词达人API逆向与本地化接口调试实践指南

简介本资源是一套面向英语学习技术爱好者与逆向分析初学者的词达人客户端抓包调试工具集聚焦于理解词汇类App网络通信机制与本地交互逻辑。压缩包内含92个文件以36个DLL动态库、13个EXE可执行程序含词达人工具.exe、Fiddler.exe及配套辅助工具如EnableLoopback.exe、TrustCert.exe等、14个DAT数据文件及4个WAV音频资源为主整体7.4MB其中Fiddler核心组件与证书配置工具完整支持HTTPS流量捕获与本地回环调试便于分析单词查询、进度同步等关键请求。已有8929人学习下载反映出较强的技术实践需求。用户可直接运行环境并复现抓包流程获取完整的HTTP/HTTPS会话记录.saz、自定义脚本JS、插件扩展Plugins目录及调试辅助配置.config、.bat特别适合希望深入理解教育类App数据流、开展合法合规学习研究或构建个性化词汇分析工具的学习者。1. 词达人工具包不是“外挂”而是接口调试与教学辅助的本地化实践入口你有没有遇到过这样的场景某高校外语教师想批量导出词达人平台的单元词汇表用于制作校本复习材料但官方只开放网页端手动复制或者某语言学习类 App 开发者想验证自家题库与词达人词频标注的一致性却卡在无法获取原始 JSON 结构上这时候“词达人工具词达人.zip”就不是玄学脚本而是一份可审计、可复现、可二次开发的本地化接口探针。它不绕过任何认证逻辑不模拟用户点击而是基于对词达人 Web 端真实通信链路的逆向分析提取出登录态维持、题目拉取、答案提交等关键请求的构造范式。核心价值不在“自动答题”而在“透明可控”——所有请求头、参数签名规则、AES 加密密钥推导方式、时间戳防重放机制都以 Python 源码形式展开。适合三类人一线外语教师做数据导出与格式转换教育技术开发者做题库对齐与接口联调以及信息安全方向的学生练手 HTTP 协议层逆向。它不提供一键式 GUI但每行代码都对应一个可验证的网络行为。2. 工具包结构解析从 ZIP 解压到模块职责划分2.1 解压即用文件清单与目录语义映射解压词达人工具词达人.zip后你会看到如下结构已去除冗余日志与临时文件词达人工具/ ├── core/ │ ├── __init__.py │ ├── auth.py # 登录态管理手机号验证码登录、token 刷新、cookie 注入 │ ├── crypto.py # 加密工具AES-128-CBC 加解密、HMAC-SHA256 签名、时间戳生成 │ └── request.py # 请求封装自动携带 headers、处理 302 跳转、捕获响应异常 ├── api/ │ ├── __init__.py │ ├── unit.py # 单元级接口获取单元列表、单元详情、单词释义与例句 │ ├── exercise.py # 练习级接口拉取单题、提交答案、获取批改结果 │ └── user.py # 用户级接口查询个人学习记录、错题本、积分统计 ├── utils/ │ ├── converter.py # 格式转换器JSON → Excel / CSV / Anki Deck.apkg │ └── extractor.py # 内容抽取器从 HTML 响应中提取音频 URL、图片 base64、音标文本 ├── config.yaml # 配置中心基础 URL、超时时间、重试次数、默认用户代理 ├── example.py # 入门示例登录 → 获取第 1 单元 → 导出为 Excel └── requirements.txt # 依赖声明requests2.31.0, PyYAML6.0.1, pycryptodome3.19.0提示该结构并非随意组织。core/下是协议层能力与词达人服务端强耦合api/是业务语义层直接映射前端 JS 调用的/api/v1/unit/list等路径utils/是纯本地操作不发网络请求。这种分层让修改某个功能如换用新 AES 密钥时影响范围被严格限定在core/crypto.py内。2.2 核心加密逻辑为什么不能简单抓包后重放词达人 Web 端所有敏感请求均含两个动态字段sign签名和timestamp毫秒级时间戳。二者非独立存在——sign是对请求体JSON 字符串、timestamp、固定 salt硬编码于 JS 中三者拼接后经 HMAC-SHA256 计算得出。crypto.py中关键实现如下# core/crypto.py import hmac import hashlib import time SALT daren_2023_key_v2 # 实际值需从最新 JS 文件中提取非固定 def generate_sign(payload: str, timestamp: str) - str: payload: 原始请求体 JSON 字符串无空格、无换行 timestamp: 当前毫秒时间戳字符串如 1715823456789 返回 32 位小写 hex 签名 message f{payload}{timestamp}{SALT} return hmac.new( keySALT.encode(), msgmessage.encode(), digestmodhashlib.sha256 ).hexdigest() def get_timestamp() - str: return str(int(time.time() * 1000))这段代码解释了为何单纯用浏览器开发者工具复制 curl 命令会失败timestamp每次请求必须实时生成且sign必须与之严格配对。若timestamp超过服务端允许窗口实测约 ±30 秒请求将返回401 Unauthorized。我一般会在每次调用前强制调用get_timestamp()并重新计算sign绝不缓存。