Python灰帽编程——网页信息爬取

news2024/9/28 17:27:30

文章目录

  • 网页信息爬取
    • 1. 相关模块
      • 1.1 requests 模块
        • 1.1.1 模块中的请求方法
        • 1.1.2 请求方法中的参数
        • 1.1.3 响应对象中属性
      • 1.2 RE 模块
        • 1.2.1 匹配单个字符
        • 1.2.2 匹配一组字符
        • 1.2.3 其他元字符
        • 1.2.4 核心函数
    • 2. 网页信息爬取
      • 2.1 获取网页HTML 源代码
      • 2.2 提取图片地址
      • 2.3 下载图片
      • 2.4 完整脚本
    • 3. requests 模块基本用法
      • 3.1 获取浏览器指纹
      • 3.2 发送GET 参数
      • 3.3 发送POST 参数
      • 3.4 文件上传
        • 3.4.1 注意事项
      • 3.5 服务器超时

网页信息爬取

1. 相关模块

1.1 requests 模块

requests 模块：主要是用来模拟浏览器行为，发送HTTP 请求，并处理HTTP 响应的功能。

import requests     # 被认为，最贴近与人的操作的模块
import urllib
import urllib2
import urllib3

requests 模块处理网页内容的基本逻辑：

  • 定义一个URL 地址。
  • 发送HTTP 请求。
  • 处理HTTP 响应。
1.1.1 模块中的请求方法
请求方法说明
requests.get()常规的请求方法 （GET 方法）
requests.post()带有请求正文的 （POST 方法）
requests.head()只返回响应头部，没有响应正文
requests.options()测试服务器所支持的方法
requests.put()向服务器写入文件
requests.delete()请求删除服务器端文件
1.1.2 请求方法中的参数
参数名字参数含义
url请求URL 地址
headers自定义请求头部
params发送GET 参数
data发送POST 参数
timeout请求延时
files文件上传数据流
1.1.3 响应对象中属性
方法名解释
response.text响应正文（文本方式）
response.content响应正文（二进制）
response.status_code响应状态码
response.url发送请求的URL 地址
response.headers响应头部
response.request.headers请求头部
response.cookiescookie 相关信息

1.2 RE 模块

从网页内容中提取图片地址。

正则表达式（RE），是一些由字符和特殊符号组成的字符串，它们能按某种模式匹配一系列有相似特征的字符串。

  • 从哪一个字符串中搜索什么内容。
  • 规则是什么（模式问题）。
>>> import re
>>> s = "I say food not Good"
>>> re.findall('ood',s)
['ood', 'ood']
>>> re.findall(r"[fG]ood", s)
['food', 'Good']
>>> re.findall(r"[a-z]ood", s)
['food']
>>> re.findall(r"[A-Z]ood", s)
['Good']
>>> re.findall(r"[0-9a-zA-Z]ood", s)
['food', 'Good']
>>> re.findall(r"[^a-z]ood",s)
['Good']
>>> re.findall('.ood',s)
['food', 'Good']
>>> re.findall(r'food|Good|not',s)
['food', 'not', 'Good']
>>> re.findall(r".o{1,2}.", s)
['food', 'not', 'Good']
>>> re.findall('o*',s)
['', '', '', '', '', '', '', 'oo', '', '', '', 'o', '', '', '', 'oo', '', '']
>>> 

>>> s = "How old are you? I'm 24!"
>>> re.findall(r"[0-9]{1,2}", s)
['24']
>>> re.findall(r"\d{1,2}", s)
['24']
>>> re.findall(r"\w", s)
['H', 'o', 'w', 'o', 'l', 'd', 'a', 'r', 'e', 'y', 'o', 'u', 'I', 'm', '2', '4']
>>> 

