之前看过一篇脑洞大开的文章，介绍了各个大厂的前端反爬虫技巧，但也正如此文所说，没有100%的反爬虫方法，本文介绍一种简单的方法，来绕过所有这些前端反爬虫手段。
下面的代码以百度指数为例，代码已经封装成一个百度指数爬虫node库：
note: 请勿滥用爬虫给他人添麻烦
百度指数的反爬虫策略
观察百度指数的界面，指数数据是一个趋势图，当鼠标悬浮在某一天的时候，会触发两个请求，将结果显示在悬浮框里面：
按照常规思路，我们先看下这个请求的内容：
请求 1：
可以发现，百度指数实际上在前端做了一定的反爬虫策略。当鼠标移动到图表上时，会触发两个请求，一个请求返回一段html，一个请求返回一张生成的图片。html中并不包含实际数值，而是通过设置width和margin-left，来显示图片上的对应字符。并且请求参数上带有res、res1这种我们不知如何模拟的参数，所以用常规的模拟请求或者html爬取的方式，都很难爬到百度指数的数据。
爬虫思路
怎么突破百度这种反爬虫方法呢，其实也很简单，就是完全不去管他是如何反爬虫的。我们只需模拟用户操作，将需要的数值截图下来，做图像识别就行。步骤大概是：
- 模拟登录
- 打开指数页面
- 鼠标移动到指定日期
- 等待请求结束，截取数值部分的图片
- 图像识别得到值
- 循环第3～5步，就得到每一个日期对应的值
这种方法理论上能爬任何网站的内容，接下来我们来一步步实现爬虫，下面会用到的库：
puppeteer
模拟浏览器操作node-tesseract
tesseract的封装，用来做图像识别jimp
图片裁剪
安装Puppeteer,模拟用户操作
Puppeteer是Google Chrome团队出品的Chrome自动化工具，用来控制Chrome执行命令。可以模拟用户操作，做自动化测试、爬虫等。用法非常简单，网上有不少入门教程，顺着本文看完也大概可以知道如何使用。
安装：
Puppeteer在安装时会自动下载Chromium，以确保可以正常运行。但是国内网络不一定能成功下载Chromium，如果下载失败，可以使用cnpm来安装，或者将下载地址改成淘宝的镜像，然后再安装：
你也可以在安装时跳过Chromium下载，通过代码指定本机Chrome路径来运行：
puppeteer.launch({ executablePath: '/path/to/Chrome' });
实现
为版面整洁，下面只列出了主要部分，代码涉及到selector的部分都用了...代替，完整代码参看文章顶部的github仓库。
打开百度指数页面，模拟登录
这里做的就是模拟用户操作，一步步点击和输入。没有处理登录验证码的情况，处理验证码又是另一个话题了，如果你在本机登录过百度，一般不需要验证码。
// 打开百度指数
await page.goto(BAIDU_INDEX_URL);
// 模拟登陆
await page.click('...');
await page.waitForSelecto('...');
// 输入百度账号密码然后登录
await page.type('...','username');
await page.type('...','password');
await page.click('...');
await page.waitForNavigation();
console.log(':white_check_mark: 登录成功');
模拟移动鼠标，获取需要的数据
需要将页面滚动到趋势图的区域，然后移动鼠标到某个日期上，等待请求结束，tooltip显示数值，再截图保存图片。
// 滚动到图表可视化区域
window.scrollBy(0,areaRect.top);
return { x: imageRect.x,y: 200 }；
});
// 移动鼠标，触发tooltip
await page.mouse.move(position.x,position.y);
await page.waitForSelector('...');
// 获取tooltip信息
const tooltipInfo = await page.evaluate(() => {
const $tooltip = document.querySelector('...');
const $title = $tooltip.querySelector('...');
const $value = $tooltip.querySelector('...');
const valueRect = $value.getBoundingClientRect();
const padding = 5;
return {
title: $title.textContent.split(' ')[0],x: valueRect.x - padding,y: valueRect.y,width: valueRect.width + padding * 2,height: valueRect.height
}
});
截图
计算数值的坐标，截图并用jimp对裁剪图片。
const img = await jimp.read(imgPath);
await img.crop(tooltipInfo.x,tooltipInfo.y,tooltipInfo.width,tooltipInfo.height);
// 将图片放大一些，识别准确率会有提升
await img.scale(5);
await img.write(imgPath);
图像识别
这里我们用Tesseract来做图像识别，Tesseracts是Google开源的一款OCR工具，用来识别图片中的文字，并且可以通过训练提高准确率。github上已经有一个简单的node封装： node-tesseract ，需要你先安装Tesseract并设置到环境变量。
实际上未经训练的Tesseracts识别起来会有少数几个错误，比如把9开头的数字识别成`3，这里需要通过训练去提升Tesseracts的准确率，如果识别过程出现的问题都是一样的，也可以简单通过正则去修复这些问题。
封装
实现了以上几点后，只需组合起来就可以封装成一个百度指数爬虫node库。当然还有许多优化的方法，比如批量爬取，指定天数爬取等，只要在这个基础上实现都不难了。
async run (word,options,puppeteerOptions = { headless: true }) {
const spider = new Spider({
imgDir,...options
},puppeteerOptions);
// 抓取数据
await spider.run(word);
// 读取抓取到的截图，做图像识别
const wordDir = path.resolve(imgDir,word);
const imgNames = fs.readdirSync(wordDir);
const result = [];
imgNames = imgNames.filter(item => path.extname(item) === '.png');
for (let i = 0; i < imgNames.length; i++) {
const imgPath = path.resolve(wordDir,imgNames[i]);
const val = await recognition.run(imgPath);
result.push(val);
}
return result;
}
}
反爬虫
最后，如何抵挡这种爬虫呢，个人认为通过判断鼠标移动轨迹可能是一种方法。当然前端没有100%的反爬虫手段，我们能做的只是给爬虫增加一点难度。
原文链接：https://www.f2er.com/nodejs/33635.html