1.用易语言做网页采集的商品商品时候都要把源代码转成什么编码？是不是固定的？如果不是，那有什么规律？
2.python采集京东app端搜索商品数据(2023-11-15)
3.nodejs最新京东m端h5st 4.2签名算法4.2版本逆向，采集采集京东API接口，源码源码京东商品数据采集
4.利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，接口接口超详细教程
5.网站数据采集开始代码跟结束代码怎么看
6.Android 抖音常用反编译工具，商品商品抖音API接口数据采集教程
用易语言做网页采集的时候都要把源代码转成什么编码？是不是固定的？如果不是，那有什么规律？
网页一般是源码源码用UTF8的，但是接口接口易语言用的是ANSI，网页不管什么编码必须转成ANSI才可以直接用。商品商品你可以调用精易模块来看下网页的采集采集编码。
然后再调用编码转换的源码源码函数就可以了。
python采集京东app端搜索商品数据(--)
一、接口接口技术要点：
1、商品商品通过使用charles工具从手机app端进行抓包，采集采集可以获取到cookie信息；
2、源码源码无需安装nodejs，整个项目采用纯python源码编写；
3、搜索商品数据的接口为：functionId=search；
4、clientVersion的值为".1.4"，同时也兼容更高版本的app；
5、sign签名算法已经转换为python源码；
6、body部分需要经过uri编码处理；
7、sign签名所需的参数包括：
sign=service.get_st_sign_sv(data_json, functionId, uuid, clientVersion)
其中，data_json代表body内容；
functionId表示接口类型，此处为：functionId="search"；
uuid为设备标识，可以通过抓包获取，例如：uuid="d5aada6cce"；
clientVersion为app版本号，例如：clientVersion=".1.4"。龙头回调50%源码
nodejs最新京东m端h5st 4.2签名算法4.2版本逆向，京东API接口，京东商品数据采集
分析京东m端使用的新版本h5st 4.2签名算法，与之前的4.1版本相比，算法在混淆window、JD等环境变量方面显著提高，增加了逆向难度。本文详细解析4.2版本的逆向过程，帮助读者了解其加密机制。
在逆向研究中，关注的是4.2版本签名算法的加密逻辑。为了实现对京东API接口的访问，需要解码并理解其中的加密过程。具体而言，重点关注评论接口和参数h5st。
对于参数h5st，其加密结果为%3Biwtagp9mzt%3Be%3BtkwaacblMyszeDMrMjMz4egDE8H9pUcx3gZF-xLwr2oOECX4cd8O4rqH_H1v1EJsrbFkhTR1r9ID2kf_%3B6a1e6cedbaaebaeabcddfacce4c%3B4.2%3B%3B0aeefafc5a7faa1ad5ecfdaad5fe7e4aacccbbcedaa6faacdaec2fdcd9cfadabecbfd6c8dcaacaeb2acc2f9dee2fcdac8faacdbaddfcccbedeccedbffc1d8fddad2bafbdb7accaec0beb7a1bbdc9afcecee4efddabbfbfdafd5be6fd3afbfec6dd0bfdbf6acba2e4fceacdeae4abffeddfc1b8cbace，版本号显示为4.2。
在解码body参数后，发现其加密位置与h5st 4.1版本的加密逻辑相似。通过验证，与浏览器返回的结果一致，这表明加密过程已成功复现。
通过全局搜索h5st字符串，定位到其位置，结合单步调试，最终逆向得到h5st 4.2源码的web后台开发源码部分代码片段。在nodejs环境中调试请求，成功获取数据，标志着逆向研究的完成。
综上所述，本文详细阐述了京东m端h5st 4.2签名算法的逆向过程，包括参数解析、加密解码、代码分析以及实际请求实现，为理解京东API接口的加密机制提供了直观的路径。
利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程
项目内容
案例选择商品类目：沙发；数量：共页个商品；筛选条件：天猫、销量从高到低、价格元以上。
以下是分析，源码点击文末链接
项目目的
1. 对商品标题进行文本分析，词云可视化。
2. 不同关键词word对应的sales统计分析。
