一、引言
根据相关法律法规，为了保护作者及版权方的正当权益，当当网电子书目前在PC端不支持下载功能，只能在线阅读。若您订购的电子书支持iPhone、iPad、Android、E-ink设备阅读，请您使用当当读书客户端登陆您的当当账户，之后点击页面左上角图书下载按钮，之后页面中会显示您已购买未下载的图书，请您点击下载即可。
当当云阅读是当当网旗下的电子书阅读平台，具有丰富的正版图书资源。为了保护读物作者和版权方的正当权益，应最大限度地防止相关电子书在互联网上非法传播。当当云阅读在PC端不支持下载，只能在线阅读；在智能手机、平板上需安装当当云阅读客户端进行在线阅读或缓存。
但对大多数用户来说，仅仅能够阅读是不够的，在阅读过程中做批注、摘录等是常有的阅读习惯，但当当云阅读禁止用户复制、粘贴电子书内容，更不能导出到其他阅读器上。如果用户想要快速提取其内容，唯一的解决办法是：截取屏幕存为图片，然后使用OCR工具识别文字，手动校正误识点。——提取量少时这很有效，但如果想要获取章节乃至整本书籍，这就累死傻小子了。
本文对当当云阅读PC端对电子书的保护方式展开研究，提出了一种比传统OCR更高效的电子书内容提取方案：无需截屏、OCR识别、手动校正，并保证提取内容的准确度为100%。基本思路是：
利用网络爬虫模拟登录云阅读网站以获取Cookies信息；
”破解“云阅读页面文字的反爬取策略；
解析数据并批量保存文字内容。
本文提供的内容仅用于学习研究，请勿用于非法用途，否则后果自负。
二、分析过程
2.1 页面api解析
打开一本电子书，其链接如下：
http://e.dangdang.com/pc/reader/index.html?id=1901168632
打开浏览器的网络调试工具或其他抓包程序，点击翻页获取到页面载入的API：
GET http://e.dangdang.com/media/api.go
Query String Parameters:
actiongetPcChapterInfoepubID1901168632电子书idpermanentId20210416104157326126993695645533813商品idconsumeType1platform3deviceTypeAndroiddeviceVersion5.0.0channelId70000platformSourceDDDS-PfromPaltformds_androiddeviceSerialNohtml5clientVersionNo5.8.4tokenchapterID2章节pageIndex1章节页码locationIndex4全局页码wordSize2style2autoBuy0chapterIndex
其中关键参数有：chapterID、pageIndex、locationIndex，在批量爬取时按照章节、页码顺序遍历。
API返回内容：
{
"data": {
"chapter": {},
"chapterInfo": {
"status": "ok",
"code": 0,
"pageType": 0,
"snippet": "......"
},
"systemDate": "1618485378339",
"currentDate": "2021-04-15 19:16:18",
"wordSize": 2
},
"systemDate": 1618485378339,
"status": {
"code": 0
}
}
snippet字段内容是HTML标签，这些标签经过浏览器渲染构成了页面文字，内容截取如下：
2.2 文字排序
通过浏览器元素定位发现，每一个到标签对应页面上的一个文字，并通过样式style="left:155px; bottom:392px; "进行定位，这意味着标签并非按照在HTML文档中的顺序排列，而是在浏览器中渲染后得到正确的显示顺序。效果如下图：
利用爬虫虽然能够直接解析API响应取到所有文字，但这是乱序的，必须利用定位信息left和bottom重新排列文字，否则所得结果毫无意义。
文字排序算法伪代码如下：
Array col_list // 列定位数组，存储bottom.px信息
for span in : // 遍历span标签
if span.bottom.px not in col_list:
col_list.add(bottom.px) // 添加列信息
end if
end for
Array order_col_text // 全部行文字
for col.px in col_list: // 遍历列
Array row_text // 行文本数组，存储同一行的文字
Array row_list // 行定位数组，存储left.px信息
for span in : // 遍历span标签
if span.bottom.px == col.px: // 获取同一行的span标签
row_text.add(span.text) // 添加文字到当前行
row_list.add(span.bottom.px) // 添加文字定位
end if
end for
// 此处得到同一行的所有文字，但在同一行内仍是乱序
// 对row_list进行排序，得到正确顺序后再对row_text进行排序
Array order // 对行定位排序后的索引列表
for i in sorted(row_list): // 遍历排序后的定位
order.add(row_list.indexOf(i)) // 添加排序后定位所在索引
end for
// 按照正确顺序进行文字组合
Array order_row_text // 排序后的文字数组
for i in row_list.length:
