Notes:

看到 CSDN上健康码识别基本都是通过 OpenCV 色块检测 + OCR AI文字识别检测时间的方式来进行健康码状态的识别。嗯，我感觉…这个好像不是很靠谱….. 毕竟健康码和图片文字是可以伪造的。或者说如果你用不久前的截图不就可以萌混过关了嘛。。。
ο(=• ω <=)づ☆.。欸嘿~~~
所以我想试试能不能通过获取二维码的实际数据来判断健康码是否是真的健康

所以这里使用上海的随申码来做样例。

整体步骤：二维码识别 —-> 爬虫获取健康码状态数据 —-> Json 解析成人看的

1. 环境准备

所需Python模块：

 <1> pyzbar ----> 二维码解析
 <2> requests ----> 爬虫
 <3> OpenCV ----> 获取图像
 <4> ast ----> 字符串 转 字典

from pyzbar import pyzbar
import requests
import cv2
import ast

2. 二维码识别部分

这里我使用了电脑摄像头来进行识别。

1> OpenCV 代码框架：

cap = cv2.VideoCapture(0) # 参数 = 0 为开启电脑摄像头, 若填路径则为开启视频文件
isOpened = cap.isOpened() # 判断摄像头是否正常开启

while isOpened:
    flag, frame = cap.read()
    # 二维码解析 部分
	# 爬虫 程序
    if cv2.waitKey(1) == ord("q"):
        break

这里简要解释一下 OpenCV 这里的代码含义：

通过 cap = cv2.VideoCapture(0) 开启摄像头并套入循环从而通过 cap.read 不断获取摄像头每帧的图片，这里的 frame 即为图片数据，flag 为是否成功读取到图片。
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2
if cv2.waitKey(1) == ord("q"):
break
这串代码功能为按 q 键停止运行摄像头

2> pyzbar 二维码解析：

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bacodes = pyzbar.decode(frame, symbols=[pyzbar.ZBarSymbol.QRCODE])
for bacode in bacodes:
    url = bacode.data.decode("UTF-8")

解释一下这里的代码含义：

通过之前 OpenCV 摄像头获取的图片数据 frame 传入给 pyzbar.decode()函数来解析，在这里我们可以获取到二维码所指向的目标地址 data 以及二维码坐标和长宽大小，我们这里直接取 data 指向的网址通过
for bacode in bacodes:
url = bacode.data.decode(“UTF-8”)
来获取到目标网址 url （这里要声明是 UTF-8 编码的）

url = ‘https://s.sh.gov.cn/XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX'

如果你打开这里网址你会发现这里会直接给出你的健康码状态
嗯，非常好！那么我们如果直接获取其html数据不就能准确判定了嘛。。

3. 爬虫部分

好！优势在我
这就动手，先在上面那个网页中 F12 凑一眼定位一下这个 “绿色”
在这里插入图片描述
搜噶搜噶，原来在这个 id = “app” 的 div里头啊

好！导入requests模块来获取url地址下的整体数据凑一眼试试

1> 试手1：

（这里还是需要声明是 UTF-8 编码的）

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tar_req = requests.get(tar_url, 'lxml')  # 使用 lxml 来解析
tar_req.encoding = 'utf-8'
print(tar_req.text)

嗯嗯。。嗯？。。嗯？？？？
内容呢？？？
在这里插入图片描述
wait。。wait，stay cool
先看看 html源码

在这里插入图片描述
emm…. 好像这里官方用了 Ajax 异步加载，通过JavaScript 动态生成了网页内容

2> 试手2：

理论部分：

既然它通过 js 动态渲染了，那么这里我们需要去找到对应的 JS文件所实时返回的数据接口。接下来就是愉快的解密环节

老方法，游览器中 F12 一下

首先打开网页调试工具
进入network 选项卡
选择xhr类型
刷新一下网页页面
找到xhr类的文件

嗯这里就存在唯一一个文件，我们点击它打开就能如图所示
这里我们可以看到三个数据类别：code , data , message
其中只有 code 和 data 存在有用信息，那么这两个哪个是我们需要的信息呢？

