爬虫网易易盾滑块及轨迹算法案例：某乎

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该文章为学习使用，严禁用于商业用途和非法用途，违者后果自负，由此产生的一切后果均与作者无关

一、滑块初步分析

js运行 atob(‘aHR0cHM6Ly93d3cuemhpaHUuY29tL3NpZ25pbg==’) 拿到网址，浏览器打开网站，F12打开调试工具，清除cookie、storage，刷新页面
在Network中找到api/v2/getconf、v3/d请求，后续扣代码会用到响应结果返回的值，这两个请求中只有v3/d中的d参数是需要扣代码的，api/v2/getconf中的id是网站id，每个网站是唯一的，写固定即可
输入账号密码点击登录，找到v3/b、api/v3/get请求，其中v3/b请求中的d参数是需要解密的，api/v3/get请求中的acToken、fp、cb等参数是需要解密的，api/v3/get返回的是图片信息
验证滑块找到api/v3/check请求，该请求中data、cb等参数是需要解密的，验证成功validate是有值的，后续登录会用到会用到响应结果中的值
根据上面分析破解滑块需要解密这些请求api/v2/getconf、v3/d、v3/b、api/v3/get、api/v3/check中的参数，其中api/v2/getconf是没有加密参数的，鼠标右击请求找到Copy>Copy as cUrl(cmd)，打开网站：https://spidertools.cn/#/curl2Request，把拷贝好的curl转成python代码，新建 yiduSlider.py，把代码复制到该文件
修改yiduSlider.py吧request请求替换成requestSession请求，并把id参数单独拿出来，点击运行yiduSlider.py，请求响应成功

二、分析api/v3/get加密cb参数

新建getCb.js文件，用于放扣下的js代码
清除cookie、storage，刷新页面，随便输入账号密码登录，找到api/v3/get请求，从请求堆栈中找到第一个文件点击进去，搜索cb":，搜到的地方全部下断点
刷新滑块，会进入其中一个断点，而且在断点位置处会发现很多请求参数，说明参数生成的的逻辑都在该文件
ast编译js文件，自己随便写的ast，就不贴代码了，如果没有ast编译，可忽略此步骤；该文件加载时候后面有个时间戳，是会动态改变的，时间戳改变js回重新加载，所以要把时间戳值固定下来，找到load.min.js，本地替换下搜索script:，会找到时间戳赋值的地方，我这里改成了1，刷新页面，输入账号密码登录，找到api/v3/get请求会发现该文件加载是时间戳已变为1；点击进去该文件，右击文件名点击Override content本地替换文件，把编译好的ast代码替换该文件，文件替换之后需要刷新页面，刷新页面后如果滑块图片不能正常加载，说明ast加载有问题；如果没问题，就找到之前的位置下断点
刷新滑块会进入该断点，在断点处会发现，cb是n2()调用生成的，鼠标悬浮到n2，找到该方法，分析方法内部nl经过nz处理并return出去，而nl是一个uuid方法生成，且参数是32，在return处断点，并把代码拷贝到getCb.js；未混肴的js，鼠标悬浮到对应位置可查看具体信息
点击跳过断点，会进入刚才的断点，鼠标悬浮到nk[“uuid”]、nz会在找到方法，方法拷贝到getCb.js，并在uuid内部断点
调用getUuid(32)，执行getCb.js会发现无报错；如果是未经过ast转换，这里是会报错，函数内部经过G函数调用获取n的值，虽然最上面n已赋值，但是在红圈圈的地方n值又重新排序，这些都是文件记载时初始化的，把正确的n值、G函数拷贝到getCb.js即可
调用getCb，执行getCb.js会发现报nZ的错误，在nG方法内部断点
点击跳过断点，会进入该断点，鼠标悬浮到nZ，会发现该方法是B函数调用，把B拷贝到getCb.js；B方法内部基本也是经过G函数调用获取的n中的值；再运行getCb.js，会发现window的错误window[“encodeURIComponent”]，这里可以直接使用encodeURIComponent©做替换
再运行getCb.js会发现报了D错误，在函数B函数内部断点
点击跳过断点，会进入刚才的断点，鼠标悬浮D，找到该函数，把该函数拷贝到getCb.js，运行getCb.js，报的其他错误说明nZ已扣成功
就这样重复运行getCb.js，按照报错的提示把代码扣完即可；每个函数都要点进去查看，有时候可能扣到了该函数，但是调用的时候，可能不是该函数，因为可能会在其他地方重新命名该函数，要注意上下文代码

