app中阿里云滑动验证码和抓取代码解耦的一些尝试

本文探讨如何在App中处理阿里云滑动验证码,尝试将其与抓取代码解耦。通过自动化浏览器生成未使用的token并存储,Python负责读取token进行抓取工作,提高效率。流程包括使用puppeteer生成验证码,监听response存取信息,以及python的后续处理。解耦方案有效解决了app中滑动验证码的自动化问题。

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考虑这样一个场景,当你在app端提交订单/登录的时候有一个滑动验证码怎么处理?

一般我们会采用自动化浏览器完成这样的抓取,但是效率太低。本篇文章尝试将滑动验证码和抓取的代码进行解耦。

也就是滑动验证码模块只管获取滑动之后的token,而抓取的代码只管抓取。中间通过相关存储介质进行通讯。

背景分析

通过各种尝试发现,某app中阿里云的滑动验证码只是操作行为的验证。

简而言之,就是阿里云只是知道有人滑了验证码,并且此验证码并没有被使用过。

通过分析和尝试,我们完全可以有一个自动化浏览器去滑动生成未使用过的token,然后通过python读取token完成相关抓取。这样相当于有个滑动验证码池,其他的业务需要的话可以直接读取使用。

准备知识

流程分析

  1. 使用puppeteer生成未使用过的滑动验证码,并把相关信息拦截,存起来。
  2. python读取滑动验证码池,完成相关抓取。

效果展示

嗯,用户让我分析基于STM32F103C8T6的智能粉尘检测系统所涉及的嵌入式知识点,并拆解原理。首先,我需要理解整个系统的组成部分。系统主控是STM32,传感器包括温湿度粉尘浓度,数据通过WiFi上传云端。然后要拆解每个部分的原理涉及的嵌入式技术。 首先,主控单元STM32F103C8T6,属于Cortex-M3内核,需要了解其外设使用,比如ADC、GPIO、定时器等。可能涉及到时钟配置、中断处理、低功耗模式等知识点。还有固件开发流程,比如使用HAL库或标准外设库,以及开发环境如Keil或STM32CubeIDE。 接下来是传感器部分。温湿度传感器可能是DHT11或SHT系列,通信接口可能是单总线或I2C。需要理解传感器数据读取的协议,比如时序要求、数据格式解析。而粉尘传感器,比如GP2Y1010AU0F,可能需要模拟信号处理,使用ADC采集电压,再转换成浓度值。这里涉及到模拟电路设计,比如RC滤波,以及软件上的ADC配置校准。 然后是WiFi模块,常见的有ESP8266或ESP32,通过AT指令或SPI/SDIO与STM32通信。需要理解串口通信协议,AT指令的发送响应处理,数据封装成TCP/IP包,连接云端服务器的过程,比如MQTT或HTTP协议。可能还需要处理网络异常,重连机制,数据缓存等。 云端通信部分,数据上传可能使用MQTT、HTTP或者TCP自定义协议。需要了解如何与云平台(如阿里云、AWS IoT)对接,数据格式(JSON),以及数据加密(TLS/SSL)。这部分可能涉及嵌入式系统中的安全机制,如加密算法实现,证书管理。 系统整体设计要考虑实时性,多任务处理。可能使用RTOS,如FreeRTOS,进行任务调度,管理传感器采集、数据处理、通信等任务。任务间通信机制,如队列、信号量,确保数据同步资源共享。 电源管理也是重点,尤其是电池供电的情况。需要低功耗设计,比如STM32的睡眠模式,外设的电源控制,传感器间歇工作,数据上传的间隔优化,以延长续航。 数据处理方面,可能需要对传感器数据进行滤波(如均值、中值滤波),校准(线性或非线性补偿),阈值报警(比如浓度超标触发警报)。这些算法在嵌入式中的实现需要考虑计算效率资源占用。 硬件设计部分,包括PCB布局,传感器接口的电气特性,抗干扰措施,比如去耦电容、屏蔽罩。可能还需要考虑工业环境中的EMC问题,确保稳定运行。 调试与测试涉及日志输出(通过UART或SWD),单元测试(传感器模块、通信模块),系统集成测试,以及现场调试工具的使用,如逻辑分析仪、示波器,确保各模块协同工作。 用户可能还希望了解如何保证系统的可靠性实时性,如何处理传感器误差,以及如何优化网络通信的稳定性。需要覆盖嵌入式系统的各个层面,从硬件到软件,再到通信协议云端交互。 最后,要确保回答结构清晰,分点讲解每个模块的原理对应的嵌入式技术,帮助用户逐步理解整个系统的工作流程关键技术点。 好的!我将从**嵌入式系统设计的角度**,拆解基于STM32F103C8T6的智能粉尘检测系统的核心原理关键知识点,分模块进行说明: --- ### 一、系统整体架构 ``` [STM32主控] → [传感器数据采集] → [数据处理] → [WiFi传输] → [云端存储] ↑ ↑ ↑ 温湿度传感器 粉尘传感器 本地报警/显示 ``` **核心逻辑**:STM32通过外设接口获取传感器数据,处理后通过WiFi模块封装成网络数据包,上传至云端。 --- ### 二、关键嵌入式技术分解 #### 1. **STM32外设驱动** - **ADC模块**(模拟信号采集) - 原理:粉尘传感器(如GP2Y1010AU0F)输出模拟电压信号,STM32的12位ADC将其转换为数字量 - 代码关键点:ADC校准、采样率设置、DMA传输优化 ```c HAL_ADC_Start_DMA(&hadc1, (uint32_t*)&adc_value, 1); // 使用DMA提高采集效率 ``` - **GPIO与定时器** - 温湿度传感器(如DHT11)需严格时序控制 - 代码关键点:微秒级延时(TIM定时器实现)、中断响应 #### 2. **通信协议解析** - **UART通信** - WiFi模块(如ESP8266)通过AT指令控制 - 协议解析:状态机实现AT指令响应处理 ```c if(strstr(recv_buf, "OK")) { /* 指令成功响应处理 */ } ``` - **SPI/I2C接口** - 部分高精度传感器(如SHT30温湿度)使用I2C通信 - 代码关键点:I2C地址配置、CRC校验 #### 3. **实时操作系统(RTOS)** - **任务调度** - 使用FreeRTOS创建多任务: - 任务1:传感器数据采集(高优先级) - 任务2:网络通信(中优先级) - 任务3:本地显示/报警(低优先级) ```c xTaskCreate(sensor_task, "SENSOR", 128, NULL, 3, NULL); ``` - **同步机制** - 使用信号量(Semaphore)保护共享资源(如传感器数据缓冲区) #### 4. **低功耗设计** - **电源管理** - 进入Stop模式:在数据上传间隔期关闭非必要外设 ```c HAL_PWR_EnterSTOPMode(PWR_LOWPOWERREGULATOR_ON, PWR_STOPENTRY_WFI); ``` - **动态频率调节** - 根据任务需求调整系统时钟(HSI/HSE切换) #### 5. **数据处理算法** - **传感器校准** - 粉尘浓度计算公式(需实验标定): $$ C = k \cdot V_{ADC} + b $$ - 温湿度补偿:通过查表法修正粉尘浓度值 - **滑动平均滤波** ```c #define FILTER_LEN 5 uint16_t filter_buf[FILTER_LEN]; uint16_t adc_filter() { static uint8_t idx = 0; filter_buf[idx++] = ADC_Value; if(idx >= FILTER_LEN) idx = 0; return (filter_buf[0]+...+filter_buf[4])/FILTER_LEN; } ``` #### 6. **网络协议栈** - **TCP/IP协议封装** - ESP8266透传模式下直接发送HTTP POST请求: ``` POST /api/data HTTP/1.1 Host: cloud.example.com Content-Type: application/json {"dust": 25.6, "temp": 28.5, "humidity": 45} ``` - **断网重连机制** - 心跳包检测(每30秒发送ping指令) --- ### 三、工业场景特殊处理 1. **抗干扰设计** - 传感器信号线增加RC滤波电路 - PCB布局隔离数字/模拟地 2. **异常处理** - 看门狗(IWDG)防止程序跑飞 ```c HAL_IWDG_Refresh(&hiwdg); // 主循环中喂狗 ``` 3. **数据安全** - AES加密敏感数据后再上传 --- ### 四、开发工具链 1. **硬件调试**: - 逻辑分析仪抓取传感器时序 - J-Link通过SWD接口调试STM32 2. **软件工具**: - STM32CubeMX配置外设时钟树 - Wireshark抓包分析网络通信 --- ### 五、扩展优化方向 1. **边缘计算**:在本地实现浓度超标预警算法 2. **OTA升级**:通过WiFi更新固件 3. **多节点组网**:LoRa扩展覆盖范围 在我面试时,我改如何介绍这个项目
03-24
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