스키마를 사용하지 않고 JavaScript Base64 Protobuf 데이터 디코딩 및 구문 분석

API 응답에서 인코딩된 Protobuf 데이터 처리

웹 스크래핑 API는 때때로 문제를 일으킬 수 있습니다. 특히 응답에 다음과 같은 복잡한 데이터 형식이 포함된 경우 더욱 그렇습니다. . 사전 정의된 스키마가 없으면 이러한 데이터를 디코딩하는 것이 까다로워집니다. 이 문제는 베팅 웹사이트와 같이 동적 실시간 콘텐츠를 제공하는 API를 다룰 때 흔히 발생합니다.

그러한 예 중 하나는 API 응답에서 발생합니다. 여기서 ReturnValue 필드는 Base64로 인코딩된 Protobuf 문자열을 전달합니다. JavaScript를 사용하면 Base64를 디코딩하는 것이 간단하지만 원래 스키마 없이 결과 Protobuf 데이터를 구문 분석하는 것은 어려울 수 있습니다.

이 시나리오에서 개발자는 Base64 문자열을 디코딩할 수 있지만 Protobuf 구조를 해석할 수 없는 상황에 처해 있는 경우가 많습니다. 이러한 장애물은 베팅 확률이나 이벤트 세부정보 등 데이터에 포함된 주요 정보에 대한 액세스를 방해할 수 있습니다.

이 기사에서는 이러한 문제에 단계별로 접근하는 방법을 살펴봅니다. Base64 문자열을 디코딩하는 방법을 시연하고, 스키마 없는 Protobuf 디코딩의 복잡성을 논의하고, 구문 분석된 데이터에서 효과적으로 통찰력을 얻을 수 있는 가능한 솔루션을 탐색합니다.

명령	사용예 및 설명
atob()	atob() 함수는 Base64로 인코딩된 문자열을 일반 텍스트로 디코딩합니다. Base64 형식에 포함된 원시 Protobuf 데이터를 추출하는 데 필수적입니다.
Uint8Array()	Uint8Array()는 문자열이나 버퍼를 바이트 배열로 변환하는 데 사용됩니다. 이는 디코딩된 Protobuf 콘텐츠와 같은 이진 데이터로 작업할 때 특히 유용합니다.
Buffer.from()	Base64 문자열에서 버퍼를 생성합니다. 이 명령은 Node.js 환경에서 바이너리 데이터를 효율적으로 조작하는 데 중요합니다.
protobuf.util.newBuffer()	이 명령은 라이브러리는 새로운 Protobuf 버퍼 생성을 시도합니다. 스키마 없이 Protobuf 데이터를 탐색하거나 구문 분석할 때 유용합니다.
try...catch	디코딩 프로세스 중 오류를 처리하는 데 사용됩니다. Protobuf 구문 분석이 실패하더라도 스크립트가 계속 원활하게 실행되도록 보장합니다.
jest.config.js	테스트 환경을 정의하기 위해 Jest에서 사용하는 구성 파일입니다. 이 경우 테스트가 Node.js 환경에서 실행되는지 확인합니다.
test()	test() 함수는 Jest의 일부이며 단위 테스트를 정의합니다. Base64 디코딩 논리가 오류 발생 없이 올바르게 작동하는지 확인합니다.
expect()	이 Jest 함수는 코드 조각이 예상대로 작동하는지 확인합니다. 여기서는 Protobuf 디코딩 프로세스가 예외 없이 완료되도록 보장합니다.
console.log()	일반적이지만 console.log()는 개발 중 수동 검사를 위해 디코딩된 Protobuf 데이터를 출력함으로써 여기서 중요한 역할을 합니다.

JavaScript를 사용하여 복잡한 Protobuf 데이터 디코딩 및 구문 분석

첫 번째 스크립트는 디코딩 방법을 보여줍니다. 베팅 사이트 API에서 반환된 문자열입니다. 기능 Base64로 인코딩된 Protobuf 데이터를 읽을 수 있는 이진 문자열로 변환합니다. 그러나 Protobuf 형식은 직렬화되고 바이너리이므로 디코딩된 콘텐츠를 여전히 올바르게 구문 분석해야 합니다. 이 단계에서는 스키마가 누락되어 Protobuf 메시지 내부의 데이터 필드 구조를 알 수 없을 때 개발자가 어떻게 어려움을 겪을 수 있는지 보여줍니다.

