1.python采集京东app端搜索商品数据(2023-11-15)
2.nodejs最新京东m端h5st 4.2签名算法4.2版本逆向，京东京东API接口，客户京东商品数据采集
3.Python爬虫实战之（四）| 模拟登录京东商城
4.Nacos 配置中心源码 | 京东物流技术团队
5.高度优化，端源东客京东AI开源的码京二值网络inference框架
python采集京东app端搜索商品数据(2023-11-15)
一、技术要点：
1、户端通过使用charles工具从手机app端进行抓包，源码vb自动更新源码可以获取到cookie信息；
2、京东无需安装nodejs，客户整个项目采用纯python源码编写；
3、端源东客搜索商品数据的码京接口为：functionId=search；
4、clientVersion的户端值为".1.4"，同时也兼容更高版本的源码app；
5、sign签名算法已经转换为python源码；
6、京东body部分需要经过uri编码处理；
7、客户sign签名所需的端源东客参数包括：
sign=service.get_st_sign_sv(data_json, functionId, uuid, clientVersion)
其中，data_json代表body内容；
functionId表示接口类型，此处为：functionId="search"；
uuid为设备标识，可以通过抓包获取，例如：uuid="d5aada6cce"；
clientVersion为app版本号，例如：clientVersion=".1.4"。
nodejs最新京东m端h5st 4.2签名算法4.2版本逆向，c 自瞄源码京东API接口，京东商品数据采集
分析京东m端使用的新版本h5st 4.2签名算法，与之前的4.1版本相比，算法在混淆window、JD等环境变量方面显著提高，增加了逆向难度。本文详细解析4.2版本的逆向过程，帮助读者了解其加密机制。
在逆向研究中，关注的是4.2版本签名算法的加密逻辑。为了实现对京东API接口的访问，需要解码并理解其中的加密过程。具体而言，重点关注评论接口和参数h5st。
对于参数h5st，其加密结果为%3Biwtagp9mzt%3Be%3BtkwaacblMyszeDMrMjMz4egDE8H9pUcx3gZF-xLwr2oOECX4cd8O4rqH_H1v1EJsrbFkhTR1r9ID2kf_%3B6a1e6cedbaaebaeabcddfacce4c%3B4.2%3B%3B0aeefafc5a7faa1ad5ecfdaad5fe7e4aacccbbcedaa6faacdaec2fdcd9cfadabecbfd6c8dcaacaeb2acc2f9dee2fcdac8faacdbaddfcccbedeccedbffc1d8fddad2bafbdb7accaec0beb7a1bbdc9afcecee4efddabbfbfdafd5be6fd3afbfec6dd0bfdbf6acba2e4fceacdeae4abffeddfc1b8cbace，版本号显示为4.2。
在解码body参数后，发现其加密位置与h5st 4.1版本的加密逻辑相似。通过验证，域名中介网站源码与浏览器返回的结果一致，这表明加密过程已成功复现。
通过全局搜索h5st字符串，定位到其位置，结合单步调试，最终逆向得到h5st 4.2源码的部分代码片段。在nodejs环境中调试请求，成功获取数据，标志着逆向研究的完成。
综上所述，本文详细阐述了京东m端h5st 4.2签名算法的逆向过程，包括参数解析、加密解码、代码分析以及实际请求实现，为理解京东API接口的加密机制提供了直观的路径。
Python爬虫实战之（四）| 模拟登录京东商城
本篇内容主要介绍如何通过Python实现模拟登录京东商城。京东商城登录页面需要输入用户名和密码，但实际操作中，浏览器会自动处理这些操作并提交表单数据。在爬虫模拟登录时，突破筹码源码峰我们需自己实现这一过程，包括理解并处理表单数据、管理cookie和处理验证码等。
模拟登录的核心是通过POST请求向服务器提交用户名、密码等信息。由于京东登录页面包含隐藏表单字段和token，因此首先需要分析并提取这些字段信息。在浏览器开发者工具中，可以查看浏览器是如何构建这些数据并发送请求的。通过分析页面源代码，可以找到所需的字段信息。
接着，我们需要处理cookie，这是模拟登录时确保会话状态的关键。可以使用requests库来自动管理cookie，实现与服务器之间的会话交互。在初次请求时，服务器会返回cookie信息，后续请求会自动带上这些cookie，确保登录状态。手机php源码下载
在模拟登录过程中，还可能遇到验证码问题。本文选择手动识别验证码，以理解整个登录流程。通过分析登录页面的HTML，可以找到包含验证码的链接，通过添加时间戳等参数，最终获取验证码并进行识别。
实现模拟登录的步骤如下：
1. 分析并提取登录页面的表单字段信息。
2. 使用requests库发送POST请求，提交用户名、密码、token等信息。
3. 处理验证码，手动识别并输入。
