芝麻HTTP：JavaScript加密逻辑分析与Python模拟执行实现数据爬取

本节来说明一下 JavaScript 加密逻辑分析并利用 Python 模拟执行 JavaScript 实现数据爬取的过程。在这里以中国空气质量在线监测分析平台为例来进行分析，主要分析其加密逻辑及破解方法，并利用 PyExecJS 来实现 JavaScript 模拟执行来实现该网站的数据爬取。

反混淆

JavaScript 混淆之后，其实是有反混淆方法的，最简单的方法便是搜索在线反混淆网站，这里提供一个：http://www.bm8.com.cn/jsConfusion/，我们将 jquery-1.8.0.min.js 中第二行 eval 开头的混淆后的 JavaScript 代码复制一下，然后粘贴到这个网站中进行反混淆，就可以看到正常的 JavaScript 代码了，搜索一下就可以找到 getServerData() 方法了，可以看到这个方法确实发出了一个 Ajax 请求，请求了刚才我们分析到的接口：

 

那么到这里我们又可以发现一个很关键的方法，那就是 getParam()，它接受了 method 和 object 参数，然后返回得到的 param 结果就作为 POST Data 参数请求接口了，所以 param 就是加密后的 POST Data，一些加密逻辑都在 getParam() 方法里面，其方法实现如下：

var getParam = (function () {
        function ObjectSort(obj) {
            var newObject = {};
            Object.keys(obj).sort().map(function (key) {
                newObject[key] = obj[key]
            });
            return newObject
        }
        return function (method, obj) {
            var appId = '1a45f75b824b2dc628d5955356b5ef18';
            var clienttype = 'WEB';
            var timestamp = new Date().getTime();
            var param = {
                appId: appId,
                method: method,
                timestamp: timestamp,
                clienttype: clienttype,
                object: obj,
                secret: hex_md5(appId + method + timestamp + clienttype + JSON.stringify(ObjectSort(obj)))
            };
            param = BASE64.encrypt(JSON.stringify(param));
            return AES.encrypt(param, aes_client_key, aes_client_iv)
        }
    })();

 可以看到这里使用了 Base64 和 AES 加密。加密之后的字符串便作为 POST Data 传送给服务器了，然后服务器再进行解密处理，然后进行逻辑处理，然后再对处理后的数据进行加密，返回了加密后的数据，那么 JavaScript 再接收到之后再进行一次解密，再渲染才能得到正常的结果。

所以这里还需要分析服务器传回的数据是怎样解密的。顺腾摸瓜，很容易就找到一个 decodeData() 方法，其定义如下：

function decodeData(data) {
        data = AES.decrypt(data, aes_server_key, aes_server_iv);
        data = DES.decrypt(data, des_key, des_iv);
        data = BASE64.decrypt(data);
        return data
    }

 嗯，这里又经过了三层解密，才把正常的明文数据解析出来。

所以一切都清晰了，我们需要实现两个过程才能正常使用这个接口，即实现 POST Data 的加密过程和 Response Data 的解密过程。其中 POST Data 的加密过程是 Base64 + AES 加密，Response Data 的解密是 AES + DES + Base64 解密。加密解密的 Key 也都在 JavaScript 文件里能找到，我们用 Python 实现这些加密解密过程就可以了。

所以接下来怎么办？接着刚啊！

接着刚才怪！

何必去费那些事去用 Python 重写一遍 JavaScript，万一二者里面有数据格式不统一或者二者由于语言不兼容问题导致计算结果偏差，上哪里去 Debug？

那怎么办？这里我们借助于 PyExecJS 库来实现 JavaScript 模拟就好了。

PyExecJS

PyExecJS 是一个可以使用 Python 来模拟运行 JavaScript 的库。大家可能听说过 PyV8，它也是用来模拟执行 JavaScript 的库，可是由于这个项目已经不维护了，而且对 Python3 的支持不好，而且安装出现各种问题，所以这里选用了 PyExecJS 库来代替它。

首先我们来安装一下这个库：

pip install PyExecJS

 使用 pip 安装即可。

在使用这个库之前请确保你的机器上安装了以下其中一个JS运行环境:

• JScript
• JavaScriptCore
• Nashorn
• Node
• PhantomJS
• PyV8
• SlimerJS
• SpiderMonkey

PyExecJS 库会按照优先级调用这些引擎来实现 JavaScript 执行，这里推荐安装 Node.js 或 PhantomJS。

接着我们运行代码检查一下运行环境：

import execjs
print(execjs.get().name)

 运行之后，由于我安装了 Node.js，所以这里会使用 Node.js 作为渲染引擎，结果如下：

Node.js (V8)

 接下来我们将刚才反混淆的 JavaScript 保存成一个文件，叫做 encryption.js，然后用 PyExecJS 模拟运行相关的方法即可。

首先我们来实现加密过程，这里 getServerData() 方法其实已经帮我们实现好了，并实现了 Ajax 请求，但这个方法里面有获取 Storage 的方法，Node.js 不适用，所以这里我们直接改写下，实现一个 getEncryptedData() 方法实现加密，在 encryption.js 里面实现如下方法：

function getEncryptedData(method, city, type, startTime, endTime) {
    var param = {};
    param.city = city;
    param.type = type;
    param.startTime = startTime;
    param.endTime = endTime;
    return getParam(method, param);
}

 接着我们模拟执行这些方法即可：

import execjs

# Init environment
node = execjs.get()

# Params
method = 'GETCITYWEATHER'
city = '北京'
type = 'HOUR'
start_time = '2018-01-25 00:00:00'
end_time = '2018-01-25 23:00:00'