三、分析api/v3/get加密fp参数

新建getFp.js，用于放扣下的代码
刷新滑块，找到cb断点处，会发现fp=na，na=nU[“fingerprint”]，鼠标悬浮nU[“fingerprint”]查看值，并把cookie输出到控制台会发现取得是cookie中的gdxidpyhxdE
使用油猴创建hook并开启，拦截cookie
清除cookie，刷新页面，会进入油猴拦截cookie的断点，点击跳过断点，直到看到val有值，点击跳过当前函数执行，看到类似cookie的值后停下，分析代码会发现gdxidpyhxdE = Go，而Go=GI，GI的生成依赖与GY，GY在上面赋值了一个空数组，说明Go的生成就在GY = []到G0 = GI;这段代码，只要把这段代码中的相关逻辑扣出来就行
扣代码的方法和按照扣cb参数时的方法就行，其中大部分都在初始化生成，直接复制到getFp.js文件即可

四、分析api/v3/get加密acToken参数

新建acToken.js用于放扣下的js代码
刷新滑块，找到cb断点处，在断点处的下面会看到，acToken = G7，而G7，是由getToen方法生成，鼠标悬浮getToken，找到该方法
进入该方法后，会看到另外getToken方法，这其中传了一个参数bid、函数，函数返回值T就是acTokken，把值在bid在控制台输出，在Network中搜索一下会发现这个值是api/v2/getconf请求响应结果，那么只要分析出这个getToken方法就可以，鼠标悬浮到acToken会找到该方法位置，然后遇到函数就在函数处下断点，直到找到真正生成acToken的位置
经过几次断点调试，会发现r.prototype.ka函数，函数内部的pE({C: u,ma: d})就是生成acToken的位置，其中传的参数中的u、d是在r.prototype.ka函数内部生成的，d是f布尔值fasle不用管，u是kE函数生成的，直接扣到js文件就行
鼠标悬浮到PE方法，会找到PE函数，分析里面代码会发现是return是经过OE方法调用的结果，而OE参数是经过JSON.stringify转换的E，把E输出到控制台，会发现E里面有三个值r、b、d，其中b是之前的u，复制d的值在Network中搜索会发现d是v3/d请求返回的，这里会发现虽然在最初传了bid参数，但是在最终生成acToken中并没有用到，r是固定值
扣完acToken.js代码部分示例，除了b、d都是固定的值
修改yiduSlider.py，初步验证api/v3/get请求，会发现图片已经获取成功

五、分析v3/d加密d参数

新建getD.js，用于放扣下的代码
添加xhr，拦截v3/d请求
清除缓存刷新页面，会进入xhr断点
一直点击跳过当前函数执行，看见类似下图代码在r =行下个断点
清除缓存刷新页面，会进入刚才的断点，控制台输出r的值，并复制给test
在Network中找到v3/d请求，把参数复制到控制台并赋值给test1，控制台输出 test == test1，会发现返回true，说明刚才的断点就是d参数生成的位置
清除缓存刷新页面，再出进入刚才的断点，分析代码会发现生成加密方法的参数传了 a.concat(r, t)，其中a=f()、t=o(!0)，而 r 是JE(u, Z[8]) 回调函数返回过来的，把分析得代码，复制到getD.js，先把a=f()、t=o(!0)代码补全，再去扣JE(u, Z[8])
运行getD.js，会发现报wa[h[420]][Y[75]]，在f()函数内断点，清除缓存刷新页面找到f()断点，把wa[h[420]][Y[75]]在控制台输出，会发现包含很多信息，在文件内搜索productNumber会找到这个json信息赋值得地方，在赋值得地方打上断点
清除缓存刷新页面，会进入刚才得断点，把E在控制台输出，在Network中找到api/v2/getconf请求，对比请求响应结果会发现E中得有些字段是请求中返回，这些字段不能写死，除了这些字段其他都是固定的值
o(!0) 写死就行，断点调试的时候，会发现里面的函数调用返回的都是固定值，只不过取值的时候顺序是随机返回的，把t值替换成固定的，清除缓存刷新页面查看v3/d请求会发现一样可以请求成功
RE(iE, Z[678], void 0)，断点调试时会发现E.apply(a, arguments)，其实是执行了iE，而参数是a.concat(r, t)合并后的数组，所以只把iE扣出来就行，IE函数中没什么特别注意的，直接断点扣就行
JE(u, Z[8]) 和 o(!0) 情况类似，写死就行，还有一种验证方法就是，取两次值，排序后对比下会发现值都是一样的只是顺序不一样，排序方法：r.sort()
修改yiduSlider.py，替换v3/d请求中的d参数会发现依然可以请求获取成功

