1.用易语言做网页采集的商品商品时候都要把源代码转成什么编码?是不是固定的?如果不是,那有什么规律?
2.python采集京东app端搜索商品数据(2023-11-15)
3.nodejs最新京东m端h5st 4.2签名算法4.2版本逆向,采集采集京东API接口,源码源码京东商品数据采集
4.利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇,接口接口超详细教程
5.网站数据采集开始代码跟结束代码怎么看
6.Android 抖音常用反编译工具,商品商品抖音API接口数据采集教程
用易语言做网页采集的时候都要把源代码转成什么编码?是不是固定的?如果不是,那有什么规律?
网页一般是源码源码用UTF8的,但是接口接口易语言用的是ANSI,网页不管什么编码必须转成ANSI才可以直接用。商品商品你可以调用精易模块来看下网页的采集采集编码。
然后再调用编码转换的源码源码函数就可以了。
python采集京东app端搜索商品数据(--)
一、接口接口技术要点:
1、商品商品通过使用charles工具从手机app端进行抓包,采集采集可以获取到cookie信息;
2、源码源码无需安装nodejs,整个项目采用纯python源码编写;
3、搜索商品数据的接口为:functionId=search;
4、clientVersion的值为".1.4",同时也兼容更高版本的app;
5、sign签名算法已经转换为python源码;
6、body部分需要经过uri编码处理;
7、sign签名所需的参数包括:
sign=service.get_st_sign_sv(data_json, functionId, uuid, clientVersion)
其中,data_json代表body内容;
functionId表示接口类型,此处为:functionId="search";
uuid为设备标识,可以通过抓包获取,例如:uuid="d5aada6cce";
clientVersion为app版本号,例如:clientVersion=".1.4"。tnt 辅助源码
nodejs最新京东m端h5st 4.2签名算法4.2版本逆向,京东API接口,京东商品数据采集
分析京东m端使用的新版本h5st 4.2签名算法,与之前的4.1版本相比,算法在混淆window、JD等环境变量方面显著提高,增加了逆向难度。本文详细解析4.2版本的逆向过程,帮助读者了解其加密机制。
在逆向研究中,关注的是4.2版本签名算法的加密逻辑。为了实现对京东API接口的访问,需要解码并理解其中的加密过程。具体而言,重点关注评论接口和参数h5st。
对于参数h5st,其加密结果为%3Biwtagp9mzt%3Be%3BtkwaacblMyszeDMrMjMz4egDE8H9pUcx3gZF-xLwr2oOECX4cd8O4rqH_H1v1EJsrbFkhTR1r9ID2kf_%3B6a1e6cedbaaebaeabcddfacce4c%3B4.2%3B%3B0aeefafc5a7faa1ad5ecfdaad5fe7e4aacccbbcedaa6faacdaec2fdcd9cfadabecbfd6c8dcaacaeb2acc2f9dee2fcdac8faacdbaddfcccbedeccedbffc1d8fddad2bafbdb7accaec0beb7a1bbdc9afcecee4efddabbfbfdafd5be6fd3afbfec6dd0bfdbf6acba2e4fceacdeae4abffeddfc1b8cbace,版本号显示为4.2。
在解码body参数后,发现其加密位置与h5st 4.1版本的加密逻辑相似。通过验证,与浏览器返回的结果一致,这表明加密过程已成功复现。
通过全局搜索h5st字符串,定位到其位置,结合单步调试,最终逆向得到h5st 4.2源码的分析jdk源码部分代码片段。在nodejs环境中调试请求,成功获取数据,标志着逆向研究的完成。
综上所述,本文详细阐述了京东m端h5st 4.2签名算法的逆向过程,包括参数解析、加密解码、代码分析以及实际请求实现,为理解京东API接口的加密机制提供了直观的路径。
利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇,超详细教程
项目内容
案例选择商品类目:沙发;数量:共页个商品;筛选条件:天猫、销量从高到低、价格元以上。
以下是分析,源码点击文末链接
项目目的
