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  • 通过python抓取app数据

    2020-08-05 18:43:46
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    环境-Windows下搭建开发

    Android模拟器的安装及介绍
    在这里插入图片描述
    安卓模拟器的安装
    夜神安卓模拟器,是全新一代的安卓模拟器,与传统安卓模拟器相比,基于Android4.4.2,兼容X86/AMD,在性能、稳定性、兼容性等方面有着巨大优势
    下载地址:https://www.yeshen.com/
    安装App
    安装App,可以直接通过应用中心来安装,如果在应用中心没有搜索到要安装的App,可以下载相应的APK文件
    fiddler软件介绍
    常见App抓包软件对比
    在这里插入图片描述
    Fiddler 抓包软件介绍
    fiddler是一个web调试代理平台,可以监控和修改web数据流

    功能很强大
    • 支持IE,Chrome,Safari,firefox和Opera等浏览器
    • 可以在ipone,ipad,ipad等移动设备上进行连接
    Fiddler 抓包优点
    • 可以查看所有浏览器、客户端应用或服务之间的web数据流
    • 手动或自动修改任意的请求和响应。
    • 可以解密HTTPS数据流以便查看和修改。
    Fiddler 抓包缺点
    • fiddler只是支持http、https、ftp、websocket数据流等相关的协议
    • 无法监测或修改其他数据,如SMTP、POP3等
    • fidder无法处理请求和响应超过2GB的数据
    Fiddler下载
    下载页面地址(会有填写邮件): https://www.telerik.com/fiddler
    Fiddler软件直接下载地址:https://telerik-fiddler.s3.amazonaws.com/fiddler/FiddlerSetup.exe
    安装完fiddler之后,不会产生快捷方式,需要自己到安装目录中,生成快捷方式

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  • 摘要大多数APP里面返回的是json格式数据,或者一堆加密过的数据 。这里以超级课程表APP为例,抓取超级课程表里用户发的话题。1.抓取APP数据包方法详细可以参考这篇博文:http://my.oschina.net/jhao104/blog/605963...

    分享一篇文章,原文来自:j_hao104的个人页面。

    摘要

    大多数APP里面返回的是json格式数据,或者一堆加密过的数据 。这里以超级课程表APP为例,抓取超级课程表里用户发的话题。

    1.抓取APP数据包

    方法详细可以参考这篇博文:http://my.oschina.net/jhao104/blog/605963

    得到超级课程表登录的地址:http://120.55.151.61/V2/StudentSkip/loginCheckV4.action

    表单:

    66601f8ca067

    image.png

    表单中包括了用户名和密码,当然都是加密过了的,还有一个设备信息,直接post过去就是。

    另外必须加header,一开始我没有加header得到的是登录错误,所以要带上header信息。

    66601f8ca067

    image.png

    3.登录

    登录代码:

    import urllib2

    from cookielib import CookieJar

    loginUrl = 'http://120.55.151.61/V2/StudentSkip/loginCheckV4.action' headers = {

    'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8',

    'User-Agent': 'Dalvik/1.6.0 (Linux; U; Android 4.1.1; M040 Build/JRO03H)',

    'Host': '120.55.151.61',

    'Connection': 'Keep-Alive',

    'Accept-Encoding': 'gzip',

    'Content-Length': '207',

    }

    loginData = 'phoneBrand=Meizu&platform=1&deviceCode=868033014919494&account=FCF030E1F2F6341C1C93BE5BBC422A3D&phoneVersion=16&password=A55B48BB75C79200379D82A18C5F47D6&channel=MXMarket&phoneModel=M040&versionNumber=7.2.1&'

    cookieJar = CookieJar()

    opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cookieJar))

    req = urllib2.Request(loginUrl, loginData, headers)

    loginResult = opener.open(req).read()

    print loginResult

    登录成功 会返回一串账号信息的json数据

    66601f8ca067

    image

    和抓包时返回数据一样,证明登录成功

    66601f8ca067

    image.png

    3.抓取数据

    用同样方法得到话题的url和post参数

    下见最终代码,有主页获取和下拉加载更新。可以无限加载话题内容。

    #!/usr/local/bin/python2.7

    # -*- coding: utf8 -*-

    # python学习交流群:103456743

    """ 超级课程表话题抓取 """

    import urllib2

    from cookielib import CookieJar

    import json

    ''' 读Json数据 ''' def fetch_data(json_data):

    data = json_data['data']

    timestampLong = data['timestampLong']

    messageBO = data['messageBOs']

    topicList = []

