[分享] Nodejs淘宝直播弹幕爬虫

背景说明

公司有通过淘宝直播间短链接来爬取直播弹幕的需求, 奈何即便 google 上面也仅找到一个相关的话题, 还没有答案. 所以只能自食其力了. 爬虫的 github 仓库地址在文末, 我们先看一下爬虫的最终效果:

下面我们来抽丝剥茧, 重现一下调研过程.

页面分析

直播间地址在分享直播时可以拿到:

弹幕一般不是 websocket 就是 socket. 我们打开 dev tools 过滤 ws 的请求即可看到 websocket 地址:

提一下斗鱼: 它走的是 flash 的 socket, 我们就算打开 dev tools 也是懵逼, 好在斗鱼官方直接开放了 socket 的 API.

我们继续查看收到的消息, 发现消息的压缩类型 compressType 有两种: COMMON 和 GZIP. data 的值肯定就是目标消息了, 看起来像经过了 base64 编码, 解密过程后面再说.

现在我们首先要解决的问题是如何拿到 websocket 地址. 分析一下 html source, 发现可以通过其中不变的部分查找到脚本: 然鹅, 拿到这块整个的脚本格式化之后发现, 原始代码明显是模块化开发的, 经过了打包压缩. 所以我们只能分析模块内一小块代码, 这是没有意义的.

但是我们可以观察到不同的直播间 websocket 地址唯一不同的只有 token, 所以我们可以想办法拿到 token. 当然这是很恶心的环节, 完全没有头绪, 想到的各种可能性都失败了. 后面像无头苍蝇一样看页面发起的请求, 竟然给找到了...
token 是通过 api 请求获取的, api 地址是:

http://h5api.m.taobao.com/h5/mtop.mediaplatform.live.encryption/1.0/

好了那 websocket 地址的问题解决了, 我们开始写爬虫吧.

编写爬虫

看看 api 的 query string 那一堆动态参数, 普通爬虫就别想了, 我们祭出神器: puppeteer.

puppeteer 是谷歌推出的开放 Node API 的无头浏览器, 理论上可以可编程化地控制浏览器的各种行为, 对于我们的场景来说就是: 直播页面加载完之后, 拦截获取 websocket token 的 api 请求, 解析结果拿到 token. 这部分的代码如下:

    const browser = await puppeteer.launch()
    const page = (await browser.pages())[0]
    await page.setRequestInterception(true)
    const api = 'http://h5api.m.taobao.com/h5/mtop.mediaplatform.live.encryption/1.0/'
    const { url } = message
// intercept request obtaining the web socket token
page.on('request', req => {
    if (req.url.includes(api)) {
        console.log(`[${url}] getting token`)
    }
    req.continue()
})
page.on('response', async res => {
    if (!res.url.includes(api)) return

    const data = await res.text()
    const token = data.match(/"result":"(.*?)"/)[1]
    const url = `ws://acs.m.taobao.com/accs/auth?token=${token}`
})

// open the taobao live page
await page.goto(url, { timeout: 0 })
console.log(`[${url}] page loaded`)

这里有个性能优化的小技巧. puppeteer 官方示例中获取 page 实例会打开一个新页面: const page = await browser.newPage(), 实际上浏览器启动本来就默认有个 about:blank 页面打开, 我们的代码中直接是获取这个打开的实例来跳转直播页面, 这样就可以少一个进程.
可以 ps ax|grep puppeteer 观察启动的进程数来进行对比, 默认有两个主进程, 剩余的都是页面进程.

获取到 websocket 地址就可以建立连接拉取消息了:

    const url = `ws://acs.m.taobao.com/accs/auth?token=${token}`
    const ws = new WebSocket(url)
ws.on('open', () => {
    console.log(`\nOPEN:  ${url}\n`)
})
ws.on('close', () => {
    console.log('DISCONN')
})
ws.on('message', msg => {
    console.log(msg)
})

消息解密

现在我们能持续拉取消息了, 这样会方便分析. 前面我们分析页面的时候发现 compressType 有两种: COMMON 和 GZIP. 经过尝试, COMMON 的可以直接得到明文, 而 GZIP 的需要再经过一次 gunzip 解码. 解码结果大致如下, 里面已经可以看到昵称和弹幕内容了:

然鹅, 一切才刚刚开始...内容里面是有乱码的, 基于这样的内容做正则匹配无果. 如果尝试直接保存buffer或者buffer.toString()到文件会发现文件根本打不开, 内容是无法解析的:

没办法, 我们只能分析原始 buffer array 的 utf8 编码了. 这里开了脑洞, 直接将 buffer array 做 join 得到的 string 拿来分析其规律 (分析代码见 analyze.js 文件):

几个样本的分析结果如下, 其中不变的部分做了高亮:

这些值可能是由有效字符编码按一定规则换算过来, 但谁又能猜得到呢, 也没必要.

这样我们就可以通过一个正则表达式解析出 nick 和 barrage 了:

/.*,[0-9]+,0,18,[0-9]+,(.*?),32,[0-9]+,[0-9]+,[0-9]+,[0-9]+,[0-9]+,44,50,2,116,98,[0-9]+,0,10,[0-9]+,(.*?),18,20,10,12/

当然这个 pattern 同样能匹配到关注主播的弹幕, 这不是我们想要的. 我们可以通过一串确定的 buffer 字符串提前过滤掉这种消息:

const followedPattern = '226,129,130,226,136,176,226,143,135,102,111,108,108,111,119'

至此我们已经可以解析出干干净净的昵称+弹幕了. 完整解密代码如下:

function decode(msg) {
    // base64 decode
    let buffer = Buffer.from(msg.data, 'base64')
    if (msg.compressType === 'GZIP') {
        // gzip decode
        buffer = zlib.gunzipSync(buffer)
    }
    const bufferStr = buffer.join(',')
// [followed] notifications are ignored
const followedPattern = '226,129,130,226,136,176,226,143,135,102,111,108,108,111,119'
if (bufferStr.includes(followedPattern)) {
    return
}

// // print for debugging
// console.log(bufferStr)
// console.log(buffer.toString())

// first match is nick name and second match is barrage content
const barragePattern = /.*,[0-9]+,0,18,[0-9]+,(.*?),32,[0-9]+,[0-9]+,[0-9]+,[0-9]+,[0-9]+,44,50,2,116,98,[0-9]+,0,10,[0-9]+,(.*?),18,20,10,12/
const matched = bufferStr.match(barragePattern)
if (matched) {
    const nick = parseStr(matched[1])
    const barrage = parseStr(matched[2])
    console.log(`${nick}:  ${barrage}`)
}
}

当然可能还存在一个问题, 是关于上面分析结果表里的barrage 前, 有连续的 5 位固定不变, 实际上刚开始是连同前面一位共 6 位不变的, 结果过了一天之后前面那位从 130 变到了 131, 而再往前的几位变化频率则特别高. 所以我怀疑这些值有可能是跟当前时间有关.
可能不确定的一段时间之后这 5 位固定值也会变掉吧, 到时正则就得调整了, 但应该可以正常运行很久了. 如有哪些同仁感兴趣, 可以找找规律.

进程维护

实际使用时流程大致应该是这样的: 收到请求之后主进程 fork 一个爬虫子进程来获取 websocket url, 子进程返回结果给主进程, 在使用方建立 websocket 连接(抢过连接)之后, 子进程便可自杀释放资源, 自杀的同时browser.close()杀死 puppeteer 相关进程.
之所以这样做是因为测试下来: websocket 断开连接不久 token 会失效.

Github 仓库

记得 star 啊😉
https://github.com/xiaozhongliu/taobao-live-crawler