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爬蟲是互聯(lián)網(wǎng)中最為常見的數(shù)據(jù)獲取方式,越來越多的公司和個人開始使用它來收集網(wǎng)站或者APP中的數(shù)據(jù)。其中,對于APP來說,獲取其中的數(shù)據(jù)庫也成為了一項非常有價值的任務(wù)。本篇文章將會介紹如何使用爬蟲來輕松獲取APP數(shù)據(jù)庫。

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一、了解APP結(jié)構(gòu)
在開始爬取APP數(shù)據(jù)庫之前,首先需要了解APP的結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)庫存儲位置。一般情況下,Android系統(tǒng)的APP數(shù)據(jù)存儲在/data/data/包名/databases目錄下,其中,/data/data/目錄是Android系統(tǒng)中存儲APP數(shù)據(jù)的根目錄,每個APP都有一個唯一的包名,因此在獲取APP數(shù)據(jù)時需要知道APP包名。
二、獲取APP包名
因為每個APP都有一個唯一的包名,所以在進行APP爬取時需要獲取APP包名。幾種常見的獲取方式如下:
1.利用ADB工具獲?。涸谶B接手機后,通過ADB工具輸入“adb shell pm list packages”命令即可獲取手機中所有APP的包名。
2.利用APP信息獲取工具:目前市面上有很多APP信息獲取工具,例如應(yīng)用商店、豌豆莢等,在這些工具中搜索應(yīng)用程序即可獲取到該應(yīng)用程序的包名。
3.下載安裝包分析工具:目前市面上也有很多安裝包分析工具,例如第三方應(yīng)用市場中的安裝包分析模塊、APKTool、dex2jar等,通過這些工具可以解析APP安裝包,進而查看APP包名。
三、獲取APP數(shù)據(jù)庫
當確定了APP包名后,就可以開始獲取APP數(shù)據(jù)庫。目前,最為常見的獲取APP數(shù)據(jù)庫的方式是利用模擬登陸或者hook進行抓取。
1.模擬登陸
模擬登陸是通過分析APP登錄請求,模擬用戶登錄APP,從而獲取APP數(shù)據(jù)的一種方式。這種方式可以獲取到APP中的完整數(shù)據(jù)庫,但是對于一些加密或者簽名過的APP可能無法使用。
2.hook
hook技術(shù)是通過篡改APP代碼,以達到獲取APP數(shù)據(jù)的目的。這種方式需要對APP代碼進行分析,找到需要hook的部分。這種方式可以避免一些加密或者簽名的問題,但是對于一些新興的APP可能需要花費較長時間進行研究和挖掘。
四、解析APP數(shù)據(jù)
獲取到APP數(shù)據(jù)庫后,還需要對其進行解析。這里介紹兩種主流的APP數(shù)據(jù)解析方式:
1.SQLite解析
SQLite是Android系統(tǒng)默認的數(shù)據(jù)庫,大多數(shù)APP都采用它來存儲數(shù)據(jù)。因此,SQLite解析是APP數(shù)據(jù)庫解析的最為常見的方式。解析過程需要使用SQLite解析工具,例如Navicat for SQLite、SQLite Browser等。
2.使用腳本解析
除了SQLite解析外,還可以使用腳本解析APP數(shù)據(jù),目前市面上有很多針對APP數(shù)據(jù)解析的腳本工具,例如python腳本等。這種方式需要對腳本語言有一定的掌握,并且需要對APP的數(shù)據(jù)庫進行深入了解,但是效率和靈活性都非常高。
五、注意事項
在進行APP數(shù)據(jù)抓取時,需要注意以下幾點:
1.獲取APP數(shù)據(jù)的目的需要合法、合規(guī),否則將會涉及到法律問題。
2.在獲取APP數(shù)據(jù)時,需要防止對APP造成不必要的損害或者影響。
3.需要合理使用相關(guān)工具,不要利用工具進行惡意攻擊或者造成不必要的麻煩。
綜上所述,APP數(shù)據(jù)抓取是一項非常有價值的任務(wù),但是需要保證其合法合規(guī),同時在抓取過程中需要防止對APP造成不必要的損害或者影響。希望讀者們在進行APP數(shù)據(jù)抓取時可以遵守以上原則,同時保證其規(guī)范合理使用。
相關(guān)問題拓展閱讀:
- 怎么用VBA或網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序抓取網(wǎng)站數(shù)據(jù)
- 如何正確利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲
- 在數(shù)據(jù)挖掘中利用爬蟲原理爬取數(shù)據(jù)需要引用哪個庫?
