最近打算更新反爬系列相干的内容，第一篇就从最简略的「 图片假装 」开始吧
图片假装是在网页元素中，将文字、图片混合在一起进行展现，以此限度爬虫程序间接获取网页内容
指标对象：
aHR0cHM6Ly93d3cuZ3hyYy5jb20vam9iRGV0YWlsL2Q2NmExNjQxNzc2MjRlNzA4MzU5NWIzMjI1ZWJjMTBi
1 – 剖析
关上页面，剖析页面发现网页源码中的电话号码默认是暗藏爱护的
并且要查看电话号码，必须先通过账号进行登录操作
实现登录后，点击页面上的查看按钮会调用一个接口，随后电话号码就齐全展现进去了
https://**/getentcontacts/b2147f6a-6ec7-403e-a836-62978992841b
PS：该 URL 地址中 b2147f6a-6ec7-403e-a836-62978992841b 在网页源码中能够获取，与企业一一对应
通过下图，咱们发现下面接口响应值中的「 tel 」字段能够拼接成一张图片，该图片中的内容与电话号码统一
因而，咱们只须要下载这张图片，利用 OCR 进行辨认即能够
2 – 实现
因为该网站上的文字图片背景很洁净，因而不须要额定的训练来晋升文字识别率
首先，咱们调用接口获取电话号码一一对应的 tel 字段
import requests
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.4951.64 Safari/537.36',
'Cookie': '***'
}
# 获取手机号码对应的tel字段id（一一对应）
def get_tel_id():
# b2147f6a-6ec7-403e-a836-62978992841b对应企业，也是一一对应关系（网页源码）
url = "https://**/getentcontacts/b2147f6a-6ec7-403e-a836-62978992841b"
payload = {}
resp = requests.request("GET", url, headers=headers, data=payload).json()
tel_id = resp.get("tel")
return tel_id
而后，利用下面的 tel 字段组成图片 URL 地址
最初，就能够对图片进行文字辨认了
这里介绍 2 种形式：
- 百度 OCR
- pytesseract
2-1 百度 OCR
首先，装置依赖包
# 装置依赖包 pip3 install baidu-aip
而后，创立一个用于文字辨认的利用，获取利用的 APP_ID、API_KEY、SECRET_KEY 数据\
最初，参考官网文档调用上面的办法辨认图片，获取手机号码数据
官网文档：
https://cloud.baidu.com/doc/O…
from aip import AipOcr
def get_phone(tel_id):
"""
百度OCR辨认图片，获取文字内容
:param tel_id:
:return:
"""
url = f'https://www.**.com/home/Phone/{tel_id}'
APP_ID = '262**'
API_KEY = '1btP8uUSzfDbji**'
SECRET_KEY = 'NGm6NgAM5ajHcksKs0**'
client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
result = client.basicGeneralUrl(url)
# {'words_result': [{'words': '0771-672**'}], 'words_result_num': 1, 'log_id': 1527210***}
print('辨认到的手机号码为：', result)
2-2 pytesseract
同样，咱们须要先装置文字辨认、图片解决的依赖包
# 装置依赖包 pip3 install pillow pip3 install pytesseract
而后，依据图片 URL 地址获取图片字节流，最初利用 pytesseract 辨认图片中文字即可
import io
import pytesseract
import requests
from PIL import Image
if __name__ == '__main__':
# 获取手机号码的URL地址
image_url = f'https://www.**.com/home/Phone/{get_tel_id()}'
resp = requests.get(image_url, headers=headers)
# images.content: 获取图片的二进制字节流
# io.BytesIO(): 操作解决二进制数据
# Image.open(): 关上图片字节流，失去一个图片对象
images_c = Image.open(io.BytesIO(resp.content))
# 利用pytesseract辨认出图片中的字符串，即为手机号码
phone = pytesseract.image_to_string(images_c)
print(f'联系方式: {phone}')
以上就是利用图片假装惯例的解决形式，咱们只须要找出图片的生成规定，而后利用 OCR 进行辨认成文本，最初组装在一起即可
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转载请注明原文链接：反爬篇-手把手教你处理-JS-逆向之图片伪装
