字体反爬虫开篇概述
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在 CSS3 之前，Web 开发者必须使用用户计算机上已有的字体。但是在 CSS3 时代，开发者可以使用@font-face 为网页指定字体，对用户计算机字体的依赖。开发者可将心仪的字体文件放在 Web
服务器上，并在 CSS 样式中使用它。用户使用浏览器访问 Web 应用时，对应的字体会被浏览器下载到用户的计算机上。
在学习浏览器和页面渲染的相关知识时，我们了解到 CSS 的作用是修饰 HTML ，所以在页面渲染的时候不会改变 HTML 文档内容。由于字体的加载和映射工作是由 CSS 完成的，所以即使我们借助 Splash、Selenium 和 Puppeteer 工具也无法获得对应的文字内容。字体反爬虫正是利用了这个特点，将自定义字体应用到网页中重要的数据上，使得爬虫程序无法获得正确的数据。
6.4.1 字体反爬虫示例
示例 7：字体反爬虫示例。
网址：http://www.porters.vip/confusion/movie.html。
任务：爬取影片信息展示页中的影片评分、评价人数和票房数据，页面内容如图 6-32 所示。
图 6-32 示例 7 页面
在编写代码之前，我们需要确定目标数据的元素定位。定位时，我们在 HTML 中发现了一些奇怪的符号，HTML 代码如下：
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<div class="movie-index">
<p class="movie-index-title">用户评分</p>
<div class="movie-index-content score normal-score">
<span class="index-left info-num ">
<span class="stonefont"> ☒.☒ </span>
</span>
<div class="index-right">
<div class="star-wrapper">
<div class="star-on" style="width:90%;"></div>
</div>
<span class="score-num"><span class="stonefont"> ☒☒. ☒☒ 万</span>人评分</span>
</div>
</div>
</div>
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页面中重要的数据都是一些奇怪的字符，本应该显示“9.7”的地方在 HTML 中显示的是“☒.☒”，而本应该显示“56.83”的地方在 HTML 中显示的是“☒☒.☒☒”。与 6.3 节中的映射反爬虫不同，案例中的文字都被“☒”符号代替了，根本无法分辨。这就很奇怪了，“☒”能代表这么多种数字吗？
要注意的是，Chrome 开发者工具的元素面板中显示的内容不一定是相应正文的原文，要想知道“☒”符号是什么，还需要到网页源代码中确认。对应的网页源代码如下：
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<div class="movie-index">
<p class="movie-index-title">用户评分</p>
<div class="movie-index-content score normal-score">
<span class="index-left info-num ">
<span class="stonefont">.</span>
</span>
<div class="index-right">
<div class="star-wrapper">
<div class="star-on" style="width:90%;"></div>
</div>
<span class="score-num"><span class="stonefont">.万</span>人评分</span>
</div>
</div>
</div>
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从网页源代码中看到的并不是符号，而是由&#x 开头的一些字符，这与示例 6 中的 SVG 映射反爬虫非常相似。我们将页面显示的数字与网页源代码中的字符进行比较，映射关系如图 6-33 所示。
图 6-33 字符与数字的映射关系
字符与数字是一一对应的，我们只需要多找一些页面，将 0 ~ 9 数字对应的字符凑齐即可。但如果目标网站的字体是动态变化的呢？映射关系也是变化的呢？
根据 6.3 节的学习和分析，我们知道人为映射并不能解决这些问题，必须找到映射关系的规律，并使用 Python 代码实现映射算法才行。继续往下分析，难道字符映射是先异步加载数据再使用 JavaScript 渲染的？
图 6-34 请求记录
网络请求记录如图 6-34 所示，请求记录中并没有发现异步请求，这个猜测并没有得到证实。CSS 样式方面有没有线索呢？页面中包裹符号的标签的 class 属性值都是 stonefont：
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<span class="stonefont">.</span>
<span class="stonefont">. 万</span>
<span class="stonefont">.</span>
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但对应的 CSS 样式中仅设置了字体：
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.stonefont {
font-family: stonefont;
}
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既然是自定义字体，就意味着会加载字体文件，我们可以在网络请求中找到加载的字体文件 movie.woff，并将其下载到本地，接着使用百度字体编辑器看一看里面的内容。
百度字体编辑器 FontEditor （详见 http://fontstore.baidu.com/static/editor/index.html）是一款在线字体编辑软件，能够打开本地或者远程的 ttf、woff、eot、otf 格式的字体文件，具备这些格式字体文件的导入和导出功能，并且提供字形编辑、轮廓编辑和字体实时预览功能，界面如图 6-35 所示。
图 6-35 百度字体编辑器界面