1. 对商品标题进行文本分析,词云可视化。
2. 不同关键词word对应的sales统计分析。
3. 商品的价格分布情况分析。
4. 商品的销量分布情况分析。
5. 不同价格区间的商品的平均销量分布。
6. 商品价格对销量的影响分析。
7. 商品价格对销售额的影响分析。
8. 不同省份或城市的商品数量分布。
9. 不同省份的商品平均销量分布。
注:本项目仅以以上几项分析为例。
项目步骤
1. 数据采集:Python爬取淘宝网商品数据。
2. 数据清洗和处理。kafka源码实战
3. 文本分析:jieba分词、wordcloud可视化。
4. 数据柱形图可视化barh。
5. 数据直方图可视化hist。
6. 数据散点图可视化scatter。
7. 数据回归分析可视化regplot。
工具&模块:
工具:本案例代码编辑工具Anaconda的Spyder。
模块:requests、retrying、missingno、jieba、matplotlib、wordcloud、imread、seaborn等。
原代码和相关文档后台回复“淘宝”下载。
一、爬取数据
因淘宝网是反爬虫的,虽然使用多线程、修改headers参数,但仍然不能保证每次%爬取,所以,我增加了循环爬取,直至所有页爬取成功停止。
说明:淘宝商品页为JSON格式,这里使用正则表达式进行解析。
代码如下:
二、javascript源码推荐数据清洗、处理:
(此步骤也可以在Excel中完成,再读入数据)
代码如下:
说明:根据需求,本案例中只取了item_loc、raw_title、view_price、view_sales这4列数据,主要对标题、区域、价格、销量进行分析。
代码如下:
三、数据挖掘与分析:
1. 对raw_title列标题进行文本分析:
使用结巴分词器,安装模块pip install jieba。
对title_s(list of list格式)中的每个list的元素(str)进行过滤,剔除不需要的词语,即把停用词表stopwords中有的词语都剔除掉:
为了准确性,这里对过滤后的数据title_clean中的每个list的元素进行去重,即每个标题被分割后的词语唯一。
观察word_count表中的词语,发现jieba默认的词典无法满足需求。
有的词语(如可拆洗、不可拆洗等)却被cut,这里根据需求对词典加入新词(也可以直接在词典dict.txt里面增删,然后载入修改过的dict.txt)。
词云可视化:
安装模块wordcloud。
方法1:pip install wordcloud。
方法2:下载Packages安装:pip install 软件包名称。
软件包下载地址:lfd.uci.edu/~gohlke/pyt...
注意:要把下载的软件包放在Python安装路径下。
代码如下:
分析
1. 组合、整装商品占比很高;
2. 从沙发材质看:布艺沙发占比很高,比皮艺沙发多;
3. 从沙发风格看:简约风格最多,北欧风次之,其他风格排名依次是美式、中式、日式、法式等;
4. 从户型看:小户型占比最高、大小户型次之,大户型最少。
2. 不同关键词word对应的sales之和的统计分析:
(说明:例如词语‘简约’,则统计商品标题中含有‘简约’一词的商品的销量之和,即求出具有‘简约’风格的商品销量之和)
代码如下:
对表df_word_sum中的word和w_s_sum两列数据进行可视化。
(本例中取销量排名前的词语进行绘图)
由图表可知:
1. 组合商品销量最高;
2. 从品类看:布艺沙发销量很高,远超过皮艺沙发;
3. 从户型看:小户型沙发销量最高,大小户型次之,大户型销量最少;
4. 从风格看:简约风销量最高,北欧风次之,其他依次是中式、美式、日式等;
5. 可拆洗、转角类沙发销量可观,也是颇受消费者青睐的。
3. 商品的价格分布情况分析:
分析发现,有一些值太大,为了使可视化效果更加直观,这里我们选择价格小于的商品。
代码如下:
由图表可知:
1. 商品数量随着价格总体呈现下降阶梯形势,价格越高,在售的商品越少;
2. 低价位商品居多,价格在-之间的商品最多,-之间的次之,价格1万以上的商品较少;
3. 价格1万元以上的商品,在售商品数量差异不大。
4. 商品的销量分布情况分析:
同样,为了使可视化效果更加直观,这里我们选择销量大于的商品。
代码如下:
由图表及数据可知:
1. 销量以上的商品仅占3.4%,其中销量-之间的商品最多,-之间的次之;
2. 销量-之间,商品的数量随着销量呈现下降趋势,且趋势陡峭,低销量商品居多;
