為什么我會(huì)有這個(gè)沖動(dòng)：因?yàn)槲⒒蛑粫?huì)給出相似度最高地區(qū)，祖籍地以及現(xiàn)居地的祖源相似度。然而身為一個(gè)跨省混血表示很委屈。
話(huà)不多說(shuō)，教程開(kāi)始。
用到的軟件：VScode，Chrome
編程語(yǔ)言：Python3.8
編程模塊：chardet，pandas
思路：用Chrome的開(kāi)發(fā)者模式在官網(wǎng)前端上找到相似度，之后將數(shù)據(jù)記在txt上，選取一小段加密字符串，推測(cè)編碼方式，再根據(jù)找到的編碼方式解碼，將數(shù)據(jù)整理輸出成csv
步驟：
1. 找到下圖頁(yè)面，看到‘地圖’二字，將script標(biāo)簽展開(kāi)，會(huì)發(fā)現(xiàn)這里定義了一些變量，其中發(fā)現(xiàn)了變量名中有similar result等字樣，同時(shí)后面定義的字符串中包括一個(gè)類(lèi)似于python字典的東西，雖然鍵我們讀不懂，顯然是被加密的，但是值我們可以看出來(lái)都小于1，所以這應(yīng)該表示這是一個(gè)率，所以認(rèn)定這部分應(yīng)該和相似度關(guān)系很大。所以我們將這個(gè)script標(biāo)簽下的所有東西都copy下來(lái)，粘貼到一個(gè)txt上。


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2. 我們開(kāi)始破解那些謎一樣的鍵。我們利用chardet模塊過(guò)程來(lái)先識(shí)別，先拿一小塊試試。
代碼：


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結(jié)果：


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有大概93%的概率是utf-8加密，所以我們就利用utf-8方法將這段字符串解碼
代碼：


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結(jié)果：


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最后發(fā)現(xiàn)真的是個(gè)地名
3. 最后到了熟悉的讀取處理數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)
代碼：


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結(jié)果：


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4. 將字典數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為pandas的series，再輸出到csv中