《封号码罗》python爬虫之30行代码破解图片伪装反爬虫(一)

Python中常见的反爬机制及其破解方法总结 一、常见反爬机制及其破解方式 二、调用三方API接口数据(天行数据) 三、OCR(光学文字识别)库 四、第三方打码平台(超级鹰打码平台) 五、通过接码平台接收手机验证码(隐私短信平台) 仅提供参考思路,网站在不断更新 阅读详情

图片伪装是将文字以图片的形式和正常文字混合,虽然不影响用户阅读,但是可以让爬虫拿不到当前看见的文字,具体如下图:
在这里插入图片描述
可以看得出来,这里的这个电话号码,是一个图片的形式,下面的程序,将绕过这种反爬虫策略

import requests
from parsel import Selector
import io
from urllib.parse import urljoin

try:
    from PIL import Image
except ImportError:
    import Image
import pytesseract

url = "http://www.porters.vip/confusion/recruit.html"
response = requests.get(url=url)
sel = Selector(response.text)
company = sel.css("h1.interval::text").get()
image_name = sel.css(".pn::attr('src')").extract_first()
print(image_name)
# 拼接图片名称
image_url = urljoin(url, image_name)    # http://www.porters.vip/confusion/phonenumber.png
print(image_url)
# 请求图片,拿到图片字节流内容
image_body = requests.get(image_url).content
# 使用Image_open打开图片字节流,得到图片对象     BytesIO实现了在内存中读写bytes
image_stream = Image.open(io.BytesIO(image_body))
# 使用光学字符识别从图片中读取文字并打印输出结果
res = pytesseract.image_to_string(image_stream)
print(res)
# print(company)

转转反爬虫机制深度解析:从JS逆向到工程化爬虫系统构建 在Web数据采集领域,反爬虫机制是开发者必须面对的核心挑战。其基本原理是通过技术手段区分自动化脚本与真实用户访问,保护网站数据安全与服务器资源。从技术价值看,理解反爬机制不仅能提升数据采集效率,更是深入掌握现代Web应用架构、网络协议及安全策略的实践途径。常见的应用场景包括市场数据分析、价格监控和舆情监测等。本文聚焦转转平台这一典型案例,其反爬体系融合了动态令牌、请求签名、行为指纹检测及验证码等多层防御。其中,JavaScript逆向与自动化浏览器驱动是突破动态令牌的关键技术,而构建包含代理IP池、请求调度 阅读详情

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