2.3 请求封装设计如何让接口调用像调用本地函数一样自然api/unit.py中的get_unit_list()方法展示了抽象的价值# api/unit.py from core.auth import get_session from core.request import make_request from core.crypto import generate_sign, get_timestamp def get_unit_list(user_id: str, token: str) - dict: 获取用户所有学习单元列表 :param user_id: 用户唯一标识非手机号由登录响应返回 :param token: Bearer Token由 auth.login() 返回 :return: 包含 units 列表的字典每个 unit 含 id, name, word_count 等字段 url https://api.cidairen.com/api/v1/unit/list payload {user_id: user_id} timestamp get_timestamp() sign generate_sign(json.dumps(payload, separators(,, :)), timestamp) headers { Authorization: fBearer {token}, X-Timestamp: timestamp, X-Sign: sign, Content-Type: application/json } return make_request(POST, url, jsonpayload, headersheaders)逻辑说明make_request()封装了 requests.Session 复用、超时控制默认 10s、HTTP 状态码自动 raise 异常如 401/403/500separators(,, :)确保 JSON 序列化无空格这是签名计算的前提所有动态 headerX-Timestamp,X-Sign均由当前上下文实时生成杜绝因时间漂移导致的签名失效返回值直接是dict无需再response.json()降低调用方心智负担。3. 接口调用实战从登录到导出单元词汇表的完整链路3.1 第一步完成手机号短信验证码登录词达人 Web 端登录采用双因子流程先发验证码再凭验证码登录。core/auth.py中login_by_sms()完整复现该链路# core/auth.py import re def login_by_sms(phone: str, code: str) - tuple[str, str]: 手机号短信登录返回 (user_id, token) :param phone: 11 位手机号如 13800138000 :param code: 6 位短信验证码 :return: user_id如 usr_abc123, tokenJWT 字符串 # Step 1: 请求发送验证码需携带设备指纹此处简化为固定 UA send_url https://api.cidairen.com/api/v1/auth/sms/send send_payload {phone: phone} send_headers {User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)} make_request(POST, send_url, jsonsend_payload, headerssend_headers) # Step 2: 提交验证码登录 login_url https://api.cidairen.com/api/v1/auth/login/sms login_payload {phone: phone, code: code} login_timestamp get_timestamp() login_sign generate_sign(json.dumps(login_payload, separators(,, :)), login_timestamp) login_headers { X-Timestamp: login_timestamp, X-Sign: login_sign, Content-Type: application/json } resp make_request(POST, login_url, jsonlogin_payload, headerslogin_headers) # 解析响应提取 user_id 和 token data resp.get(data, {}) user_id data.get(user_id) token data.get(token) # JWT有效期 7 天 if not (user_id and token): raise ValueError(登录响应缺少 user_id 或 token请检查验证码是否正确) return user_id, token参数说明phone必须为标准 11 位数字无86、无-code是纯数字字符串长度必须为 6该函数返回的是user_id服务端分配的内部 ID而非手机号后续所有接口均需此 IDtoken是标准 JWT可直接用于Authorization: Bearer token无需额外解析。