    for each in messageBO:

    topicDict = {}

    if each.get('content', False):

    topicDict['content'] = each['content']

    topicDict['schoolName'] = each['schoolName']

    topicDict['messageId'] = each['messageId']

    topicDict['gender'] = each['studentBO']['gender']

    topicDict['time'] = each['issueTime']

    print each['schoolName'],each['content']

    topicList.append(topicDict)

    return timestampLong, topicList

    ''' 加载更多 ''' def load(timestamp, headers, url):

    headers['Content-Length'] = '159'

    loadData = 'timestamp=%s&phoneBrand=Meizu&platform=1&genderType=-1&topicId=19&phoneVersion=16&selectType=3&channel=MXMarket&phoneModel=M040&versionNumber=7.2.1&' % timestamp

    req = urllib2.Request(url, loadData, headers)

    loadResult = opener.open(req).read()

    loginStatus = json.loads(loadResult).get('status', False)

    if loginStatus == 1:

    print 'load successful!'

    timestamp, topicList = fetch_data(json.loads(loadResult))

    load(timestamp, headers, url)

    else:

    print 'load fail'

    print loadResult

    return False loginUrl = 'http://120.55.151.61/V2/StudentSkip/loginCheckV4.action' topicUrl = 'http://120.55.151.61/V2/Treehole/Message/getMessageByTopicIdV3.action' headers = {

    'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8',

    'User-Agent': 'Dalvik/1.6.0 (Linux; U; Android 4.1.1; M040 Build/JRO03H)',

    'Host': '120.55.151.61',

    'Connection': 'Keep-Alive',

    'Accept-Encoding': 'gzip',

    'Content-Length': '207',

    }

    ''' ---登录部分--- '''

    loginData = 'phoneBrand=Meizu&platform=1&deviceCode=868033014919494&account=FCF030E1F2F6341C1C93BE5BBC422A3D&phoneVersion=16&password=A55B48BB75C79200379D82A18C5F47D6&channel=MXMarket&phoneModel=M040&versionNumber=7.2.1&'

    cookieJar = CookieJar()

    opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cookieJar))

    req = urllib2.Request(loginUrl, loginData, headers)

    loginResult = opener.open(req).read()

    loginStatus = json.loads(loginResult).get('data', False)

    if loginResult:

    print 'login successful!' else:

    print 'login fail'

    print loginResult

    ''' ---获取话题--- '''

    topicData = 'timestamp=0&phoneBrand=Meizu&platform=1&genderType=-1&topicId=19&phoneVersion=16&selectType=3&channel=MXMarket&phoneModel=M040&versionNumber=7.2.1&'

    headers['Content-Length'] = '147'

    topicRequest = urllib2.Request(topicUrl, topicData, headers)

    topicHtml = opener.open(topicRequest).read()

    topicJson = json.loads(topicHtml)

    topicStatus = topicJson.get('status', False)

    print topicJson

    if topicStatus == 1:

    print 'fetch topic success!'

    timestamp, topicList = fetch_data(topicJson)

    load(timestamp, headers, topicUrl)

    结果:

    66601f8ca067

    image.png

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  • Python代码抓取获取天气预报信息源码讲解。这是一个用Python编写抓取天气预报的代码示例,用python写天气查询软件程序很简单。这段代码可以获取当地的天气和、任意城市的天气预报...python抓取广州天气并分析 实例源码
  • Python抓取百度地图POI的那些坑与可用软件及代码 抓取百度地图、高德地图的POI主要有两大类方式,一类是分析地图网页,一类是使用百度、高德提供的POI检索API。本文主要梳理截止2020年9月,调用百度地图Place API...

    Python抓取百度地图POI的那些坑与可用软件及代码

    抓取百度地图、高德地图的POI主要有两大类方式,一类是分析地图网页,一类是使用百度、高德提供的POI检索API。本文主要梳理截止2020年9月,调用百度地图Place API抓取POI数据的那些官方文档没有言明的坑,并给出解决思路。最后提供完美避过这些坑的POI抓取软件和封装好的代码(基于Python实现)。

