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【教程】利用Windows抓取AppStore旧版本应用ID

重要 高能预警:本文属于技术性帖子,部分人群可能不适宜食用 本篇文章主要讲怎么利用Windows电脑抓取AppStore旧版本id 这篇教程需要什么?...可能到这里会有人说了,好麻烦啊这还是只有id没有对应的版本号,有个dei用?...确认ID对应的版本号 左侧列表底部找到新请求,点击展开Inspectors页面,点击黄色块解密 ?...切换到TextView(文字视图),搜索bundleShortVersionString,可找到ID对应版本号。 ? 如刚才输入的ID是833654689,查询出对应的版本是8.8.0。...这样子就得到版本号和对应的版本id了,看似麻烦,做起来其实还是很简单的 本篇文章为学艺不精的zby1101,收集整理,如有错误请后台指正,谢谢;如有侵权,请联系我,感谢!

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使用网络爬虫自动抓取图书信息

实现从某图书网站自动下载感兴趣的图书信息的功能。主要实现的功能包括单页面图书信息下载,图书信息抽取,多页面图书信息下载等。本案例适合大数据初学者了解并动手实现自己的网络爬虫。...1、任务描述和数据来源 从当当网搜索页面,按照关键词搜索,使用Python编写爬虫,自动爬取搜索结果中图书的书名、出版社、价格、作者和图书简介等信息。...当当搜索页面:http://search.dangdang.com/ 2、单页面图书信息下载 2.1 网页下载 Python中的 requests 库能够自动帮助我们构造向服务器请求资源的request...search_star_line"]/a[@class="search_comment_num"]/text() 下面我们编写一个函数 extract_books_from_content,输入一个页面内容,自动提取出页面包含的所有图书信息...本案例中,我们设置下载页数为10,你有什么办法能够自动获取返回的页面数量?

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Node.js 抓取数据过程的进度保持

最近自己有个批量调用 API 抓取数据的需求,类似爬虫抓数据的感觉。...实际上,只需要围绕着 抓取->格式转换处理->保存 这简单三步,然后用合适的工具或编程语言实现就好了。 驱动整个批量抓取过程的核心在于一个循环,把所有要访问的 URL 放在一个数组,循环遍历一下。...对于我这样搞前端的来说,结合现代 JS 的 async/await 很容易就可以写出类似下方的代码(这里我用了 Axios 库处理 HTTP 请求)。...于是我们很容易可以看出,这个简单循环过程所迭代更新的状态变量只有 current,代表当前抓取的 URL 在数组的位置。...想到了 Vue.js 的 MVVM 模型,它可以通过监视一个 Object 的变化而驱动视图的变化,或许我们可以实现类似的一些监听和触发机制,在变化的时候实现保存呢?

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python 自动抓取分析房价数据——安居客版

于是,就有了今天这篇专栏,也是继上篇《python 自动抓取分析文章阅读量——掘金专栏版》json 爬虫的一个补充。这次要抓取的房价来自安居客,西双版纳房价数据(其他房产相关的垂直平台还未覆盖)。...这里看到的是,id 为 list-content。记下此 id。...抓取数据 3.1 根据分页和 cookie 生成 http 请求头 经过第 2 小节的分析,发现,http 请求头中包含了分页信息和 cookie 。...split('#')[1].split('&')[:2]] return name, address, price, finish_date, latitude, longitude 3.4 自动抓取所有分页数据...crawl_anjuke.py --cookie "sessid=5AACB464-68A3-1132-E56A-7007F6..." ---- warm tips: 数据保存可参考 python 自动抓取分析文章阅读量

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【前端监控】自动抓取接口请求数据

小东西快快学快快记,大知识按计划学,不拖延 今天要写的是前端监控SDK的自动抓取接口请求数据。内容不复杂,但是其中会涉及很多细节,不然会踩坑。...废话不多说 本文分为2个部分 1、劫持原生方法 2、劫持导致直播内存泄露 劫持原生方法 1劫持说明 我们的目的是要做到自动抓取到页面的所有接口请求上报,对代码零入侵,所以最好的办法就是对浏览器原生的 请求方法进行劫持...window.fetch=()=>{ // xxxx 我们自己的抓取信息逻辑 originFetch() } 当然了,这只是一个简单的实例,实际怎么可能这么简单,还需要做很多处理 抓取数据...原先我们前端的日志的 trace_id,会在用户当前会话中生成一个 随机的id 保存在 sessionStorage,之后当前会话每条日志都会带上这个 id,利用它来进行用户单次访问的日志串联 现在我们会优先抓取请求...Header 中的 x-request-id 作为 trace_id

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