一日一技：iOS抓包最簡單方案
寫過爬蟲的同學都知道，當我們想對App或者小程序進行抓包時，最常用的工具是Charles、Fiddler或者MimtProxy。但這些軟件用起來非常復雜。特別是當你花了一兩個小時把這些軟件搞定的時候，別人只用了15分鐘就已經手動把需要的數據抄寫完成了。
我的需求
如果你不是專業的爬蟲開發者，那么大多數時候你的抓包需求都是很小的需求，手動操作也不是不能。這種時候，我們最需要的是一種簡單快捷的，毫不費力的方法來解放雙手。
例如我最近在玩《塞爾達傳說——王國之淚》，我有一個小需求，就是想找到防御力最大的帽子、衣服和褲子來混搭。這些數據，在一個叫做『Jump』的App上面全都有，如下圖所示：
圖片
防具總共也就幾十個，肉眼一個一個看也沒問題，就是費點時間而已。那么，如果我想高效一些，有沒有什么簡單辦法通過抓包再加上Python寫幾行代碼來篩選，快速找到我想要的數據呢？
手機上的操作
實際上，方法非常簡單。我們只需要在手機上安裝一個App，叫做『Stream』，如下圖所示：
圖片
這個軟件在App Store國區就可以下載。
第一次打開這個App的時候，我們設置一下根證書，點擊下圖中箭頭指向的這個按鈕：
圖片
他會一步一步指導你安裝根證書。整個過程不超過30秒，這里我就不再贅述了。
安裝完成根證書以后，我們點擊『開始抓包』按鈕。此時，手機上面所有的流量就會經過Stream并抓取下來。
我們打開Jump App，找到防具列表，然后不停往下滑動屏幕，直到滑到最下面。
然后回到Stream，點擊『停止抓包』按鈕。抓包過程就完成了。
我們點擊『抓包歷史』按鈕，找到剛剛抓到的數據包，如下圖所示：
圖片
按域名進行篩選，方便找到Jump App發送的HTTP請求。如下圖所示：
圖片
打開請求以后，點擊『響應』-『查看響應』按鈕，如下圖所示：
圖片
我們就能看到如下圖所示請求體，這確實就是防具對應的數據包，如下圖所示：
圖片
我們現在，需要使用篩選功能，選出所有獲取防具信息的后端請求。所以先到『請求選項卡』，查看一下URL的規律，如下圖所示：
圖片
回到請求列表頁，點擊右上角的放大鏡進行篩選，如下圖所示：
圖片
篩選以后，只有5個請求了，如下圖所示：
圖片
最后一步，我們點擊右上角的『編輯』按鈕，選中所有請求，并點擊右下角的『導出HAR』，如下圖所示：
圖片
大家可以使用AirDrop或者微信發送到電腦上。到此為止，手機上的所有操作就已經結束了。接下來我們來到電腦上，寫一段Python代碼來解析這個HAR文件。
寫一點點代碼
這段代碼非常簡單，大家可以直接復制：
import json
import brotli
import base64
from haralyzer import HarParser
with open('/Users/kingname/Downloads/Stream-2023-07-06 22:08:44.har') as f:
har_parser = HarParser(json.loads(f.read()))
data = har_parser.har_data
entries = data['entries']
for entry in entries:
text = entry['response']['content']['text']
content = brotli.decompress(base64.b64decode(text)).decode()
info = json.loads(content)
print(info)運行效果如下圖所示：
圖片
這里我們使用了兩個第三方庫，分別是haralyzer和brotli。其中的haralyzer是用來解析HAR文件；brotli是用來對數據進行解壓縮。
在一般情況下，其他網站的HAR解析，代碼到text = entry['response']['content']['text']就可以了。返回的text直接就是人眼可讀的內容了。但Jump稍微特殊一些，因為它返回的內容經過壓縮，所以獲取到的是Base64字符串。如果我們直接打印，就會看到：
圖片
這個Base64不能直接解碼，因為解了以后是二進制信息。從之前Stream的響應Headers里面，我們可以看到這個數據是經過br壓縮的，如下圖所示：
圖片
所以需要使用brotli解壓縮：brotli.decompress(base64.b64decode(text)).decode()。
現在你已經拿到返回數據的JSON信息了。那么接下來要對數據進行怎么樣的處理，都不再是問題了。
總結
- 安裝Stream并設置根證書
- 打開抓包功能
- 打開目標App或者微信小程序，讓流量經過Stream
- 關閉抓包功能，從抓包歷史里面找到目標請求的URL規則
- 篩選出所有需要的請求，導出為HAR文件
- 使用Python解析HAR文件
當你熟練以后，整個過程不超過3分鐘就能完成。
