iOS 抓包【Stream】最简单方案

写过爬虫的同学都知道，当我们想对 App 或者小程序进行抓包时，最常用的工具是 Charles、Fiddler 或者 MimtProxy。但这些软件用起来非常复杂。特别是当你花了一两个小时把这些软件搞定的时候，别人只用了 15 分钟就已经手动把需要的数据抄写完成了。

我的需求

如果你不是专业的爬虫开发者，那么大多数时候你的抓包需求都是很小的需求，手动操作也不是不能。这种时候，我们最需要的是一种简单快捷的，毫不费力的方法来解放双手。

例如我最近在玩《塞尔达传说——王国之泪》，我有一个小需求，就是想找到防御力最大的帽子、衣服和裤子来混搭。这些数据，在一个叫做『Jump』的 App 上面全都有，如下图所示：

防具总共也就几十个，肉眼一个一个看也没问题，就是费点时间而已。那么，如果我想高效一些，有没有什么简单办法通过抓包再加上 Python 写几行代码来筛选，快速找到我想要的数据呢？

手机上的操作

实际上，方法非常简单。我们只需要在手机上安装一个 App，叫做『Stream』，如下图所示：

这个软件在 App Store 国区就可以下载。

第一次打开这个 App 的时候，我们设置一下根证书，点击下图中箭头指向的这个按钮：

他会一步一步指导你安装根证书。整个过程不超过 30 秒，这里我就不再赘述了。

安装完成根证书以后，我们点击『开始抓包』按钮。此时，手机上面所有的流量就会经过 Stream 并抓取下来。

我们打开 Jump App，找到防具列表，然后不停往下滑动屏幕，直到滑到最下面。

然后回到 Stream，点击『停止抓包』按钮。抓包过程就完成了。

我们点击『抓包历史』按钮，找到刚刚抓到的数据包，如下图所示：

按域名进行筛选，方便找到 Jump App 发送的 HTTP 请求。如下图所示：

打开请求以后，点击『响应』-『查看响应』按钮，如下图所示：

我们就能看到如下图所示请求体，这确实就是防具对应的数据包，如下图所示：

我们现在，需要使用筛选功能，选出所有获取防具信息的后端请求。所以先到『请求选项卡』，查看一下 URL 的规律，如下图所示：

回到请求列表页，点击右上角的放大镜进行筛选，如下图所示：

筛选以后，只有 5 个请求了，如下图所示：

最后一步，我们点击右上角的『编辑』按钮，选中所有请求，并点击右下角的『导出 HAR』，如下图所示：

大家可以使用 AirDrop 或者微信发送到电脑上。到此为止，手机上的所有操作就已经结束了。接下来我们来到电脑上，写一段 Python 代码来解析这个 HAR 文件。

写一点点代码

这段代码非常简单，大家可以直接复制：

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)

运行效果如下图所示：

这里我们使用了两个第三方库，分别是haralyzer和brotli。其中的haralyzer是用来解析 HAR 文件；brotli是用来对数据进行解压缩。

在一般情况下，其他网站的 HAR 解析，代码到text = entry['response']['content']['text']就可以了。返回的text直接就是人眼可读的内容了。但 Jump 稍微特殊一些，因为它返回的内容经过压缩，所以获取到的是 Base64 字符串。如果我们直接打印，就会看到：

这个 Base64 不能直接解码，因为解了以后是二进制信息。从之前 Stream 的响应 Headers 里面，我们可以看到这个数据是经过br压缩的，如下图所示：

所以需要使用brotli解压缩：brotli.decompress(base64.b64decode(text)).decode()。

现在你已经拿到返回数据的 JSON 信息了。那么接下来要对数据进行怎么样的处理，都不再是问题了。

总结

1. 安装 Stream 并设置根证书
2. 打开抓包功能
3. 打开目标 App 或者微信小程序，让流量经过 Stream
4. 关闭抓包功能，从抓包历史里面找到目标请求的 URL 规则
5. 筛选出所有需要的请求，导出为 HAR 文件
6. 使用 Python 解析 HAR 文件

当你熟练以后，整个过程不超过 3 分钟就能完成。

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