本篇内容主要讲解“怎么用Python抓包工具查看周边拼车情况”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“怎么用Python抓包工具查看周边拼车情况”吧!

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知己知彼，百战不殆

对于APP类的爬虫，首先想到的就是抓包，macOS下常用的就是Charles和mitmproxy这两款工具了，而mitmproxy由于支持拦截和脚本又深得我爱，用法的话这里就不具体展开介绍了。

启动mitmweb（mitmproxy家那个有页面的兄弟）抓包工具，手机上打开某拼车APP客户端，查看附近订单（已提前认证车主，并切换到车主身份）

对应一下就可以发现，查询附近订单的接口URL就是这个getNearbyBookingRideList,于是我很天真地就拿着这个接口，和抓包数据，就去请求了

结果人家告诉我

{“code”:205,”message”:”签名错误！”}

因为客户端APP有个签名算法，根据POST给服务器的参数计算的，除非我破了人家APP，然后把算法给找出来，想想还是算了，费神费力（主要是我压根不会）！

这个法子行不通，只能换个法子了

神器在手，天下我有

前面提到mitmproxy有个带web界面的兄弟叫mitmweb，其实还有一个支持脚本的兄弟叫mitmdump，写好脚本

import json
def response(flow):
# 这个别问为啥了，必须这么写
   url = 'http://jiaruwoshiurl.com'
   if url in flow.request.url:
       text = json.loads(flow.response.content)
       print(text)

把脚本存为 111.py，然后终端执行命令：

mitmdump -s 111.py -p 8080 剩下要做的就是不断去某拼车APP上划几下，至于数据那块，就交给Dump兄弟就好了

嗯，看到了嘛~想看哪，手指就滑哪，越滑越有！

再接下来就是需要把我们抓到的数据存起来，以备后期使用，这里我用的是MongoDB，虽然也是第一次用，为了方便点，另外写了个插入数据的方法，再在爬虫文件里面调用。

import pymongo
def insert_nearbyroute(info):
   client = pymongo.MongoClient('127.0.0.1', 27017)
   # 连接数据库
   db = client.dida
   # 选择dida这个数据库
   nearbyroute_collection = db.nearby
   # 选择集合，不存在的话自动创建（对应MySQL的表概念）
   nearbyroute_collection.update({:info['id']}, info, True)
   # 插入数据，我这里用的是更新语句，意思是如果id已经存在的话，就不执行该条数据的插入动作，可以有效去重

再到我们数据库看看，已经硕果累累了，不够的话就再多滑几下。

数据抓取的思路大概就是这样，因为没时间捣鼓所以就没上APP自动化，其实可以搞个 模拟器+按键精灵，或者appium，就是太懒了怕麻烦，上班的时候划一划就当运动了

数据展示

时间问题，暂时没做数据分析，不过数据挺干净的，也不需要处理啥 关键字Mongodb、Pandas、Pyecharts 拿了周六杭州跨城顺风车数据结合阿里云的DataV做了个简单的飞线图，会动的那种，点击阅读原文可以查看动图。

到此，相信大家对“怎么用Python抓包工具查看周边拼车情况”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

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