order_row_text[i] = row_text[order[i]] // 依序组合文字
end for
order_col_text.add(order_row_text)
示例：
row_text： [‘3’, ‘第’, ‘1’, ‘章’]
row_list ： [85, 45, 71, 99]
order ： [1, 2, 0, 3]
order_row_text：第13章
解释：
[‘3’, ‘第’, ‘1’, ‘章’] 是根据标签顺序获取的文字内容，[85, 45, 71, 99]是对应文字的left定位属性，'3’距离左侧85px，'第’距离左侧45px，'1’距离左侧71像素，'章’距离左侧99px，得到正确顺序应为：[1, 2, 0, 3]，即第0个文字取原文字数组的第1个，第1个文字取原数组的第2个，第2个文字取原第0个，第3个文字取原第3个，组合得到：”第十三章“。
三、程序
import requests
import json
from lxml import etree
# 自行替换Cookie信息
headers = {
'Cookie': '',
'Connection': 'keep-alive',
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.141 Safari/537.36'
}
def get_page(chapterID=18, pageIndex=0, locationIndex=315):
url = "" # API，章节、页码id
data = requests.get(url, headers=headers).json()
content = data['data']['chapterInfo']
eles = json.loads(content)
html = eles['snippet'] # 解析得到内嵌html
tree = etree.HTML(html)
spans = tree.xpath('/html/body/div/div/div/span/@style')
# 按照算法伪代码的实现：
col_nums = [] # 列
for span in spans:
col_num = int( span.split(';', 2)[1].strip().split('bottom:')[1].split('px')[0] )
if col_num not in col_nums:
col_nums.append(col_num)
# len(col_nums)
page_text = '\n'
for bottom in sorted(col_nums, reverse=True):
row_texts = tree.xpath('/html/body/div/div/div/span[contains(@style,"bottom:' + str(bottom) + 'px")]/text()')
# print(row_texts)
row_nums = []
for location in tree.xpath('/html/body/div/div/div/span[contains(@style,"bottom:' + str(bottom) + 'px")]/@style'):
row_num = int(location.split(';', 1)[0].split('left:')[1].split('px')[0])
row_nums.append(row_num)
# print(row_nums)
paragraph = False # 是否为段落
# new_row_nums = []
if min(row_nums) != 45:
paragraph = True
else:
paragraph = False
row_results = ['']*len(row_texts)
order = []
for i in sorted(row_nums):
order.append(row_nums.index(i))
# print(order)
for i in range(len(order)):
row_results[i] = row_texts[order[i]]
if paragraph is True:
row_results.insert(0, '\n ')
# print(''.join(row_results))
# return ''.join(row_results)
page_text = page_text + ''.join(row_results)
# 保存结果
print(page_text)
with open(r'D:\Downloads\当当\results.txt', 'a') as f:
f.write(page_text)
# page_text
for i in range(0, 35):
# get_page(18, 0, 315)
get_page(16, i, 252+i)
四、结语
当当云阅读的此种反爬虫措施对大多数用户能起到约束作用，但对普通用户而言，失去了做笔记、复制文字内容等阅读的基本习惯，私以为是得不偿失的。尽管在很大程度上限制了电子书籍的非法传播，却失去了良好的用户体验，特别是对付费用户来说，他们购买书籍后理应享有对其内容的所有权。在互联网商业化、国内版权意识不断得到重视的现如今，这种割舍用户体验以换取权益损失最小化的做法，是互联网公司不得不做出的选择。希望在科技更迭的浪潮中，技术越来越服务于人类，法律法规愈加完善，生活越来越美好！