使用Python获取建筑网站数据，进行可视化分析，并实现网站JS解密

news2024/11/24 5:34:12

哈喽兄弟们，今天来实现一下建筑市场公共服务平台的数据采集，顺便实现一下网站的JS解密。

话不多说，我们直接开始今天的内容。

首先我们需要准备这些

环境使用

Python 3.8
Pycharm

模块使用

requests --> pip install requests
execjs --> pip install PyExecJS
json

爬虫基本流程思路

一. 数据来源分析

1. 明确需求: 明确采集的网站以及数据内容
    - 网址: https://****.gov.cn/data/company
    - 数据: 企业信息

初学者同学: 浏览器导航栏上面链接是什么, 请求什么链接

2. 抓包分析: 通过浏览器去分析, 我们需要数据具体在那个链接中
    - 静态网页: 刷新网页查看数据包内
    - 动态网页: 点击到下一页数据内容 / 下滑到下一页的数据内容
    * 打开开发者工具: F12
    * 点击第二页数据内容
    加密数据: https:/******.gov.cn/APi/webApi/dataservice/query/comp/list?pg=1&pgsz=15&total=450

二. 代码实现步骤

1. 发送请求 -> 模拟浏览器对于url地址发送请求
    url地址: 通过抓包分析找到链接地址
2. 获取数据 -> 获取服务器返回响应数据
    开发者工具: response 响应
3. 解析数据 -> 获取加密数据内容
4. 保存数据 -> 通过解密, 还原明文数据 保存表格文件中

爬虫部分代码

# 导入数据请求模块 
import requests
# 导入模块
import execjs
# 导入json模块
import json
# 导入csv模块
import csv

# 创建文件对象
csv_file = open('data.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=[
    '企业名称',
    '统一社会信用代码',
    '法人',
    '注册属地省份',
    '注册属地城市',
])
csv_writer.writeheader()
# 模拟浏览器
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/118.0.0.0 Safari/537.36'
}
for page in range(30):
    # 请求链接
    url = f'https://****网址都屏蔽了**不然你看不到这篇文章***.cn/APi/webApi/dataservice/query/comp/list?pg={page}&pgsz=15&total=450'
    # 发送请求 关键字传参, 指定参数传入到那个位置
    response = requests.get(url=url, headers=headers)
    # 2. 获取响应数据 --> 加密数据
    data = response.text
    # 3. 解密数据 -> 把密文转成明文 通过python代码调用JS代码
    f = open('建筑平台.js', mode='r', encoding='utf-8').read()
    # 编译js文件
    js_code = execjs.compile(f)
    # 调用js代码的函数 data->密文数据
    result = js_code.call('m', data)
    # 把json字符串数据, 转成json字典数据
    json_data = json.loads(result)
    # for 循环遍历
    for index in json_data['data']['list']:
        try:
            info = index['QY_REGION_NAME'].split('-')
            if len(info) == 2:
                area_1 = info[0]  # 省份
                area_2 = info[1]  # 城市
            else:
                area_1 = info[0]  # 省份
                area_2 = '未知'
            dit = {
                '企业名称': index['QY_NAME'],
                '统一社会信用代码': index['QY_ORG_CODE'],
                '法人': index['QY_FR_NAME'],
                '注册属地省份': area_1,
                '注册属地城市': area_2,
            }
            csv_writer.writerow(dit)
            print(dit)
        except:
            pass

可视化部分代码

import pandas as pd
from pyecharts import options as opts # 配置项
from pyecharts.charts import Pie # 导入饼图
# 读取文件
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())
info = df['注册属地省份'].value_counts().index.to_list() # 数据类目
num = df['注册属地省份'].value_counts().to_list() # 数据数量
print(info)
print(num)
c = (
    Pie()
    .add(
        "",
        [list(z) for z in zip(info,num,)],
        center=["40%", "50%"],
    )
    .set_global_opts(
        # 设置标题
        title_opts=opts.TitleOpts(title="注册省份占比分布"),
        legend_opts=opts.LegendOpts(type_="scroll", pos_left="80%", orient="vertical"),
    )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
    # 保存html文件
    .render("注册省份占比分布.html")
)

JS解密

const CryptoJS = require('crypto-js')
 
function b(t) {
    var e = CryptoJS.enc.Hex.parse(t)
        , n = CryptoJS.enc.Base64.stringify(e)
        , a = CryptoJS.AES.decrypt(n, f, {
        iv: m,
        mode: CryptoJS.mode.CBC,
        padding: CryptoJS.pad.Pkcs7
    })
        , r = a.toString(CryptoJS.enc.Utf8);
    return r.toString()
}
 
var f = CryptoJS.enc.Utf8.parse("jo8j9wGw%6HbxfFn")
var m = CryptoJS.enc.Utf8.parse("0123456789ABCDEF");
data = '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'
console.log(b(data))