    1 坑与解决思路

    • 你以为返回数据上限真的是文档中说的400吗?
      天真的少年哦,大概几个月前,还真是,如果数据量超过400,百度的API老老实实给你返回够400条。这个时候,你只需要保证每个切片抓的POI数据在400以内,就可以绕过所谓的"400"限制。然而,百度最近改反扒机制了,但并没在开发者文档中进行说明(直接导致目前超多代码和软件查全率跳楼式下跌最近百度加入了新的抽稀机制,如果你的POI数量达到了一两百乃至更多,则返回的数据会抽稀至100多点或左右,具体抽稀至多少还不是一个定值,总是飘忽不定。
      【解决方案】:经过大量测试,确保每次调用百度地图Place API返回的数据量在100以内,在当前能确保到一个极高的查全率。用高德的小伙伴哟,高德的这个阈值设为850可以取得很好的效果哦-虽然高德的数据更全,但高德真的太容易被封了。
    • 抓取过程中存在数据模板不一致!!!
      目前最经典的数据模板不一致就是查询省(湖北省)和跨市级(西安外接矩形)的POI总量时,API返回的是各个城市分别有多少POI而不是POI的具体信息。比如咸阳市、渭南市与西安太近,且被西安半包含。

      在实践中,少量内陆城市如西安及大量沿海城市如福建等,在进行网格切片时会发现部分跨城市区县或涉海域切片Place API返回的是单独某个城市POI的对应切片区域总量,比如上下两图中较小红色框标出的区域。

      上述机制会使得你在进行进行网格切分抓取POI的时候易报错。该问题不解决则你无法用同一套代码顺滑的抓取全国任意区域的POI。
      【解决方案】:当出现数据模板不一致时(判断results 数组中是否有location)进一步对当前切片进行四分即可。
    • 跨城市区县的选择性返回问题
      当一个切片跨越两个或多个城市的不同区县级行政区时(但小于整个城市),可能只返回其中一个占据主导地位的城市的对应区县内的POI数据。
      这会造成在按格网抓取的时,部分区域可能存在非正常的稀疏或空洞。

      【解决方案】:1. 增大格网数量(简单方式,但依然存在少量数据因为边界问题丢失);2. 确保城市边界上的切片(格网)中,希望查询的城市占据主导地位(最佳做法是将格网与行政区划求交后再取最小外接矩形)<建议使用该方法>。

      把上述三大问题解决好,你的程序就可以高查全率搞定百度POI的抓取了。具体抓取算法小O取名为:边界修正格网条件四分递归

    2 完美避坑的POI抓取软件 (桌面端)

    不想写代码的小伙伴了解一下开源免费POI抓取软件OSpider,抓POI舒服的不要不要的,还有完善的用户社群和用户手册。项目主页或下载戳这里

    OSpider v3.0.0桌面版的核心功能为按行政区划名称、矩形框、圆形区和自定义面文件四种方式抓取POI(暂仅支持百度POI,高德POI将再下一次更新中加入),支持通过csv批处理文件批量执行POI抓取任务,且提供了分城市获取POI总量的实用工具。OSpider v3.0.0也集成了WGS84/BD09/GCJ02坐标互转工具与地址解析工具。
    按区域抓取POI

    3 完美避坑的POI抓取代码(python实现)

    GPL开源项目OSpider将POI抓取代码封装在POISpider.py中,该套代码运行稳定调用简单,小伙伴们可以直接在项目主页下载源码自己查看修改或调用,该项目比较好的一点是专门为开发者写了手册。

    OSpider v3.0.0源码的功能模块包括POI抓取模块、坐标转换模块、行政区划获取模块、地址解析模块。以下为POI相关调用示例:

    from POISpider import BaiduPOISpider
    
    keylist=['YourBAIDUKeySample1','YouRbaiDuKEYsaMPlE2']
    spider=BaiduPOISpider()
    # key池设置一次就够了,thread_protect是用来限制并发的,表示一个Key最多可以被多少个线程同时占有,只要key不超并发,这个值就可以设置的比较大
    # 想速度快,就大key池,多线程,同时在不触发并发限制的情况下调大并发保护数thread_protect
    spider.set_key(keylist,thread_protect=3)
    
    #如需在服务器部署,建议取消持续性状态输出用以加快速度,客户端调用建议保留状态输出
    #spider.set_dispStatus(False)
    
    #根据行政区划名称抓取POI-抓取广州市内的酒吧
    gdf1 = spider.getPOI_byAD('酒吧', '酒吧', '广州', grid_num=4, threshold=100, thread_num=6)
    
    #根据矩形区域抓取POI-抓取西安市外接矩形内的高中(check)
    gdf2 = spider.getPOI_byBounds('高中','中学',118.351915,29.192178,120.724682,30.569969, grid_num=4,threshold=100,thread_num=6)
     