打开页面后，将 movie.woff 文件拖曳到百度字体编辑器的灰色区域即可，字体文件内容如图 6-36 所示。
图 6-36 字体文件 movie.woff 预览
该字体文件中共有 12 个字体块，其中包括 2 个空白字体块和 0 ~ 9 的数字字体块。我们可以大胆地猜测，评分数据和票房数据中使用的数字正是从此而来。
由此看来，我们还需要了解一些字体文件格式相关的知识，在了解文件格式和规律后，才能够找到更合理的解决办法。
6.4.2 字体文件 WOFF
WOFF（Web Open Font Format，Web 开放字体格式）是一种网页所采用的字体格式标准。本质上基于 SFNT 字体（如 TrueType），所以它具备 TrueType 的字体结构，我们只需要了解 TrueType 字体的相关知识即可。
TrueType 字体是苹果公司与微软公司联合开发的一种计算机轮廓字体，TrueType 字体中的每个字形由网格上的一系列点描述，点是字体中的最小单位，字形与点的关系如图 6-37 所示。
图 6-37 字形与点的关系
字体文件中不仅包含字形数据和点信息，还包括字符到字形映射、字体标题、命名和水平指标等，这些信息存在对应的表中，所以我们也可以认为 TrueType 字体文件由一系列的表组成，其中常用的表
及其作用如图 6-38 所示。
图 6-38 构成字体文件的常用表及其作用
如何查看这些表的结构和所包含的信息呢？我们可以借助第三方 Python 库 fonttools 将 WOFF 等字体文件转换成 XML 文件，这样就能查看字体文件的结构和表信息了。首先我们要安装 fonttools 库，
安装命令为：
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$ pip install fonttools
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安装完毕后就可以利用该库转换文件类型，对应的 Python 代码为：
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from fontTools.ttLib import TTFont
font = TTFont('movie.woff') # 打开当前目录的 movie.woff 文件
font.saveXML('movie.xml') # 另存为 movie.xml
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代码运行后就会在当前目录生成名为 movie 的 XML 文件。文件中字符到字形映射表 cmap 的内容如下：
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<cmap_format_4 platformID="0" platEncID="3" language="0">
<map code="0x78" name="x"/>
<map code="0xe339" name="uniE339"/>
<map code="0xe624" name="uniE624"/>
<map code="0xe7df" name="uniE7DF"/>
<map code="0xe9c7" name="uniE9C7"/>
<map code="0xea16" name="uniEA16"/>
<map code="0xee76" name="uniEE76"/>
<map code="0xefd4" name="uniEFD4"/>
<map code="0xf19a" name="uniF19A"/>
<map code="0xf57b" name="uniF57B"/>
<map code="0xf593" name="uniF593"/>
</cmap_format_4>
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map 标签中的 code 代表字符，name 代表字形名称，关系如图 6-39 所示。
图 6-39 字符到字形映射关系示例
XML 中的字符 0xe339 与网页源代码中的字符 对应，这样我们就确定了 HTML 中的字符码与 movie.woff 字体文件中对应的字形关系。字形数据存储在 glyf 表中，每个字形的数据都是独立的，例如字形 uniE339 的字形数据如下：
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<TTGlyph name="uniE339" xMin="0" yMin="-12" xMax="510" yMax="719">
<contour>
<pt x="410" y="534" on="1"/>
<pt x="398" y="586" on="0"/>
<pt x="377" y="609" on="1"/>
<pt x="341" y="646" on="0"/>
<pt x="289" y="646" on="1"/>
...
</contour>
<contour>
<pt x="139" y="232" on="1"/>
<pt x="139" y="188" on="0"/>
<pt x="178" y="103" on="0"/>
...
</contour>
<instructions/>
</TTGlyph>
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TTGlyph 标签中记录着字形的名称、x 轴坐标和 y 轴坐标（坐标也可以理解为字形的宽高）。contour 标签记录的是字形的轮廓信息，也就是多个点的坐标位置，正是这些点构成了如图 6-40 所示的字形。
图 6-40 字形 uniE339 的轮廓
我们可以在百度字体编辑器中调整点的位置，然后保存字体文件并将新字体文件转换为 XML 格式，相同名称的字形数据如下：
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<TTGlyph name="uniE339" xMin="115" yMin="6" xMax="430" yMax="495">
<contour>
<pt x="400" y="352" on="1"/>
<pt x="356" y="406" on="0"/>
<pt x="342" y="421" on="1"/>
<pt x="318" y="446" on="0"/>
<pt x="283" y="446" on="1"/>
...
