复制的猿人学python公众号的,当自己笔记用
爬虫解析网页数据时，最棘手的问题莫过于关键数据被加密，被混淆。加大了解析难度，常见的诸如登陆密码，token等被混淆成了一个长长的字符串。好在这些加密都是javascript在浏览器中进行，找到这些js代码并破解并不是难事。
谷歌的Chrome浏览器有个开发工具（DevTools），可以帮助前端开发者完成调试JavaScript代码等工作。这个工具非常棒，也是爬虫开发者的有力工具，对于研究复杂网站（通过大量的js混淆、加密数据及其访问接口）的爬取很有帮助。
今天，猿人学Python就来讲讲，如何利用Chrome调试JavaScript的功能来找到js加密相关的代码。
为了防止爬虫，网站开发者们也是费尽了心思：
首先，他们使用JavaScript把一些数据接口通过多次请求、加密生成token等方式来生成数据接口的访问URL；
然后，他们又把这些JavaScript压缩、混淆使得它们晦涩难懂，或者分成很多不同的js文件，让你要找到某些关键的代码如同大海捞针。
最后，就把一部分爬虫开发者拒之门外了。
不服输的程序员，利用有力的工具，加上不服输的精神就开始了钻研之旅。
接下来，我们钻研一下如何通过Chrome调试js代码来找到Google中文翻译的请求接口。
下面是https://translate.google.cn/ 的截图，这个网站在国内可以无障碍访问。
在左边输入“Python”，右边立马出现“蟒蛇”，而整个网页并没有刷新，这是通过一个ajax请求实现的翻译。
那么问题来了：这个ajax请求的URL是什么？
通过Chrome的开发工具（按F12调出）的“Networks”可以看到，请求的是：
这个URL里面有个参数: tk=606016.1025355
观察发现，这个参数的值每次请求既然还不一样！这个参数是如何生成的呢？为了能使用这ajax翻译接口，我们得需要好好钻研一番。
第一步：观察网页加载了哪些js文件，猜猜哪个文件可能包含tk生成的代码。
在Networks里面看看都加载了哪些js文件，可以通过点击 Filter 右边的“js”按钮只显示js文件。
按住Ctrl（非Mac）或Command（Mac）来选择多个过滤器。
观察它们的名字，我猜是“translate_m_zh-CN.js”。别问是怎么猜的，就是看名字凭感觉。
打开这个js一看，诶呀妈呀，密密麻麻一大片，完全没法读！！！（多亏不能读，如果能清晰的读起来，就没有后面的故事了）
第二步：了解“Sources”工具
切换到开发工具的“Sources”，可以看到如下窗口：
（1）上部左边的“Page”是各种资源文件的路径，js就在这里找。
（2）上部右边是显示代码的窗口，可以打开多个代码文件，每个文件一个标签页，标签页标题显示文件名称。当打开一个被压缩过的js文件时，它会提醒“Pretty-print this minified file?”（要格式化代码吗？），点击后面的“more”可以看到如何操作，也就是点击代码页下边的花括号“{}”即可。可以点击代码左边的行号设置断点。
（3）下部左边是调试窗口，比较重要的有：
XHR/fetch Breakpoints : 在请求某个URL时设为断点；
Call Stack： 运行到断点时，函数调用的栈，从上到下按离断点近远排序；
（4）下部右边是运行到断点时，“Scope”显示局部变量和全局变量，“Watch”可以添加要观察的变量。
上面这4部分的布局会随着整个devtools窗口的宽窄而变化，把devtools窗口拉宽，它们可能会排成一排。
第三步：调试JavaScript，探寻关键代码
我们的目的是要找到“tk”这个变量的生成方法，从而可以使用ajax翻译接口。前面我们已经探讨出，tk是ajax接口（即前面列的那个包含“/translate_a/single”的URL），那我们就设置断点，在访问这个URL前停止。具体做法如下：
（1）设置XHR/fetch Breakpoints断点，点击它后面的加号“+”，把这个URL添加上，问号后面的参数就不用填了。
（2）在Google翻译的输入框随便输入个单词，比如“Python”，然后网页就变灰（锁死），上方出现“Paused in debugger”，如下图：
这时候，我们观察程序目前的状态：
（a）源代码那里，停止在"this.xa.send(a)"；
（b）“Call Stack”显示了调用关系，最上面的就是源码那里的send函数。
小技巧：把devtools拉宽，让Call Stack和代码两个窗口并列，更容易查看。
从上往下依次点击Call Stack的每一行，每次点击都会显示对应的代码片段。当点击到第三个时发现似乎找到了答案：
（注意：上面截图的行数和变量名称有可能和你看到的不一样）
棕色背景列出了变量的当前值，可以看到8332行的b包含了tk参数，而这个参数明显是来自c，再往上到8329行找到了c来自函数Uo()，鼠标放到Uo上面停一会儿，就可以跳到它的定义处，也就是8323行，同样鼠标悬停在$n()函数并跳到它的定义：
观察这个函数，这是一段算法，请求返回的字符串就是tk值那样的形如“a.b”的一串数字，那么它就是我们要找的tk值的生成算法。至此，我们就通过Chrome调试JavaScript找到了js中我们想要的代码。
要弄明白这段算法，你就要懂得JavaScript语言，及时不会js如果你会Python，在搜索引擎的帮助下也可以很快弄明白它并用Python来实现。
再来看看这段代码，它是如何让人“看不懂”它的，也就是下面的“不好好写程序大法”，掌握此法有助于你破解它，拨开迷雾见真相。
扩展：如何不好好写程序
（1）String.fromCharCode()
这个函数就是Python的chr()，把数字变成字母。看7504行，函数Xn的参数是个字母，不直接写偏偏要通过函数转化一下。真有一种脱裤子放屁的赶脚。
（2）闲着没事儿就写个函数
在看那个函数Xn的实现：
真是闲的蛋疼！
（3）eval函数
除了上面两个方法，eval也常用。这个JavaScript的eval和Python的eval一样。
写爬虫避免不了和复杂的网页（网站）打交道，它们以各种方法“防”，爬虫以各种方法“攻”。攻防之间可以说是道高一尺魔高一丈，来回较量。
本文通过Chrome调试JavaScript是一种“攻”的方法，还可以使用抓包工具（比如 Charles）进行更复杂的分析，Charles提供了更丰富的搜索功能等。
这两种方法基本上算是一种策略，另外比较省事的就是使用Selenium的Chrome driver，开发起来简单很多，但运行效率会低一些，适合抓取频次低（有些封得你没办法频次高）的网站。
最近想开了，打算教人写爬虫。我写了十余年Python爬虫和Web开发，国内外大大小小的网站/app撸了个遍。反爬虫策略，反频率/账号控制，世面上的我几乎见了个遍。