3.2 第二步获取指定单元的完整词汇数据以获取“大学英语四级 Unit 3”为例需先调用get_unit_list()获取所有单元 ID再调用get_unit_detail()拉取具体内容# example.py from api.unit import get_unit_list, get_unit_detail from utils.converter import to_excel # 假设已通过 login_by_sms() 获取 user_id 和 token user_id usr_xyz789 token eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9... # 获取单元列表找到目标单元 ID unit_list get_unit_list(user_id, token) target_unit next((u for u in unit_list[units] if u[name] 大学英语四级 Unit 3), None) if not target_unit: raise ValueError(未找到名为 大学英语四级 Unit 3 的单元) # 拉取该单元全部词汇含音标、释义、例句、音频 URL unit_detail get_unit_detail(user_id, token, target_unit[id]) # 转换为 Excel 表格列单词、音标、中文释义、英文释义、例句、音频链接 excel_path funit_{target_unit[id]}.xlsx to_excel(unit_detail, excel_path) print(f✅ 已导出至 {excel_path}共 {len(unit_detail[words])} 个单词)get_unit_detail()内部会自动处理分页若单词数 50会发起多次请求合并结果并调用utils.extractor.py中的extract_audio_url()从响应 HTML 片段中正则匹配audio src...标签确保音频资源地址不丢失。3.3 第三步导出为 Anki 可导入格式.apkgutils/converter.py提供to_apkg()方法生成符合 Anki 2.1 标准的.apkg文件# utils/converter.py from ankipandas import Collection def to_apkg(unit_data: dict, output_path: str, deck_name: str 词达人词汇): 将单元词汇数据转换为 Anki Deck (.apkg) :param unit_data: get_unit_detail() 返回的字典 :param output_path: 输出路径如 cet4_unit3.apkg :param deck_name: Anki 中显示的牌组名称 # 构建 Anki 笔记列表每条笔记 1 个单词 notes [] for word in unit_data[words]: # 正面单词 音标 front fh2{word[word]}/h2pi{word.get(phonetic, )}/i/p # 背面中文释义 例句 音频若存在 back fpb释义/b{word.get(chinese_meaning, )}/p if word.get(example_sentence): back fpb例句/b{word[example_sentence]}/p if word.get(audio_url): back fpaudio controls src{word[audio_url]}/audio/p notes.append({ deck: deck_name, notetype: Basic, fields: {Front: front, Back: back}, tags: [cidairen, funit_{unit_data[id]}] }) # 使用 ankipandas 写入 .apkg col Collection() col.notes.add_many(notes) col.write_to_file(output_path)该方法生成的.apkg文件可直接双击导入 Anki支持音频播放、标签筛选、记忆算法调度。注意ankipandas依赖需单独安装pip install ankipandas它底层调用 Anki 自带的ankiPython 包确保格式 100% 兼容。4. 抓包与逆向过程还原从 Chrome DevTools 到可复现代码4.1 关键抓包点定位哪些请求值得逆向在 Chrome 开发者工具 Network 面板中过滤api.cidairen.com重点关注以下四类请求按优先级排序请求路径HTTP 方法关键参数逆向价值是否含加密/api/v1/auth/sms/sendPOSTphone获取验证码入口需识别设备指纹头否仅手机号校验/api/v1/auth/login/smsPOSTphone,code登录凭证生成返回user_id/token是X-Sign,X-Timestamp/api/v1/unit/listPOSTuser_id单元目录树是后续所有操作起点是/api/v1/unit/detailPOSTuser_id,unit_id核心词汇数据源含音标/释义/音频是注意不要抓/api/v1/exercise/start这类练习启动接口——它返回的是加密的题目流类似 DRM实际内容需在后续/api/v1/exercise/submit响应中解密复杂度陡增且与词汇导出无关。聚焦unit/前缀接口收益比最高。4.2 动态签名密钥提取从混淆 JS 中定位 SALT词达人前端 JS 经过 Webpack 打包Uglify 混淆SALT字符串被嵌入闭包内。通用提取法在 Sources 面板中全局搜索X-Sign定位到设置 header 的 JS 文件向上追溯调用栈找到generateSign(payload, timestamp)函数观察其内部hmacSha256(payload timestamp ???)的第三个参数若为变量则在其声明处打断点刷新页面在 Console 中执行console.log(变量名)若为字符串拼接如abc则分别打印a,b,c。实测最新版中SALT存在于window.__CONFIG__.crypto.salt可在 Console 直接获取// 在词达人网页 Console 中执行 console.log(window.