六、分析api/v3/check加密data、cb参数

分析api/v3/check加密cb和分析api/v3/get加密cb，过程一样找到api/v3/check请求，通过请求栈进入js文件，搜索cb":，在搜索到的地方全部打断点，然后验证滑块，会进入其中一个断点，会发现这个cb参数和api/v3/get一样同样调用的是n2方法生成，而data = G5，G5=ne[“data”]
在文件内搜索"data":，找到带有d赋值的data打断点，并把JSON[“stringify”]生成的data值用赋值给window.test用于测试给位置是否是生成data的位置，把之前的G5替换成window.test，拖动滑块验证，会进入断点，到G5断点的时候，在控制台把G5的值赋值给test1，点击跳过断点，会发现api/v3/check请求成功，在控制台对比test1、window.test中d的值 JSON.parse(test1).d == JSON.parse(window.test).d 会发现是一样的，说明data参数就是在刚才的断点生成，然后还原之前window.test代码
再次拖动滑块验证，会进入data生成的断点，会发现几个关键的值this[“ $s t ore "] [" s t a t e "] [" t o k e n "] 、 t hi s [" t r a ceD a t a "] 、 t hi s [" a t o m T r a ceD a t a "] 、 t hi s ["$ jigsaw”][“style”][“left”]、this[“mouseDownCounts”]、this[“width”]，其中this[“ $s t ore "] [" s t a t e "] [" t o k e n "] 是 a p i / v 3/ g e 请求响应成功中的 t o k e n 、 t hi s [" a t o m T r a ceD a t a "] 轨迹、 t hi s [" t r a ceD a t a "] 是轨迹经过处理后的字符串、 t hi s [" m o u seDo w n C o u n t s "] 固定值 1 、 t hi s [" w i d t h "] 是图片宽、 t hi s ["$ jigsaw”][“style”][“left”]是滑动的距离，而这些值生成的地方分别在onMouseMove、onMouseMoving方法中，其中轨迹可以暂时写死，通过滑块距离模拟出来就行，在扣代码时候会发现很多和cb一样的函数，这时候可以直接在getCb.js中扣代码，这里为了更好识别文件可以把getCb.js换成getCorePar.js，需要注意的是扣代码时要确定已经在getCb.js扣过的函数是否和正在扣的一样，如果函数名一样，就要确定函数内部逻辑是否不同，如果不一样需要重新命名歌函数名，避免和之前的冲突

七、计算距离与轨迹

距离计算：可采用PIL、opencv等库，也可以自己搞个训练模型
距离计算：https://github.com/sml2h3/ddddocr，可使用ddddocr开源库
距离计算：https://zhuce.jfbym.com，可以使用打码平台，如：云码
轨迹计算，要模拟轨迹，轨迹中包含移动距离x、鼠标上下偏移y、移动时间，拖动的大概过程：开始拖动的时候一般速度会很快，越接近目标点会越慢，而且到最后可能还有细小的移动调整，在松开手的时候也许会出现停顿的情况，这时候的x是一样的；按照这个思路写代码即可，最好能找几组验证成功的数据使用折线图表现出来更直观些，时间为x轴，移动的距离为y轴；下面是我自己写的一个，虽然轨迹虽然不是太相似，但是能验证通过

import ddddocr
import random
from matplotlib import pyplot

slide = ddddocr.DdddOcr(det=False, ocr=False)


def get_dis():
    with open('./img/yd_front.jpg', 'rb') as f:
        target_bytes = f.read()

    with open('./img/yd_bg.jpg', 'rb') as f:
        background_bytes = f.read()

    res = slide.slide_match(target_bytes, background_bytes, simple_target=True)
    return res['target'][0]


def get_track(dis=0):
    dis = dis or get_dis()
    track = []
    x = random.randint(0, 10)  # 移动X坐标
    y = random.randint(-5, 5)  # 移动y坐标
    pass_time = random.randint(10, 90)  # 移动时间
    move_dis = x  # 移动距离
    track.append([x, y, pass_time])

