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引言

逆向过程

步骤一：找到参数对应js代码位置

步骤二：分析参数值的生成逻辑

步骤三：确定函数u的具体内容

步骤四：使用python实现请求参数的生成

投诉信息爬取

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引言

下面是一张主流网页加密方法的思维导图，本文将介绍的黑猫投诉平台网站使用的即是请求头加密。

从开发者工具中抓包的结果来看，该网页的json数据包的请求参数中rs和signature两个参数在下拉后得到的新数据包中是动态变化的，而ts参数过一段时间会发生变化（推测应该是和时间戳相关的参数）。接下来就通过js逆向获取这几个参数的生成方法，并实现爬取投诉信息。

逆向过程

步骤一：找到参数对应js代码位置

由于用rs搜索容易重复，这里搜索signature参数，其中只有一个js文件中包含该变量名。

在js代码中再次搜索该变量名，发现共找到14个，为了找到真正的signature参数位置，对可能是该参数的位置打上断点，挨个尝试后确定获得signature参数值的位置在下图所示位置，实际是变量g的值。同时也可以清楚的看到ts和rs的值分别等于l和p两个变量的值。

步骤二：分析参数值的生成逻辑

从代码中很清楚的看到g的值通过这段代码赋予：var g = u([l, p, b, h, c, d["type" + e]].sort().join(""))，也就是将这几个变量l, p, b, h, c, d["type" + e]排序后组成一个新的字符串，并将该字符串传入函数u，得到返回值即为g的值。

再往上找寻找上面几个变量的值的生成方式，可以发现在下图所示代码中，这些变量被创建和赋值。首先l变量确实是当前时间戳得到的值（l的值也是ts参数的值，印证了一开始的猜想）；b是一个常数，值为"$d6eb7ff91ee257475%"；h的值是PAGE_CONFIG对象的keywords属性的值，实际上从右边作用域可以看到就是我们的搜索关键字，值为"外卖 食品安全"；c的值为10，它其实就是请求参数中的page_size的值；e的值从右边作用域也可以看到值为1，刷新网页该值不变，因此d["type" + e]的值可以确定为1；

最后是p的值，也是请求参数rs的值，它是一个函数的返回值，不需要管这个函数是干什么的，用chatgpt把这段代码转为python代码即可，转换之前还需找到e和t的值是什么，也从右边发现两者值不变，分别是1和4，但e在代码中用于判断，因此转为python值其实是True，如下得到p值得生成方法，实质就是生成16位得随机字符串：

def generate_random_string(e=True, t=4, r=16):chars = "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"length = t if not e else random.randint(t, r)return ''.join(random.choice(chars) for _ in range(length))

步骤三：确定函数u的具体内容

将断点打到u函数的位置，跳到函数定义的位置

通过反复地打断点跟进，最终确定其执行的实际上是如下两个函数，其实质是执行了一次SHA-256 哈希算法。

知道他执行的是SHA-256 哈希算法后直接使用python对应的hashlib库中的方法即可。

步骤四：使用python实现请求参数的生成

直接放出代码

def generate_random_string(e=True, t=4, r=16):chars = "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"length = t if not e else random.randint(t, r)return ''.join(random.choice(chars) for _ in range(length))def get_sha256(value):"""sha256加密:param value: 加密字符串:return: 加密结果转换为16进制字符串，并大写"""hsobj = hashlib.sha256()hsobj.update(value.encode("utf-8"))return hsobj.hexdigest()
ts=str(int(time.time() * 1000))#ts,时间戳
l=ts
rs=generate_random_string(True, 4, 16)
p=rs#rs
b = '$d6eb7ff91ee257475%'
h='外卖 食品安全'#keywords
c='10'#page_size
d=str(i)#d["type" + e]=page
signature=''.join(sorted([l, p, b, h, c, d]))
signature=get_sha256(signature)
params = {'ts': ts,'rs': rs,'signature': signature,'keywords': h,'page_size': c,'page': d,}

到这里请求参数就构造完成了。

投诉信息爬取

下面是投诉信息的爬取，把cookies和headers复制下来，使用get方法获得每条投诉对应的具体信息页面的url，然后从该url中爬取需要的信息，我这里只需要投诉时间、结束时间和投诉编号，完整代码如下：

import requests
import random
import hashlib
import time
import json
from bs4 import BeautifulSoupcookies = {#自己复制
}headers = {#自己复制
}#[l, p, b, h, c, d["type" + e]].sort().join("")
def generate_random_string(e=True, t=4, r=16):chars = "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"length = t if not e else random.randint(t, r)return ''.join(random.choice(chars) for _ in range(length))def get_sha256(value):"""sha256加密:param value: 加密字符串:return: 加密结果转换为16进制字符串，并大写"""hsobj = hashlib.sha256()hsobj.update(value.encode("utf-8"))return hsobj.hexdigest()requests.packages.urllib3.disable_warnings()
sessions=requests.session()
data=[]
number=0
for i in range(1,101):#1524print(i)url_list=[]if len(data)%50==0 and len(data)!=0:time.sleep(60)while True:ts=str(int(time.time() * 1000))#ts,时间戳l=tsrs=generate_random_string(True, 4, 16)p=rs#rsb = '$d6eb7ff91ee257475%'h='外卖 食品安全'#keywordsc='10'#page_sized=str(i)#d["type" + e]=pagesignature=''.join(sorted([l, p, b, h, c, d]))signature=get_sha256(signature)params = {'ts': ts,'rs': rs,'signature': signature,'keywords': h,'page_size': c,'page': d,}try:response = sessions.get('https://tousu.sina.com.cn/api/index/s',cookies=cookies,headers=headers,params=params,verify=False,allow_redirects=False)response=json.loads(response.text)['result']['data']['lists']#print(response)for n in range(len(response)):if response[n]['main']['evaluate_u']==None:number+=1continueelse:url=response[n]['main']['url']url_list.append(url)number+=1breakexcept Exception as e:print(e,response.text,i)time.sleep(300)continuefor url in url_list:while True:try:response = sessions.get('https:'+url,cookies=cookies,headers=headers,verify=False,allow_redirects=False)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')u_date_elements = soup.find_all(class_='u-date')u_list=soup.find('ul', class_='ts-q-list')c_num=u_list.find_all('li')[0].textendtime=u_date_elements[2].textstarttime=u_date_elements[6].textdata.append([starttime,endtime,c_num])breakexcept Exception as e:print(e,response.text,i)time.sleep(60)continue
data=pd.DataFrame(data,columns=['starttime','endtime','c_num'])