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grabbing buried points

Project description

garbevents

Build Status PyPI PyPI - Python Version GitHub top language PyPI - Downloads GitHub stars https://blog.csdn.net/flower_drop

适配计划

  • 诸葛 IO
  • 神策数据
  • GrowingIO 埋点数据
  • ....

Logo

logo

安装

pip install garbevents

仓库地址:

社区地址

适用场景

  1. 使用 诸葛IO/神策数据 作为埋点收集工具的 。
  2. 需要回归验证大批量埋点是否丢失的。
  3. 使用本工具 自动抓取解析埋点信息数据校验埋点是否 丢失。

功能

  1. 自动解析 移动端\桌面端\h5页面 触发的埋点信息,解密后生成 now_data.txt
  2. 去重后和已知埋点信息diff,保存文件 lost_data.txt

使用

  • 启动服务
  1. 在cmd启动代理服务
mitmdump -p 8889 -s test_script.py  
  • 连接代理
  1. cmd中运行ipconfig 找到自己的ip地址
  2. 手机wifi高级选项,代理选择手动,添加代理服务器
ip:你的电脑ip, 端口:8889
  • 下载证书
  1. 在手机浏览器中打开网址 mitm.it
  2. 选择对应的证书下载安装
mitm.it
  • 开始使用
  1. 此时便可以在手机端操作触发埋点,控制台实时打印当前触发的埋点
  2. 如果想查看丢失的埋点需要先在 ST.all_events 全局变量中传入全部埋点信息
  3. 例如:ST.all_events = ['event_name_1', 'event_name_2']

命令

# 只打印所需日志
mitmdump -p 8889 -q -s test_script.py

诸葛IO Demo

from garbevents.events import GetData
from garbevents.settings import Settings as ST

# 埋点上传url 
ST.url = 'https://datain.zhuge.com'
# 报告生成路径 
ST.report_path = 'report'
# 所有事件名称 
ST.all_events = ['event_name_1', 'event_name_2']
# 接口地址
ST.interface_url = ['apipool', 'APIPOOL']

addons = [
    GetData()
]

神策数据 Demo

from garbevents.sensors_events import GetData
from garbevents.settings import Settings as ST

# 埋点上传url 
ST.url = 'http://sensor.wodidashi.com'
# 报告生成路径 
ST.report_path = 'report'
# 所有事件名称 
ST.all_events = ['event_name_1', 'event_name_2']

addons = [
    GetData()
]

运行截图

用法拓展

  1. 结合UI自动化,嵌入到你的平台或者框架中,运行自动化脚本的同时,也测试了埋点。
  2. 部署到公司服务器,给测试部门的同学用,助人为乐!!!

以上便是 garbevents 的基本用法介绍。

如果您有发现错误,或者您对 garbevents 有任何建议,欢迎到 garbevents Issues 发表,非常感谢您的支持。您的反馈和建议非常宝贵,希望您的参与能帮助 garbevents 做得更好。

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Source Distribution

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  • Download URL: garbevents-1.1.6.tar.gz
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  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/3.2.0 pkginfo/1.5.0.1 requests/2.24.0 setuptools/50.1.0 requests-toolbelt/0.9.1 tqdm/4.48.2 CPython/3.7.0

File hashes

Hashes for garbevents-1.1.6.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 47bf6a68fb08c73ec46424c3cc5571e59a3992ffa2f795a043e060e2696673d7
MD5 3c1a6119726d004ace87dbdfabcdaa83
BLAKE2b-256 c5312883e340971e39abd209cd63008cdf512f7897972e8af9008eb99c906c64

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