1. 写在前面

之前出过一个关于榜单analysis的分析，有兴趣的可以查看这篇文章：七麦榜单analysis加密分析

最近运营团队那边有同事找到我们，说工作中偶尔需要统计分析一下某APP在一些主流应用市场的下载量趋势数据

这个目前也只在一些成熟的移动应用数据聚合平台有，有的需要付费有的则数据有限。所以就有了这篇文章的出现！

分析目标：

aHR0cHM6Ly93d3cucWltYWkuY24vYW5kYXBwL2Rvd25Ub3RhbC9hcHBpZC8xOTM1NDU1

在这里插入图片描述

作者声明：

本文章中所有内容仅供学习交流使用！严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关！本文章未经许可禁止转载，若有侵权，请联系作者立即删除！

2. 请求分析

首先我们选择最近一周提交请求，可以看到请求的参数所下图所示。加密参数analysis猜测是base64加密！appid（APP应用的ID），type（固定值天），sdate、edate（起始日期与截日期）

在这里插入图片描述

3. 加密分析

这里我们搜索加密参数analysis或者一些加密特征关键词是很难搜索到有用的信息。还是需要使用XHR断点的方式！

下完断点我们直接往上找堆栈信息，因为断点截停处加密已经完成。之前文章说过加密的方式都一样，换汤不换药！下载量趋势这块着重在参数加密这块跟评论一样有点小细节

榜单是没有请求参数加密的，搜索有参数加密（不过参数不需要处理）

如下所示，我们直接定位到加密函数这里，断点调试分析可以非常清晰的看到a就是参数拼接之后的值（参数拼接是有讲究的，a是经过排序的）：

在这里插入图片描述

然后接下断点继续往下走，会发现参数排序拼接后会经过base64编码，如下所示：

在这里插入图片描述

截止到这里我们尝试使用Python编码来实现一下对参数拼接后再Base64编码，如下所示：

在这里插入图片描述

这里要说一下的是这个d，一串字符。这个可能是后续会不定期更新的，如果你发现加密失效了，不一定是加密算法人家换了，可能就是这个字符串更新了而已！

在这里插入图片描述

4. 算法实现

最后，使用Python实现一下完整的代码，如下所示：

import base64
import random
import timeparams = {'type': 'day','edate': '2023-08-31','sdate': '2023-08-25','appid': '1935455'
}
data = ''.join(sorted([str(v) for v in params.values()]))
print(base64.b64encode(data.encode()).decode()def get_analysis(params, url):# 定义字符集charset = 'xyz517cda96efgh'# 随机数random_value = -(random.randint(100, 10000))# 时间戳current_time = int(time.time() * 1000)# 计算o的值o = current_time - (random_value or 0) - 1515125653845# 对params进行Base64编码encoded_params = base64.b64encode(params.encode()).decode()# 构建字符串combined_string = f'{encoded_params}@#{url}@#{o}@#1'# 初始化结果字符串result = ''# 计算长度e = len(combined_string)n = len(charset)# 逐字符进行异或运算for i in range(e):result += chr(ord(combined_string[i]) ^ ord(charset[(i + 10) % n]))# 对结果进行Base64编码encoded_result = base64.b64encode(result.encode()).decode()return encoded_resultdef get_download():cookies = '必填项，填自己的即可！'baseurl = 'https://api.qimai.cn'headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) ''Chrome/92.0.4515.159 Safari/537.36','referer': 'https://www.qimai.cn/','cookie': cookies,}url = '/andapp/download'params = {'type': 'day','edate': '2023-08-31','sdate': '2023-08-25','appid': '1935455'}data = ''.join(sorted([str(v) for v in params.values()]))analysis = get_analysis(data, url)params['analysis'] = analysisres = requests.get(f'{baseurl}{url}', params=params, headers=headers).json()print(res)