</contour>
<instructions/>
</TTGlyph>
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接着将调整前的字形数据和调整后的字形数据进行对比。
如图 6-41 所示，点的位置调整后，字形数据也会发生相应的变化，如 xMin、xMax、yMin、yMax 还有 pt 标签中的 x 坐标 y 坐标都与之前的不同了。
图 6-41 字形数据对比
XML 文件中记录的是字形坐标信息，实际上，我们没有办法直接通过字形数据获得文字，只能从其他方面想办法。虽然目标网站使用多套字体，但相同文字的字形也是相同的。比如现在有 movie.woff 和 food.woff 这两套字体，它们包含的字形如下：
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# movie.woff
# 包含 10 个字形数据：[0123456789]
<cmap_format_4 platformID="0" platEncID="3" language="0">
<map code="0x78" name="x"/>
<map code="0xe339" name="uniE339"/> # 数字 6
<map code="0xe624" name="uniE624"/> # 数字 9
<map code="0xe7df" name="uniE7DF"/> # 数字 2
<map code="0xe9c7" name="uniE9C7"/> # 数字 7
<map code="0xea16" name="uniEA16"/> # 数字 5
<map code="0xee76" name="uniEE76"/> # 数字 0
<map code="0xefd4" name="uniEFD4"/> # 数字 8
<map code="0xf19a" name="uniF19A"/> # 数字 3
<map code="0xf57b" name="uniF57B"/> # 数字 1
<map code="0xf593" name="uniF593"/> # 数字 4
</cmap_format_4>
# food.woff
# 包含 3 个字形数据：[012]
<cmap_format_4 platformID="0" platEncID="3" language="0">
<map code="0x78" name="x"/>
<map code="0xe556" name="uniE556"/> # 数字 0
<map code="0xe667" name="uniE667"/> # 数字 1
<map code="0xe778" name="uniE778"/> # 数字 2
</cmap_format_4>
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要实现自动识别文字，需要先准备参照字形，也就是人为地准备数字 0 ~ 9 的字形映射关系和字形数据，如：
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# 0 和 7 与字形名称的映射伪代码，data 键对应的值是字形数据
font_mapping = [
{'name': 'uniE9C7', 'words': '7', 'data': 'uniE9C7_contour_pt'},
{'name': 'uniEE76', 'words': '0', 'data': 'uniEE76_countr_pt'},
]
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当我们遇到目标网站上其他字体文件时，就可以使用参照字形中的字形数据与目标字形进行匹配，如果字形数据非常接近，就认为这两个字形描述的是相同的文字。字形数据包含记录字形名称和字形起止坐标的 TTGlyph 标签以及记录点坐标的 pt 标签，起止坐标代表的是字形在画布上的位置，点坐标代表字形中每个点在画布上的位置。在起止坐标中，x 轴差值代表字形宽度，y 轴差值代表字形高度。
如图 6-42 所示，两个字形的起止坐标和宽高都有很大的差别，但是却能够描述相同的文字，所以字形在画布中的位置并不会影响描述的文字，字形宽度和字形高度也不会影响描述的文字。
图 6-42 描述相同文字的两个字形
点坐标的数量和坐标值可以作为比较条件吗？
如图 6-43 所示，两个不同文字的字形数据是不一样的。虽然这两种字形的 name 都是 uniE9C7，但是字形数据中大部分 pt 标签 x 和 y 的差距都很大，所以我们可以判定这两个字形描述的并不是
同一个文字。你可能会想到点的数量也可以作为排除条件，也就是说如果点的数量不相同，那么这个
两个字形描述的就不是同一个文字。真的是这样吗？
图 6-43 描述不同文字的字形数据对比
在图 6-44 中，左侧描述文字 7 的字形有 17 个点，而右侧描述文字 7 的字形却有 20 个点。对应的字形信息如图 6-45 所示。
图 6-44 描述相同文字的字形
图 6-45 描述相同文字的字形信息
虽然点的数量不一样，但是它们的字形并没有太大的变化，也不会造成用户误读，所以点的数量并不能作为排除不同字形的条件。因此，只有起止坐标和点坐标数据完全相同的字形，描述的才是相同字符。
6.4.3 字体反爬虫绕过实战
要确定两组字形数据描述的是否为相同字符，我们必须取出 HTML 中对应的字形数据，然后将待确认的字形与我们准备好的基准字形数据进行对比。现在我们来整理一下这一系列工作的步骤。
(1) 准备基准字形描述信息。
(2) 访问目标网页。
(3) 从目标网页中读取字体编码字符。
(4) 下载 WOFF 文件并用 Python 代码打开。
(5) 根据字体编码字符找到 WOFF 文件中的字形轮廓信息。
(6) 将该字形轮廓信息与基准字形轮廓信息进行对比。
(7) 得出对比结果。
我们先完成前 4 个步骤的代码。下载 WOFF 文件并将其中字形描述的文字与人类认知的文字进行映射。由于字形数据比较庞大，所以我们可以将字形数据进行散列计算，这样得到的结果既简短又唯一，不会影响对比结果。这里以数字 0 ~ 9 为例：
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base_font = {
"font": [{"name": "uniEE76", "value": "0", "hex": "fc170db1563e66547e9100cf7784951f"},
{"name": "uniF57B", "value": "1", "hex": "251357942c5160a003eec31c68a06f64"},
{"name": "uniE7DF", "value": "2", "hex": "8a3ab2e9ca7db2b13ce198521010bde4"},
{"name": "uniF19A", "value": "3", "hex": "712e4b5abd0ba2b09aff19be89e75146"},
