这些年我一直跟着维护Pt-Gen以及PTPP、豆瓣搜索大师等公开项目。然而19年起，豆瓣逐渐关闭公开API （豆瓣疑下线所有公开 API），从现有豆瓣APP的 frodo 接口请求相关数据，所需要构造的参数过于麻烦。

所以在这段时间，我们一直使用 https://movie.douban.com/j/subject_suggest 接口来实现搜索功能作为过渡。这个接口构造简单，而且返回的数据直接为JSON格式，但同样存在返回的数据较为简单的问题，例如：

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[
  {
    "episode": "",
    "img": "https://img2.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p480747492.webp",
    "title": "肖申克的救赎",
    "url": "https://movie.douban.com/subject/1292052/?suggest=%E8%82%96%E7%94%B3%E5%85%8B",
    "type": "movie",
    "year": "1994",
    "sub_title": "The Shawshank Redemption",
    "id": "1292052"
  },
  {
    "episode": "",
    "img": "https://img1.doubanio.com/f/movie/b6dc761f5e4cf04032faa969826986efbecd54bb/pics/movie/movie_default_small.png",
    "title": "肖申克的救赎：主演访谈",
    "url": "https://movie.douban.com/subject/35278770/?suggest=%E8%82%96%E7%94%B3%E5%85%8B",
    "type": "movie",
    "year": "2004",
    "sub_title": "The Shawshank Redemption: Cast Interviews",
    "id": "35278770"
  }
]

只返回了img, title, url, type, id（虽然基本够用….）。这主要是因为该接口只是用来搜索建议的，而真正搜索界面的结果隐藏在了subject_search页面的 __DATA__ 对象中。所以我们需要用另外一种方法来破解该对象。

我最早找到的文章来自掘金的这篇 豆瓣读书搜索页的window.__DATA__的解密 ，然而作者的思路是直接扒取豆瓣自带的JS文件（这当然没有问题）。然而作者讲的挺玄乎的： 总之很复杂，这个只能意会不能言传，篇幅有限，也不可能全部一个一个扣出来并和你说怎么改。

正当我以为没有办法，只能复制这位作者成果的时候（毕竟顶层函数有了，而且我也是在 JavaScript 环境中使用，不需要在Python中调用），我检索到了另外一个项目 dli98/Spider，文中作者详细介绍了 window.__data__ 参数破解过程是使用 base64 + xxHash + rc4 + bplist 一整套的思路，并指出 bplist 处理流程有暗改的情况。

但这位作者的结果其实并不对，少了最后一步的映射调整 （见 怎么获取豆瓣评分和投票数的顺序 · Issue #2 · dli98/Spider），所以得到的结果并不对。

所以就干脆直接写个 npm 库算了，之后工程中也能使用。于是你现在可以使用 npm i douban-search-crack来进行安装，其实例代码如下：

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import axios from 'axios';
import decryptDoubanData, { extractDataFromPage } from 'douban-search-crack';

const { data: doubanSearchPage } = await axios.get('https://search.douban.com/movie/subject_search', {
  params: {
    search_text: '肖申克的救赎',
    cat: 1002
  },
  responseType: 'text'
})

const encryptDoubanData = extractDataFromPage(doubanSearchPage)
console.log(decryptDoubanData(encryptDoubanData))

函数主流程如下：

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export default function decryptDoubanData(dataRawString: string): searchData {
    // 将网页字符串解析为base64
    const dataRaw = Buffer.from(dataRawString, 'base64')

    // 从base64中提取secKey，并整理生成需要解密的数据
    const i = 16
    const s = Math.max(Math.floor((dataRaw.length - 2 * 16) / 3), 0)
    const u = dataRaw.slice(s, s + i)

    const secKey = XXH.h64(u, 41405).toString(16)
    const encryptData = Buffer.concat([dataRaw.slice(0, s), dataRaw.slice(s + i)])

    // rc4解密
    const cipher = new RC4(secKey);
    const decryptData = cipher.update(encryptData);

    // BpList解密
    const bpList = parseBPlist(decryptData)

    // 对BpList的结果进行修正并返回
    return fixture.parse(bpList)
}

其中 xxhash 部分直接用库；rc4 因为过于简单，所以方法也直接内置；bplist解密因为豆瓣的暗改，所以不能直接用库，所以也是将库文件修改后内置的（原来想学着用monkeypatch的，然而patch发现还不如直接内置）。

此外，bpList部分，对比库原实现，除调换了objType= 4,5,6的解析方式，还删除了 对库 bigInt 的依赖，以及对header的检查。

而 fixture 模块，主要因为 BpList 返回的值主要为一个list，里面的Object字段基本如下：

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{k: [ 40, 27, 35, 50, 52, 44 ] }
{k: [ '', [] ] , z: [ 44, 55 ] }
{k: [ '', [] , {j: 55} ], z: [ 44, 66, 88 ]}

所以我们需要进行修正，其中各数字均表示其在原list中的位置。通过对比 sergiojune 扒出来的代码，形成了矫正的步骤，具体可见 utils/fixture.ts 文件。

那么，自此，你就可以使用 douban-search-crack来在node以及browser环境中来破解豆瓣搜索的DATA数据。与直接扒网页js相比，如果你在node环境中，那么总文件大小 仅 16.0 KB (16,452 字节)。而如果你要在Browser环境中使用，那么也可以直接使用打包好的 dist/bundle.js 文件，其大小为 47.0 KB (48,147 字节)，与直接扒拉js的实现大小基本相同。