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Charles 抓包分析 首先，我们将手机代理设置到 Charles 上，用 Charles 抓包分析获取商品详情和商品评论的接口。 获取商品详情的接口，这里提取到的接口是来自 cdnware.m.jd.com 的链接，返回结果是一个 JSON 字符串，里面包含了商品的 ID 和商品名称，如图 11-47 和图 11-48 所示。 ![](/files/-Ll_JvCc9-xEnTX1OYcl) 图 11-47 请求概览 ![](/files/-Ll_JvCe4RHzcho7wEvF) 图 11-48 响应结果 再获取商品评论的接口，这个过程在前文已提到，在此不再赘述。这个接口来自 api.m.jd.com，返回结果也是 JSON 字符串，里面包含了商品的数条评论信息。 之后我们可以用 mitmdump 对接一个 Python 脚本来实现数据的抓取。 ## 4. mitmdump 抓取 新建一个脚本文件，然后实现这个脚本以提取这两个接口的数据。首先提取商品的信息，代码如下所示： ```python def response(flow): url = 'cdnware.m.jd.com' if url in flow.request.url: text = flow.response.text data = json.loads(text) if data.get('wareInfo') and data.get('wareInfo').get('basicInfo'): info = data.get('wareInfo').get('basicInfo') id = info.get('wareId') name = info.get('name') images = info.get('wareImage') print(id, name, images) ``` 这里声明了接口的部分链接内容，然后与请求的 URL 作比较。如果该链接出现在当前的 URL 中，那就证明当前的响应就是商品详情的响应，然后提取对应的 JSON 信息即可。在这里我们将商品的 ID、名称和图片提取出来，这就是一条商品数据。 再提取评论的数据，代码实现如下所示： ```python # 提取评论数据 url = 'api.m.jd.com/client.action' if url in flow.request.url: pattern = re.compile('sku\".*?\"(\d+)\"') # Request 请求参数中包含商品 ID body = unquote(flow.request.text) # 提取商品 ID id = re.search(pattern, body).group(1) if re.search(pattern, body) else None # 提取 Response Body text = flow.response.text data = json.loads(text) comments = data.get('commentInfoList') or [] # 提取评论数据 for comment in comments: if comment.get('commentInfo') and comment.get('commentInfo').get('commentData'): info = comment.get('commentInfo') text = info.get('commentData') date = info.get('commentDate') nickname = info.get('userNickName') pictures = info.get('pictureInfoList') print(id, nickname, text, date, pictures) ``` 这里指定了接口的部分链接内容，以判断当前请求的 URL 是不是获取评论的 URL。如果满足条件，那么就提取商品的 ID 和评论信息。 商品的 ID 实际上隐藏在请求中，我们需要提取请求的表单内容来提取商品的 ID，这里直接用了正则表达式。 商品的评论信息在响应中，我们像刚才一样提取了响应的内容，然后对 JSON 进行解析，最后提取出商品评论人的昵称、评论正文、评论日期和图片信息。这些信息和商品的 ID 组合起来，形成一条评论数据。 最后用 MongoDB 将两部分数据分开保存到两个 Collection，在此不再赘述。 运行此脚本，命令如下所示： ``` mitmdump -s script.py ``` 手机的代理设置到 mitmdump 上。我们在京东 App 中打开某个商品，下拉商品评论部分，即可看到控制台输出两部分的抓取结果，结果成功保存到 MongoDB 数据库，如图 11-49 所示。 ![](/files/-Ll_JvChBhTs-DVV6l4Q) 图 11-49 保存结果 如果我们手动操作京东 App 就可以做到京东商品评论的抓取了，下一步要做的就是实现自动滚动刷新。 ## 5. Appium 自动化 将 Appium 对接到手机上，用 Appium 驱动 App 完成一系列动作。进入 App 后，我们需要做的操作有点击搜索框、输入搜索的商品名称、点击进入商品详情、进入评论页面、自动滚动刷新，基本的操作逻辑和爬取微信朋友圈的相同。 京东 App 的 Desired Capabilities 配置如下所示： ```python { 'platformName': 'Android', 'deviceName': 'MI_NOTE_Pro', 'appPackage': 'com.jingdong.app.mall', 'appActivity': 'main.MainActivity' } ``` 首先用 Appium 内置的驱动打开京东 App，如图 11-50 所示。 ![](/files/-Ll_JvCjokgu9xt2aY66) 图 11-50 调试界面 这里进行一系动作操作并录制下来，找到各个页面的组件的 ID 并做好记录，最后再改写成完整的代码。参考代码实现如下所示： ```python from appium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from time import sleep class Action(): def __init__(self): # 驱动配置 self.desired_caps = { 'platformName': PLATFORM, 'deviceName': DEVICE_NAME, 'appPackage': 'com.jingdong.app.mall', 'appActivity': 'main.MainActivity' } self.driver = webdriver.Remote(DRIVER_SERVER, self.desired_caps) self.wait = WebDriverWait(self.driver, TIMEOUT) def comments(self): # 点击进入搜索页面 search = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'com.jingdong.app.mall:id/mp'))) search.click() # 输入搜索文本 box = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'com.jd.lib.search:id/search_box_layout'))) box.set_text(KEYWORD) # 点击搜索按钮 button = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'com.jd.lib.search:id/search_btn'))) button.click() # 点击进入商品详情 view = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'com.jd.lib.search:id/product_list_item'))) view.click() # 进入评论详情 tab = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'com.jd.lib.productdetail:id/pd_tab3'))) tab.click() def scroll(self): while True: # 模拟拖动 self.driver.swipe(FLICK_START_X, FLICK_START_Y + FLICK_DISTANCE, FLICK_START_X, FLICK_START_Y) sleep(SCROLL_SLEEP_TIME) def main(self): self.comments() self.scroll() if __name__ == '__main__': action = Action() action.main() ``` 代码实现比较简单，逻辑与上一节微信朋友圈的抓取类似。注意，由于 App 版本更新的原因，交互流程和元素 ID 可能有更改，这里的代码仅做参考。 下拉过程已经省去了用 Appium 提取数据的过程，因为这个过程我们已经用 mitmdump 帮助实现了。 代码运行之后便会启动京东 App，进入商品的详情页，然后进入评论页再无限滚动，这样就代替了人工操作。Appium 实现模拟滚动，mitmdump 进行抓取，这样 App 的数据就会保存到数据库中。 ## 6. 本节代码 本节代码地址：。 ## 7. 结语 以上内容便是 Appium 和 mitmdump 抓取京东 App 数据的过程。有了两者的配合，我们既可以做到实时数据处理，又可以实现自动化爬取，这样就可以完成绝大多数 App 的爬取了。