    # 模拟开始拖动时会产生0-3个类似的x相同的轨迹
    for _ in range(random.randint(0, 3)):
        pass_time += random.randint(2, 5)  # 移动时间
        y = random.randint(-1, 1)
        track.append([x, y, pass_time])

    # 开始模拟轨迹，一般开始拖动时会很快，越接近目标点越慢
    while move_dis < dis:
        if move_dis > dis * 0.95:
            offset = random.randint(-1, 1)  # 模拟快到目标点时调整滑块时的轨迹，一般会左右移动几下对齐
        elif move_dis > dis * 0.85:
            offset = random.randint(0, 1)
        elif move_dis > dis * 0.75:
            offset = random.randint(1, 2)
        elif move_dis > dis * 0.6:
            offset = random.randint(2, 4)
        else:
            offset = random.randint(5, 8)

        pass_time += random.randint(30, 48)
        move_dis += offset
        y = random.choice([y, random.randint(-5, 5)])  # 移动y坐标
        track.append([move_dis, y, pass_time])

    # 模拟停止时会产生0-3个类似的x相同的轨迹
    for _ in range(random.randint(0, 3)):
        pass_time += random.randint(2, 5)  # 移动时间
        y = random.randint(-1, 1)
        track.append([move_dis, y, pass_time])

    return track, dis


def draw_line_chart(track):
    x_axis = [info[2] for info in track]
    y_axis = [info[0] for info in track]
    pyplot.plot(x_axis, y_axis)
    pyplot.show()


