0x01 Web数据挖掘类型
利用Python爬虫进行Web数据挖掘已经越来越普遍，网上的各种Python爬虫资料教程比较多，但是很少有人对Web数据挖掘进行系统地总结和分析。
从目标上来讲，Web数据挖掘分为三类。最常见的是对于网站内容的爬取，包括文本、图片和文件等；其次是对于网站结构的爬取，包括网站目录，链接之间的相互跳转关系，二级域名等；还有一种爬虫是对于Web应用数据的挖掘，包括获取网站CMS类型，Web插件等。
0x02 网站内容挖掘
网站内容挖掘应用最广，最为常见，网上的Python爬虫资料大多也都属于这类。爬取下的内容也可用于很多方面。
Python编写这类爬虫的常见思路就是利用request或urllib2库定制请求，利用BeautifulSoup对原始网页进行解析，定位特定html标签，寻找目标内容。如果要提高性能，可以利用threading启用多线程，gevent启用协程（在windows上使用可能会有些问题），也可以用multiprocessing启动多进程。multiprocessing能突破python的GIL全局解释器锁的限制。其他的一些技巧可以看我的另一篇博客：常见的反爬虫和应对方法
这类爬虫资料实在太多，在这里不再赘述了。
0x03 网站结构挖掘
网站结构挖掘并不是很常见，但在一些特殊的应用场景，我们也会用到。例如对于Web漏洞扫描器，爬取网站整站目录，获取二级域名是极为重要的。在第一类网站内容挖掘中，有时也需要将目标网站某个页面（通常是首页）作为入口，对整个网站所有内容进行获取和分析，这种情况下就需要对网站结构进行分析。
对于网站目录爬取，需要考虑的一个重要问题就是爬虫性能。通常网站的页面会比较多，如果直接获取所有目录，可能会耗费大量时间。另外，对于网站链接的搜索策略对爬虫的性能也会产生很大影响。一般情况下，我们会采用广度优先搜索，从入口页面开始，获取该页面内所有链接，并判断链接是否是站内链接，是否已经爬取过。为了提高速度，可以对链接进行归纳，将/page.php?id=1与/page.php?id=2认为是同一类型链接，不进行重复爬取。简单实现代码如下：
1 # coding=utf-8 2 ''' 3 爬取网站所有目录 4 Author: bsdr 5 Email: 1340447902@qq.com 6 ''' 7 import urllib2 8 import re 9 from BeautifulSoup import BeautifulSoup 10 import time 11 12 t = time.time() 13 14 HOST = '' 15 CHECKED_URL = [] # 已检测的url规则 16 CHECKING_URL = [] # 待检测的url 17 RESULT = [] # 检测结果 18 RETRY = 3 # 重复尝试次数 19 TIMEOUT = 2 # 超时 20 21 22 class url_node: 23 def __init__(self, url): 24 ''' 25 url节点初始化 26 :param url: String, 当前url 27 :return: 28 ''' 29 # self.deep = deep 30 self.url = self.handle_url(url, is_next_url=False) 31 self.next_url = [] 32 self.content = '' 33 34 35 def handle_url(self, url, is_next_url=True): 36 ''' 37 将所有url处理成标准格式 38 39 :param url: String 40 :param is_next_url: Bool, 判断传入的url是当前需要检测的url还是下一层url 41 :return: 返回空或错误信息或正确url 42 ''' 43 global CHECKED_URL 44 global CHECKING_URL 45 46 # 去掉结尾的’/‘ 47 url = url[0:len(url) - 1] if url.endswith('/') else url 48 49 if url.find(HOST) == -1: 50 if not url.startswith('http'): 51 url = 'http://' + HOST + url if url.startswith('/') else 'http://' + HOST + '/' + url 52 else: 53 # 如果url的host不为当前host，返回空 54 return 55 else: 56 if not url.startswith('http'): 57 url = 'http://' + url 58 59 if is_next_url: 60 # 下一层url放入待检测列表 61 CHECKING_URL.append(url) 62 else: 63 # 对于当前需要检测的url 64 # 将其中的所有参数替换为1 65 # 然后加入url规则表 66 # 参数不同，类型相同的url，只检测一次 67 rule = re.compile(r'=.*?&|=.*?$') 68 result = re.sub(rule, '=1&', url) 69 if result in CHECKED_URL: 70 return '[!] Url has checked!' 71 else: 72 CHECKED_URL.append(result) 73 RESULT.append(url) 74 75 return url 76 77 78 def __is_connectable(self): 79 # 验证是否可以连接 80 retry = 3 81 timeout = 2 82 for i in range(RETRY): 83 try: 84 response = urllib2.urlopen(self.url, timeout=TIMEOUT) 85 return True 86 except: 87 if i == retry - 1: 88 return False 89 90 91 def get_next(self): 92 # 获取当前页面所有url 93 soup = BeautifulSoup(self.content) 94 next_urls = soup.findAll('a') 95 if len(next_urls) != 0: 96 for link in next_urls: 97 self.handle_url(link.get('href')) 98 99 100 def run(self): 101 if self.url: 102 print self.url 103 if self.