{"name": "uniF593", "value": "4", "hex": "e5764c45cf9de7f0a4ada6b0370b81a1"},
{"name": "uniEA16", "value": "5", "hex": "c631abb5e408146eb1a17db4113f878f"},
{"name": "uniE339", "value": "6", "hex": "0833d3b4f61f02258217421b4e4bde24"},
{"name": "uniE9C7", "value": "7", "hex": "4aa5ac9a6741107dca4c5dd05176ec4c"},
{"name": "uniEFD4", "value": "8", "hex": "c37e95c05e0dd147b47f3cb1e5ac60d7"},
{"name": "uniE624", "value": "9", "hex": "704362b6e0feb6cd0b1303f10c000f95"}]
}
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字典中的 name 代表该字形的名称，value 代表该字形描述的文字，hex 代表字形信息的 MD5 值。
考虑到网络请求记录中的字体文件路径有可能会变化，我们必须找到 CSS 中设定的字体文件路径，引入 CSS 的 HTML 代码为：
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<link href="./css/movie.css" rel="stylesheet">
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由引入代码得知该 CSS 文件的路径为 http://www.porters.vip/confusion/css/movie.css，文件中 @font-face 处就是设置字体的代码：
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@font-face {
font-family: stonefont;
src:url('../font/movie.woff') format('woff');
}
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字体文件路径为 http://www.porters.vip/confusion/font/movie.woff。找到文件后，我们就可以开始编写代码了，对应的 Python 代码如下：
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import re
from parsel import Selector
from urllib import parse
from fontTools.ttLib import TTFont
url = 'http://www.porters.vip/confusion/movie.html'
resp = requests.get(url)
sel = Selector(resp.text)
# 提取页面加载的所有 css 文件路径
css_path = sel.css('link[rel=stylesheet]::attr(href)').extract()
woffs = []
for c in css_path:
# 拼接正确的 css 文件路径
css_url = parse.urljoin(url, c)
# 向 css 文件发起请求
css_resp = requests.get(css_url)
# 匹配 css 文件中的 woff 文件路径
woff_path = re.findall("src:url('..(.*.woff)') format('woff');",
css_resp.text)
if woff_path:
# 如故路径存在则添加到 woffs 列表中
woffs += woff_path
woff_url = 'http://www.porters.vip/confusion' + woffs.pop()
woff = requests.get(woff_url)
filename = 'target.woff'
with open(filename, 'wb') as f:
# 将文件保存到本地
f.write(woff.content)
# 使用 TTFont 库打开刚才下载的 woff 文件
font = TTFont(filename)
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因为 TTFont 可以直接读取 woff 文件的结构，所以这里不需要将 woff 保存为 XML 文件。接着以评分数据 9.7 对应的编码 #xe624.#xe9c7 进行测试，在原来的代码中引入基准字体数据 base_font，然后新增以下代码：
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web_code = '.'
# 编码文字替换
woff_code = [i.upper().replace('&#X', 'uni') for i in web_code.split('.')]
import hashlib
result = []
for w in woff_code:
# 从字体文件中取出对应编码的字形信息
content = font['glyf'].glyphs.get(w).data
# 字形信息 MD5
glyph = hashlib.md5(content).hexdigest()
for b in base_font.get('font'):
# 与基准字形中的 MD5 值进行对比，如果相同则取出该字形描述的文字
if b.get('hex') == glyph:
result.append(b.get('value'))
break
# 打印映射结果
print(result)
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以上代码运行结果为：
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['9', '7']
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运行结果说明能够正确映射字体文件中字形描述的文字。
6.4.4 小结
字体反爬能给爬虫工程师带来很大的麻烦。虽然爬虫工程师找到了应对方法，但这种方法依赖的条件比较严苛，如果开发者频繁改动字体文件或准备多套字体文件并随机切换，那真是一件令爬虫工程师头疼的事。不过，这些工作对于开发者来说也不是轻松的事。
文章来源: 博客园
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