巨潮资讯数据采集
🔍 引言
由于篇幅有限，详细教程请咨询！
巨潮资讯交易所作为一个重要的信息源，提供了丰富的交易数据。然而，直接爬取这些数据并不是一件轻而易举的事情。这次，我们将通过Python实现Js逆向，探讨如何破解巨潮资讯交易所的行情数据。
🔧 环境准备
首先，逆向工程的第一步是准备一个合适的环境。我们需要：
Python：推荐使用Python 3.8以上版本。
Node.js：为了处理JavaScript代码，安装Node.js环境是必要的。
相关库：包括requests、execjs等。
安装完成后，我们就可以开始我们的逆向之旅了！
🔍 解析网站结构
首先需要了解网站的结构和数据加载方式。行情数据是通过Js动态加载的，这就需要我们对网络请求进行分析，这里使用抓包工具抓包p_sysapi1007接口。
📊 数据加载
在浏览器开发者工具中，观察到当页面加载时，Js脚本会发送多个网络请求。这些请求返回的数据通常是我们需要的行情信息。通过抓包工具（如Fiddler或Wireshark），我们可以捕获这些请求并分析其参数和返回值。
🔍 破解Js
巨潮资讯的Js代码存在数组OB混淆，这使得直接阅读和理解变得困难。混淆代码中常见的技巧包括：
变量名混淆：将变量名替换为毫无意义的短名称，如a1, b2等。
数组OB混淆：使用数组存储关键数据，并通过复杂的逻辑访问这些数据。
为了破解这些混淆，我们需要对代码进行逆向分析和重构。
🧩 变量名解混淆
通过反复调试和测试，逐步还原变量名的真实含义。使用调试功能，可以跟踪变量的值和变化过程。
🔑 数组OB混淆破解
对于数组OB混淆，我们需要找到数据存储的关键数组，并分析代码访问这些数组的逻辑。通过模拟代码执行，我们可以提取出关键数据。
🐍 Python实现
有了对Js代码的理解，我们可以用Python来模拟这些网络请求，并提取我们需要的数据。
🎉 总结
通过这次深入的逆向爬虫之旅，我们学会了如何破解混淆的Js代码，并成功获取了巨潮资讯交易所的行情数据！