啊。。。好像二维码过期了
（所以这里申明一下，健康码好像是每分钟都会重新刷新一次）
在这里插入图片描述
看来我们得重新识别一下二维码了。。
等等！wait！这里 code ：“1” 了
看来我们可以确定一点 code 是用来判断二维码是否有效的参数

那么我们可以锁定我们所需要的数据应该是在 data 里面
data里包含了 2个数据 “type”:”00” 和 “usertype”:”1
因为我没有红码的小伙伴帮忙做对比，那么只能通过查询JS 源码来确认数据了
之前我们看 html源码可以知道我们数据是藏在 id = “app” 的 div 里头
所以这里我们还是将刚刚的 xhr类换成 all 可以看到有个 app.xxx.js的文件在实时数据里面，我们点开它
在这里插入图片描述
ctrl + F 打开代码搜索，我们搜索一下 type的值 “00”

啊！一步到位, 这里我们获取到了三个高度相关数据
好 type = 高度嫌疑犯
在这里插入图片描述

另一个 “usertype”:”1” 我也试了下，发现查出来的数据好像并没有多少相关性
那么我们先暂定这个 type 的值应该就是判定黄码绿码红码的关键值
之后，先找找有没有相关的官方API 说明

啊！还真有个。。。结合上面我们自己解析的JS源码数据，我们可以定位这个 type值就是判定信息的关键。

既然是Ajax 异步加载，那么我们需要通过获取实时的 xhr 数据来得到我们想要的type值。因此这里我们需要得到动态数据接口，还是老位置xhr，我们打开它的Headers数据
在这里插入图片描述
得到了 Request URL地址，那么我们只需要使用爬虫直接访问到这个URL 就能得到我们想要的 JSON数据了。但是 Wait！我们刚刚提到过一个很关键的一点：健康码是动态变化的，每分钟他都会重新刷新一遍，因此又到解密环境了。
在这里插入图片描述
通过几次健康码刷新后的对比可以得出它的这个uid 的值是变化的，那么我们只需要得到这个uid的值即可
得到这个uid 其实也很简单，我们可以通过访问健康码二维码的data指向网址就可以观察出了（这里可以回到上文二维码识别的 2> pyzbar 二维码解析部分去看看）
url = ‘https://s.sh.gov.cn/XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX’
通过观察二维码所指向的网址中 XXXXXXXXXXX 部分和 uid = xxxxxxxxxxx 是相同的
那么我们只需要写个算法来分割字符串取出其中的 xxxx 就行了

代码部分：

通过字符串切割取出 uid 的值，构建实时数据地址

1 2	uid = url[str(url).find(".cn/") + 4:] tar_url = f"https://suishenmafront1.sh.gov.cn/smzy/yqfkewm/ssm/ewmcheck?uid={uid}"

访问目标地址并print出来

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tar_req = requests.get(tar_url, 'lxml')
tar_req.encoding = 'utf-8'
print(tar_req.text)

在这里插入图片描述
ok 了！不过。。这个反斜杠。。。可真丑！

那么我们需要将这个翻译成人看的（json转python）

1 2	tar_json = tar_req.json() print(tar_json)

在这里插入图片描述

好，到这里我们终于达成了我们的目的。不过这里有个需要说明的我们所需要的type 被 usertype 一起混进了一个字符串里头了, 所以如果这里我们光光通过 tar_json = tar_req.json()[“data”][“type”]来取出我们需要的元素是不可能的 ———-> “TypeError” ，因此在这里我们就需要使用到 ast 模块来将字符串转成字典再取出type

1	tar_json = ast.literal_eval(tar_req.json()["data"])["type"]

到这里我们终于得到了我们所想要得到的健康码判定值了

4. 源码

源码开源到我的 Github 上了：

https://github.com/Panzer-Jack/Health-QRcode-Detect