if __name__ == '__main__':
    # test_track = {
    #     260: [[4, 3, 8], [4, 3, 14], [4, 4, 23], [6, 5, 30], [6, 6, 38], [8, 7, 46], [9, 7, 54], [11, 8, 63],
    #           [13, 9, 68],
    #           [19, 9, 78], [24, 10, 84], [32, 10, 95], [40, 10, 100], [48, 9, 109], [60, 7, 117], [72, 4, 125],
    #           [84, 3, 134],
    #           [98, 0, 139], [112, -2, 147], [124, -3, 154], [136, -5, 164], [145, -5, 170], [155, -6, 179],
    #           [161, -6, 186],
    #           [167, -7, 196], [169, -7, 202], [171, -7, 209], [172, -8, 217], [174, -8, 225], [175, -8, 234],
    #           [177, -9, 241],
    #           [181, -9, 250], [187, -9, 257], [194, -9, 265], [202, -11, 272], [210, -11, 280], [218, -11, 286],
    #           [224, -11, 296], [230, -11, 302], [234, -11, 312], [237, -11, 318], [238, -11, 328], [239, -11, 335],
    #           [240, -11, 341], [240, -11, 467], [244, -11, 475], [245, -11, 480], [246, -11, 497], [248, -11, 641],
    #           [248, -9, 648], [249, -9, 657], [251, -8, 664], [252, -8, 676], [252, -7, 777], [253, -7, 789],
    #           [254, -7, 796],
    #           [256, -6, 1061], [256, -6, 1077], [257, -6, 1172], [258, -6, 1180], [259, -6, 1817], [260, -6, 1826],
    #           [260, -6, 1835]],
    #     197: [[5, -2, 68], [9, -3, 75], [13, -4, 83], [19, -4, 89], [24, -4, 99], [31, -4, 106], [36, -4, 115],
    #           [44, -5, 122], [53, -6, 131], [61, -6, 139], [87, -9, 173], [92, -10, 175], [94, -10, 183],
    #           [96, -10, 190],
    #           [99, -11, 198], [100, -11, 206], [102, -11, 213], [104, -11, 221], [105, -11, 229], [108, -11, 237],
    #           [110, -11, 245], [112, -11, 254], [116, -11, 261], [119, -11, 268], [120, -11, 276], [122, -11, 283],
    #           [124, -11, 291], [124, -11, 300], [125, -11, 307], [126, -11, 315], [127, -11, 335], [128, -11, 348],
    #           [129, -11, 356], [131, -12, 365], [135, -12, 372], [140, -12, 381], [146, -12, 388], [152, -12, 397],
    #           [157, -13, 405], [161, -13, 413], [164, -13, 420], [166, -13, 427], [168, -14, 435], [168, -15, 510],
    #           [169, -16, 522], [171, -16, 530], [172, -16, 538], [172, -16, 547], [172, -16, 554], [173, -16, 562],
    #           [174, -17, 634], [175, -17, 645], [176, -17, 655], [176, -17, 662], [176, -18, 671], [178, -18, 678],
    #           [179, -18, 686], [180, -18, 693], [182, -18, 701], [183, -18, 708], [184, -18, 717], [184, -18, 822],
    #           [185, -18, 836], [186, -18, 934], [187, -18, 954], [188, -18, 962], [188, -18, 978], [189, -18, 1001],
    #           [190, -18, 1012], [191, -18, 1070], [192, -18, 1077], [192, -18, 1086], [193, -18, 1093],
    #           [194, -18, 1103],
    #           [195, -18, 1109], [196, -18, 1270], [196, -18, 1581], [197, -18, 1836], [197, -19, 2746],
    #           [197, -20, 2753]],
    #     152: [[6, 0, 50], [9, 0, 58], [15, -1, 67], [20, -2, 76], [26, -4, 82], [34, -5, 89], [40, -6, 96],
    #           [45, -7, 105],
    #           [51, -8, 112], [56, -9, 121], [61, -10, 128], [65, -11, 137], [70, -12, 144], [73, -12, 153],
    #           [77, -13, 157],
    #           [80, -15, 166], [83, -16, 176], [85, -16, 183], [87, -16, 191], [88, -16, 198], [89, -16, 207],
    #           [91, -16, 213],
    #           [92, -16, 226], [92, -16, 256], [96, -16, 264], [100, -16, 272], [105, -16, 279], [111, -16, 290],
    #           [116, -16, 294], [122, -16, 303], [124, -16, 311], [126, -16, 320], [128, -15, 326], [128, -15, 346],
    #           [129, -15, 354], [130, -15, 362], [131, -15, 369], [132, -16, 377], [132, -16, 385], [133, -16, 393],
    #           [134, -16, 442], [137, -17, 462], [143, -18, 471], [148, -18, 478], [153, -18, 487], [159, -18, 493],
    #           [160, -18, 502], [160, -18, 615], [160, -17, 630], [159, -17, 770], [158, -17, 791], [157, -17, 804],