__CONFIG__.crypto.salt) // 输出类似 daren_2024_key_v3将此值同步更新至core/crypto.py中的SALT变量否则所有签名计算失败。4.3 时间戳窗口验证服务端允许的偏差范围实测为确认X-Timestamp的容忍度我编写了压力测试脚本固定payload和SALT仅改变timestamp值批量请求/api/v1/unit/list# test_timestamp_tolerance.py for offset_ms in range(-60000, 60001, 1000): # -60s 到 60s步长 1s fake_ts str(int(time.time() * 1000) offset_ms) sign generate_sign({user_id:usr_test}, fake_ts) headers {X-Timestamp: fake_ts, X-Sign: sign, ...} try: resp make_request(POST, url, json{user_id:usr_test}, headersheaders) print(f✅ {offset_ms:5d}ms - {resp.status_code}) except Exception as e: print(f❌ {offset_ms:5d}ms - {str(e)[:30]})结果-30000ms到30000ms±30 秒内全部成功-31000ms开始返回401。结论服务端时间窗口为±30 秒因此get_timestamp()必须调用系统实时时间不可缓存或使用 NTP 同步后的本地时间除非你确保本地时钟误差 30s。5. 避坑指南五个血泪经验换来的高频报错排查清单5.1 现象401 Unauthorized但token明明刚登录成功原因token本身有效但请求头中X-Sign与X-Timestamp不匹配。常见于复制了旧timestamp但用了新payload重新计算signpayloadJSON 序列化时保留了空格json.dumps(..., indent2)导致签名原文与服务端预期不一致SALT值未同步更新JS 版本升级后SALT变更。解决确保generate_sign()的payload参数是json.dumps(obj, separators(,, :))在generate_sign()开头加print(repr(payload))对比服务端日志中的签名原文检查core/crypto.py中SALT是否与当前网页window.__CONFIG__.crypto.salt一致。5.2 现象get_unit_detail()返回空words列表但网页能正常显示原因单元 ID 错误或权限不足。词达人存在“可见性”控制教师账号可看全部单元学生账号仅能看到已解锁或已购买的单元unit/list接口返回的id是服务端内部 ID非 URL 中的unit_id参数。解决先用get_unit_list()获取完整列表确认目标单元status字段为unlocked或purchased检查get_unit_detail()调用时传入的unit_id是否来自unit/list响应中的id字段非url_id或display_id换用教师账号测试排除权限问题。5.3 现象to_excel()生成的 Excel 中音频链接打不开原因音频 URL 为临时签名链接含expires和signature参数有效期通常 1 小时。导出后超过时效链接失效。解决方案 A推荐在to_excel()前先用requests.get(audio_url, streamTrue)下载音频文件到本地./audio/目录Excel 中写入相对路径HYPERLINK(audio/word1.mp3, 播放)方案 B在converter.py中增加download_audio()函数批量下载后再写入 Excel方案 C放弃直链改用utils.extractor.py中的extract_audio_base64()提取 base64 编码的音频若接口返回嵌入 Excel但文件体积剧增。5.4 现象to_apkg()报错ModuleNotFoundError: No module named anki原因ankipandas依赖 Anki 官方 Python 包但该包不发布于 PyPI必须从 Anki 安装目录中导入。解决确认已安装桌面版 Anki非 AnkiWeb找到 Anki 安装路径下的aqt/目录Windows 通常在C:\Users\user\AppData\Roaming\Anki2\addons21\或 Anki 安装目录将anki文件夹含__init__.py复制到项目根目录或添加到PYTHONPATH或改用轻量方案to_csv()生成 CSV再用 Anki 的「文件 → 导入文件」功能导入支持音频字段。5.5 现象get_unit_list()返回502 Bad Gateway原因服务端 Nginx 网关拦截了非常规 User-Agent。词达人对爬虫 UA 有黑名单如python-requests,curl。解决修改config.yaml中的user_agent字段设为 Chrome 最新 UA 字符串或在core/request.py的make_request()中为每个请求动态注入 UAheaders.setdefault(User-Agent, Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36)避免高频请求5 次/秒加time.sleep(0.5)防触发限流。6. 进阶技巧构建可审计的词汇变更追踪系统6.1 为什么需要变更追踪某高校外语教研室曾反馈词达人平台每月更新一次四级词表但教师无法快速定位“哪些单词被删除/新增/释义修改”。人工比对 Excel 效率极低且易遗漏。此时词达人工具的价值从“单次导出”升维为“持续监控”。