# Compile javascript
file = 'encryption.js'
ctx = node.compile(open(file).read())

# Get params
js = 'getEncryptedData("{0}", "{1}", "{2}", "{3}", "{4}")'.format(method, city, type, start_time, end_time)
params = ctx.eval(js)

 这里我们首先定义一些参数，如 method、city、start_time 等，这些都可以通过分析 JavaScript 很容易得出其规则。

然后这里首先通过 execjs（即 PyExecJS）的 get() 方法声明一个运行环境，然后调用 compile() 方法来执行刚才保存下来的加密库 encryption.js，因为这里面包含了一些加密方法和自定义方法，所以只有执行一遍才能调用。

接着我们再构造一个 js 字符串，传递这些参数，然后通过 eval() 方法来模拟执行，得到的结果赋值为 params，这个就是 POST Data 的加密数据。

接着我们直接用 requests 库来模拟 POST 请求就好了，也没必要用 jQuery 自带的 Ajax 了，当然后者也是可行的，只不过需要加载一下 jQuery 库。

接着我们用 requests 库来模拟 POST 请求：

# Get encrypted response text
api = 'https://www.aqistudy.cn/apinew/aqistudyapi.php'
response = requests.post(api, data={'d': params})

 这样 response 的内容就是服务器返回的加密的内容了。

接下来我们再调用一下 JavaScript 中的 decodeData() 方法即可实现解密：

# Decode data
js = 'decodeData("{0}")'.format(response.text)
decrypted_data = ctx.eval(js)

 这样 decrypted_data 就是解密后的字符串了，解密之后，实际上是一个 JSON 字符串：

{'success': True, 'errcode': 0, 'errmsg': 'success', 'result': {'success': True, 'data': {'total': 22, 'rows': [{'time': '2018-01-25 00:00:00', 'temp': '-7', 'humi': '35', 'wse': '1', 'wd': '东北风', 'tq': '晴'}, {'time': '2018-01-25 01:00:00', 'temp': '-9', 'humi': '38', 'wse': '1', 'wd': '西风', 'tq': '晴'}, {'time': '2018-01-25 02:00:00', 'temp': '-10', 'humi': '40', 'wse': '1', 'wd': '东北风', 'tq': '晴'}, {'time': '2018-01-25 03:00:00', 'temp': '-8', 'humi': '27', 'wse': '2', 'wd': '东北风', 'tq': '晴'}, {'time': '2018-01-25 04:00:00', 'temp': '-8', 'humi': '26', 'wse': '2', 'wd': '东风', 'tq': '晴'}, {'time': '2018-01-25 05:00:00', 'temp': '-8', 'humi': '23', 'wse': '2', 'wd': '东北风', 'tq': '晴'}, {'time': '2018-01-25 06:00:00', 'temp': '-9', 'humi': '27', 'wse': '2', 'wd': '东北风', 'tq': '多云'}, {'time': '2018-01-25 07:00:00', 'temp': '-9', 'humi': '24', 'wse': '2', 'wd': '东北风', 'tq': '多云'}, {'time': '2018-01-25 08:00:00', 'temp': '-9', 'humi': '25', 'wse': '2', 'wd': '东风', 'tq': '晴转多云转多云间晴'}, {'time': '2018-01-25 09:00:00', 'temp': '-8', 'humi': '21', 'wse': '3', 'wd': '东北风', 'tq': '晴转多云转多云间晴'}, {'time': '2018-01-25 10:00:00', 'temp': '-7', 'humi': '19', 'wse': '3', 'wd': '东北风', 'tq': '晴转多云转多云间晴'}, {'time': '2018-01-25 11:00:00', 'temp': '-6', 'humi': '18', 'wse': '3', 'wd': '东北风', 'tq': '多云'}, {'time': '2018-01-25 12:00:00', 'temp': '-6', 'humi': '17', 'wse': '3', 'wd': '东北风', 'tq': '多云'}, {'time': '2018-01-25 13:00:00', 'temp': '-5', 'humi': '17', 'wse': '2', 'wd': '东北风', 'tq': '多云'}, {'time': '2018-01-25 14:00:00', 'temp': '-5', 'humi': '16', 'wse': '2', 'wd': '东风', 'tq': '多云'}, {'time': '2018-01-25 15:00:00', 'temp': '-5', 'humi': '15', 'wse': '2', 'wd': '北风', 'tq': '多云'}, {'time': '2018-01-25 16:00:00', 'temp': '-5', 'humi': '16', 'wse': '2', 'wd': '东北风', 'tq': '多云'}, {'time': '2018-01-25 17:00:00', 'temp': '-5', 'humi': '16', 'wse': '2', 'wd': '东风', 'tq': '多云'}, {'time': '2018-01-25 18:00:00', 'temp': '-6', 'humi': '18', 'wse': '2', 'wd': '东风', 'tq': '晴间多云'}, {'time': '2018-01-25 19:00:00', 'temp': '-7', 'humi': '19', 'wse': '2', 'wd': '东风', 'tq': '晴间多云'}, {'time': '2018-01-25 20:00:00', 'temp': '-7', 'humi': '19', 'wse': '1', 'wd': '东风', 'tq': '晴间多云'}, {'time': '2018-01-25 21:00:00', 'temp': '-7', 'humi': '19', 'wse': '0', 'wd': '南风', 'tq': '晴间多云'}]}}}

 大功告成！

这样我们就可以成功获取温度、湿度、风力、天气等信息了。

另外这部分数据其实不全，还有 PM 2.5、AQI 等数据需要用另外一个 method 参数 GETDETAIL，修改一下即可获取这部分数据了。

再往后的数据就是解析和存储了，这里不再赘述。