如何用Fiddler爬取APP的评论

# 如何用Fiddler爬取APP的评论

## 前言

在移动互联网时代，用户评论是了解APP使用体验的重要数据来源。无论是产品优化、竞品分析还是学术研究，获取APP评论数据都极具价值。本文将详细介绍如何利用Fiddler这款强大的抓包工具，捕获APP评论接口数据并实现自动化采集。

## 一、准备工作

### 1.1 工具安装
- **Fiddler Classic**：[官网下载](https://www.telerik.com/fiddler)（Windows平台）
- **手机设备**：Android/iOS真机或模拟器
- **证书安装**（HTTPS抓包必需）：
  - PC端：Fiddler安装时会自动生成根证书
  - 移动端：访问 `http://<电脑IP>:8888` 下载证书

### 1.2 网络配置
1. 确保手机和电脑在同一局域网
2. 在Fiddler中开启远程连接：
   ```plaintext
   Tools > Options > Connections
   ✔ Allow remote computers to connect

1. 手机设置手动代理：
   • 服务器：电脑的局域网IP
   • 端口：8888（默认）

二、抓包实战步骤

2.1 启动抓包会话

1. 清空现有会话（Ctrl+X）
2. 打开目标APP，进入评论页面
3. 滑动加载更多评论

2.2 识别关键请求

观察抓包结果，重点关注： - 域名包含api、comment等关键词的请求 - 请求方法通常为GET或POST - 响应内容为JSON格式（查看Inspectors > JSON）

典型特征示例：

{
  "code": 200,
  "data": {
    "comments": [
      {
        "user": "匿名用户",
        "content": "非常好用！",
        "rating": 5
      }
    ]
  }
}

2.3 分析请求参数

右键目标请求 → Copy → Just Url 获取完整API地址，常见参数包括： - page_size：每页数量 - page_num：页码 - app_version：APP版本号 - timestamp：时间戳（可能需要签名验证）

三、数据自动化采集

3.1 导出接口定义

通过Fiddler的File > Export Sessions > All Sessions导出为.saz文件，或用Right-click > Save > Request保存为.txt

3.2 Python爬虫示例

import requests
import json

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0",
    "Authorization": "Bearer xxx"  # 可能需要认证
}

def get_comments(page=1):
    url = "https://api.example.com/comments"
    params = {
        "page": page,
        "size": 20
    }
    resp = requests.get(url, headers=headers, params=params)
    return resp.json()

# 分页爬取
all_comments = []
for page in range(1, 6):
    data = get_comments(page)
    all_comments.extend(data['comments'])
    print(f"已获取第{page}页，累计{len(all_comments)}条评论")

# 保存数据
with open('comments.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(all_comments, f, ensure_ascii=False)

3.3 反爬应对策略

• User-Agent：模拟APP原生请求头
• 频率控制：添加time.sleep(random.uniform(1,3))
• 签名验证：逆向分析APP的加密逻辑（可能需要反编译）

四、注意事项

4.1 法律风险

• 仅采集公开数据，避免侵犯隐私
• 遵守目标网站的robots.txt协议
• 商业用途需获得授权

4.2 技术限制

• 部分APP使用gRPC等非HTTP协议（需用Wireshark等工具）
• 数据加密（如SSL Pinning）需配合Xposed框架绕过

五、扩展应用

5.1 数据分析方向

1. 情感分析（NLP处理评论文本）
2. 评分分布统计
3. 版本更新前后的评价对比

5.2 可视化展示

import matplotlib.pyplot as plt

ratings = [c['rating'] for c in all_comments]
plt.hist(ratings, bins=5)
plt.title("APP评分分布")
plt.show()

结语

通过Fiddler抓包获取APP评论数据，技术门槛较低但效果显著。建议结合具体业务需求，构建自动化数据管道。随着APP防护机制升级，可能需要持续更新技术方案。希望本教程能为您的数据采集工作提供实用参考。

提示：本文所有技术方法仅限合法用途，请遵守相关法律法规。 “`

（全文约1100字）