3. 商品的价格分布情况分析。
4. 商品的销量分布情况分析。
5. 不同价格区间的商品的平均销量分布。
6. 商品价格对销量的影响分析。
7. 商品价格对销售额的影响分析。
8. 不同省份或城市的商品数量分布。
9. 不同省份的商品平均销量分布。
注：本项目仅以以上几项分析为例。
项目步骤
1. 数据采集：Python爬取淘宝网商品数据。
2. 数据清洗和处理。dds官网源码下载
3. 文本分析：jieba分词、wordcloud可视化。
4. 数据柱形图可视化barh。
5. 数据直方图可视化hist。
6. 数据散点图可视化scatter。
7. 数据回归分析可视化regplot。
工具&模块：
工具：本案例代码编辑工具Anaconda的Spyder。
模块：requests、retrying、missingno、jieba、matplotlib、wordcloud、imread、seaborn等。
原代码和相关文档后台回复“淘宝”下载。
一、爬取数据
因淘宝网是反爬虫的，虽然使用多线程、修改headers参数，但仍然不能保证每次%爬取，所以，我增加了循环爬取，直至所有页爬取成功停止。
说明：淘宝商品页为JSON格式，这里使用正则表达式进行解析。
代码如下：
二、网上商城源码大全数据清洗、处理：
(此步骤也可以在Excel中完成，再读入数据)
代码如下：
说明：根据需求，本案例中只取了item_loc、raw_title、view_price、view_sales这4列数据，主要对标题、区域、价格、销量进行分析。
代码如下:
三、数据挖掘与分析：
1. 对raw_title列标题进行文本分析：
使用结巴分词器，安装模块pip install jieba。
对title_s（list of list格式）中的每个list的元素（str）进行过滤，剔除不需要的词语，即把停用词表stopwords中有的词语都剔除掉：
为了准确性，这里对过滤后的数据title_clean中的每个list的元素进行去重，即每个标题被分割后的词语唯一。
观察word_count表中的词语，发现jieba默认的词典无法满足需求。
有的词语（如可拆洗、不可拆洗等）却被cut，这里根据需求对词典加入新词（也可以直接在词典dict.txt里面增删，然后载入修改过的dict.txt）。
词云可视化：
安装模块wordcloud。
方法1：pip install wordcloud。
方法2：下载Packages安装：pip install 软件包名称。
软件包下载地址：lfd.uci.edu/~gohlke/pyt...
注意：要把下载的软件包放在Python安装路径下。
代码如下：
分析
1. 组合、整装商品占比很高；
2. 从沙发材质看：布艺沙发占比很高，比皮艺沙发多；
3. 从沙发风格看：简约风格最多，北欧风次之，其他风格排名依次是美式、中式、日式、法式等；
4. 从户型看：小户型占比最高、大小户型次之，大户型最少。
2. 不同关键词word对应的sales之和的统计分析：
（说明：例如词语‘简约’，则统计商品标题中含有‘简约’一词的商品的销量之和，即求出具有‘简约’风格的商品销量之和）
代码如下：
对表df_word_sum中的word和w_s_sum两列数据进行可视化。
（本例中取销量排名前的词语进行绘图）
由图表可知：
1. 组合商品销量最高；
2. 从品类看：布艺沙发销量很高，远超过皮艺沙发；
3. 从户型看：小户型沙发销量最高，大小户型次之，大户型销量最少；
4. 从风格看：简约风销量最高，北欧风次之，其他依次是中式、美式、日式等；
5. 可拆洗、转角类沙发销量可观，也是颇受消费者青睐的。
3. 商品的价格分布情况分析：
分析发现，有一些值太大，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。
代码如下：
由图表可知：
1. 商品数量随着价格总体呈现下降阶梯形势，价格越高，在售的商品越少；
2. 低价位商品居多，价格在-之间的商品最多，-之间的次之，价格1万以上的商品较少；
3. 价格1万元以上的商品，在售商品数量差异不大。
4. 商品的销量分布情况分析：
同样，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择销量大于的商品。
代码如下：
由图表及数据可知：
1. 销量以上的商品仅占3.4%，其中销量-之间的商品最多，-之间的次之；
2. 销量-之间，商品的数量随着销量呈现下降趋势，且趋势陡峭，低销量商品居多；