怎么用VBA或網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序抓取網(wǎng)站數(shù)據(jù)
可以呀
目前更好用的還是 618IP爬蟲 代理。
企業(yè)網(wǎng)頁的更好選擇。
VBA網(wǎng)抓常用方法
1、xmlhttp/winhttp法:
用xmlhttp/winhttp模擬向服務(wù)器發(fā)送請求,接收服務(wù)器返回的數(shù)據(jù)。
優(yōu)點:效率高,基本無兼容性問題。
缺點:需要借助如fiddler的工具來模擬http請求。
2、IE/webbrowser法:
創(chuàng)建IE控件或webbrowser控件,結(jié)合htmlfile對象的方法和屬性,模擬瀏覽器操作,獲取瀏覽器頁面的數(shù)據(jù)。
優(yōu)點:這個方法可以模擬大部分的瀏覽器操作。所見即所得塵派,瀏覽器能看到的數(shù)據(jù)就能用代碼獲取。
缺點:各種
彈窗
相當煩人,兼容性也確實是個很傷腦筋的問題。上傳文件在IE里根本無法實現(xiàn)。
3、QueryTables法:
因為它是excel自帶,所以勉強也算是一種方法。其實此法和xmlhttp類似,也是GET或POST方式發(fā)送請求,然后得到服務(wù)器的response返回到單元格內(nèi)。
優(yōu)點:excel自帶,可以通過錄制宏得到代碼,處理table很方便
。代碼簡短,適合快速獲派基賀取一些存在于
源代碼
的table里的數(shù)據(jù)鋒爛。
缺點:無法模擬referer等發(fā)包頭
也可以利用采集工具進行采集網(wǎng)頁端的數(shù)據(jù),無需寫代碼。
ForeSpider數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是天津市前嗅網(wǎng)絡(luò)科技有限公司自主知識產(chǎn)權(quán)的通用性互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集軟件。軟件幾乎可以采集兆散毀互聯(lián)網(wǎng)上所有公開的數(shù)據(jù),通過可視化的操作流程,從建表、過濾、采集到入庫一步到位。支持正則表達式操作,更有強大的面向?qū)ο蟮哪_本語言系統(tǒng)。
臺式機單機采集能力可達萬,日采集能力超過500萬。服務(wù)器單機集群環(huán)境的采集能力可達8億-16億,日采集能力超過4000萬。并行情況下可支撐百億以上規(guī)模數(shù)據(jù)鏈接,堪與百度等搜索引擎系統(tǒng)媲美。
軟件特點:
一.通用性:可以抓取互聯(lián)網(wǎng)上幾乎100 %的數(shù)據(jù)
1.支持用戶登錄。
2.支持Cookie技術(shù)。
3.支持驗證碼識別。
4.支持HTTPS安全協(xié)議。
5.支持OAuth認證。
6.支持POST請求。
7.支持搜索欄的關(guān)鍵詞搜索采集。掘襲
8.支持動態(tài)生成頁面采集。
9.支持IP代理采集。
10.支持圖片采集。
11.支持本地目錄采集。
12.內(nèi)置面向?qū)ο蟮哪_本語言系統(tǒng),配置腳本可以采集幾乎100%的互聯(lián)網(wǎng)信息。
二.高質(zhì)量數(shù)據(jù):精準采集所需數(shù)據(jù)
1.獨立知識產(chǎn)權(quán)引擎,精準采集。
2.內(nèi)部集成數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)直接采集入庫。
3.內(nèi)部創(chuàng)建數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu),抓取數(shù)據(jù)后直接存入數(shù)據(jù)庫相應(yīng)字段。
4.根據(jù)dom結(jié)構(gòu)自動過濾無關(guān)信息。
5.通過模板配置鏈接抽取和數(shù)據(jù)抽取,目標網(wǎng)站的所有可見內(nèi)容均可采集,智能過濾無關(guān)信息。