>>> s = 'I like google not ggle goooogle and gogle'
>>> re.findall('o+',s)
['oo', 'o', 'oooo', 'o']
>>> re.findall('go+',s)
['goo', 'goooo', 'go']
>>> re.findall('go+gle',s)
['google', 'goooogle', 'gogle']
>>> re.findall('go?gle',s)
['ggle', 'gogle']
>>> re.findall('go{1,2}gle',s)
['google', 'gogle']
>>>
1.2.1 匹配单个字符
记号说明
.匹配任意单个字符（换行符除外）\. 表示真正的
[…x-y…]匹配字符集合里的任意单个字符
[^…x-y…]匹配不在字符组里的任意单个字符
\d匹配任意数字，与[0-9] 同义
\w匹配任意数字、字母、下划线，与[0-9a-zA-Z_] 同义，无法匹配特殊符号
\s匹配空白字符，与[\r\v\f\t\n] 同义
1.2.2 匹配一组字符
记号说明
字符串匹配字符串值
字符串1|字符串2匹配字符串1或字符串2
*左邻第一个字符出现0 次或无穷次
+左邻第一个字符最少出现1 次或无穷次
?左邻第一个字符出现0 次或1 次
{m,n}左邻第一个字符出现最少m 次最多n 次
1.2.3 其他元字符
记号说明
^匹配字符串的开始 集合取反
$匹配字符串的结尾
\b匹配单词的边界，单词包括\w 中的内容
()对字符串分组（单独匹配括号中的字符）
\数字匹配已保存的子组
1.2.4 核心函数
核心函数说明
re.findall()在字符串中查找正则表达式的所有（非覆盖）出现；返回一个匹配对象的列表。
re.match()尝试用正则表达式模式从字符串的开头匹配 如果匹配成功，则返回一个匹配对象 否则返回None
re.search()在字符串中查找正则表达式模式的第一次出现 如果匹配成，则返回一个匹配对象 否则返回None
re.group()使用match 或者search 匹配成功后，返回的匹配对象 可以通过group() 方法获取得匹配内容
re.finditer()和findall() 函数有相同的功能，但返回的不是列表而是迭代器 对于每个匹配，该迭代器返回一个匹配对象
re.split()根据正则表达式中的分隔符把字符分割为一个列表，并返回成功匹配的列表字符串也有类似的方法，但是正则表达式更加灵活
re.sub()把字符串中所有匹配正则表达式的地方换成新的字符串
>>> m = re.match('goo','I like google not ggle goooogle and gogle')
>>> type(m)
<class 'NoneType'>
>>> m = re.match('I','I like google not ggle goooogle and gogle')
>>> type(m)
<class 're.Match'>
>>> m.group()
'I'
>>> m = re.search('go{3,}','I like google not ggle goooogle and gogle')
>>> m.group()
'goooo'
>>> m = re.finditer('go*','I like google not ggle goooogle and gogle')
>>> list(m)
[<re.Match object; span=(7, 10), match='goo'>, <re.Match object; span=(10, 11), match='g'>, <re.Match object; span=(18, 19), match='g'>, <re.Match object; span=(19, 20), match='g'>, <re.Match object; span=(23, 28), match='goooo'>, <re.Match object; span=(28, 29), match='g'>, <re.Match object; span=(36, 38), match='go'>, <re.Match object; span=(38, 39), match='g'>]
>>> m = re.split('\.|-','hello-world.ajest')
>>> m
['hello', 'world', 'ajest']
>>> s = "hi x.Nice to meet you, x."
>>> s = re.sub('x','WUHU',s)
>>> s
'hi WUHU.Nice to meet you, WUHU.'
>>>

2. 网页信息爬取

通过python 脚本爬取网页图片：

  • 获取整个页面所有源码。
  • 从源码中筛选出图片的地址。
  • 将图片下载到本地。

2.1 获取网页HTML 源代码

# 01 - 获取网页源代码.py

import requests

url = "http://192.168.188.187/pythonSpider/"

# 定义了一个请求头（headers）字典。请求头包含了一些信息，例如用户代理（User-Agent），用于模拟浏览器发送请求。
headers = {
    "User-Agent":   "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/105.0.5195.102 Safari/537.36"
}

# 接收一个URL作为参数，并利用requests.get()方法发送GET请求获取网页内容。
def getHtml(url):
    res = requests.get(url = url, headers = headers)
    # 显示页面的编码
    print(res.encoding)
	# 字符串以二进制的形式显示
    return res.content

# 调用getHtml函数并打印返回的HTML内容。
print(getHtml(url = url).decode("utf8"))

image-20230920193752822

2.2 提取图片地址

网页中的图片地址如下：

image-20230920194303080

# 02 - 提权图片地址.py
import requests
import re

url = "http://192.168.188.187/pythonSpider/"

headers = {
    "User-Agent" : "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0) Gecko/20100101 Firefox/117.0"
}

