应用爬虫攻略：轻松抓取APP数据库 (如何用爬虫抓去app数据库)

爬虫是互联网中最为常见的数据获取方式，越来越多的公司和个人开始使用它来收集网站或者APP中的数据。其中，对于APP来说，获取其中的数据库也成为了一项非常有价值的任务。本篇文章将会介绍如何使用爬虫来轻松获取APP数据库。

一、了解APP结构

在开始爬取APP数据库之前，首先需要了解APP的结构和数据库存储位置。一般情况下，Android系统的APP数据存储在/data/data/包名/databases目录下，其中，/data/data/目录是Android系统中存储APP数据的根目录，每个APP都有一个唯一的包名，因此在获取APP数据时需要知道APP包名。

二、获取APP包名

因为每个APP都有一个唯一的包名，所以在进行APP爬取时需要获取APP包名。几种常见的获取方式如下：

1.利用ADB工具获取：在连接手机后，通过ADB工具输入“adb shell pm list packages”命令即可获取手机中所有APP的包名。

2.利用APP信息获取工具：目前市面上有很多APP信息获取工具，例如应用商店、豌豆荚等，在这些工具中搜索应用程序即可获取到该应用程序的包名。

3.下载安装包分析工具：目前市面上也有很多安装包分析工具，例如第三方应用市场中的安装包分析模块、APKTool、dex2jar等，通过这些工具可以解析APP安装包，进而查看APP包名。

三、获取APP数据库

当确定了APP包名后，就可以开始获取APP数据库。目前，最为常见的获取APP数据库的方式是利用模拟登陆或者hook进行抓取。

1.模拟登陆

模拟登陆是通过分析APP登录请求，模拟用户登录APP，从而获取APP数据的一种方式。这种方式可以获取到APP中的完整数据库，但是对于一些加密或者签名过的APP可能无法使用。

2.hook

hook技术是通过篡改APP代码，以达到获取APP数据的目的。这种方式需要对APP代码进行分析，找到需要hook的部分。这种方式可以避免一些加密或者签名的问题，但是对于一些新兴的APP可能需要花费较长时间进行研究和挖掘。

四、解析APP数据

获取到APP数据库后，还需要对其进行解析。这里介绍两种主流的APP数据解析方式：

1.SQLite解析

SQLite是Android系统默认的数据库，大多数APP都采用它来存储数据。因此，SQLite解析是APP数据库解析的最为常见的方式。解析过程需要使用SQLite解析工具，例如Navicat for SQLite、SQLite Browser等。

2.使用脚本解析

除了SQLite解析外，还可以使用脚本解析APP数据，目前市面上有很多针对APP数据解析的脚本工具，例如python脚本等。这种方式需要对脚本语言有一定的掌握，并且需要对APP的数据库进行深入了解，但是效率和灵活性都非常高。

五、注意事项

在进行APP数据抓取时，需要注意以下几点：

1.获取APP数据的目的需要合法、合规，否则将会涉及到法律问题。

2.在获取APP数据时，需要防止对APP造成不必要的损害或者影响。

3.需要合理使用相关工具，不要利用工具进行恶意攻击或者造成不必要的麻烦。

综上所述，APP数据抓取是一项非常有价值的任务，但是需要保证其合法合规，同时在抓取过程中需要防止对APP造成不必要的损害或者影响。希望读者们在进行APP数据抓取时可以遵守以上原则，同时保证其规范合理使用。

