使用python爬虫实现子域名探测问题
目录
- 前言
- 一、爬虫
- 1.ip138
- 2.bing
- 二、通过字典进行子域名爆破
- 三、python爬虫操作步骤
- 1.写出请求头headers与目标网站url
- 2.生成请求
- 3.抓取数据
- 4.分析源码,截取标签中内容
- 四、爬虫一些总结
前言
意义:子域名枚举是为一个或多个域查找子域的过程,它是信息收集阶段的重要组成部分。
实现方法:使用爬虫与字典爆破。
一、爬虫
1.ip138
def search_2(domain): res_list = [] headers = { 'Accept': '*/*', 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.8', 'Cache-Control': 'max-age=0', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.116 Safari/537.36', 'Connection': 'keep-alive', 'Referer': 'http://www.baidu.com/' } results = requests.get('https://site.ip138.com/' + domain + '/domain.htm', headers=headers) soup = BeautifulSoup(results.content, 'html.parser') job_bt = soup.findAll('p') try: for i in job_bt: link = i.a.get('href') linkk = link[1:-1] res_list.append(linkk) print(linkk) except: pass print(res_list[:-1]) if __name__ == '__main__': search_2("jd.com")
返回结果:
2.bing
def search_1(site): Subdomain = [] headers = { 'Accept': '*/*', 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.8', 'Cache-Control': 'max-age=0', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.116 Safari/537.36', 'Connection': 'keep-alive', 'Referer': 'http://www.baidu.com/' } for i in range(1, 16): url = "https://cn.bing.com/search?q=site%3A" + site + "&go=Search&qs=ds&first=" + str( (int(i) - 1) * 10) + "&FORM=PERE" # conn = requests.session() # conn.get('http://cn.bing.com', headers=headers) # html = conn.get(url, stream=True, headers=headers) html = requests.get(url, stream=True, headers=headers) soup = BeautifulSoup(html.content, 'html.parser') # print(soup) job_bt = soup.findAll('h2') for i in job_bt: link = i.a.get('href') print(link) if link in Subdomain: pass else: Subdomain.append(link) print(Subdomain) if __name__ == '__main__': search_1("jd.com")
返回结果:
二、通过字典进行子域名爆破
def dict(url): for dict in open('dic.txt'): # 这里用到子域名字典文件dic.txt dict = dict.replace('\n', "") zym_url = dict + "." + url try: ip = socket.gethostbyname(zym_url) print(zym_url + "-->" + ip) time.sleep(0.1) except Exception as e: # print(zym_url + "-->" + ip + "--error") time.sleep(0.1) if __name__ == '__main__': dict("jd.com")
返回结果:
三、python爬虫操作步骤
1.写出请求头headers与目标网站url
headers = { 'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/42.0.2311.135 Safari/537.36 Edge/12.10240" } url = "https://site.ip138.com/"
2.生成请求
get:res = requests.get(url + domain, headers=headers) post:res = requests.post(url + domain, headers=headers, data=data)
3.抓取数据
soup = BeautifulSoup(res.content, 'html.parser') # 以html解析器解析res的内容
此时print(soup),返回结果:
4.分析源码,截取标签中内容
1.通过分析源码,确定需要提取p标签中的内容:
job_bt = soup.findAll('p')
此时print(job_bt),返回结果:
2.继续提取a标签内属性为href的值:
try: for i in job_bt: link = i.a.get('href') linkk = link[1:-1] res_list.append(linkk) print(linkk) except: pass
得结果:
3.再进行截取:
res_list[:-1]
得结果:
四、爬虫一些总结
1.抓取数据,生成soup
soup = BeautifulSoup(res.content, 'html.parser') # 以html解析器解析res的内容
2.从文档中获取所有文字内容
print(soup.get_text())
3.从文档中找到所有< a >标签的链接
for link in soup.find_all('a'): print(link.get('href'))
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