두 번째 예에서는 다음을 활용합니다. 백엔드 환경에서 디코딩을 처리하는 protobuf.js 라이브러리. 이 경우, Base64 데이터에서 버퍼를 생성하여 이진 콘텐츠로 처리할 수 있도록 합니다. 스크립트는 Protobuf 메시지를 효율적으로 처리할 수 있는 protobuf.js를 사용하여 버퍼 구문 분석을 시도합니다. 그러나 원본 스키마가 없으면 내부 데이터를 정확하게 해석할 수 없습니다. 이는 직렬화된 Protobuf 데이터로 작업할 때 스키마의 중요성을 보여줍니다.

세 번째 예는 다음을 사용하여 오류 처리의 중요성을 강조합니다. Protobuf 구문 분석이 실패하더라도 스크립트가 계속 실행되도록 차단합니다. 이는 예상치 못한 데이터나 잘못된 형식의 데이터를 반환할 수 있는 API를 스크랩할 때 매우 중요합니다. 디코딩이 실패하면 오류가 기록되고 프로그램이 충돌하는 대신 적절하게 응답할 수 있습니다. 실제 사용 사례에서 이러한 오류 처리 메커니즘은 강력하고 중단 없는 API 상호 작용을 보장하는 데 필수적입니다.

마지막으로 Jest 단위 테스트 예제는 디코딩 프로세스를 검증하는 방법을 보여줍니다. 테스트를 통해 특히 베팅 확률과 같이 동적이고 잠재적으로 변동성이 큰 데이터를 작업할 때 디코딩 논리가 예상대로 작동하는지 확인합니다. 그만큼 Jest의 함수는 디코딩 중에 예외가 발생하지 않도록 보장하여 로직이 의도한 대로 작동한다는 확신을 제공합니다. 모듈식 스크립트 및 테스트를 사용하면 유지 관리성이 향상되어 향후 요구 사항에 맞게 코드를 수정하거나 확장하기가 더 쉬워집니다.

// JavaScript: Decode Base64 and attempt raw Protobuf exploration  
const response = {  
  "Result": 1,  
  "Token": "42689e76c6c32ed9f44ba75cf4678732",  
  "ReturnValue": "CpINCo8NCg0KAjQyEgfFo..." // Truncated for brevity  
};  
// Decode the Base64 string  
const base64String = response.ReturnValue;  
const decodedString = atob(base64String);  
console.log(decodedString); // Check the raw Protobuf output  
// Since we lack the schema, attempt to view binary content  
const bytes = new Uint8Array([...decodedString].map(c => c.charCodeAt(0)));  
console.log(bytes);  
// Ideally, use a library like protobuf.js if the schema becomes available  

// Install protobufjs via npm: npm install protobufjs  
const protobuf = require('protobufjs');  
const base64 = "CpINCo8NCg0KAjQyEgfFo...";  
const buffer = Buffer.from(base64, 'base64');  
// Attempt parsing without a schema  
try {  
  const decoded = protobuf.util.newBuffer(buffer);  
  console.log(decoded);  
} catch (error) {  
  console.error("Failed to parse Protobuf:", error);  
}  

// Install Jest: npm install jest  
// jest.config.js  
module.exports = { testEnvironment: 'node' };  
// test/protobuf.test.js  
const protobuf = require('protobufjs');  
test('Decodes Base64 string to Protobuf buffer', () => {  
  const base64 = "CpINCo8NCg0KAjQyEgfFo...";  
  const buffer = Buffer.from(base64, 'base64');  
  expect(() => protobuf.util.newBuffer(buffer)).not.toThrow();  
});  

스키마 없이 웹 스크래핑에서 Protobuf 및 Base64 처리

공통의 과제 다음과 같은 이진 형식을 다루고 있습니다. 특히 스키마를 사용할 수 없는 경우 Base64로 인코딩됩니다. Protobuf(프로토콜 버퍼)는 데이터 직렬화를 위한 가볍고 효율적인 형식입니다. 스키마가 없으면 의미 있는 데이터를 표시하려면 바이너리 구조를 올바르게 구문 분석해야 하므로 디코딩이 까다로워집니다. 이는 API가 복잡한 중첩 개체나 동적 콘텐츠를 반환할 때 자주 발생합니다.

