akamai3.0 wizzair 网站 分析

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前言
akamai不同站点监测点有点不同,打算多适配多几个网站简单分析一下wizzair。

逆向过程

这个网站监测点比DHL国际快递严格了很多,补了2天环境才弄出来。DHL那个检测就轻一些。

py代码

response = session.get(######', headers=headers,cookies=cookies)

_html = response.text
js_url_prefix = ""
template_url = '#####'
url = f"{template_url}{js_url_prefix}"
response = session.get(url, headers=headers)
with open('./test/code.js','w',encoding='utf-8') as fp:
    fp.write(response.text)
ck = dict(session.cookies)


result = req.get("http://127.0.0.1:3000/abck",json=ck,params={'url':"https://wizzair.com/en-gb"}).json()
sensor_data = result['_abck']
print(sensor_data)
header = result['headers']
headers['newrelic'] = header['newrelicHeader']
headers['traceparent'] = header['traceContextParentHeader']
headers['tracestate'] = header['traceContextStateHeader']
headers['x-newrelic-id']='VwIBWVdXABAFXVVQAgYBUFA='
data = sensor_data

print(data)
response = session.post(
    url,
    headers=headers,
    data=data
)
print(response.text)
print(response.cookies)

json_data = {
    'departureStation': 'HAM',
    'months': 6,
    'discountedOnly': False,
}

response = session.post('###/26.4.0/Api/search/CheapFlights', headers=headers, json=json_data)
print(response.text)

结果

_abck从1变0即为正确,后续继续适配多几个网站。

总结

 1.出于安全考虑,本章未提供完整流程,调试环节省略较多,只提供大致思路,具体细节要你自己还原,相信你也能调试出来。

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