相关问题拓展阅读：

• 怎么用VBA或网络爬虫程序抓取网站数据
• 如何正确利用网络爬虫
• 在数据挖掘中利用爬虫原理爬取数据需要引用哪个库？

怎么用VBA或网络爬虫程序抓取网站数据

可以呀

目前更好用的还是　　618IP爬虫　代理。

企业网页的更好选择。

VBA网抓常用方法

1、xmlhttp/winhttp法：

用xmlhttp/winhttp模拟向服务器发送请求，接收服务器返回的数据。

优点：效率高，基本无兼容性问题。

缺点：需要借助如fiddler的工具来模拟http请求。

2、IE/webbrowser法：

创建IE控件或webbrowser控件，结合htmlfile对象的方法和属性，模拟浏览器操作，获取浏览器页面的数据。

优点：这个方法可以模拟大部分的浏览器操作。所见即所得尘派，浏览器能看到的数据就能用代码获取。

缺点：各种

弹窗

相当烦人，兼容性也确实是个很伤脑筋的问题。上传文件在IE里根本无法实现。

3、QueryTables法：

因为它是excel自带，所以勉强也算是一种方法。其实此法和xmlhttp类似，也是GET或POST方式发送请求，然后得到服务器的response返回到单元格内。

优点：excel自带，可以通过录制宏得到代码，处理table很方便

。代码简短，适合快速获派基贺取一些存在于

源代码

的table里的数据锋烂。

缺点：无法模拟referer等发包头

也可以利用采集工具进行采集网页端的数据，无需写代码。

　　ForeSpider数据采集系统是天津市前嗅网络科技有限公司自主知识产权的通用性互联网数据采集软件。软件几乎可以采集兆散毁互联网上所有公开的数据，通过可视化的操作流程，从建表、过滤、采集到入库一步到位。支持正则表达式操作，更有强大的面向对象的脚本语言系统。

　　台式机单机采集能力可达万，日采集能力超过500万。服务器单机集群环境的采集能力可达8亿-16亿，日采集能力超过4000万。并行情况下可支撑百亿以上规模数据链接，堪与百度等搜索引擎系统媲美。