    #根据圆形区域抓取POI-抓取上海市政府周边5km范围内的咖啡厅
    gdf3 = spider.getPOI_byCircle('咖啡厅','',121.480248,31.236276,5000, grid_num=4,threshold=100,thread_num=6)
    
    #根据自定义面文件抓取POI-抓取福州市内的KTV
    gdf4 = spider.getPOI_byFile('KTV', '', 'https://geo.datav.aliyun.com/areas_v2/bound/350100.json', grid_num=4,threshold=100,thread_num=6)
    
    #将结果分别保存为CSV,TXT,Shapefile,GeoJSON
    gdf1.to_csv('广州酒吧.csv', encoding='utf-8-sig')
    gdf2.to_csv('西安高中.txt', encoding='utf-8-sig')
    gdf3.to_file('上海市政府周边5km咖啡厅.shp', encoding='utf-8')
    gdf4.to_file('福州KTV', driver='GeoJSON', encoding='utf-8')
    

    抓取结果属性说明

    列名 说明
    uid 唯一标识符
    name POI具体名称
    address POI地址
    province POI所属省份
    city POI所属城市
    area POI所属区县
    tag POI标签(类型)
    telephone POI电话,可能为空
    overall_rating POI总体评分,-1表无,5最高
    wgs84_lng,lat WGS84经纬度
    bd09_lng,lat BD09经纬度
    gcj02_lat GCJ02经纬度
    geometry 几何属性
    展开全文
  • 利用Python抓取豆瓣的影评数据,我们以【美丽的人生】作为例子来进行抓取;抓取过后可以对影评数据进行词频统计,得到对于此电影的评价关键词。 环境安装 我的开发环境是windows; 1.下载软件Anaconda,下载完成...

    利用Python抓取豆瓣的影评数据,我们以【美丽的人生】作为例子来进行抓取;抓取过后可以对影评数据进行词频统计,得到对于此电影的评价关键词。

    环境安装

    我的开发环境是windows; 1.下载软件Anaconda,下载完成后进入控制台:conda install scrapy; 2.Faker是一个可以让你生成伪造数据的Python包,安装pip install faker

    开始项目

    因为使用的scrapy,所以我们需要新建一个scrapy项目,打开cmd:

    scrapy startproject doubanspider
    

    这就新建了一个scrapy的项目,这里有scrapy的中文页http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/intro/tutorial.html,里面比较详细的描述了scrapy

    代码编写

    在items里面新建一个item,我这里只取出评论数据,当然也可以取出更多的数据,比如时间、几颗星、是否有用、评论人等等,数据量越多关联越大,分析的准确性和可靠度也越大;

    class DoubanMovieCommentItem(scrapy.Item):
    	comment = scrapy.Field()
    

    在doubanspier/doubanspider/spider下新建DoubanCommontSpider.py;因为有的网站数据是需要登陆后才能抓取,或者是登陆后才能抓去更多的数据,所以这里模拟了豆瓣的登录,每次抓取都把携带豆瓣的登录cookie,我这里只抓取第一页的数据,短时间内抓取大量的数据会被反爬虫机制检测到,所以不要一次性抓取太多数据;多次登录后也会需要输入验证码,这里的验证码处理是抛出,复制url到浏览器然后输入;

    # -*- coding:utf-8 -*-
    
    import scrapy
    from faker import Factory
    from doubans.items import DoubanMovieCommentItem
    import urlparse
    f = Factory.create()
    
    class DoubanCommontSpider(scrapy.Spider):
    	name = 'douban_comment'
    	start_urls = [
    		'https://www.douban.com'
    	]
    
    	headers = {
          	"Accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8",
          	"Accept-Language":"zh-CN,zh;q=0.8,en-US;q=0.5,en;q=0.3",
          	"Accept-Encoding":"gzip, deflate",
          	"Connection":"keep-alive",
          	"User-Agent":f.user_agent()
        }
    
    	formdata = {
    		'form_email':'你的账户',
    		'form_password':'你的密码',
    		'login':'登录',
    		'redir':'https://www.douban.com/',
    		'source':'None'
    	}
    
    	def start_requests(self):
    		print 'srart '
    		return [scrapy.Request(url=r'https://www.douban.com/accounts/login',headers = self.headers,meta={'cookiejar':1},
    							callback=self.parse_login)]
    
