超详细的Python实现百度云盘模拟登陆(模拟登陆进阶)

这是第二篇从简书搬运过来的文章（大家别误会，是我原创的）。因为前一篇文章，我看反响还挺好的，所以把这篇也搬运过来了，其实目的还是为宣传自己的分布式微博爬虫（该项目的内容和工作量都很饱满啊，大家如果觉得有帮助，请多多支持啊）。大概从下一篇起，就会一步一步讲解如何构建分布式爬虫再到微博分布式爬虫的方法了。因为关于初级爬虫的文章太泛滥了，所以我就不会讲比较基础的东西。

今天我给大家讲讲如何模拟登陆百度云盘(该分析过程也适用于百度别的产品，比如模拟登陆百度搜索首页，它们的加密流程完全一样，只是提交参数有微小差别)。方法不仅适用于百度云，别的一些比较难以模拟登陆的网站都可以按照这种方式分析。

阅读文章之前，有一些东西需要给大家阐述：
- 本文并没有对验证码识别进行分析，因为我觉得写爬虫最主要的不是识别验证码，而是如何规避验证码，我自己写的分布式微博爬虫也是一直想着规避验证码，而不是去识别它，因为我觉得那并不是爬虫该做的事情（至少不是中低阶爬虫的事，我觉得那是模式识别的事情了）。
- 本文要求读者具有模拟登陆(主要是抓包和阅读js代码)和密码学的基本知识。

和模拟登陆微博的分析流程一样，我们首先要做的是以正常人的流程完整的登录一遍百度网盘。在打开浏览器之前，先打开抓包工具，以前我在win平台用的是fiddler，现在由于电脑是mac系统，所以选择charles进行抓包。如果有同学没有charles的使用经验，那么需要先了解如何让charles能抓取到本机的https数据包。由于使用charles抓包不是本文的重点，所以我就简略说一下：
1. 安装charles证书。通过菜单’help’->’ssl proxying’->’install charles root certificate’进行安装，安装过后把证书设置为始终信任
2. 修改charles的proxy settings。选择proxy->proxy settings，然后勾选“enable transparent HTTP proxying”
3. 修改Charles的SSL proxy settings。选择proxy->ssl proxy settings,在弹出的对话框中勾选”enable ssl proxying”，并在location部分点击add，添加需要捕获的站点和443端口，如图：

charles设置好了之后，我们再使用浏览器直接打开百度网盘首页。注意打开之前如果以前登录过百度网盘，一定要先清除百度网盘的cookie，如果不清楚自己以前登录过没，那么最好把关于百度的cookie都清除了吧。如果清除得不彻底，很可能会错过很关键的一步，我先按下不表。通过抓包，我们可以看到请求百度网盘的首页，大概有这些请求：

这里other hosts是本机别的请求，所以直接被我忽略了（通过设置请求为“focus”或者“ignore”）。下图给的是设置方法，主要是Focus和Disable SSL Proxying：

大家可以查看具体每个请求的内容和响应，由于篇幅限制，我就不啰嗦了。然后我们在登录页输入登录账号(先别输入密码和点击登录，如果有想不明白的同学可以阅读我的微博登陆分析)，然后观察charles的请求，会发现又多了一条请求：

我们看看它返回的内容：

可以看到有效信息大概有两个: pubkey和key，它们的用途我们都还不知道，但是看命名可知大概pubkey是某种加密算法的公钥。

然后我们输入密码，点击登录,可以看到charles的请求：

上图圈出来的请求就是提交的密码和登录账号等信息，这个只有大家自己挨着请求查看，才可以确定哪个是post的请求。我们查看post的参数：

现在终于Get到重点了，主要就是要把这些提交的参数的生成方式弄清楚。如果有过模拟登陆或者爬虫编写经验的同学，都应该知道请求参数构造之前必须分析清楚哪些参数是变的，哪些参数是不变的，变的哪些参数比较有规律，哪些没有规律。这个分析过程是通过反复登录和抓包，对比post数据来完成的。我们通过反复登录和对比post的数据，可以发现：

staticpage、charset、 tpl、 subpro、apiver、codestring、 safeflg、u、 isPhone、detect、quick_user、logintype、logLoginType、idc、loginmerge、foreignusername、username、mem_pass、crypttype、countrycode、dv

等参数不会变化。所以我们只需要分析变化的参数。

变化的参数当中，tt看样子基本可以确定是请求时间戳(需要分析它是多少位，精确到毫秒还是秒)，其它好像都没什么规律。由于微博模拟登陆的经验，我们基本可以判断出password这个参数是最难分析的(从账户安全角度上来说也应该是加密最复杂的)，我们放到后面分析。

那么我们先来分析token字段吧。参数不可能凭空产生，来源只有两种可能：一种是通过服务端返回, 另外一种是通过请求回来的js构造。在分析token产生的时候，我们需要用到charles的查找功能(良心推荐，很强大)，它可以查找到整个登录流程中，包含某个查找字符串的所有请求和响应。下图中的”望远镜”图标就是查找功能。

