在网页数据采集中,部分网站通过JS加密(如参数混淆、动态Token生成)限制爬虫访问,单纯使用Scrapy框架无法直接获取数据,需结合JS逆向破解加密逻辑,实现高效、合规的数据采集。
二、核心技术流程
1. JS加密逻辑分析:使用Chrome开发者工具(Sources面板)断点调试,定位生成加密参数(如sign、timestamp)的JS函数,梳理参数生成算法(如MD5加密、时间戳拼接)。
2. Scrapy项目搭建:创建Scrapy项目,定义Item存储目标数据,通过Spider发起请求,在middleware中集成JS逆向逻辑。
3. 加密参数生成:将分析出的JS加密算法用Python复现(如使用hashlib实现MD5),在请求发送前动态生成加密参数,添加到请求头或URL中。
4. 数据解析与存储:Scrapy接收解密后的响应数据,通过XPath或CSS选择器解析目标字段,最终将数据存入MySQL或MongoDB。
三、技术优势与注意事项
- 优势:突破JS加密限制,相比Selenium模拟浏览器,减少渲染开销,采集效率提升30%以上。
- 注意事项:需遵守网站robots协议,控制请求频率避免IP封禁;若网站更新加密逻辑,需重新逆向调试以适配。
1. 负责Scrapy爬虫翻页功能开发,分析网站翻页逻辑,通过解析Response中的分页参数(如pageNum、totalPage),实现自动循环请求下一页,解决动态加载翻页问题,提升数据采集完整性。
2. 针对JS渲染分页页面,用逆向获取的翻页Token,在Scrapy中间件动态生成带Token的翻页请求,完成100+页面自动爬取,保障数据连贯。