6.采集前數(shù)據(jù)可預(yù)覽采集,隨時調(diào)整模板配置,提升數(shù)據(jù)精度和質(zhì)量。
7.字段的數(shù)據(jù)支持多種處理方式。
8.支持正則表達式,精準處理數(shù)據(jù)。
9.支持腳本配置,精確處理字段的數(shù)據(jù)。
三.高性能:千萬級的采集速度
1.C++編寫的爬蟲,具備絕佳采集性能。
2.支持多線程采集。
3.臺式機單機采集能力可達萬,日采集能力超過500萬。
4.服務(wù)器單機集群環(huán)境的采集能力可達8億-16億,日采集能力超過4000萬。
5.并行情況下可支撐百億以上規(guī)模數(shù)據(jù)鏈接,堪與百度等搜索引擎系統(tǒng)媲美。
6.軟件性能穩(wěn)健,穩(wěn)定性好。
四.簡易高效:節(jié)約70%的配置時間
1.完全可視化的族備配置界面,操作流程順暢簡易。
2.基本不需要計算機基礎(chǔ),代碼薄弱人員也可快速上手,降低操作門檻,節(jié)省企業(yè)爬蟲工程師成本。
3.過濾采集入庫一步到位,集成表結(jié)構(gòu)配置、鏈接過濾、字段取值、采集預(yù)覽、數(shù)據(jù)入庫。
4.數(shù)據(jù)智能排重。
5.內(nèi)置瀏覽器,字段取值直接在瀏覽器上可視化定位。
五. 數(shù)據(jù)管理:多次排重
1. 內(nèi)置數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)采集完畢直接存儲入庫。
2. 在軟件內(nèi)部創(chuàng)建數(shù)據(jù)表和數(shù)據(jù)字段,直接關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫。
3. 采集數(shù)據(jù)時配置數(shù)據(jù)模板,網(wǎng)頁數(shù)據(jù)直接存入對應(yīng)數(shù)據(jù)表的相應(yīng)字段。
4. 正式采集之前預(yù)覽采集結(jié)果,有問題及時修正配置。
5. 數(shù)據(jù)表可導(dǎo)出為csv格式,在Excel工作表中瀏覽。
6. 數(shù)據(jù)可智能排除,二次清洗過濾。
六. 智能:智能模擬用戶和瀏覽器行為
1.智能模擬瀏覽器和用戶行為,突破反爬蟲限制。
2.自動抓取網(wǎng)頁的各類參數(shù)和下載過程的各類參數(shù)。
3.支持動態(tài)IP代理加速,智能過濾無效IP代理,提升代理的利用效率和采集質(zhì)量。
4.支持動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)抓取策略,多種策略讓您的數(shù)據(jù)無需重采,不再擔心漏采,數(shù)據(jù)采集更智能。
5.自動定時采集。
6.設(shè)置采集任務(wù)條數(shù),自動停止采集。
7.設(shè)置文件大小閾值,自動過濾超大文件。
8.自由設(shè)置瀏覽器是否加速,自動過濾頁面的flash等無關(guān)內(nèi)容。
9.智能定位字段取值區(qū)域。
10.可以根據(jù)字符串特征自動定位取值區(qū)域。
11.智能識別表格的多值,表格數(shù)據(jù)可以完美存入相應(yīng)字段。
七. 優(yōu)質(zhì)服務(wù)
1.數(shù)據(jù)采集完全在本地進行,保證數(shù)據(jù)安全性。
2.提供大量的各個網(wǎng)站配置模板在線下載,用戶可以自由導(dǎo)入導(dǎo)出。
3.升級后續(xù)不斷開發(fā)的更多功能。
4.更換2次綁定的計算機。
5.為用戶提供各類高端定制化服務(wù),全方位來滿足用戶的數(shù)據(jù)需求。
如何正確利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲
1.?使用正確的代理
?如果站點檢測到來自該
IP地址
的大量請求,很容易就會直接進行限制。但是如何避免通過同一個IP地址發(fā)送所有請求呢?這就需要
