最近老板爱上了吃鸡,经常拉着我们开黑，只能放弃午休的时间，陪老板在沙漠里奔波。上周在在微信游戏频道看战绩的时候突发奇想，是不是可以通过这个方式抓取到很多战斗数据，然后分析看看有什么规律。
秀一波战绩，开黑情况下我们团队吃鸡率非常高，近100场吃鸡次数51次 简单评估了一下，觉得可行，咱就开始。
###Step 1 分析数据接口 第一步当然是把这些战绩数据采集下来，首先我们需要了解页面背后的故事。去看看页面是如何获取战斗数据的。
#####使用Charles抓包
#####抓包实现
在Mac下推荐使用工具Charles来从协议层抓取手机上的流量，原理就是在Mac上开启一个代理服务器，然后将手机的网络代理设置为Mac，这样手机上的所有流量都会经过我们的代理*服务器了。 大致流程如下：
#####https加密流量的处理
在实际操作的时候发现微信所有的流量都走了HTTPS，导致我们的抓到的都是加密数据，对我们没有任何参考意义。 经过研究，可以通过在手机和电脑都安装Charles根证书的方式来实现对Https流量的分析，具体操作可以参考：
安装证书后，我们的流量大致是这样子的!
经过上述的配置，我们已经可以读取到https的请求和响应数据了，如下图所示。
数据接口
接下来就根据这些数据来找出我们需要的接口了，经过分析，主要涉及三个接口
下面我们一个一个看
#####1. 获取用户信息接口
至于cookie中的息pass_ticket等信息肯定是用于权限认证的，在上述的几次请求中这些信息都没有变化，所以我们不需要深研其是怎么算出来的，只需要抓包提取到默认信息后填到代码里面就可以用了。
###Step 2 爬取数据
接口已经确定下来了，接下来就是去抓取足够量的数据了。
使用requests请求接口获取数据
参照这种方式我们可以很快把另外两个接口写好。
使用redis来标记已经爬取过的信息
在上述接口中我们可能从用户A的入口进去找到用户B的openid，然后从用户B的入口进去又找到用户A的openid，为了避免重复采集，所以我们需要记录下哪些信息是我们采集过的。 核心代码片断：
# rediskeys.user_battle_list 根据openid获取存在redis中的key值def user_battle_list(openid): return 'ubl_%s' % (openid)复制代码
# 在提取battle list之前，首先判断这用用户的数据是否已经提取过了if settings.DataRedis.get(rediskeys.user_battle_list(openid)): return True复制代码
# 在提取battle list之后，需要在redis中记录用户信息settings.DataRedis.set(rediskeys.user_battle_list(openid), 1)复制代码
使用celery来管理队列
celery是一个非常好用的分布式队列管理工具，我这次只打算在我自己的电脑上运行，所以并没有用到分布式的功能。 我们创建三个task和三个queue
然后在task中控制API请求和Redis数据实现完整的任务逻辑，如：
开始抓取
因为我们是发散是爬虫，所以需要给代码一个用户的入口，所以需要手动创建一个用户的采集任务
有入口之后我们就用celery来启动worker去开始爬虫
这样我们的爬虫就可以愉快的跑起来了。再通过celery-flower来查看执行情况。
celery flower -A tasks.all --broker=redis://:$REDIS_PASS@$REDIS_HOST:$REDIS_PORT/10复制代码
通过flower，我们可以看到运行的效率还是非常不错的。
###Step 3 数据分析 1. 平均用户日在线时长2小时
注：我这里统计的是每一局的存活时间，实际在线时长会比我这个更长。
2. 女性角色被救次数高于男性
4. 周五大家最忙!估计周五大家都要忙着交差和写周报了。
5. 晚上22点是游戏高峰!凌晨还有那么多人玩，你们不睡觉吗？
6. 最远击杀距离639米 我看了一下98K、SKS和AWP的有效射程，大致都在800米以内，所以这个值可信度还是可以的。 反过来看抖音上的那些超远距离击*杀应该都是摆拍的。
7. 能拿到「救死扶伤」称号才是最高荣耀! 从分布情况可以看出来，救死扶伤比十杀还要难。
能拿到救死扶伤称号的大部分都是女性角色，再一次证明玩游戏要带妹。 回归到这个游戏的本质，那就是生存游戏，没什么比活下来更重要的了
###结尾
这次爬虫主要是利用了微信游戏频道可以查看陌生人数据的场景才能提取到这么多数据。我们可以通过同样的手段来分析王者荣耀和其它游戏的数据，有兴趣的同学可以尝试一下。 最后再说一下，UMP9是把好枪，配2倍镜非常爽。