在做APP抓取时，会发现有的APP Response回来的数据有“加密”。不知道返回的内容是什么。

如下：

如上，内容不是明文的，没办法解析数据。APP常见的对数据加密有三种情况：第一种是，用诸如AES这类加密算法对数据加密，然后在APP里用key进行解密，这类的数据解密的难度不是很大，弄清楚是用的什么加密算法就能反解。
第二种是，用“私有”协议把数据序列化，只有了解该协议的细节才有可能把数据反序列化出来。这个的难度较大，没有功底，头发撸白都不一定撸出来。游戏和大厂APP盛行搞一个自己的私有协议来交换数据。

第三种是，用第三方厂商的协议来数据序列化，自己搞不出来私有协议的就选用第三方厂商的。比如用 Google 的 Protobuf ，来做数据序列化，也就是数据“加密”。
今天聊的就是第三种，Protobuf 的数据反解析。
先来看一个 Protobuf ，做数据序列化的直观例子。比如一个 APP 的 Response 原先是以 json 格式返回的：

这样很容易被解析，用Protobuf把上面数据序列化再传输就变成类似这样：
这张图片只是样例
这样就没法直接解析数据，如果了解 Protobuf 协议的话就能加快反解速度。所以还得从头来聊 Protobuf 。

一、什么是 Protobuf ？
Protobuf 是 Google 开发的一套数据存储传输协议，跟 xml 和 json 一样的，都是用来储存和传输数据的。 因为 Protobuf 能够把数据压缩得很小，所以传输数据就比 xml 和 json 快几倍，Protobuf 解析数据的速度也比它两快，所以在数据网络传输上，用 Protobuf 而不用 json 就有点受欢迎了。
不过 Protobuf 储存、压缩、传输效率比 json 好，付出的代价就是用法麻烦，不像 json.loads() json.dumps() 一下就搞定了这么简单。Protobuf 有一套自己的语法。不了解 Protobuf 协议语法和用法的话也无法反解数据。
先了解下 Protobuf 序列化和反序列化的整个流程：
1.1.先定义一个 Protobuf 语法文件（ .proto 文件）
该语法文件用来说明要传输哪些字段、字段的数据类型、数据间的嵌套关系这些。比如一个APP要返回的数据有电话号码，姓名，年龄这三个字段，你就需要把这三个字段定义在 .proto 文件里，并且指明他们的数据类型，比如姓名和电话是字符串， 年龄是整型。
1.2.使用 Protobuf 提供的工具编译该语法文件。用工具编译 .proto 文件的目的是，把 .proto 文件编译成代码，工具会根据该 .proto 文件自动生产代码。 这个代码就是用来做数据序列化和反序列化的。

1.3.服务端用第2步中的代码，把“明文”数据序列化，变成“密文”后，返回给APP。
1.4. APP 客户端用第2步中的代码，把“密文”数据反序列化，就“解密”成明文拉。

理论说多了很迷糊，再整个完整的直观例子：
二、Protobuf 正向开发流程 

2.1.先配置 Protobuf 环境
https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/在 Google 官方 github 地址下载 Protobuf  。
下载一个 Protobuf 编译器和一个调用编译器的接口程序，我们这里用Python版的。

如上图，箭头所示，解压 protoc.win64.zip 里有个 protoc 命令就是编译器。PS：注意要给 protoc 配置上环境变量，不然没法全局调用该命令。 
解压 protobuf-python-3.11.4.zip 这是Python模块，cd到python目录里运行 Python setup.py build 和 Python setup.py install 安装Python模块。

Python编辑器里运行 import google.protobuf 可以检测是否安装成功。
example目录里有官方写好的Python示例程序 和 示例 .proto文件。

2.2.写一个 .proto 语法文件
语法文件怎么写，要根据具体的传输数据来定制，比如按照 example 里的示例，如果要传输的数据是如下格式：

那么定义的 .proto 语法文件就如下：

这样就定义好了一个 .proto 语法文件，语法文件如何定义要根据传输数据的不同而变。
更全的 protobuf 语法 可以看这个，有网友翻译成了中文版的。https://colobu.com/2017/03/16/Protobuf3-language-guide/

2.3.使用第一步中下载的 protoc 编译器来编译 .proto 文件

protoc --python_out=. addressbook.proto

上述表示把 addressbook.proto 文件编译成Python版的。
如果文件语法错误，在编译的时候会有提示。编译完后，会多出一个.py文件

 

我们就可以调用这个 .py 来序列化上面的数据。

2.4.开始序列化数据

 

print里输出的就是序列化（“加密”）后的数据。

2.5.对序列化后的数据进行反序列化（“解密”）

 
反序列化就把数据又还原啦。

上述过程就是一个完整的正向数据 protobuf 序列化过程。我们可以看出来，主要是定义一个 .proto 文件，然后把它编译生成代码。 后面就主要用这个代码来做序列化和反序列化工作。

三、逆向解析 Protobuf
正向过程比较轻松，因为对方即有 .proto 文件，也有序列化代码，也知道要传输的数据样式。但是逆向这个过程，APP里是没有 .proto文件的，APP里是有反序列化的代码，但是看得也头晕。那该怎么办呢？
借助工具，我们使用上面下载的protoc编译工具，这个工具提供反解析参数

protoc --decode_raw < people.bin

如上，使用 --decode_raw 参数就能把序列化后的数据，反序列化（解密）出来。

上面只是把数据还原了，那如果我们要完全把 .proto 文件也还原出来该怎么办呢？

如果 APP 发送 request 的数据要先序列化后再发送给服务端的话，那爬虫要做的事情就不只反序列化，还要能序列化。
做序列化是一个正向的过程，按照上面流程，必须先要有 .proto 文件才行。所以继续还原 .proto 文件，还原 .proto 是个体力活和细致活。就是参照反解析出来的数据，还原出 .proto 文件。
 

 

上面这张图是关键，看懂了就能还原出来。上图左边是反解析出来的数据，中中间是参照左边写出来的 .proto 文件，右边是人家原本的 .proto 文件。
左边和中间图对比可以看出，就是根据左边的字段，挨个把字段重新定义出来就OK啦。遇到 "{" 就定义一个message。
中间和右边图对比可以看出，变量的名字是无关紧要的，数据类型还原正确就行。变量赋值的那些1，2，3是标识号，message里同一层级的标识号不能重复，一般是按照变量顺序从1开始递增。标识号的数字是个关键，数字写错了反解析出来的数据会不对。
这样就把 .proto 文件还原出来了，然后按照正向流程又去编译，就可以使用它去序列化（“加密”）和反序列化（“解密”）APP数据了。