代理IP
出場了。代理IP可以充當用戶客戶端和嘗試抓取的站點服務(wù)器之間的中介,并允許用戶在發(fā)送請求時掩蓋真實IP地址。
2. 輪換IP地址
獲得代理池不足以防止用戶爬蟲被阻止,還需要定期輪換IP地址以進一步降低概率。
大多數(shù)網(wǎng)站的運作都理解為每個互聯(lián)網(wǎng)用戶只能獲得一個分配給他們的IP地址。這就是為什么當一堆請求來自同一個IP號碼時,就會立刻被發(fā)現(xiàn)。然而,用戶通過代理IP將請求偽裝成數(shù)千個用戶的數(shù)千個請求就顯得比較正常。
3.熟悉網(wǎng)站的反爬策略
大多數(shù)受歡迎的網(wǎng)站都有嚴格的反抓取規(guī)則。在用戶嘗試從任何網(wǎng)站提取數(shù)據(jù)之前,可以通過檢查網(wǎng)站的機器人排除協(xié)議或
robots.txt
文件的方式先對網(wǎng)站的反爬策略進行一定的了解。
基本步驟
1、發(fā)現(xiàn)可讀且可訪問的URL。
2、瀏覽種子或URL列表以識別新鏈接并將它們添加到列表中。
3、索引所有已識別的鏈接。
4、使所有索引鏈接保持最新。
很多網(wǎng)站都具有反爬蟲策略,常見的方式有:驗證碼、登陸、限制IP等。
1、驗證碼??梢岳么虼a平臺破解(如果硬上的話用opencv或keras訓(xùn)練圖);
2、登陸。利用requests的post或者selenium模擬用戶進行模擬登陸;
3、限制IP。使用代理IP,因免費IP效果非常差,所以建議選擇收費代理IP。
在數(shù)據(jù)挖掘中利用爬蟲原理爬取數(shù)據(jù)需要引用哪個庫?
數(shù)據(jù)挖掘中利用爬蟲原理爬取數(shù)據(jù)一般需要使用爬蟲框架或庫。常用的爬蟲框架或庫有 Scrapy、PySpider、Pyspider 等。使用這旁此談些框架或庫,可以方便地實現(xiàn)爬蟲的編寫和運行,幫助您更快地爬取數(shù)據(jù)。
例如,使用 Scrapy 框架,您可以定義一個爬蟲類,并重寫爬蟲類的一些方法,來實現(xiàn)爬蟲的特定功能。在爬蟲類中,您可以通過解析 HTML 文檔,獲取需要的數(shù)扒舉據(jù),并存儲到本地或遠程數(shù)據(jù)庫中。
具體來說,如果您要在 Python 中使用 Scrapy 框架編寫爬蟲,運碰需要在代碼中引用 scrapy 庫。例如,您可以在代碼開頭加入如下語句,來引用 scrapy 庫:
然后,您就可以使用 scrapy 庫提供的各種方法和類,來實現(xiàn)爬蟲的功能。
太多了,這個是根據(jù)實際情況選擇,一首跡般是requests、scrapy,偶爾可以者此并用selenium,甚扒坦至pandas也能爬,沒法子了還能用opencv、pyautogui截圖識別數(shù)據(jù)
如何用爬蟲抓去app數(shù)據(jù)庫的介紹就聊到這里吧,感謝你花時間閱讀本站內(nèi)容,更多關(guān)于如何用爬蟲抓去app數(shù)據(jù)庫,應(yīng)用爬蟲攻略:輕松抓取APP數(shù)據(jù)庫,怎么用VBA或網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序抓取網(wǎng)站數(shù)據(jù),如何正確利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲,在數(shù)據(jù)挖掘中利用爬蟲原理爬取數(shù)據(jù)需要引用哪個庫?的信息別忘了在本站進行查找喔。
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本文名稱:應(yīng)用爬蟲攻略:輕松抓取APP數(shù)據(jù)庫 (如何用爬蟲抓去app數(shù)據(jù)庫)
轉(zhuǎn)載來源:http://fisionsoft.com.cn/article/ccogoog.html


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