# 获取页面源码
def get_html(url):
    res = requests.get(url =url，headers=headers)
    # 字符串以二进制的形式返回
    return res.content

# 从源码中获取图地址
# 利用正则表达式匹配出HTML中的图片路径并返回列表。
def get_html_path_list(html):
    img_path_list = re.findall(r"style/\w*\.jpg",html)
    return img_path_list

# 在主程序中调用getHtml函数获取网页内容
html = get_html(url = url)

# 将其解码为字符串,然后将解码后的内容传递给getImgPathList函数。
img_path_list = get_html_path_list(html.decode())

# 获取图片路径列表。
for imgPath in img_path_list:
    img_url = url + imgPath
    print(img_url)

image-20230920193842006

2.3 下载图片

# 03 - 下载图片.py

import requests

# 定义了一个URL变量，指定要请求的目标网址。
url = "http://192.168.188.187/pythonSpider/"

# 定义了一个图片路径变量，以及一个完整的图片URL，通过拼接URL和图片路径得到。
img_path = "style/u401307265719758014fm173s0068CFB1485C3ECA44B8C5E5030090F3w21.jpg"

img_url = url + img_path

headers = {
    "User-Agent" : "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0) Gecko/20100101 Firefox/117.0"
}

def get_html(url):
    res = requests.get(url = url, headers = headers)

    return res.content

# 接收一个图片保存路径和图片URL作为参数。在函数内部，打开文件以二进制写入模式，利用get_html函数获取图片内容，并将其写入文件。
def save_img(img_save_path, img_url):
    with open(img_save_path, "wb") as f:
        f.write(get_html(url = img_url))

# 在主程序中调用save_img函数，传递图片保存路径和图片URL，将图片内容下载并保存到本地。
save_img("./images/1.jpg", img_url)

2.4 完整脚本

import requests
import re
import time

url = "http://192.168.188.187/pythonSpider/"

headers = {
    "User-Agent":   "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/105.0.5195.102 Safari/537.36"
}

# 定义了一个名为get_html的函数，用于发送HTTP GET请求获取指定URL的响应内容，并返回其二进制形式的内容。
def get_html(url):
    res = requests.get(url = url, headers = headers)
    return res.content

# 接受一个字符串类型的HTML内容作为参数，并使用正则表达式 re.findall() 来提取页面源代码中的图片路径，然后将其以列表形式返回。
def get_img_path_list(html):
    img_path_list = re.findall(r"style/\w*\.jpg", html)

    return img_path_list

# 接受两个参数 img_save_path 和 img_url，函数内部使用二进制写入模式打开指定的本地文件路径 img_save_path，然后将通过调用 get_html 函数获取到的图片内容写入该文件。
def img_download(img_save_path, img_url):
    with open(img_save_path, "wb") as f:
        f.write(get_html(url = img_url))

# 调用 get_html 函数，传入 url 参数，发送HTTP请求并获取网页响应的内容，然后使用 .decode() 方法将其解码为字符串形式。        
html = get_html(url = url).decode()

# 调用 get_img_path_list 函数，传入 html 参数，该参数是上一步获取到的网页内容，函数将返回一个包含图片路径的列表。
img_path_list = get_img_path_list(html = html)


for img_path in img_path_list:
    # 对于每个图片路径 img_path，拼接出完整的图片链接 img_url
    img_url = url + img_path
    
    # 使用当前时间戳构造出本地保存路径 img_save_path
    img_save_path = f"./images/{time.time()}.jpg"
    
    # 传入图片保存路径和图片链接进行下载。
    img_download(img_save_path = img_save_path, img_url = img_url)

3. requests 模块基本用法

3.1 获取浏览器指纹

import requests

url = "http://192.168.188.187/pythonSpider/index.html"

headers = {
    "User-Agent" : "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0) Gecko/20100101 Firefox/117.0"
}

# 默认同一个会话脚本中的请求可能有多个，requests.Session可以维护持久化的连接和会话状态
req = requests.Session()    # 保持一致性

# 调用 requests 库的 get() 方法，传入 url 和 headers 参数，发送HTTP GET请求，并将返回的响应对象赋值给变量 res。
res = req.get(url = url , headers = headers)

