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Python爬虫入门教程 41-100 Fiddler+夜神模拟器+雷电模拟器配置手机APP爬虫部分

爬前叨叨从40篇博客开始，我将逐步讲解一下手机APP的爬虫，关于这部分，我们尽量简化博客内容，在这部分中可能涉及到一些逆向，破解的内容，这部分尽量跳过，毕竟它涉及的东西有点复杂，并且偏离了爬虫体系太远，有兴趣的博友，可以一起研究下。之前看到知乎有人对手机App爬虫归类，基本符合规则，接下来的10篇博客可能集中在80%的App上，所以还是比较简单的 50%的app，通过抓包软件就可以分析出抓取参数并抓取到信息。 30%的app，可能需要适当的反编译，分析出加密算法并抓取到信息。 10%的app，可能加固，需要脱壳，然后反编译，分析出加密算法并抓取到信息 10%的app，通过各式各样的签名，证书，设备绑定等方法，隐藏加密算法。首先配置第一轮的环境，配置好了，下一篇博客，就采用Fiddler+夜神模拟器[雷电模拟器]等实现儿歌多多APP的数据抓

2019-05-23

[雪峰磁针石博客]Python经典面试题: 用3种方法实现堆栈和队列并示例实际应用场景

enqueue - 在队列的开头添加元素： dequeue - 删除队列开头的元素：使用列表实现堆栈和队列 Python的内置List数据结构k堆栈和队列操作的方法。

2019-01-27

[雪峰磁针石博客]python人工智能作业：Windows使用SAPI和tkinter用不到40行实现文本转语音工具

/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # 技术支持：https://www.jianshu.com/u/69f40328d4f0 # 技术支持 https

2018-11-25

使用python的pandas读取数据库中数据，初始化到dataframe的速度过慢问题解决思路

原生方法 100万数据，在oracle数据库中，使用最方便的pandas自带的read_sql方法 import pandas as pd import sqlalchemy as sql db_engine=sql.create_engine('oracle://test01:test01@test001db') db_df1=pd.read_sql('select * from my_table1',db_engine) 代码是方便了，不过用了快10分钟，dataframe才初始化完成通过JDBC查询的方式 import pandas as pd import sqlalchemy as sql db_engine=sql.create_engine('oracle://test01:test01@test001db') conn=ora_engine.raw_connection() cursor=conn.cursor() queryset=cursor.execute('select * from my_table1') columns=[for i[0] in queryset.description] jdbc_data=queryset.fetchall() db_df1=pd.DataFrame(jdbc_data,columns=["A1","B2","C3"]) db_df1.columns=columns db_df1.append(df_data) 多几行代码，不过2分钟就完成了dataframe的初始化动作，看来pandas自身的方式是需要优化的，不应该官方的方式对比常规方式有好几倍的性能差异的。

2018-07-07

Python 的 obj.x 到底按什么顺序找？拆开数据描述符、实例字典和 getattr 那条优先级链

差别不在字典查得快不快，而在这一句背后有一条五层的优先级链，Python 得一层层往下试。更反直觉的是：我把值塞进了 `obj.__dict__`，取出来却可能不是它。

2026-11-05

Python 的 async def 为什么能同时跑几千个任务？拆开协程对象、await 与事件循环那次让出

直接这么写，Python 会给你一句警告： ```javascript RuntimeWarning: coroutine 'fetch' was never awaited ``` 协程对象自己不会跑

2026-11-04

基于YOLOv8+LPRNet的中文车牌检测识别系统：python源码+onnx推理+车牌颜色判断（附CCPD数据处理脚本）

# 基于YOLOv8+LPRNet的中文车牌检测识别系统：python源码+onnx推理+车牌颜色判断（附CCPD数据处理脚本）【算法介绍】车牌识别（LPR，License Plate Recognition

2026-11-02

用 Python 把包装设计交付流程做成一条自动化流水线：我的 8 阶段管线实战心得

## 用 Python 把包装设计交付流程做成一条自动化流水线：我的 8 阶段管线实战心得做包装结构设计这些年，我踩过最深的坑不是刀模画不出来，而是"画出来了，但交付环节碎成渣"：客户上午要刀线图、下午要效果图

2026-10-29

【Python量化回测实战 05】回测报告只有收益率？年化/回撤/夏普/卡玛/胜率一键输出

信号太少胜率没有统计意义，所以本篇特意用快信号： ```python from mairui import Client import pandas as pd client = Client("LICENCE

2026-10-26

Python 的 try 为什么变免费了？拆开 3.11 零成本异常：异常表、562 纳秒与字典查找的反转

Python 3.11 有个少有人讲清的变化：try 块在正常路径上**不再收门票**了。

2026-10-25

【Python量化回测实战 03】满仓一把梭还是分批进？三种仓位管理方式回测对比

数据获取不变： ```python from mairui import Client import pandas as pd client = Client("LICENCE-66D8-9F96-0C7F0FBCD073

2026-10-25

【Python量化技术指标实战 01】均线交叉还在手动翻K线？50行代码自动抓金叉死叉

用 Python 自动拉取日线并计算 MA5/MA10/MA20 > 2. 自动检测金叉/死叉信号并标注日期 > 3. 用 matplotlib 画出带信号标记的均线图 > 4.

2026-10-21

Python 的 import 为什么第二次几乎不要钱？sys.modules 缓存与模块单例的代价

> 系列：Python 底层设计逻辑｜类型：原理拆解型｜分发：CSDN / 博客园 / 腾讯云 / 知乎(回答改写) 字数：约 1700 字｜实验环境：CPython 3.13.14（64 位，Windows

2026-10-19

【Python量化选股流水线 #03】候选股怎么排序？动量+低波+流动性三因子打分取Top-N

## 二、准备环境 ```bash pip install mairui pandas numpy ``` ## 三、完整代码（已实测跑通） ```python from mairui import Client

2026-10-19

Python 函数调用到底慢在哪？一次调用背后的栈帧、字节码和名字查找，3 个实验看明白

**结论先行：Python 的一次函数调用不是「一条跳转指令」，而是解释器现场搭一座「栈帧」——保存返回地址、局部变量、命名空间，再按字节码逐条分派执行，最后拆掉栈帧。

2026-10-17

Python 3 的 TCP Socket 为什么默认选 AF_INET，从一道选择题把地址族彻底讲透

[docs.python.org](https://docs.python.org/3/library/socket.html?

2026-10-15

用 30 行 Python 算准 STL 体积：二进制/ASCII 两种格式的字节布局，与 6 个实测坑

# 用 30 行 Python 算准 STL 体积：二进制/ASCII 两种格式的字节布局，与 6 个实测坑 ## 起因我在做一个小工具，要把三维模型文件读进来、给出体积和表面积。

2026-10-11

舞台工艺审核的四道分层机器闸门设计（python-docx 全链路）

## 二、环境准备 ### 2.1 依赖与版本本文全部代码在 Python 3.11 + python-docx 1.1.2 + lxml 5.x 下验证。

2026-10-08

NumPy 到底是干什么的，从数组、内存布局、向量化到科学计算生态，理解 Python 数值计算的地基

NumPy 真正改变 Python 数值计算方式的地方，在于它给 Python 提供了一套高效的多维数组模型，并让大量原本需要 Python 循环逐个处理数字的工作，变成底层编译代码对整片连续或规则内存进行批量运算

2026-10-07

一个智能体编排 + python-docx 的审平闭环

一个智能体编排 + python-docx 的审平闭环 ## 一、收到一份 140 表的体系文件，签字前你得先证明它"前后一致" 你是业主方技术把关人。

2026-09-29

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Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

优质分享App

近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。