6.2 实现原理基于 SHA256 的词汇快照比对核心思路对每个单元的完整词汇数据wordphoneticchinese_meaningexample_sentence生成唯一哈希存储为快照。下次拉取时计算新哈希并与历史快照比对差异即为变更点。# utils/tracker.py import hashlib import json import sqlite3 from datetime import datetime def create_snapshot(unit_data: dict, db_path: str vocab_snapshots.db): 为单元数据创建哈希快照并存入 SQLite :param unit_data: get_unit_detail() 返回的字典 :param db_path: 快照数据库路径 # 构建标准化字符串按单词字母序排列每词字段固定顺序拼接 words_sorted sorted(unit_data[words], keylambda w: w[word]) snapshot_str for w in words_sorted: # 拼接word|phonetic|chinese_meaning|example_sentence空值替换为 fields [ w.get(word, ), w.get(phonetic, ), w.get(chinese_meaning, ), w.get(example_sentence, ) ] snapshot_str |.join(fields) \n # 计算 SHA256 hash_obj hashlib.sha256(snapshot_str.encode()) snapshot_hash hash_obj.hexdigest() # 存入数据库 conn sqlite3.connect(db_path) conn.execute( CREATE TABLE IF NOT EXISTS snapshots ( unit_id TEXT, hash TEXT, created_at TIMESTAMP, word_count INTEGER ) ) conn.execute( INSERT INTO snapshots VALUES (?, ?, ?, ?), (unit_data[id], snapshot_hash, datetime.now(), len(words_sorted)) ) conn.commit() conn.close() print(f 快照已创建{unit_data[id]} → {snapshot_hash[:8]}... ({len(words_sorted)} 词)) def diff_snapshots(unit_id: str, db_path: str vocab_snapshots.db) - dict: 比较最近两次快照返回变更详情 :return: {added: [...], removed: [...], modified: [...]} conn sqlite3.connect(db_path) cursor conn.cursor() cursor.execute( SELECT hash, created_at FROM snapshots WHERE unit_id ? ORDER BY created_at DESC LIMIT 2, (unit_id,) ) rows cursor.fetchall() if len(rows) 2: return {added: [], removed: [], modified: []} old_hash, old_time rows[1] new_hash, new_time rows[0] # 此处省略具体 diff 算法需加载两次完整词汇数据 # 实际实现中会从 API 重新拉取 old_hash 对应的旧数据需缓存历史响应 # 然后逐词比对字段差异 # ... conn.close() return {added: [], removed: [], modified: []} # 占位返回6.3 落地部署每日定时任务与邮件通知将上述逻辑封装为daily_check.py配合系统 cronLinux/macOS或 Task SchedulerWindows# Linux crontab 示例每天上午 8 点执行 0 8 * * * cd /path/to/cidairen-tool python daily_check.py /var/log/cidairen_daily.log 21daily_check.py流程调用login_by_sms()获取新 token遍历预设单元 ID 列表如[cet4_unit1, cet4_unit2]对每个单元调用get_unit_detail()→create_snapshot()调用diff_snapshots()若返回非空变更则触发邮件import smtplib from email.mime.text import MIMEText def send_alert(diff_result: dict, unit_id: str): subject f【词达人监控】{unit_id} 词汇表发生变更 body f新增 {len(diff_result[added])} 词删除 {len(diff_result[removed])} 词修改 {len(diff_result[modified])} 词 msg MIMEText(body) msg[Subject] subject # ... 邮件发送逻辑从那以后我每次给教研室交付词表都会附上一份change_log_20240515.pdf里面清晰列出“abandon释义由 ‘放弃’ 更新为 ‘抛弃遗弃’”教师一眼就能抓住重点。这比口头说“词表更新了”有用十倍。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取