# print(res.text)            # 响应正文内容的字符串
print("====================================")
print(res.status_code)       # 打印响应状态码
print("====================================")
print(res.headers)           # 打印响应头信息
print("====================================")
print(res.url)               # 请求的URL的地址
print("====================================")
print(res.encoding)          # 显示页面的编码
print("====================================")
print(res.request.headers)   # 打印request属性的headers字段

3.2 发送GET 参数

import requests

url = "http://192.168.188.187/pythonSpider/index.html"

headers = {
    "User-Agent" : "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0) Gecko/20100101 Firefox/117.0"
}

# 默认同一个会话脚本中的请求可能有多个，requests.Session可以维护持久化的连接和会话状态
req = requests.Session()    # 保持一致性

params = {
    "username" : "WUHU",
    "password" : "123456"
}

# 调用 requests 库的 get() 方法，传入 url、headers 和 params 参数，发送HTTP GET请求，并将返回的响应对象赋值给变量 res。在这个例子中，params 参数会被自动构造成查询字符串并附加在URL后面。
res = req.get(url = url , headers = headers, params = params)

print(res.url)

3.3 发送POST 参数

import requests

url = "http://192.168.188.187/pythonSpider/index.html"

headers = {
    "User-Agent" : "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0) Gecko/20100101 Firefox/117.0"
}

# 默认同一个会话脚本中的请求可能有多个，requests.Session可以维护持久化的连接和会话状态
req = requests.Session()    # 保持一致性

# 设置请求的表单数据，这里使用字典表示用户名和密码。
data = {
    "username" : "WUHU",
    "password" : "123456"
}

# 使用Session对象的post方法发送POST请求。传入URL、请求头和表单数据作为参数。请求头和表单数据将被添加到HTTP请求中。
res = req.post(url = url , headers = headers, data = data)

print(res.url)
print(res.request.body)

3.4 文件上传

模拟文件上传，以DVWA靶场中的文件上传漏洞Low级别为例

image-20230920190805663

使用bp抓取数据包查看需要哪些参数

image-20230920191010573

脚本内容如下：

import requests
import re
import bs4

url = "http://192.168.188.187/dvwa_2.0.1/vulnerabilities/upload/"

req = requests.Session()

# 还得携带Cookie信息，因为在上传文件的时候，只有登录成功后才可以进行上传文件。
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.5672.93 Safari/537.36",
    "Cookie": "security=low; security=low; PHPSESSID=jvrc2c84pq9dnvdcqvd545t4o1"
}

# 添加变量MAX_FILE_SIZE，Upload
data= {
    "MAX_FILE_SIZE" : "100000",
    "Upload" : "Upload"
}

# 字典的key就是文件域的名字
# value包含文件名，文件类型，文件内容。以元组的显示表现，因为文件的信息不可以修改
# 文件内容前面添加一个b表示二进制数据
# 注意顺序是文件名，文件内容，文件类型
files= {
    "uploaded" : ("wuhu.php", b"<?php phpinfo();?>", "image/png")
}

res= req.post(url= url, headers= headers, data= data, files= files)

# print(res.text)

# 正则匹配
# file_path = re.findall(r"<pre>(.*) succesfully uploaded!</pre>", res.content.decode())[0]
# print(file_path)


# 在文档中解析pre标签
html = res.text
html = bs4.BeautifulSoup(html,"lxml")   # 解析为lxml格式

# 搜索pre标签
pre = html.find_all("pre")

# 从标签中获取文本
pre = pre[0].text

# 对字符串进行切片
file_path = pre[0:pre.find(" ")]

# 字符串拼接
file_path = url + file_path

print(file_path)

脚本执行结果

image-20230920191625666

页面访问效果

image-20230920193058203

3.4.1 注意事项
  • files字典的key就是文件域的名字

image-20230920173329167

  • 文件内容前面添加一个 b 表示二进制数据。

image-20230920175601605

  • 需要添加两个信息分别是：MAX_FILE_SIZE，Upload

image-20230920174143417

  • 还得携带Cookie信息，因为在上传文件的时候，只有登录成功后才可以进行上传文件。

image-20230920175547033

  • files字典的顺序是文件名，文件内容，文件类型

image-20230920191438031

  • 在提取文件的上传路径时候可以采用正则匹配也可以使用Python中的第三方库 BeautifulSoup

BeautifulSoup 是一个用于解析 HTML 和 XML 文档的库，它提供了方便的方法和工具来从网页中提取数据。通过使用 BeautifulSoup，可以轻松地遍历、搜索和操作 HTML/XML 树结构，从而实现对网页内容的抽取和分析。