通过查找，我们可以看到有14个地方包含了token的值，我们发现基本都是使用token作为请求参数的，不过有一个结果是返回token值的：

它的请求url是

https://passport.baidu.com/v2/api/?getapi&tpl=netdisk&subpro=netdisk_web&apiver=v3&tt=1492395317694&class=login&gid=3B1308C-2432-4DC2-BE56-35D602AE5447&logintype=basicLogin&callback=bd__cbs__v2xmbc

请求参数格式化一下，可能更方便查看：

根据上面介绍的分析变量与不变量的思路，这里我们可以看到要获取到token，需要知道gid、callback的构造方法。然后用和分析token同样的方式，我们来分析gid的产生。通过在charles中查找gid的值，我们发现找到的结果全是在请求中，并没有在响应中找到该值，说明该值是通过js生成的而不是通过服务端返回的。既然是通过js生成的，我们需要找到该js文件。怎么找呢？我们在charles中输入gid，再来看看查找的结果，注意这次我们重点关注哪个js文件中出现gid，否则查找的结果太多，看起来会比较费力。通过查找，可以看到名为login_tangram_c36ce25.js这个文件中频繁出现了*gid这个参数，基本可以确定这个js文件很关键，这也是我先前说的在抓包分析之前需要把百度的cookie等历史数据清除的原因，否则该js文件可能已经缓存了，charles中就查不到该js。我们把该js文件下载下来，通过webstorm将其中的代码格式化，再查找gid，可以看到这段代码

其中的this.guideRandom函数就是生成gid的函数，因为我们在webstorm中查找gid字符串的时候，可以发现很多如下图所示的语句，只需要定位到guideRandom即可

我们现在找到了gid的生成方式了，如果读不懂这段js也没关系，可以直接使用pyv8或者pyexecjs等库将运行后的js结果返回给python使用。然后我们再回到获取token的请求参数那张图，发现还有个callback参数需要分析。同gid分析过程一样，我们先搜索callback的值bd__cbs__v2xmbc，发现只有请求中包含，基本可以确定它是通过js产生的，而加密js文件我们已经找到了。如果你害怕可能不是上面的那个js文件，我们也可以通过在charles中搜索callback这个字符串，可以发现就是该js文件。通过在webstorm中搜索callback关键词(通过前面多次登录抓包分析，可发现callback的bd__cbs_前缀不会改变，这个也可以是搜索依据)，可以找到callback的生成方式

var i, r, o, a = this.url, s = document.createElement("SCRIPT"), u = "bd__cbs__", d = t || {},l = d.charset, c = d.queryField || "callback", f = d.timeOut || 0,p = new RegExp("(\\?|&)" + c + "=([^&]*)");
// 下面就是callback的生成逻辑
baidu.lang.isFunction(e) ? (i = u + Math.floor(2147483648 * Math.random()).toString(36)

截至目前，我们已经弄清楚了gid和callback的生成方式了，这样我们就可以通过构造请求来获取到token了。我们再返回post参数这张图片，可以看到还有password、rsakey、ppui_logintime这三个字段还需要分析。而通过搜索rsakey的值，可以看到其实它就是图片输入账号后服务端返回的内容 中的key的值，我们可以通过

https://passport.baidu.com/v2/getpublickey?token=370767c85efc50b317b0d75daf70f843&tpl=netdisk&subpro=netdisk_web&apiver=v3&tt=1492398777745&gid=3B1308C-2432-4DC2-BE56-35D602AE5447&callback=bd__cbs__3pnrh5

这个请求获取到。请求的参数如图，都是我们前面分析过并且能够得到的参数：

现在我们就只有ppui_logintime和password两个字段没分析了。
老规矩，我们先在charles中搜索ppui_logintime的值，发现只有一个请求中出现了。那么它肯定是js生成的，它是如何生成的呢？我们又在我们获取的login_tangram_c36ce25.js文件中搜索ppui_logintime这个字符串，可以发现这段代码：

  login: {memberPass: "mem_pass",safeFlag: "safeflg",isPhone: "isPhone",timeSpan: "ppui_logintime",logLoginType: "logLoginType"}

然后我们再看timeSpan是如何生成的。可以看到这段代码

r.timeSpan = (new Date).getTime() - e.initTime

大概是一个时间差：当前时间-初始化时间。当前时间容易获取，那么初始化时间到底是什么初始化呢？继续追踪initTime可以发现这段代码

 _initApi: function (e) {var t = this;t.initialized = !0, t.initTime = (new Date).getTime(), passport.data.getApiInfo({apiType: "login",gid: t.guideRandom || "",loginType: t.config && t.config.diaPassLogin ? "dialogLogin" : "basicLogin"})
.....

