在爬虫过程中，经常给服务器造成压力（比如耗尽CPU，内存，带宽等），为了减少不必要的访问（比如爬虫），网页开发者就发明了反爬虫技术。
常见的反爬虫技术有封ip，user_agent，字体库，js加密，验证码（字符验证码，滑动验证码，点触式验证码等）。所谓魔高一尺道高一丈。有反爬虫，就有反反爬虫技术。本文重要讲js加密的破解方法。
js加密一般是在请求头或者请求参数加入加密有的字段。爬虫开发者不知道加密的方法，就能够抵挡一些低级爬虫工程师。但是js加密函数或者过程一定是在浏览器完成，
也就是一定会把js代码暴露给使用者。通过阅读加密算法，就可以模拟出加密过程，从而达到破解。
js破解的方式有：
一：把js代码翻译成Python或者java等代码。这个对于大部分的爬虫工程师是有难度的。因为爬虫偏向于后端的处理，很少有爬虫工程师去精通前端的知识，还有一点就是经过加密，混要，压缩的js代码阅读性很差的。即使是开发三五年的前端工程师，也很少能看懂的。更何况是没有搞过js的爬虫工程师呢？当然也有一些高手除外。
二: 执行js代码。可以使用Python的一些第三方库比如 pyv8，或者execjs去执行js代码。这个代码效率很高的。
三：使用selenium或者appiun等框架。强烈不建议使用。因为代码的稳定性和效率都很低。
有道词典参数破解分析流程：
第一步：我们在页面输入需要翻译的单词 好人。输出结果是A good man。请求接口是 url=/translate_o?smartresult=dict&smartresult=rule
输入参数如下图所示。
第二部：遇到加密的请求参数，一般是去js代码里面找这个接口。
我们在/fanyi/newweb/v1.0.15/scripts/newweb/fanyi.min.js文件中找到了 ajax请求接口。
格式化js代码：
找到核心代码如下：
加密过程找sign，如下：
最后一步。Python代码实现加密过程。
代码如下：
# coding:utf-8
# 破解js加密，版本2
'''
通过在js文件中查找salt或者sign，可以找到
1.可以找到这个计算salt的公式
r = "" + ((new Date).getTime() + parseInt(10 * Math.random(), 10))
2.sign：n.md5("fanyideskweb" + t + r + "p09@Bn{h02_BIEe]$P^nG");
md5 一共需要四个参数，第一个和第四个都是固定值得字符串，第三个是所谓的salt，
第二个参数是输入的需要翻译的单词
'''
import requests
import time, random
import requests
session = requests.session()
ts = str(int((time.time()*1000)))
salt = str(ts) + str(random.randint(0, 10))
print ts
print salt
def getmd5(v):
import hashlib
md5 = hashlib.md5()
md5.update(v)
sign = md5.hexdigest()
return sign
def getSign(key, salt):
sign = "fanyideskweb" + str(key) + str(salt) + "p09@Bn{h02_BIEe]$P^nG"
sign = getmd5(sign)
return sign
def youdao(key):
url = "/translate_o?smartresult=dict&smartresult=rule"
data = {
"i":key,
"from":"AUTO",
"to":"AUTO",
"smartresult":"dict",
"client":"fanyideskweb",
"salt": str(salt),
"sign":getSign(key, salt),
"ts":ts,
"bv":"6074bfcb52fb292f0428cb1dd669cfb8",
"doctype":"json",
"version":"2.1",
"keyfrom":"fanyi.web",
"action":"FY_BY_REALTIME",
"typoResult":"false",
}
headers = {
"Host":"",
# "Proxy-Connection":"keep-alive",
"Content-Length":len(data),
"Accept":"application/json, text/javascript, */*; q=0.01",
"Origin":"",
"X-Requested-With":"XMLHttpRequest",
"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.81 Safari/537.36",
"Content-Type":"application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8",
"Referer":"/",
"Accept-Encoding":"gzip, deflate",
"Accept-Language":"zh-CN,zh;q=0.9",
"Cookie":"OUTFOX_SEARCH_USER_ID=119019685@10.168.8.63; JSESSIONID=aaaAioBu8RNDK46QQgoKw; OUTFOX_SEARCH_USER_ID_NCOO=585978009.1173552; UM_distinctid=1690e1aeb4938-0e3d396c4bdd96-551f3c12-100200-1690e1aeb4b7e; ___rl__test__cookies=1550723437154",
}
result =requests.post(url=url, data=data, headers=headers)
print result.text
if __name__ == '__main__':
youdao("好人")
输出结果：
本博客写于2月21日。不保证代码一直有效。仅供参考学习，请勿用于商业用途上。
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