Dekodowanie i analizowanie danych JavaScript Base64 Protobuf bez użycia schematu

Obsługa zakodowanych danych Protobuf z odpowiedzi API

Interfejsy API do skrobania sieci mogą czasami stwarzać wyzwania, szczególnie gdy odpowiedź zawiera złożone formaty danych, takie jak Protobuf zakodowany w Base64. Bez predefiniowanego schematu dekodowanie takich danych staje się trudne. Ten problem często występuje w przypadku interfejsów API obsługujących dynamiczną zawartość w czasie rzeczywistym, takich jak strony z zakładami bukmacherskimi.

Jeden z takich przykładów wynika z odpowiedzi API on etipos.sk, gdzie pole ReturnValue zawiera ciąg znaków Protobuf zakodowany w formacie Base64. Chociaż dekodowanie Base64 przy użyciu JavaScript jest proste, analizowanie wynikowych danych Protobuf bez oryginalnego schematu może być wyzwaniem.

W tym scenariuszu programiści często utkną w martwym punkcie — mogą zdekodować ciąg znaków Base64, ale nie są w stanie zinterpretować struktury Protobuf. Ta przeszkoda może uniemożliwić dostęp do kluczowych informacji zawartych w danych, takich jak kursy bukmacherskie czy szczegóły wydarzeń.

W tym artykule opisujemy krok po kroku, jak podejść do takich wyzwań. Pokażemy, jak zdekodować ciąg Base64, omówimy złożoność dekodowania Protobuf bez schematu i przeanalizujemy możliwe rozwiązania, aby skutecznie uzyskać wgląd w przeanalizowane dane.

Dekodowanie i analizowanie złożonych danych Protobuf przy użyciu JavaScript

Pierwszy skrypt demonstruje, jak dekodować plik a Baza64 ciąg zwracany przez interfejs API witryny bukmacherskiej. Funkcja atob() konwertuje dane Protobuf zakodowane w formacie Base64 na czytelny ciąg binarny. Ponieważ jednak format Protobuf jest serializowany i binarny, zdekodowana treść nadal wymaga poprawnego przeanalizowania. Ten krok pokazuje, jak programiści mogą napotkać trudności w przypadku braku schematu, co uniemożliwia poznanie struktury pól danych w komunikacie Protobuf.

Drugi przykład wykorzystuje dźwignię Node.js oraz bibliotekę protobuf.js do obsługi dekodowania w środowisku backendowym. W tym przypadku Bufor.z() tworzy bufor z danych Base64, umożliwiając traktowanie ich jako treści binarnej. Skrypt próbuje przeanalizować bufor za pomocą protokołu protobuf.js, który może wydajnie przetwarzać komunikaty Protobuf. Jednak bez oryginalnego schematu danych znajdujących się w środku nie da się dokładnie zinterpretować. To ilustruje znaczenie schematów podczas pracy z serializowanymi danymi Protobuf.

Trzeci przykład podkreśla znaczenie obsługi błędów przy użyciu spróbuj...złap bloki, aby zapewnić kontynuację działania skryptu, nawet jeśli analiza Protobuf nie powiedzie się. Ma to kluczowe znaczenie podczas skrobania interfejsów API, które mogą zwracać nieoczekiwane lub zniekształcone dane. W przypadku niepowodzenia dekodowania błąd jest rejestrowany i program może odpowiednio zareagować, zamiast ulegać awarii. W rzeczywistych przypadkach użycia takie mechanizmy obsługi błędów są niezbędne do zapewnienia niezawodnej, nieprzerwanej interakcji API.

Na koniec przykład testu jednostkowego Jest pokazuje, jak sprawdzić proces dekodowania. Testowanie zapewnia, że ​​logika dekodowania działa zgodnie z oczekiwaniami, szczególnie podczas pracy z dynamicznymi i potencjalnie niestabilnymi danymi, takimi jak kursy zakładów. The oczekiwać() Funkcja z Jest zapewnia, że ​​podczas dekodowania nie zostaną zgłoszone żadne wyjątki, co daje pewność, że logika działa zgodnie z zamierzeniami. Zastosowanie modułowych skryptów i testów poprawia również łatwość konserwacji, ułatwiając modyfikację lub rozszerzenie kodu pod kątem przyszłych wymagań.

// 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();  
});  

Obsługa Protobuf i Base64 w skrobaniu sieci bez schematu

Częstym wyzwaniem w skrobanie sieci ma do czynienia z formatami binarnymi, takimi jak Protobuf zakodowane w Base64, szczególnie gdy schemat nie jest dostępny. Protobuf (bufory protokołów) to lekki i wydajny format serializacji danych. Bez schematu dekodowanie staje się trudne, ponieważ struktura binarna musi zostać poprawnie przeanalizowana, aby ujawnić znaczące dane. Dzieje się tak często, gdy interfejsy API zwracają złożone obiekty zagnieżdżone lub zawartość dynamiczną.

W przypadku pobierania ze strony bukmacherskiej etipos.sk, dane są zwracane w ciągu znaków Protobuf zakodowanym w formacie Base64 wewnątrz ReturnValue pole. Chwila atob() umożliwia dekodowanie Base64 na zwykły tekst, dalsze dekodowanie jest blokowane ze względu na brak schematu Protobuf. Narzędzia takie jak protobufjs są przydatne, ale zależą od znajomości oryginalnej struktury danych. Bez tego wynikową treść można zinterpretować jedynie ręcznie lub metodą prób i błędów.

Możliwą strategią jest sprawdzanie wzorców w zdekodowanych danych binarnych w celu odgadnięcia pól lub typów danych. Ta technika nie jest niezawodna, ale może pomóc w wydobyciu przydatnych spostrzeżeń. Innym podejściem jest inżynieria wsteczna wywołań API w celu znalezienia wskazówek na temat schematu. Choć metoda ta jest złożona, pozwala programistom odtworzyć prowizoryczny schemat w celu dokładnej interpretacji treści. Połączenie tych technik może zmaksymalizować Twój sukces w przypadku nieznanych formatów Protobuf, redukując błędy podczas skrobania danych.