3. 销量以上的商品很少。
5. 不同价格区间的商品的平均销量分布:
代码如下:
由图表可知:
1. 价格在-之间的商品平均销量最高,-之间的次之,元以上的最低;
2. 总体呈现先增后减的趋势,但最高峰处于相对低价位阶段;
3. 说明广大消费者对购买沙发的需求更多处于低价位阶段,在元以上价位越高平均销量基本是越少。
6. 商品价格对销量的影响分析:
同上,为了使可视化效果更加直观,这里我们选择价格小于的商品。
代码如下:
由图表可知:
1. 总体趋势:随着商品价格增多其销量减少,商品价格对其销量影响很大;
2. 价格-之间的少数商品销量冲的很高,价格-之间的商品多数销量偏低,少数相对较高,但价格以上的商品销量均很低,没有销量突出的商品。
7. 商品价格对销售额的影响分析:
代码如下:
由图表可知:
1. 总体趋势:由线性回归拟合线可以看出,商品销售额随着价格增长呈现上升趋势;
2. 多数商品的价格偏低,销售额也偏低;
3. 价格在0-的商品只有少数销售额较高,价格2万-6万的商品只有3个销售额较高,价格6-万的商品有1个销售额很高,而且是最大值。
8. 不同省份的商品数量分布:
代码如下:
由图表可知:
1. 广东的最多,上海次之,江苏第三,尤其是广东的数量远超过江苏、浙江、上海等地,说明在沙发这个子类目,广东的店铺占主导地位;
2. 江浙沪等地的数量差异不大,基本相当。
9. 不同省份的商品平均销量分布:
代码如下:
热力型地图
源码:Python爬取淘宝商品数据挖掘分析实战
网站数据采集开始代码跟结束代码怎么看
要看你用什么软件采集哈,写法不一样的。
要查找开始与结束的标识,打开网页看源代码,在你采集目标网页的列表(或内容页)前后分别找出唯一的那一段html,以supesite的写法为例: 开始的html[list]结束的html。然后采集器会截取这两段html之间的东西。
Android 抖音常用反编译工具,抖音API接口数据采集教程
Android 抖音常用反编译工具,抖音API接口数据采集教程
在进行Android抖音应用的数据采集和分析时,反编译工具成为了解密和操作应用内部逻辑的关键。以下介绍了一些常用的反编译工具,它们各自有着独特的功能和适用场景。
apktool - 反编译apk,重构资源与代码。主要功能在于将资源解码,并在修改后可以重新构建apk。下载地址:ibotpeaches.github.io/A...
dex2jar - 反编译apk,解压classes.dex文件。2.1版本支持多级dex反编译,2.0及之前版本不支持此操作。下载地址:down.pojie.cn/Tools/A...
JD-GUI - 将class文件反编译成java源代码,支持图形化界面,交互式操作较为简单。下载地址:down.pojie.cn/Tools/A...
AndroidKiller - 提供可视化、全自动的反编译、编译、签名功能,支持批量编译APK,操作界面友好。下载地址:down.pojie.cn/Tools/A...
AndroidCrackTool - 专为Mac用户设计的反编译工具,提供下载链接:pan.baidu.com/s/1efZuAM... 提取码: h8je,GitHub链接:github.com/Jermic/Andro...
GDA - 作为一款国产交互式反编译器,除了反编译功能外,还提供包过滤的分析功能、算法工具、文件转换工具等。下载地址:github.com/charles2gan/...
jadx - 反编译利器,支持命令行和图形界面操作,适用于命令行和图形界面环境。下载地址:github.com/skylot/jadx
autosign - 用于打包签名的软件,需配置好java环境以确保正常使用。专门针对签名操作设计。
Xposed - hook框架,允许在不修改APK的情况下影响程序运行,修改系统的框架服务。下载链接:pan.baidu.com/s/WnJD8... 提取码: 7sgb
IDAPro - 静态逆向工具,用于反汇编专业操作,适用于Windows版本。IDA Pro 7.0是世界范围内的顶级交互式反汇编专业工具之一。
Unidbg - Java Hook框架,能在pc端直接调用so文件中的函数,提供下载链接:github.com/zhkl/uni...
这些工具在Android应用开发、逆向工程、API接口数据采集等领域发挥着重要作用,帮助开发者深入理解应用内部逻辑,实现数据的获取与利用。在选择工具时,应根据具体需求和应用场景进行合理选择。