initApi中的initTime大概就是页面请求完成的时间，所以ppui_time应该就是登录页面初始化完成到点击登录按钮的时间差，为了方便，我们只需要取抓包获取的值即可。

现在分析password参数，这个参数也是分析难度最大的参数了。这次我们直接在加密js文件中搜索password关键词，可以搜索到很多地方有password这个字符串，那么如何做筛选呢？需要我们有一点js的基础知识，在每个匹配到password的地方都读读源码，大概知道它做什么的就行了。最后，我们可以定位到这段代码：

var r = baidu.form.json(e.getElement("form"));
r.token = e.bdPsWtoken, passport.data.setContext(baidu.extend({}, e.config)), r.foreignusername && (r.foreignusername = e._SBCtoDBC(r.foreignusername)), r.userName = e._SBCtoDBC(r.userName), r.verifyCode = e._SBCtoDBC(r.verifyCode);
var o = e._SBCtoDBC(e.getElement("password").value);
if (e.RSA && e.rsakey) {var a = o;a.length < 128 && !e.config.safeFlag && (r.password = baidu.url.escapeSymbol(e.RSA.encrypt(a)), r.rsakey = e.rsakey, r.crypttype = 12)}
var s, u = e.getElement("submit"), d = 15e3;

上述代码既有rsakey、form又有password关键字，那么十有八九就是加密password的方法了。主要加密语句是：

e.RSA.encrypt(a)

我们查看encrypt()的实现

Jn.prototype.encrypt = function (e) {try {return xn(this.getKey().encrypt(e))} catch (t) {return !1}
}

这里的过程大概就是先用this.getKey()返回的对象对e进行加密，然后再进行一次xn()，这里js的代码十分复杂，如果想把对应的js转化为python实现，需要很深的js和python功底，但是这个转换已经有人帮我们做了。这里的encrypt()即是使用rsa非对称加密算法对密码进行加密。而xn()是base64编码方法。判断encrypt()是rsa加密算法的依据是该js文件中出现了多次rsakey，并且也有

 fn.prototype.getPrivateKey = function () {var e = "-----BEGIN RSA PRIVATE KEY-----\n";return e += this.wordwrap(this.getPrivateBaseKeyB64()) + "\n", e += "-----END RSA PRIVATE KEY-----"}, fn.prototype.getPublicKey = function () {var e = "-----BEGIN PUBLIC KEY-----\n";return e += this.wordwrap(this.getPublicBaseKeyB64()) + "\n", e += "-----END PUBLIC KEY-----"}

这类代码作为佐证。判断后者是base64算法的依据是xn()函数中出现了

ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789+/

这类字符串，它是base64编码的一个基础部分。

所以说这里的分析需要大家有基本的密码学知识，否则分析会比较困难。这里友情提示一句，目前主流的大中型网站都会使用rsa算法对密码进行加密，所以大家需要有这个意识。但是不要求大家会实现rsa等加密算法，因为无论是python还是js还是java都有相关的实现了，我们只需要会分析会使用就行了。

到这里所有的参数分析就结束了，我们可以通过代码进行验证。

上面详细介绍了百度整个登录流程。我们来总结一下：
1. 先通过加密js文件获取到gid,callback参数
2. 根据https://passport.baidu.com/v2/api/?getapi&...这个(get)请求获取到token
3. 根据https://passport.baidu.com/v2/getpublickey?token=...这个(get)请求获取到rsakey和pubkey
4. 根据获取到的pubkey对password进行加密，然后再进行base64编码操作
5. 将所有固定和构造的参数进行post请求，post请求的url为https://passport.baidu.com/v2/api/?login,如果该post返回err_no=0,那么模拟登陆就成功了，否则则失败，会返回响应的err_no

前面费了这么大的力气分析百度的登录流程，如果实在是想走捷径的，可以使用selenium自动化的方式登录，这个我也给了相关实现。读过我的新浪微博模拟登陆的同学大概对介于直接登录和使用selenium自动化登录之间的方法还有一些印象吧，这里我并没有使用该方法，因为如果要使用该方法的话，需要改动一些js来使代码跑通。有兴趣的同学可以试试，应该比较有意思。

如果有同学感觉本文有一些难度，可以尝试一些简单的模拟登陆，比如知乎和CSDN等，我写过一篇关于CSDN模拟登陆的文章，微博模拟登陆应该比本文的分析难度稍微要小一点，如果有兴趣，也可以读读。

我把代码放到我的开源项目smart_login上了,点击这里可以查看百度模拟登陆流程的实现，如果有不清楚的同学，建议对照代码再来读本文，可能会更加清晰，如果实际动手按本文的分析流程
走一遍，那么可能会有一些收获。

此外，打一个广告，如果对如何构建分布式爬虫或者大规模微博数据采集感兴趣的话，可以专注一下我的开源分布式微博爬虫项目，目前还在快速迭代，单从功能角度来讲，抓取部分基本上快实现和测试完了。

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