3. 销量以上的商品很少。
5. 不同价格区间的商品的平均销量分布：
代码如下：
由图表可知：
1. 价格在-之间的商品平均销量最高，-之间的次之，元以上的最低；
2. 总体呈现先增后减的趋势，但最高峰处于相对低价位阶段；
3. 说明广大消费者对购买沙发的需求更多处于低价位阶段，在元以上价位越高平均销量基本是越少。
6. 商品价格对销量的影响分析：
同上，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。
代码如下：
由图表可知：
1. 总体趋势：随着商品价格增多其销量减少，商品价格对其销量影响很大；
2. 价格-之间的少数商品销量冲的很高，价格-之间的商品多数销量偏低，少数相对较高，但价格以上的商品销量均很低，没有销量突出的商品。
7. 商品价格对销售额的影响分析：
代码如下：
由图表可知：
1. 总体趋势：由线性回归拟合线可以看出，商品销售额随着价格增长呈现上升趋势；
2. 多数商品的价格偏低，销售额也偏低；
3. 价格在0-的商品只有少数销售额较高，价格2万-6万的商品只有3个销售额较高，价格6-万的商品有1个销售额很高，而且是最大值。
8. 不同省份的商品数量分布：
代码如下：
由图表可知：
1. 广东的最多，上海次之，江苏第三，尤其是广东的数量远超过江苏、浙江、上海等地，说明在沙发这个子类目，广东的店铺占主导地位；
2. 江浙沪等地的数量差异不大，基本相当。
9. 不同省份的商品平均销量分布：
代码如下：
热力型地图
源码：Python爬取淘宝商品数据挖掘分析实战
网站数据采集开始代码跟结束代码怎么看
要看你用什么软件采集哈，写法不一样的。
要查找开始与结束的标识，打开网页看源代码，在你采集目标网页的列表（或内容页）前后分别找出唯一的那一段html，以supesite的写法为例: 开始的html[list]结束的html。然后采集器会截取这两段html之间的东西。
Android 抖音常用反编译工具，抖音API接口数据采集教程
Android 抖音常用反编译工具，抖音API接口数据采集教程
在进行Android抖音应用的数据采集和分析时，反编译工具成为了解密和操作应用内部逻辑的关键。以下介绍了一些常用的反编译工具，它们各自有着独特的功能和适用场景。
apktool - 反编译apk，重构资源与代码。主要功能在于将资源解码，并在修改后可以重新构建apk。下载地址：ibotpeaches.github.io/A...
dex2jar - 反编译apk，解压classes.dex文件。2.1版本支持多级dex反编译，2.0及之前版本不支持此操作。下载地址：down.pojie.cn/Tools/A...
JD-GUI - 将class文件反编译成java源代码，支持图形化界面，交互式操作较为简单。下载地址：down.pojie.cn/Tools/A...
AndroidKiller - 提供可视化、全自动的反编译、编译、签名功能，支持批量编译APK，操作界面友好。下载地址：down.pojie.cn/Tools/A...
AndroidCrackTool - 专为Mac用户设计的反编译工具，提供下载链接：pan.baidu.com/s/1efZuAM... 提取码: h8je，GitHub链接：github.com/Jermic/Andro...
GDA - 作为一款国产交互式反编译器，除了反编译功能外，还提供包过滤的分析功能、算法工具、文件转换工具等。下载地址：github.com/charles2gan/...
jadx - 反编译利器，支持命令行和图形界面操作，适用于命令行和图形界面环境。下载地址：github.com/skylot/jadx
autosign - 用于打包签名的软件，需配置好java环境以确保正常使用。专门针对签名操作设计。
Xposed - hook框架，允许在不修改APK的情况下影响程序运行，修改系统的框架服务。下载链接：pan.baidu.com/s/WnJD8... 提取码: 7sgb
IDAPro - 静态逆向工具，用于反汇编专业操作，适用于Windows版本。IDA Pro 7.0是世界范围内的顶级交互式反汇编专业工具之一。
Unidbg - Java Hook框架，能在pc端直接调用so文件中的函数，提供下载链接：github.com/zhkl/uni...
这些工具在Android应用开发、逆向工程、API接口数据采集等领域发挥着重要作用，帮助开发者深入理解应用内部逻辑，实现数据的获取与利用。在选择工具时，应根据具体需求和应用场景进行合理选择。