　　　　软件特点：

　　一．通用性：可以抓取互联网上几乎100 %的数据

　　1.支持用户登录。

　　2.支持Cookie技术。

　　3.支持验证码识别。

　　4.支持HTTPS安全协议。

　　5.支持OAuth认证。

　　6.支持POST请求。

　　7.支持搜索栏的关键词搜索采集。掘袭

　　8.支持动态生成页面采集。

　　9.支持IP代理采集。

　　10.支持图片采集。

　　11.支持本地目录采集。

　　12.内置面向对象的脚本语言系统，配置脚本可以采集几乎100%的互联网信息。

　　二．高质量数据：精准采集所需数据

　　1.独立知识产权引擎，精准采集。

　　2.内部集成数据库，数据直接采集入库。

　　3.内部创建数据表结构，抓取数据后直接存入数据库相应字段。

　　4.根据dom结构自动过滤无关信息。

　　5.通过模板配置链接抽取和数据抽取，目标网站的所有可见内容均可采集，智能过滤无关信息。

　　6.采集前数据可预览采集，随时调整模板配置，提升数据精度和质量。

　　7.字段的数据支持多种处理方式。

　　8.支持正则表达式，精准处理数据。

　　9.支持脚本配置，精确处理字段的数据。

　　三．高性能：千万级的采集速度

　　1.C++编写的爬虫，具备绝佳采集性能。

　　2.支持多线程采集。

　　3.台式机单机采集能力可达万，日采集能力超过500万。

　　4.服务器单机集群环境的采集能力可达8亿-16亿，日采集能力超过4000万。

　　5.并行情况下可支撑百亿以上规模数据链接，堪与百度等搜索引擎系统媲美。

　　6.软件性能稳健，稳定性好。

　　四．简易高效：节约70%的配置时间

　　1.完全可视化的族备配置界面，操作流程顺畅简易。

　　2.基本不需要计算机基础，代码薄弱人员也可快速上手，降低操作门槛，节省企业爬虫工程师成本。

　　3.过滤采集入库一步到位，集成表结构配置、链接过滤、字段取值、采集预览、数据入库。

　　4.数据智能排重。

　　5.内置浏览器，字段取值直接在浏览器上可视化定位。

　　五． 数据管理：多次排重

　　1. 内置数据库，数据采集完毕直接存储入库。

　　2. 在软件内部创建数据表和数据字段，直接关联数据库。

　　3. 采集数据时配置数据模板，网页数据直接存入对应数据表的相应字段。

　　4. 正式采集之前预览采集结果，有问题及时修正配置。

　　5. 数据表可导出为csv格式，在Excel工作表中浏览。

　　6. 数据可智能排除，二次清洗过滤。

　　六． 智能：智能模拟用户和浏览器行为

　　1.智能模拟浏览器和用户行为，突破反爬虫限制。

　　2.自动抓取网页的各类参数和下载过程的各类参数。

　　3.支持动态IP代理加速，智能过滤无效IP代理，提升代理的利用效率和采集质量。

　　4.支持动态调整数据抓取策略，多种策略让您的数据无需重采，不再担心漏采，数据采集更智能。

　　5.自动定时采集。

　　6.设置采集任务条数，自动停止采集。

　　7.设置文件大小阈值，自动过滤超大文件。

　　8.自由设置浏览器是否加速，自动过滤页面的flash等无关内容。

　　9.智能定位字段取值区域。

　　10.可以根据字符串特征自动定位取值区域。

　　11.智能识别表格的多值，表格数据可以完美存入相应字段。

　　七． 优质服务

　　1.数据采集完全在本地进行，保证数据安全性。

　　2.提供大量的各个网站配置模板在线下载，用户可以自由导入导出。

　　3.升级后续不断开发的更多功能。

　　4.更换2次绑定的计算机。

　　5.为用户提供各类高端定制化服务，全方位来满足用户的数据需求。

如何正确利用网络爬虫

1.‌使用正确的代理

‌如果站点检测到来自该

IP地址

的大量请求，很容易就会直接进行限制。但是如何避免通过同一个IP地址发送所有请求呢？这就需要

代理IP

出场了。代理IP可以充当用户客户端和尝试抓取的站点服务器之间的中介，并允许用户在发送请求时掩盖真实IP地址。

2. 轮换IP地址

获得代理池不足以防止用户爬虫被阻止，还需要定期轮换IP地址以进一步降低概率。

大多数网站的运作都理解为每个互联网用户只能获得一个分配给他们的IP地址。这就是为什么当一堆请求来自同一个IP号码时，就会立刻被发现。然而，用户通过代理IP将请求伪装成数千个用户的数千个请求就显得比较正常。

3.熟悉网站的反爬策略

大多数受欢迎的网站都有严格的反抓取规则。在用户尝试从任何网站提取数据之前，可以通过检查网站的机器人排除协议或

robots.txt

文件的方式先对网站的反爬策略进行一定的了解。

基本步骤

1、发现可读且可访问的URL。

2、浏览种子或URL列表以识别新链接并将它们添加到列表中。

3、索引所有已识别的链接。

4、使所有索引链接保持最新。

很多网站都具有反爬虫策略，常见的方式有：验证码、登陆、限制IP等。

1、验证码。可以利用打码平台破解(如果硬上的话用opencv或keras训练图)；

2、登陆。利用requests的post或者selenium模拟用户进行模拟登陆；

3、限制IP。使用代理IP，因免费IP效果非常差，所以建议选择收费代理IP。

在数据挖掘中利用爬虫原理爬取数据需要引用哪个库？

数据挖掘中利用爬虫原理爬取数据一般需要使用爬虫框架或库。常用的爬虫框架或库有 Scrapy、PySpider、Pyspider 等。使用这旁此谈些框架或库，可以方便地实现爬虫的编写和运行，帮助您更快地爬取数据。

例如，使用 Scrapy 框架，您可以定义一个爬虫类，并重写爬虫类的一些方法，来实现爬虫的特定功能。在爬虫类中，您可以通过解析 HTML 文档，获取需要的数扒举据，并存储到本地或远程数据库中。

具体来说，如果您要在 Python 中使用 Scrapy 框架编写爬虫，运碰需要在代码中引用 scrapy 库。例如，您可以在代码开头加入如下语句，来引用 scrapy 库：

然后，您就可以使用 scrapy 库提供的各种方法和类，来实现爬虫的功能。

太多了，这个是根据实际情况选择，一首迹般是requests、scrapy，偶尔可以者此并用selenium，甚扒坦至pandas也能爬，没法子了还能用opencv、pyautogui截图识别数据

如何用爬虫抓去app数据库的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于如何用爬虫抓去app数据库,应用爬虫攻略：轻松抓取APP数据库,怎么用VBA或网络爬虫程序抓取网站数据,如何正确利用网络爬虫,在数据挖掘中利用爬虫原理爬取数据需要引用哪个库？的信息别忘了在本站进行查找喔。