中国裁判文书网爬虫分析

这篇博客详细分析了如何构建中国裁判文书网的爬虫,从首页URL开始,探讨了网页结构、异步加载内容的方式,以及如何获取关键参数如`_`和`sign`。博主通过抓包工具和JS解密,揭示了动态加载数据的过程,并给出了相关函数的处理方法,包括下载文件的函数和获取关键词的步骤。

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前言

本篇主要分析文书网爬虫思路,仅供个人学习之用,切勿用于任何商业用途。


分析一

中国裁判文书网首页地址:http://wenshu.court.gov.cn/
这里写图片描述

  1. 随便点击一下搜索,进入:
    这里写图片描述

  2. 进入第一个结果:
    这里写图片描述

  3. 注意圆圈中的下载按钮,点击下载,一个.docx格式的文档就安安稳稳的躺在你的电脑硬盘上了。
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  4. 到这里初步分析结束,我们自然就想到了爬虫的内容:
    这里写图片描述


分析二

  1. 网页地址:http://wenshu.court.gov.cn/content/content?DocID=532bd8ed-4ba8-48b7-ad70-0063f64ede05,从中提取出DocID,借助fiddler分析:
    这里写图片描述
    这里写图片描述
  2. 用到post方法,post的3个参数DocID已经知道,剩下的htmlStrhtmlName暂时未知,不过很容易就能猜出来,也可以拷贝出来urldecode解码查看具体内容。
    这里写图片描述
  3. 但是我们仍然不知道htmlStrhtmlName的值怎么来的,接下来查看网页源代码,chromectrl + u或者右键-查看网页源代码
    这里写图片描述
    源网页是没有文档内容的,可以知道是异步加载,我们看到这样一段脚本,CreateContentJS,向一个地址请求信息
    http://wenshu.court.gov.cn/CreateContentJS/CreateContentJS.aspx?DocID=532bd8ed-4ba8-48b7-ad70-0063f64ede05 ,抓包看看。
    这里写图片描述
    可以看到,请求的结果就包含了htmlStrhtmlName的值。然后,你需要对这串字符串进行处理,处理过程略过不提。
  4. 接下来要得到批量的DocID,回到搜索结果中,同样查看网页源代码我们得知DocID也是异步加载,查看抓包结果:
    这里写图片描述
    经过处理后,可以得到json数据:
    这里写图片描述
    这里写图片描述
    这里写图片描述
    也是post方法,
中国裁判文书(http://wenshu.court.gov.cn)是全国各级法院公开发布裁判文书的平台,其数据对于法律研究、司法数据分析、法律科技应用开发等领域具有重要价值。由于站内容以动态加载为主,数据爬取需要结合多种技术手段实现。 ### 站爬取技术分析站在数据展示上采用了前端动态渲染技术,因此传统的静态页面爬取方式难以获取完整数据。为应对这一问题,可以使用如 **Selenium** 等浏览器自动化工具模拟用户行为,加载完整的页内容,从而提取所需的裁判文书信息[^4]。 此外,站的部分数据接口采用了加密参数机制,例如通过 `vjkl5` cookie 值经过特定算法生成 `vl5x` 参数用于请求验证。因此,在使用 `Requests` 等库进行接口数据抓取时,需要对这些参数进行解析和模拟生成,才能成功获取数据[^5]。 ### 技术栈建议 实现中国裁判文书的数据爬取可以采用以下技术组合: - **Python 3**:作为主要编程语言,具有丰富的络请求与数据处理库。 - **Requests**:用于发送 HTTP 请求,获取页或接口数据。 - **Selenium**:适用于动态页内容的加载和抓取。 - **BeautifulSoup / lxml**:用于解析 HTML 内容,提取结构化数据。 - **Scrapy**:适用于构建可扩展的爬虫系统,适合长期、大规模的数据采集任务。 - **Pandas**:用于数据清洗、整理和初步分析。 - **SQLite / MySQL**:用于存储爬取的数据,便于后续查询与管理。 - **Matplotlib / Seaborn**:用于生成可视化报告,展示分析结果。 - **APScheduler**:可用于构建定时任务,实现数据的定期更新[^2]。 ### 爬取注意事项 尽管该站对爬虫的拦截机制相对宽松,但频繁访问仍可能导致 IP 被封锁。为避免这一问题,可以采用以下策略: - 使用 **IP 池** 技术,轮换不同的出口 IP 地址。 - 多台设备协同爬取,分散访问压力。 - 设置合理的请求间隔,避免短时间内大量请求。 - 对响应内容进行异常处理,增强爬虫的健壮性[^4]。 ### 示例代码:使用 Requests 获取数据 以下是一个简化的示例代码,展示如何使用 `Requests` 获取页面内容,并提取部分信息: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'http://wenshu.court.gov.cn' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0' } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 提取文书列表 documents = soup.select('.文书列表选择器') # 需替换为实际选择器 for doc in documents: title = doc.select_one('.标题选择器').text print(title) ``` ### 示例代码:使用 Selenium 模拟浏览器访问 ```python from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By import time driver = webdriver.Chrome() driver.get('http://wenshu.court.gov.cn') # 等待页面加载 time.sleep(5) # 提取数据 elements = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '.文书列表选择器') for element in elements: print(element.text) driver.quit() ```
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