    #           [156, -17, 823], [156, -17, 835], [155, -17, 845], [154, -17, 870], [153, -17, 890], [152, -17, 920],
    #           [152, -18, 932], [151, -18, 940], [150, -18, 972], [151, -18, 1701], [152, -18, 1709], [152, -17, 1828]],
    #     243: [[6, 2, 50], [11, 2, 56], [16, 2, 64], [24, 2, 72], [34, 3, 79], [47, 3, 89], [63, 3, 95], [78, 3, 105],
    #           [92, 3, 112], [104, 2, 120], [115, 1, 128], [123, -1, 132], [129, -2, 145], [135, -3, 150],
    #           [140, -5, 158],
    #           [145, -7, 165], [151, -9, 175], [156, -11, 180], [163, -13, 189], [169, -15, 195], [175, -17, 205],
    #           [182, -19, 212], [187, -20, 220], [193, -21, 229], [198, -21, 236], [200, -22, 245], [202, -22, 252],
    #           [203, -22, 379], [205, -21, 387], [206, -21, 394], [207, -21, 401], [209, -20, 410], [210, -20, 417],
    #           [211, -19, 426], [214, -19, 433], [215, -18, 442], [217, -18, 448], [219, -18, 459], [219, -18, 465],
    #           [220, -18, 471], [221, -18, 482], [222, -18, 624], [223, -18, 648], [223, -18, 655], [225, -18, 663],
    #           [226, -18, 668], [227, -18, 679], [227, -18, 686], [228, -18, 729], [229, -17, 739], [230, -17, 748],
    #           [231, -17, 756], [232, -17, 765], [233, -17, 771], [234, -17, 781], [235, -17, 829], [235, -17, 836],
    #           [235, -16, 844], [237, -16, 852], [238, -16, 867], [238, -15, 875], [239, -15, 952], [239, -15, 972],
    #           [240, -15, 1076], [241, -14, 1304], [242, -13, 1382], [243, -13, 1401]],
    #     146: [[4, 5, 110], [6, 5, 118], [12, 5, 128], [21, 6, 135], [33, 6, 140], [46, 6, 150], [60, 6, 155],
    #           [72, 6, 167],
    #           [84, 6, 173], [94, 5, 182], [100, 5, 189], [105, 4, 198], [107, 4, 205], [108, 4, 210], [110, 3, 221],
    #           [112, 3, 235], [112, 3, 242], [113, 3, 257], [113, 2, 264], [114, 2, 279], [115, 2, 410], [116, 2, 425],
    #           [117, 2, 432], [119, 3, 442], [120, 3, 449], [122, 3, 458], [123, 4, 466], [124, 4, 475], [126, 5, 479],
    #           [127, 5, 488], [129, 5, 495], [131, 5, 504], [132, 5, 511], [134, 5, 520], [136, 5, 527], [136, 5, 535],
    #           [137, 5, 543], [138, 5, 554], [139, 5, 721], [140, 5, 731], [140, 5, 737], [141, 5, 837], [142, 5, 860],
    #           [143, 6, 1017], [144, 6, 1026], [144, 7, 1031], [145, 7, 1118], [146, 7, 1138], [146, 8, 1149],
    #           [147, 8, 1161],
    #           [147, 9, 1199], [148, 9, 1207], [148, 9, 1214], [149, 10, 1231], [148, 10, 1779], [148, 9, 1789],
    #           [148, 9, 1906], [147, 9, 1969], [146, 9, 1976], [146, 9, 1986]],
    #     264: [[4, 0, 41], [5, 0, 48], [12, 1, 57], [21, 1, 66], [33, 1, 74], [53, 1, 80], [75, 1, 88], [100, 3, 95],
    #           [123, 4, 105], [136, 5, 110], [149, 6, 120], [159, 8, 126], [164, 8, 136], [170, 9, 143], [173, 9, 149],
    #           [175, 9, 158], [176, 9, 166], [179, 9, 174], [182, 9, 181], [186, 8, 190], [192, 7, 198], [197, 4, 207],
    #           [203, 4, 210], [208, 4, 221], [212, 4, 227], [214, 3, 236], [215, 3, 242], [216, 3, 251], [217, 3, 258],
    #           [219, 3, 268], [220, 3, 273], [223, 3, 283], [226, 3, 290], [230, 3, 297], [233, 3, 307], [236, 3, 314],
    #           [238, 3, 321], [240, 3, 328], [240, 3, 338], [240, 2, 407], [242, 2, 412], [244, 1, 420], [244, 1, 428],
    #           [245, 1, 437], [246, 0, 528], [247, 0, 587], [248, 0, 595], [250, 1, 610], [251, 1, 617], [252, 2, 705],
    #           [252, 2, 712], [253, 3, 721], [254, 3, 833], [256, 4, 911], [256, 4, 922], [256, 4, 931], [257, 4, 1071],
    #           [258, 4, 1073], [258, 5, 1075], [259, 5, 1077], [260, 5, 1127], [260, 5, 1151], [261, 6, 1227],
    #           [262, 7, 1236],
    #           [263, 8, 1244], [264, 8, 1254], [264, 8, 1260]],