베팅 웹사이트 etipos.sk에서 스크랩하는 경우 데이터는 Base64로 인코딩된 Protobuf 문자열 내에서 반환됩니다. 필드. 하는 동안 Base64를 일반 텍스트로 디코딩할 수 있지만 Protobuf 스키마가 없기 때문에 추가 디코딩이 차단됩니다. 다음과 같은 도구 유용하지만 원래 데이터 구조를 알아야 합니다. 이것이 없으면 결과 콘텐츠는 수동으로 또는 시행착오 구문 분석을 통해서만 해석될 수 있습니다.

가능한 전략은 디코딩된 바이너리 출력의 패턴을 검사하여 필드나 데이터 유형을 추측하는 것입니다. 이 기술은 완벽하지는 않지만 몇 가지 유용한 통찰력을 추출하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또 다른 접근 방식은 스키마에 대한 단서를 찾기 위한 리버스 엔지니어링 API 호출입니다. 복잡하기는 하지만 이 방법을 사용하면 개발자는 임시 스키마를 다시 만들어 콘텐츠를 정확하게 해석할 수 있습니다. 이러한 기술을 결합하면 알려지지 않은 Protobuf 형식을 처리할 때 성공을 극대화하고 데이터 스크래핑 오류를 줄일 수 있습니다.

1. JavaScript에서 Base64를 어떻게 디코딩할 수 있나요?
2. 당신은 사용할 수 있습니다 Base64 문자열을 JavaScript의 일반 텍스트로 디코딩합니다.
3. Protobuf는 어디에 사용되나요?
4. Protobuf는 빠른 데이터 교환이 필요한 API에서 효율적인 데이터 직렬화에 사용됩니다.
5. 스키마 없이 Protobuf 데이터를 어떻게 구문 분석하나요?
6. 스키마가 없으면 다음을 사용해 볼 수 있습니다. 바이너리 패턴을 수동으로 검사합니다.
7. Protobuf 데이터를 디코딩하는 데 도움이 되는 라이브러리는 무엇입니까?
8. 주어진 스키마에 따라 Protobuf 데이터를 구문 분석할 수 있는 인기 있는 라이브러리입니다.
9. Base64 데이터에 대한 Node.js의 Buffer의 역할은 무엇입니까?
10. Base64에서 바이너리 버퍼를 생성하여 바이너리 데이터 작업을 더 쉽게 만듭니다.
11. Node.js에서 Protobuf 디코딩을 테스트할 수 있나요?
12. 네, 사용하세요 디코딩 논리가 올바르게 작동하는지 확인하는 단위 테스트를 작성합니다.
13. Protobuf에서 스키마가 중요한 이유는 무엇입니까?
14. 스키마는 데이터 구조를 정의하여 디코더가 바이너리 데이터를 의미 있는 필드에 매핑할 수 있도록 합니다.
15. API가 스키마를 변경하면 어떻게 되나요?
16. 스키마가 변경되면 디코딩 논리를 조정하고 Protobuf 정의를 다시 생성해야 합니다.
17. Base64 디코딩 오류를 어떻게 디버깅할 수 있나요?
18. 사용 중간 디코딩 단계를 인쇄하고 프로세스에서 오류를 포착합니다.
19. 부분적인 지식으로 Protobuf를 디코딩하는 것이 가능합니까?
20. 예, 하지만 이진 출력을 사용하여 일부 필드를 수동으로 해석하여 실험해야 할 수도 있습니다.

스키마 없이 Base64로 인코딩된 Protobuf 데이터를 디코딩하는 것은 특히 복잡한 API 구조와 관련된 시나리오에서 중요한 과제를 제시합니다. 다음과 같은 도구를 활용합니다. 또는 이진 데이터 검사 방법이 부분적인 솔루션을 제공할 수 있습니다. 그러나 성공하려면 기술 지식과 수동 실험이 결합되어야 하는 경우가 많습니다.

직렬화된 데이터를 제공하는 API로 작업할 때는 유연성을 유지하는 것이 중요합니다. 웹 스크래핑 기술은 시간이 지남에 따라 발전하는 새로운 형식과 스키마에 적응해야 합니다. 이러한 복잡성을 처리하는 방법을 이해하면 까다롭거나 문서화되지 않은 데이터 소스로 작업하는 경우에도 귀중한 통찰력을 효율적으로 추출할 수 있습니다.