4. 检查登录状态，通过检查购物车商品信息等来验证登录是否成功。
代码实现可参考GitHub仓库链接，该仓库包含了实现京东商城模拟登录的完整代码。在实际应用中，可能需要根据目标网站的登录机制调整代码逻辑。模拟登录技术在爬虫中应用广泛，可以帮助获取特定网站的用户数据，如个人信息、历史订单等。
为了进一步提高模拟登录技术的实践能力，后续文章将分享更多关于模拟登录的实战案例和相关网站登录机制的解析。欢迎读者参与讨论和分享经验，共同提高模拟登录技术的应用水平。
Nacos 配置中心源码 | 京东物流技术团队
Nacos配置中心的源码解析
Nacos配置中心的入口位于spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config-2.2.5.RELEASE.jar中的spring.factories文件，其中包含NacosConfigBootstrapConfiguration类，作为配置中心的核心入口，它管理了三个关键组件：NacosConfigProperties、NacosConfigManager和NacosPropertySourceLocator。
NacosConfigManager主要负责管理NacosConfigProperties和ConfigService，构造时会创建ConfigService实例，该实例中包含MetricsHttpAgent和ServerHttpAgent，前者负责与Nacos服务器的通信，后者通过NacosRestTemplate发送GET请求获取配置信息。
客户端工作主要由NacosConfigService负责，它初始化一个ClientWorker，包含一个定时任务线程池用于每隔毫秒轮询配置，以及一个线程池处理来自Nacos的配置更新。这些线程池执行checkConfigInfo、checkLocalConfig、checkUpdateDataIds、getServerConfig和checkListenerMd5等方法，确保配置的实时更新和缓存管理。
当配置更新时，Nacos会发布RefreshEvent，由Spring Cloud的RefreshEventListener监听。该监听器会根据@RefreshScope注解刷新相关bean，涉及的刷新操作包括提取环境变量，更新配置文件，触发环境变更事件，并重新加载配置。
在服务端，DumpService类负责将配置数据保存到磁盘，包括全量或增量更新。ExternalDumpService在初始化时执行dumpConfigInfo方法，根据条件决定是否全量更新。ConfigCacheService则负责将配置写入磁盘并更新MD5缓存，同步到客户端。
客户端获取配置通过HTTP GET请求，监听配置则是通过POST请求的长连接轮询。Nacos管理端变更配置通过POST请求，修改后会触发ConfigDataChangeEvent，用于同步到其他节点。
总的来说，Nacos配置中心通过精细的架构设计，实现了配置的高效获取、更新和同步，确保了应用环境的动态刷新。
高度优化，京东AI开源的二值网络inference框架
京东 AI 开源了一个高度优化的针对 ARM 指令集的二值网络推理框架 dabnn。dabnn 是首个针对二值网络的开源推理框架，相较于 BMXNet，其速度提升了一个数量级。dabnn 已在 ACM MM 的 Open Source Software Competition 中被接收。
二值网络是一种特殊神经网络，权重和中间特征被压缩至 1 位，实现了网络量化到极致。二值网络的优势在于 1 位乘加操作能通过位运算高效实现，使其能在主流硬件平台上无缝运行。相比之下，三值、2 位、4 位等量化网络需特殊硬件平台支持，且在计算效率上无法与二值网络匹敌。
在二值网络领域，已有 BMXNet、BitStream、BitFlow 等推理框架。然而，这些框架或无源代码，或速度较慢。dabnn 则填补了这一空白，提供了针对 ARM 指令集高度优化的推理框架。论文证实了 dabnn 的高效性，并在 ACM MM 的 Open Source Software Competition 中被接收。
dabnn 通过使用 Binary Direct Convolution 实现二值卷积，而非 BMXNet 使用的 BGEMM。这种策略减少了 addv 指令的使用，优化了 ARM 架构下的计算过程。实验对比显示，dabnn 在 3x3 卷积上的推理速度相较于 TensorFlow Lite 提升了 8~ 倍，相较于 BMXNet 提升了 7~ 倍。
为方便使用，dabnn 开源了将 ONNX 模型转换为 dabnn 模型的工具。这一功能使得 dabnn 可与几乎所有训练框架兼容。与 BMXNet 相比，dabnn 提供了更广泛的模型转换支持。
自发布以来，dabnn 已被多个二值网络研究项目采用，包括商汤科技的 IR-Net 和北航等机构的 Balanced Binary Neural Networks with Gated Residual。这些应用展示了 dabnn 在二值网络领域的重要性与实用性。