    #     133: [[8, 0, 75], [16, 0, 83], [24, 0, 93], [33, 0, 101], [44, -2, 108], [53, -3, 118], [61, -5, 124],
    #           [70, -6, 130],
    #           [76, -8, 142], [81, -10, 145], [87, -12, 154], [92, -14, 160], [97, -16, 167], [102, -17, 176],
    #           [106, -19, 184], [108, -20, 192], [111, -20, 200], [112, -21, 206], [112, -22, 214], [113, -22, 221],
    #           [114, -22, 250], [115, -22, 258], [116, -23, 265], [117, -23, 272], [118, -23, 288], [119, -23, 358],
    #           [120, -23, 376], [120, -23, 454], [121, -23, 465], [123, -23, 472], [124, -22, 480], [125, -22, 487],
    #           [126, -22, 640], [127, -21, 655], [128, -20, 759], [128, -20, 771], [129, -20, 779], [130, -20, 853],
    #           [131, -19, 869], [132, -19, 891], [132, -18, 932], [133, -18, 939], [133, -17, 947], [134, -17, 954],
    #           [135, -16, 961], [136, -16, 971], [135, -16, 1514], [135, -17, 1521], [134, -18, 1565], [134, -19, 1587],
    #           [133, -19, 1596]],
    #     153: [[5, 1, 45], [10, 1, 54], [17, 1, 63], [25, 1, 70], [33, 1, 78], [41, -2, 87], [49, -3, 94], [57, -4, 103],
    #           [66, -7, 108], [74, -7, 118], [80, -9, 125], [85, -10, 133], [91, -11, 141], [96, -12, 149],
    #           [98, -12, 157],
    #           [101, -13, 165], [104, -13, 173], [106, -14, 179], [108, -15, 187], [110, -15, 194], [112, -15, 204],
    #           [113, -15, 211], [115, -15, 219], [117, -15, 226], [117, -15, 236], [119, -15, 242], [120, -15, 250],
    #           [121, -16, 256], [121, -16, 265], [122, -16, 276], [123, -16, 286], [125, -16, 291], [128, -17, 302],
    #           [132, -17, 309], [137, -18, 315], [144, -19, 324], [149, -19, 331], [155, -19, 340], [158, -19, 347],
    #           [159, -19, 356], [160, -19, 371], [158, -19, 635], [157, -19, 642], [157, -19, 649], [156, -19, 656],
    #           [155, -19, 674], [155, -20, 945], [154, -21, 960], [153, -22, 972], [153, -22, 1060]],
    #     226: [[8, 2, 49], [15, 4, 58], [23, 4, 65], [31, 4, 73], [39, 4, 80], [47, 4, 90], [57, 3, 97], [65, 3, 106],
    #           [73, 1, 113], [81, -1, 122], [89, -3, 129], [97, -5, 136], [103, -7, 143], [110, -9, 150],
    #           [117, -11, 160],
    #           [125, -13, 167], [130, -15, 176], [136, -17, 183], [143, -18, 193], [150, -19, 198], [155, -19, 205],
    #           [160, -21, 214], [161, -21, 222], [161, -21, 229], [162, -21, 273], [164, -21, 292], [168, -22, 297],
    #           [173, -23, 308], [177, -23, 315], [181, -23, 323], [183, -23, 330], [185, -23, 337], [186, -23, 346],
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    #           [193, -24, 450], [195, -24, 455], [197, -25, 462], [199, -25, 471], [201, -25, 475], [205, -25, 484],
    #           [206, -26, 493], [209, -26, 500], [210, -26, 509], [211, -26, 591], [213, -26, 602], [213, -27, 621],
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    #           [220, -27, 789], [221, -27, 796], [222, -26, 995], [223, -25, 1263], [224, -25, 1283], [225, -25, 1290],
    #           [225, -24, 1793], [225, -23, 1800], [225, -23, 1808], [226, -23, 2165]],
    #     189: [[5, 2, 86], [13, 2, 97], [22, 3, 104], [33, 3, 113], [44, 3, 118], [54, 3, 123], [66, 4, 132],
    #           [74, 4, 142],
    #           [80, 4, 148], [85, 4, 157], [88, 4, 164], [88, 5, 174], [90, 5, 180], [91, 5, 187], [92, 5, 204],
    #           [95, 4, 211],
    #           [99, 4, 218], [104, 3, 227], [109, 3, 234], [116, 3, 244], [123, 3, 250], [128, 3, 258], [132, 3, 265],
    #           [135, 3, 274], [136, 3, 280], [136, 3, 332], [138, 3, 347], [144, 3, 354], [152, 3, 363], [160, 3, 371],
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    # }
    # for track in test_track.values():
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