Python3爬虫使用Fidder实现APP爬取示例

Python3爬虫使用Fiddler实现APP爬取示例

1. 准备工作

安装 Python3 及相关依赖库：requests、lxml、pyquery。
安装 Fidder 并配置代理。
安装 APP 破解工具（例如：HTTP Analyzer）。

2. 分析APP接口请求

在使用 Fiddler 进行 APP 请求分析前，需要打开 APP 破解工具，确保其可以捕获到 APP 接口请求。

打开 APP 破解工具后，访问需要爬取数据的页面或执行相应操作。接着，在 APP 破解工具中可以看到相应的请求，其中包括 API 地址、请求方法、请求参数等信息。这些信息对后续的爬取非常重要。

3. 编写爬虫程序

接下来可以编写 Python 爬虫程序，使用 Python 抓取 APP 返回的数据。

Python3爬虫使用Fidder实现APP爬取示例，可以采用 requests 库和 pyquery 库进行数据解析。

import requests
from pyquery import PyQuery as pq

# 设置代理（Fiddler监听端口为8888）
proxies = {'http': 'http://127.0.0.1:8888', 'https': 'http://127.0.0.1:8888'}

# 请求头部信息
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'}

# 请求 URL
url = 'https://api.example.com/'

# 请求参数
data = {
    'param1': 'value1',
    'param2': 'value2'}

# 发起 POST 请求
response = requests.post(url, headers=headers, data=data, proxies=proxies, verify=False)

# 解析数据
if response.status_code == 200:
    html = response.text
    doc = pq(html)
    items = doc('.item').items()
    for item in items:
        # 处理数据
        pass
else:
    print('请求失败：', response.status_code)

4. 调试代码

在请求数据并解析数据的过程中，出现错误情况不可避免。这时可以使用调试工具（如：PyCharm）调试代码，查看哪些代码可能有误。

示例说明：

爬取微信公众号文章
下面是一个示例，讲解如何使用 Python3 爬虫从微信公众号文章中提取数据。

首先，在 Fiddler 中分析微信公众号文章请求，找到文章列表页和文章详情页的请求地址、请求参数及响应数据。

然后，编写 Python3 代码，通过 requests 库和 pyquery 库解析数据，从中提取文章内容等信息。

示例代码：

import requests
from pyquery import PyQuery as pq

# 设置代理（Fiddler监听端口为8888）
proxies = {'http': 'http://127.0.0.1:8888', 'https': 'http://127.0.0.1:8888'}

# 请求头部信息
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'}

# 请求微信公众号文章列表页
url = 'https://mp.weixin.qq.com/mp/profile_ext'
params = {
    'action': 'getmsg',
    '__biz': 'MzIwMzEwNTk1Mw==',
    'f': 'json',
    'offset': '0',
    'count': '10',
    'is_ok': '1',
    'scene': '124',
    'uin': '777',
    'key': '777',
    'pass_ticket': '',
    'wxtoken': '',
    'appmsg_token': '',
    'x5': '0',
    'f': 'json'
}

response = requests.get(url, headers=headers, params=params, proxies=proxies, verify=False)

# 解析数据
if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    articles = data.get('general_msg_list').get('list')
    for article in articles:
        # 提取文章链接
        url = article.get('app_msg_ext_info').get('content_url')

        # 请求文章详情页
        response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, verify=False)

        # 解析数据，获取文章详情
        if response.status_code == 200:
            html = response.text
            doc = pq(html)
            title = doc('.rich_media_title').text()
            author = doc('.rich_media_meta_list a').text()
            content = doc('.rich_media_content').text()
else:
    print('请求失败：', response.status_code)

爬取App商城数据

以下是如何使用 Fiddler 和 Python3 爬虫从 App 商城中提取数据的示例。

首先，在 Fiddler 中分析商城页面请求，找到商城页面请求地址、请求参数及响应数据。

然后，编写 Python3 代码，通过 requests 库和 pyquery 库解析数据，从中提取商城商品信息等数据。