__is_connectable(): 104 try: 105 self.content = urllib2.urlopen(self.url, timeout=TIMEOUT).read() 106 self.get_next() 107 except: 108 print('[!] Connect Failed') 109 110 111 class Poc: 112 def run(self, url): 113 global HOST 114 global CHECKING_URL 115 url = check_url(url) 116 117 if not url.find('https'): 118 HOST = url[8:] 119 else: 120 HOST = url[7:] 121 122 for url in CHECKING_URL: 123 print(url) 124 url_node(url).run() 125 126 127 def check_url(url): 128 url = 'http://' + url if not url.startswith('http') else url 129 url = url[0:len(url) - 1] if url.endswith('/') else url 130 131 for i in range(RETRY): 132 try: 133 response = urllib2.urlopen(url, timeout=TIMEOUT) 134 return url 135 except: 136 raise Exception("Connect error") 137 138 139 if __name__ == '__main__': 140 HOST = 'www.hrbeu.edu.cn' 141 CHECKING_URL.append('http://www.hrbeu.edu.cn/') 142 for url in CHECKING_URL: 143 print(url) 144 url_node(url).run() 145 print RESULT 146 print "URL num: "+str(len(RESULT)) 147 print "time: %d s" % (time.time() - t)
对于二级域名的获取，如果直接从主站爬取的链接中寻找，效率很低而且结果可能并不能让人满意。目前获取二级域名有三种常用方法，第一种是利用域名字典进行猜解，类似于暴力破解。第二种种是利用各种二级域名查询接口进行查询，例如bing的查询接口如下，domain为根域名：
http://cn.bing.com/search?count=50&q=site:domain&first=1
link的二级域名查询接口为：
http://i.links.cn/subdomain/?b2=1&b3=1&b4=1&domain=domain
aleax的二级域名查询接口为：
http://alexa.chinaz.com/?domain=domain
由这些接口都能直接查询到指定根域名的二级域名，这里就不附代码了。
还有一种获取二级域名的方法是通过搜索引擎直接搜索，如百度搜索：inurl:domain 或 site:domain。这种方法比较慢。具体代码如下：
1 # coding=utf-8 2 ''' 3 利用百度搜索二级域名 4 Author： bsdr 5 Email：1320227902@qq.com 6 ''' 7 8 9 import urllib2 10 import string 11 import urllib 12 import re 13 import random 14 from url_handle import split_url 15 16 user_agents = ['Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:23.0) Gecko/20130406 Firefox/23.0', 17 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:18.0) Gecko/20100101 Firefox/18.0', 18 'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US) AppleWebKit/533+ (KHTML, like Gecko) Element Browser 5.0', 19 'IBM WebExplorer /v0.94', 'Galaxy/1.0 [en] (Mac OS X 10.5.6; U; en)', 20 'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 10.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/6.0)', 21 'Opera/9.80 (Windows NT 6.0) Presto/2.12.388 Version/12.14', 22 'Mozilla/5.0 (iPad; CPU OS 6_0 like Mac OS X) AppleWebKit/536.26 (KHTML, like Gecko) Version/6.0 Mobile/10A5355d Safari/8536.25', 23 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/28.0.1468.0 Safari/537.36', 24 'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.0; Trident/5.0; TheWorld)'] 25 26 27 def baidu_search(keyword,pn): 28 p= urllib.urlencode({'wd':keyword}) 29 print(p) 30 req = urllib2.Request(("http://www.baidu.com/s?"