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前言

我们知道通过Charles进行抓包可以发现其参数相当复杂，Form 表单有很多加密参数。如果我们只用 Charles 探测到这个接口链接和参数，还是无法直接构造请求的参数，构造的过程涉及一些加密算法，也就无法直接还原抓取过程。

所以我们了解了 mitmproxy 的用法，利用它的 mitmdump 组件，可以直接对接 Python 脚本对抓取的数据包进行处理，用 Python 脚本对请求和响应直接进行处理。这样我们可以绕过请求的参数构造过程，直接监听响应进行处理即可。但是这个过程并不是自动化的，抓取 App 的时候实际是人工模拟了这个拖动过程。如果这个操作可以用程序来实现就更好了。

我们又了解了 Appium 的用法，它可以指定自动化脚本模拟实现 App 的一系列动作，如点击、拖动等，也可以提取 App 中呈现的信息。经过上节爬取微信朋友圈的实例，我们知道解析过程比较烦琐，而且速度要加以限制。如果内容没有显示出来解析就会失败，而且还会导致重复提取的问题。更重要的是，它只可以获取在 App 中看到的信息，无法直接提取接口获取的真实数据，而接口的数据往往是最易提取且信息量最全的。

综合以上几点，我们就可以确定出一个解决方案了。如果我们用 mitmdump 去监听接口数据，用 Appium 去模拟 App 的操作，就可以绕过复杂的接口参数又可以实现自动化抓取了！这种方式应是抓取 App 数据的最佳方式。某些特殊情况除外，如微信朋友圈数据又经过了一次加密无法解析，而只能用 Appium 提取。但是对于大多数 App 来说，此种方法是奏效的。本节我们用一个实例感受一下这种抓取方式的便捷之处。

1. 本节目标

以抓取京东 App 的商品信息和评论为例，实现 Appium 和 mitmdump 二者结合的抓取。抓取的数据分为两部分：一部分是商品信息，我们需要获取商品的 ID、名称和图片，将它们组成一条商品数据；另一部分是商品的评论信息，我们将评论人的昵称、评论正文、评论日期、发表图片都提取，然后加入商品 ID 字段，将它们组成一条评论数据。最后数据保存到 MongoDB 数据库。

2. 准备工作

请确保 PC 已经安装好 Charles、mitmdump、Appium、Android 开发环境，以及 Python 版本的 Appium API。Android 手机安装好京东 App。另外，安装好 MongoDB 并运行其服务，安装 PyMongo 库。具体的配置过程可以参考Python爬虫存储库安装#1-CSDN博客

3. 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。

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：

def response(flow):url = 'cdnware.m.jd.com'if url in flow.request.url:text = flow.response.textdata = 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：

# 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 IDbody = unquote(flow.request.text)# 提取商品 IDid = re.search(pattern, body).group(1) if re.search(pattern, body) else None# 提取 Response Bodytext = flow.response.textdata = 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：

{'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。

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：

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. 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。