在的卷组名称,my_lv是逻辑卷的名称。 注意:使用lvremove命令会永久删除逻辑卷和其中的数据,因此请在使用之前进行适当…...
bazel介绍以及其发展历史
简介 Bazel Google开源的,是一款与 Make、Maven 和 Gradle 类似的开源构建和测试工具。 它使用人类可读的高级构建语言。Bazel 支持多种语言的项目,可为多个平台构建输出。Bazel支持任意大小的构建目标,并支持跨多个代码库和大量用户的大型代…...
固定资产管理分析怎么写?
对企业内的固定资产进行全面的统计和分析,包括设备、装修、维修等方面的信息,有助于企业进行资产管理和风险控制。 通过该软件,用户可以实现对资产的跟踪和管理,如实时监测设备的使用情况,提高设备利用率和维护效率…...
【项目源码】一套基于springboot+Uniapp框架开发的智慧医院3D人体导诊系统源码
智慧医院3D人体导诊系统源码 开发语言:java 开发工具:IDEA 前端框架:Uniapp 后端框架:springboot 数 据 库:mysql 移 动 端:微信小程序、H5 “智慧导诊”以人工智能手段为依托,为…...
可能的二分法 -- 二分图判定【DFS、BFS分别实现】
886. 可能的二分法 class PossibleBipartition:"""可能的二分法「其实考察的就是二分图的判定」用dfs和bfs 两种方法分别实现https://leetcode.cn/problems/possible-bipartition/"""def __init__(self):self.success Trueself.color []self.…...
六级翻译备考
classical 经典的 Chinese literature 中国文学 朝代dynasty 统治 rule 社会稳定 steady society 治理有序 orderly governance 伟大的greatest 时代 times或者periods 被人们描绘成人类历史上伴随着治理有序,社会稳定的最伟大的时代之一 more and more越来越多 …...
龙虎榜——20250610
上证指数放量收阴线,个股多数下跌,盘中受消息影响大幅波动。 深证指数放量收阴线形成顶分型,指数短线有调整的需求,大概需要一两天。 2025年6月10日龙虎榜行业方向分析 1. 金融科技 代表标的:御银股份、雄帝科技 驱动…...
Python爬虫(二):爬虫完整流程
爬虫完整流程详解(7大核心步骤实战技巧) 一、爬虫完整工作流程 以下是爬虫开发的完整流程,我将结合具体技术点和实战经验展开说明: 1. 目标分析与前期准备 网站技术分析: 使用浏览器开发者工具(F12&…...
第一篇:Agent2Agent (A2A) 协议——协作式人工智能的黎明
AI 领域的快速发展正在催生一个新时代,智能代理(agents)不再是孤立的个体,而是能够像一个数字团队一样协作。然而,当前 AI 生态系统的碎片化阻碍了这一愿景的实现,导致了“AI 巴别塔问题”——不同代理之间…...
【Zephyr 系列 10】实战项目:打造一个蓝牙传感器终端 + 网关系统(完整架构与全栈实现)
🧠关键词:Zephyr、BLE、终端、网关、广播、连接、传感器、数据采集、低功耗、系统集成 📌目标读者:希望基于 Zephyr 构建 BLE 系统架构、实现终端与网关协作、具备产品交付能力的开发者 📊篇幅字数:约 5200 字 ✨ 项目总览 在物联网实际项目中,**“终端 + 网关”**是…...
数据库分批入库
今天在工作中,遇到一个问题,就是分批查询的时候,由于批次过大导致出现了一些问题,一下是问题描述和解决方案: 示例: // 假设已有数据列表 dataList 和 PreparedStatement pstmt int batchSize 1000; // …...
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码: prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...
智能仓储的未来:自动化、AI与数据分析如何重塑物流中心
当仓库学会“思考”,物流的终极形态正在诞生 想象这样的场景: 凌晨3点,某物流中心灯火通明却空无一人。AGV机器人集群根据实时订单动态规划路径;AI视觉系统在0.1秒内扫描包裹信息;数字孪生平台正模拟次日峰值流量压力…...
Mobile ALOHA全身模仿学习
一、题目 Mobile ALOHA:通过低成本全身远程操作学习双手移动操作 传统模仿学习(Imitation Learning)缺点:聚焦与桌面操作,缺乏通用任务所需的移动性和灵活性 本论文优点:(1)在ALOHA…...
【JVM】Java虚拟机(二)——垃圾回收
目录 一、如何判断对象可以回收 (一)引用计数法 (二)可达性分析算法 二、垃圾回收算法 (一)标记清除 (二)标记整理 (三)复制 (四ÿ…...
uniapp 集成腾讯云 IM 富媒体消息(地理位置/文件)
UniApp 集成腾讯云 IM 富媒体消息全攻略(地理位置/文件) 一、功能实现原理 腾讯云 IM 通过 消息扩展机制 支持富媒体类型,核心实现方式: 标准消息类型:直接使用 SDK 内置类型(文件、图片等)自…...
