一、爬取过程中遇到的困难

01.css字体防爬机制

css字体渲染文件 ，@font-face { content } content里面是一些.eot、.woff后缀的文件
因为各个浏览器对字体的不兼容，所以需要考虑全面，将各个字体文件都包含（WOFF、EOT、SVG / SVGZ、OTF / TTF）
具体查看url：https://www.cnblogs.com/cangqinglang/p/10101230.html；

// 例如
@font-face {
  font-family: 'yourfontname';
  src: url('../fonts/singlemalta-webfont.eot');
  src: url('../fonts/singlemalta-webfont.eot?#iefix') format('embedded-opentype'),
       url('../fonts/singlemalta-webfont.woff') format('woff'),
       url('../fonts/singlemalta-webfont.ttf') format('truetype'),
       url('../fonts/singlemalta-webfont.svg#defineName') format('svg');
  font-weight: normal;
  font-style: normal;
}

使用FontCreator 查看.woff文件 ；
3.每个字体对应的Code-point值，没有认出是十六进制格式
4.设置映射过程中，需要按woff文件下字体的glyph顺序提取字体，不知道如何便捷的且有顺序的获取到全部字体

02._token防爬机制

1.请求评论信息的url中有一个_token值，这个值会过期，导致代码一段时间后需要重新在浏览器中重新复制粘贴url（这是也是一种反爬机制：token反爬【类似于cookies】）

二、未完成的部分

1、对解密后的评论进行处理，并进行可持续化储存 2、token值的获取，实现每次请求都成功的操作（全自动化） 3、登录操作 4、基于登录对店铺的请求爬取登录后的评论（获取更多信息）

三、爬取分析及困难解决（Chrome浏览器）

01.分析页面中的用户评论信息

F12，到element栏，定位到某一条评论的标签，发现页面源码中加载出来的评论信息不能直接爬取，个别字体用<svgmtsi class="review"></svgmtsi>标签显示出来，而标签里面存放的是乱码
进一步分析和思考：
在确认是基于字体库的css反爬机制后，
思考：为什么页面中能看到评论信息，而在页面源码看不到完整的评论信息呢？
??????
带着思考继续分析：
评论信息是如何生成的（页面源码还是ajax）：通过F12的抓包工具（Network栏），可以发现评论信息是通过ajax请求得到的，且用json信息返回给客户端，返回的数据也有svgmtsi标签，但是标签里的内容不是乱码，而是&#xea0b

现在可以总结出：服务器发送了一份加密的评论信息给客户端、而且每个字都有对应的编码

回到开始的问题（思考题）：页面源码能显示出正确的评论信息，想必客户端这边一定有解开编码的文件，从而然后页面中显示出正确的评论信息

02.验证思考

为了验证思考结论的正确性，下面对该文件进行查找、搜索并且选一个字体进行解密。

👇👇👇
这里对应的是困难1：css反爬机制
为了获取到该解密文件，上网查阅了资料，发现该网站是采用css反爬，利用字体库对应的编码替换为正确的字体
学过js的知道，渲染标签就需要定位到标签位置

所以根据js渲染标签规则：
1、通过右侧，发现有一个font-family唯一一个与字体相关的描述，猜测该标签是通过该属性和值来找到对应的woff文件，替换为正确文本的；
2、在点击评论中其他加密标签后，发现每个标签中都有这个属性和值；
3、在抓包工具中搜索 PingFangSC-Regular-review 惊喜的发现，页面请求了一个css文件；
4、打开该请求（css文件），发现里面存放着渲染字体的信息，从而确定该文件是所需要的；
5.里面分别对几种类进行了字体渲染，这里我们需要的是review对应的字体库；
6.找到review渲染，下载对应的woff文件。

👇👇👇
这里对应的是困难2、3、4、5：woff文件的打开、解读
1、在第一次进行<svgmtsi>标签里的编码和woff文件里的Code-point(s)值进行对比后，发现对应字体中 $ 后四位与 &#x 后四位完全相同；
2、由上述分析，需要获取到字体的id和字体，且要一一对应；
3、查阅资料后，使用fonttools模块获取字体文件id；
from fontTools.ttLib import TTFont

# 字体文件名字
font_name = 'views.woff'

# 读取woff文件
base_font = TTFont(font_name)

# 获取glyph顺序的id，返回一个列表['glyph00000', 'x', unie9e9, .... ]
woff_font_id = base_font.getGlyphOrder()
print(woff_font_id)
4、获取到id后，发现不是软件显示的$前缀，而是uni前缀，当然只要后四位没有变，都不影响我们继续处理；
5、获取id后，需要获取字体，并使其一一对应上；
6、在查了大量资料后，仍然没有找到便捷方便的方式，这里只能通过pytesseract（需要安装tesseract且安装中文包）和pill模块来进行图片的文字提取
（如果有更好的方法请大佬告知！！！）
import pytesseract
from PIL import Image

# 存放字体的列表（对应获取到id是列表）
data_list = []
# tesseract 安装路径
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'D:\Tesseract-OCR\tesseract'
for i in range(1, 8):
   print('第' + str(i) + '张')
   # 图片路径
   img = Image.open('font_image/page_%s.png' % i)

   text = pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim')
   for j in range(0, len(text)):
   	   # 对字符串进行切片并添加到列表
       data_list.append(text[j])
   print(data_list)
该方法获取的字体只有75%的准确率（需要后期处理）
7、最后就是处理映射关系了，因为id和字体都是按照glyph顺序获取的，所以两个列表的索引一一对应即可
代码如下：
data_dic = {}
# 去除列表前两个非Order内容，剩下的就是keys
   keys = woff_font_id[2::]
   
   # 通过zip()方法将列表中对应索引封装为元组，再由for循环分别取元组的两值，最后用字典实现一一对应
   for k, v in zip(keys, data_list):
       data_dic[k] = v
   print(data_dic)
到这里困难1~5以及迎刃而解了

03.实现评论解码

在上面已经实现了id与字体一一对应了，接下来需要做的是：

正则

替换前三位

爬取用户评论

获取 & #xe9e9

unie9e9

判断

替换

判断

输出

unie9e9

unie9e9在data_dic字典里

unie9e9对应的字体

不在字典里

替换失败提示

代码如下：
 # 获取用户评论（评论时间和详细评论）
   num = 1
   for user_review in reviews_json['reviewAllDOList']:
       review_text = user_review['reviewDataVO']['reviewBody']
       # print(review_text)
       reviews_dic[num] = review_text
       num += 1
   
   # print('reviews_dic:', reviews_dic)
   
   # 处理替代文本
   for index in reviews_dic:
       # 存放被替换的字体
       correct_list = []
       # 定义正则获取svgmtsi标签
       sub_methods = re.compile('<svgmtsi class="review">(.*?);</svgmtsi>')
       # print(reviews_dic[review])
       reviews = reviews_dic[index]
       encode_list = sub_methods.findall(reviews)
       
       # 处理encode，取后四位
       for encode in encode_list:
           # print(encode[3::])
           code = 'uni' + encode[3::]
           if code in data_dic:
               # print('encode:', encode)
               correct_text = data_dic[code]
               # print(correct_text)
               correct_list.append(correct_text)
               sub_str = '<svgmtsi class="review">' + encode + ';</svgmtsi>'
               # replace()方法，不会修改原变量值
               sub_reviews = reviews.replace(sub_str, correct_text)
               reviews = sub_reviews
           else:
               print('no in the dic')

       print('------------------------爬取评论开始'------------------------')
       print(reviews)
       print('encode_list:', encode_list)
       print('correct_list', correct_list)
       print(''------------------------爬取评论结束'------------------------')
       print()