3.5 服务器超时

说明：服务器超时脚本可以编写SQL注入中的延时注入脚本。

sleep.php文件

<?php
	sleep(8);
	echo "wuhu haha heihei";
?>

服务器超时脚本

# 09 - 服务器超时.py
import requests

url = "http://192.168.188.187/php/functions/sleep.php"

headers= {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.5672.93 Safari/537.36"
}

def get_timeout(url):
    try:
        req =  requests.Session()
        # timeout = 5表示在5秒之内没有等到服务器的回应就不等了
        res = req.get(url= url , headers = headers, timeout = 5)
    except:
        return "timeout!"
    else:
        return res.text

print(get_timeout(url))

如果sleep.php中延时8秒那么服务器超时脚本就会输出"timeout!"。

image-20230920190515840

延时3秒服务输出"wuhu haha heihei"。

image-20230920190451041

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Pytorch 深度学习实践 day01（背景）

准备 线性代数&#xff0c;概率论与数理统计&#xff0c;Python理解随机变量和分布之间的关系 人类智能和人工智能 人类智能分为推理和预测 推理&#xff1a;通过外界信息的输入&#xff0c;来进行的推测 预测&#xff1a;例如&#xff0c;看到一个真实世界的实体&#xff…
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windows 电脑改成安卓桌面

windows 电脑改成安卓桌面

windows电脑改造为类安卓的操作逻辑&#xff0c;适用于触摸屏windows系统。主要操作逻辑见下面图片列表&#xff1a; 桌面主页面 侧边工具栏 工具栏里有一些常用小工具 打开首页的应用&#xff08;edge浏览器&#xff09; 查看我的所有应用
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2023年9月20日

2023年9月20日

画个钟 头文件&#xff1a; #ifndef WIDGET_H #define WIDGET_H#include <QWidget> #include <QPaintEvent> #include <QDebug> #include <QPainter> #include <QTimerEvent> #include <QTime> #include <QDateTime> #include <…
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ChatGLM 大模型炼丹手册-理论篇

ChatGLM 大模型炼丹手册-理论篇

序言一）大还丹的崛起 在修真界，人们一直渴望拥有一种神奇的「万能型丹药」，可包治百病。 但遗憾的是，在很长的一段时间里，炼丹师们只能对症炼药。每一枚丹药，都是特效药，专治一种病。这样就导致，每遇到一个新的问题，都需要针对性的炼制，炼丹师们苦不堪言，修真者们吐…
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渗透测试——formatworld（1）

渗透测试——formatworld（1）

文章目录 一、环境二、获取flag11、扫描局域网内存活主机1.1 查看kali的IP地址1.2 扫描存活主机 2、粗略扫描靶机端口&#xff08;服务&#xff09;3、寻找ftp服务漏洞4、扫描端口详细信息5、匿名登录ftp 一、环境 攻击机&#xff1a;kali 靶机&#xff1a;formatworld 二、获…
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transformer系列1---Attention Is All You Need全文详细翻译

transformer系列1---Attention Is All You Need全文详细翻译

论文链接&#xff1a;Attention Is All You Need. 代码链接&#xff1a;Transformer. Transformer 0 Abstract 摘要1 Introduction 引言2 background 背景3 Model Architecture模型架构3.2 Attention注意力3.2.1 Scaled Dot-Product Attention缩放点积注意力3.2.2 Multi-Head …
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idea设置gradle

idea设置gradle

1、不选中 2、下面选specified location 指定gradle目录
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IDEA 启动 java web 老项目

IDEA 启动 java web 老项目

背景&#xff1a;一套 java web 老代码&#xff0c;使用 eclipse 工具开发。内网&#xff0c;无 eclipse 开发工具&#xff0c;只有 IDEA。 代码目录结构如下&#xff1a; demo/.settings/* demo/src/com/demo/controller/* demo/webapp/js/* demo/webapp/jsp/* demo/webapp/M…
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