+p+"&pn={0}&cl=3&rn=10").format(pn)) 31 req.add_header('User-Agent', random.choice(user_agents)) 32 try: 33 res=urllib2.urlopen(req) 34 html=res.read() 35 except: 36 html = '' 37 return html 38 39 40 def getList(regex,text): 41 arr = [] 42 res = re.findall(regex, text) 43 if res: 44 for r in res: 45 arr.append(r) 46 return arr 47 48 49 def getMatch(regex,text): 50 res = re.findall(regex, text) 51 if res: 52 return res[0] 53 return '' 54 55 56 def is_get(url): 57 58 regex=r'(S*?)?.*=.*' 59 res=re.match(regex,url) 60 if res: 61 return res.group(1) 62 else: 63 return 0 64 65 66 def geturl(domain,pages=10): 67 keyword = 'site:.'+domain 68 targets = [] 69 hosts=[] 70 for page in range(0,int(pages)): 71 pn=(page+1)*10 72 html = baidu_search(keyword,pn) 73 content = unicode(html, 'utf-8','ignore') 74 arrList = getList(u"<div class="f13">(.*)</div>", content) 75 76 for item in arrList: 77 regex = u"data-tools='{"title":"(.*)","url":"(.*)"}'" 78 link = getMatch(regex,item) 79 url=link[1] 80 try: 81 domain=urllib2.Request(url) 82 r=random.randint(0,11) 83 domain.add_header('User-Agent', user_agents[r]) 84 domain.add_header('Connection','keep-alive') 85 response=urllib2.urlopen(domain) 86 uri=response.geturl() 87 urs = split_url.split(uri) 88 89 if (uri in targets) or (urs in hosts) : 90 continue 91 else: 92 targets.append(uri) 93 hosts.append(urs) 94 f1=open('data/baidu.txt','a') 95 f1.write(urs+' ') 96 f1.close() 97 except: 98 continue 99 print "urls have been grabed already!!!" 100 return hosts 101 102 103 if __name__ == '__main__': 104 print(geturl("cnblogs.com"))
0x04 Web应用数据挖掘
这种数据挖掘方式主要针对Web自身，旨在获取Web应用信息/Web指纹，在Web安全领域应用较多，这类代表有zoomeye、sodan等。通过获取大范围的Web应用信息，Web应用类型、版本，Web插件信息等，能够对大范围内的Web安全状况进行评估，分析特定漏洞在全球范围内造成的影响。当然也可以利用特定漏洞对大范围的Web应用进行定向攻击。
在这里我们不讨论那种大范围的扫描，我们只以CMS识别为例来简单说明Web应用数据的挖掘。CMS识别旨在判别网站所采用的CMS（内容管理系统，如WordPress），为后续的插件检测或漏洞检测做准备。
CMS识别一般从4个方面进行检测：检测特定目录是否存在；比对特定文件MD5；检测HTML页面中的关键字；检测robots文件。另外，一个巨大的CMS指纹库是保证识别效率的关键，如果指纹库太小，实际效果并不会很好。但是如果指纹库太大，又会影响到识别的速率。我搜集了一些简单的CMS指纹，写了一个简单的CMS识别脚本。代码如下：
1 # coding:utf-8 2 ''' 3 CMS识别 4 Author: bsdr 5 Email: 1340447902@qq.com 6 ''' 7 import Queue 8 import re 9 import os 10 import time 11 import requests 12 import threading 13 import urllib2 14 import hashlib 15 import sys 16 from config import POC_PATH 17 18 t = time.time() # 起始时间 19 20 event = threading.Event() # 全局event，用来控制线程状态 21 22 RETRY = 3 # 验证url时尝试次数 23 TIMEOUT = 3 # 超时 24 THREADS = 300 # 开启的线程数 25 CMS_PATH = os.path.join(POC_PATH, 'CMS2\') # CMS指纹文件目录 26 27 CMS = 'Unknown' 28 HEADER = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; ' 29 'en-US; rv:1.9.1.11) Gecko/20100701 Firefox/3.5.11'} 30 31 32 class Cms: 33 def __init__(self, url, line): 34 self.url = url 35 self.line = line 36 print line 37 38 39 # 检测文件md5 40 def _get_md5(self, file): 41 m = hashlib.md5() 42 43 try: 44 m.update(file) 45 except: 46 while True: 47 data = file.read(10240) # 避免文件太大，内存不够 48 if not data: 49 break 50 m.update(data) 51 52 return m.hexdigest() 53 54 55 # 检测每一行指纹 56 def check(self): 57 global CMS 58 global event 59 cms = re.findall(r'(.