    
    	def parse_login(self,response):
    		print "login==="
    		print response.meta
    		if 'captcha_image' in response.body:
    			print 'Copy the link:'
    			link = response.xpath('//img[@class="captcha_image"]/@src').extract()[0]
    			print link
    			code = raw_input("captcha_solution:")
    			captcha_id = urlparse.parse_qs(urlparse.urlparse(link).query,True)['id'][0]
    			self.formdata['captcha_solution'] = code
    			self.formdata['captcha_id'] = captcha_id
    		return [scrapy.FormRequest.from_response(response,formdata=self.formdata,headers=self.headers,meta={'cookiejar':response.meta['cookiejar']},
    			callback=self.after_login)]
    
    	def after_login(self,response):
    		self.headers['Host'] = "www.douban.com"
    		yield scrapy.Request(url = 'https://movie.douban.com/subject/1292063/reviews',
    								meta={'cookiejar':response.meta['cookiejar']},
    								headers = self.headers,
    								callback = self.parse_comment_url)
    
    	def parse_comment_url(self,response):
    		for body in response.xpath('//div[@class="main review-item"]'):
    			comment_url = body.xpath('header/h3[@class="title"]/a/@href').extract_first()
    			yield scrapy.Request(url = comment_url,
    								meta = {'cookiejar':response.meta['cookiejar']},
    								headers = self.headers,
    								callback = self.parse_comment)
    	
    	def parse_comment(self,response):
    		print "jinru comment"
    		commentItem = DoubanMovieCommentItem()
    		commentItem["comment"] = response.xpath('//*[@id="link-report"]/div/text()').extract()[0]
    		yield commentItem
    
    

    编写完成代码后打开cmd控制台,切换到doubanspider目录下,运行爬虫 scrapy crawl douban_comment -o douban.csv 执行完成后就在本目录下生成抓取的csv文件,下面进行词频统计;

    进行词频统计用了一些包,jieba、numpy、codecs、pandas

    # -*- coding:utf-8 -*-
    
    import jieba
    import numpy
    import codecs
    import pandas
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    from wordcloud import WordCloud
    
    file = codecs.open(u"douban.csv","r")	#打开文件
    content = file.read()
    file.close()
    
    segment = []
    segs = jieba.cut(content)
    for seg in segs:
    	if len(seg)>1 and seg!='\r\n':
    		segment.append(seg)
    words_df = pandas.DataFrame({'segment':segment})
    words_df.head()
    stopwords = pandas.Series(['不','呀','吗','呢'])
    words_df = words_df[~words_df.segment.isin(stopwords)]	#去停用词
    
    word_stat = words_df.groupby(by=['segment'])['segment'].agg({'计数':numpy.size})
    word_stat = word_stat.reset_index().sort(columns='计数',ascending=False)
    print word_stat
    

    结束语

    抓取数据,数据统计展示都已经做完了,这里写的感觉很简单,但是在真正实施起来会遇到很多的问题,这一套搞下来锻炼了解决问题能力,思维能力等

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    Python爬虫技术视频教程,该课程每堂课都有一个作业,包含的项目案例有家长帮142600条数据爬取与分析,全球天气数据抓取与分析,淘宝商品信息数据众数分析,12306余票查询,python软件打包exe与发布。学完此课程能让...
  • App的爬取相比Web端爬取更加容易,反爬中能力没有那么强,而且响应数据大多都是JSON形式,解析更加简单。 在APP端若想查看和分析内容那就需要借助抓包软件,常用的有:Filddler、Charles、mitmproxy、Appium等。 ...
  • python简单几步轻松抓取app接口

    千次阅读 2019-07-07 16:17:15
    目录关键字前言安装mitmproxy启动配置手机代理https抓包测试抓取指定app接口数据 ...这两款软件虽然比较强大,但是如果我们想实现python抓取一些app数据进行分析的话,今天介绍一款更方便的工具mitmproxy 安...
  • 爬虫分为:web网页数据抓取,app应用数据抓取软件应用数据抓取,本「docker实战篇」主要是针对app应用数据抓取的,爬虫的工程师抓取应用的时候的痛点有哪些呢? 不会抓包,不知道手机移动数据如何抓包 ...
  • (四)在浏览器截图中找到所需要的数字区域  在这个过程中用到了开头...先用截图软件截取目标图片如下所示: 所用的方法如下所示: # 打开截图切割 im = cv2.imread(str(path) + ".png") obj = cv2.imread
  • Scrapy 抓取数据及相关软件(Ubuntu)

    千次阅读 2014-03-17 17:59:21
    1. python-webkit 在scrapy抓取数据时执行js代码 sudo apt-get install python-webkit 还有一些相关的包需要安装 https://wiki.python.org/moin/PythonWebKit http://www.gnu.org/software/pythonwebkit/ ...

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