*?)|', self.line) 60 path = cms[0] 61 cms_name = cms[1] 62 keyword = cms[2] 63 content = '' 64 65 try: 66 response = requests.get(self.url+path) 67 if response.status_code == 200: 68 content = response.content 69 except: 70 try: 71 content = urllib2.urlopen(self.url+path, timeout=TIMEOUT).read() 72 except: 73 pass 74 75 if content is not None and content != '': 76 77 if len(cms) == 3 and content.find(keyword) != -1: 78 CMS = cms_name 79 print cms 80 event.set() # 识别出cms后，改变event状态 81 82 elif len(cms) == 4 and self._get_md5(content) == cms[3]: 83 CMS = cms_name 84 event.set() 85 print cms 86 87 88 89 # 创建线程类，定义自己的线程 90 class myThread(threading.Thread): 91 def __init__(self, q, thread_id): 92 threading.Thread.__init__(self) 93 self.q = q 94 self.thread_id = thread_id 95 96 97 def run(self): 98 global event 99 while not self.q.empty(): 100 # 检测event状态判断线程是否执行 101 if event.is_set(): 102 print " [+] stop threading " + str(self.thread_id) 103 break 104 print " [*] threading " + str(self.thread_id) + " is running" 105 objects = self.q.get() 106 objects.check() 107 108 109 # 初始化url，并验证是否可以连接 110 def check_url(url): 111 url = 'http://' + url if url.startswith('http') == False else url 112 url = url[0:len(url) - 1] if url.endswith('/') else url 113 114 for i in range(RETRY): 115 try: 116 response = urllib2.urlopen(url, timeout=TIMEOUT) 117 if response.code == 200: 118 return url 119 except: 120 raise Exception("Connect error") 121 122 123 # 遍历指定目录下所有文件的每一行 124 def load_cms(): 125 cms_list = [] 126 127 for root, dirs, files in os.walk(CMS_PATH): 128 for f in files: 129 fp = open(CMS_PATH + f, 'r') 130 content = fp.readlines() 131 fp.close() 132 for line in content: 133 if line.startswith('/'): 134 line = line.strip(' ') 135 cms_list.append(line) 136 137 return cms_list 138 139 140 # 创建线程 141 def main(url): 142 global CMS 143 url = check_url(url) 144 cms_list = load_cms() 145 assert len(cms_list) > 0 146 work_queue = Queue.Queue() 147 148 # 装载任务 149 for path in cms_list: 150 work_queue.put(Cms(url, path)) 151 threads = [] 152 nloops = range(THREADS) 153 154 # 启动线程 155 for i in nloops: 156 t = myThread(work_queue, i) 157 t.start() 158 threads.append(t) 159 160 for i in nloops: 161 t.join() 162 163 #return True, CMS 164 165 class Poc: 166 def run(self,target): 167 main(target) 168 cms = CMS 169 if cms == 'Unknown': 170 return cms, False 171 else: 172 return cms, True 173 174 if __name__ == '__main__': 175 cms, is_succes = Poc().run('software.hrbeu.edu.cn') 176 print '[!] CMS ==> %s' % cms 177 print '[!] 用时：%f s' % (time.time()-t)
0x05 总结
以上内容全部由我自己编写爬虫的经验总结而来，如有问题，欢迎指正。