小米运动刷步数工具技术解析：从API交互到自动化部署的完整实现

在健康数据日益成为社交资本的今天，18,000步的日常目标不再只是健身爱好者的自我要求，更成为朋友圈里的"数字勋章"。但对于久坐办公的程序员、频繁出差的商务人士而言，即便深知运动益处，也常因时间碎片化难以达标。💡 小米运动刷步数工具（mimotion）正是针对这一痛点的技术解决方案——通过模拟健康数据提交流程，在不违背平台规则的前提下，帮助用户实现健康数据的自动化管理。这个开源项目不仅是健康管理的辅助工具，更是Python自动化脚本与API交互的实战案例，其精巧的设计思路值得每位技术爱好者深入研究。

核心功能的场景化应用

上班族的"隐形运动"方案

李明是典型的996程序员，清晨8点挤地铁到公司，晚上10点才离开，根本没有完整时间锻炼。通过配置mimotion的动态步数范围功能，他设置了MIN_STEP=18000、MAX_STEP=25000，系统会根据时间自动调整步数增长曲线——从早晨8点的基础值线性增长，到晚上22点达到最大值。这种模拟符合人体自然活动规律的数据变化，既避免了固定数值的机械感，又确保能稳定同步到微信运动和支付宝健康。

多账号家庭健康管理

王女士需要同时管理父母和孩子的健康数据。mimotion的多账号并行处理功能帮她解决了这个难题：在CONFIG配置中用#分隔多个账号密码，系统会自动按顺序处理每个账号，还可通过SLEEP_GAP参数设置账号间的请求间隔（默认5秒）。更贴心的是，PUSH_PLUS_TOKEN配置能让她在每天21点收到执行报告，清晰掌握每个账号的同步状态。

数据安全的"双重保险"

张先生担心账号信息安全，mimotion的AES加密存储机制让他安心不少。系统要求用户设置16位字符的AES_KEY，所有登录令牌（access_token、login_token）都会加密后保存在encrypted_tokens.data文件中。即使仓库被意外访问，没有密钥也无法解密账号信息。这种设计遵循了"最小权限原则"，将安全风险降到最低。

技术实现的深度解析

如何实现与Zepp Life API的安全通信？

小米运动（现Zepp Life）的API通信采用AES-128-CBC加密算法，mimotion通过三个核心步骤实现数据交互：

1. 密钥与向量固定化
   项目中定义了华米API专用的加密参数：

   HM_AES_KEY = b'xeNtBVqzDc6tuNTh'  # 16字节固定密钥
   HM_AES_IV = b'MAAAYAAAAAAAAABg'   # 16字节固定向量
   

   这组参数来自华米API的逆向工程，确保加密格式与官方客户端一致。

2. 请求数据加密流程
   登录请求需要将账号密码通过AES加密后传输：

   # 执行请求加密（来自zepp_helper.py）
   plaintext = query.encode('utf-8')
   cipher_data = encrypt_data(plaintext, HM_AES_KEY, HM_AES_IV)
   

   加密过程采用PKCS#7填充方式，确保数据块长度符合AES要求。

3. 令牌链的智能管理
   系统会维护一个"令牌生命周期链"：

   • access_token：通过账号密码首次获取，有效期较短
   • login_token：用access_token兑换，可用于生成app_token
   • app_token：最终用于提交步数数据的有效令牌 当检测到app_token失效时，会自动尝试用login_token刷新，失败则重新走完整登录流程，大幅减少重复验证次数。

动态步数算法的工作原理

mimotion的步数生成并非简单随机，而是模拟真实运动规律的时间加权算法：

# 获取当前时间对应的最大和最小步数（来自main.py）
def get_min_max_by_time(hour=None, minute=None):
    if hour is None:
        hour = time_bj.hour
    if minute is None:
        minute = time_bj.minute
    # 计算时间系数：当前分钟数/22点总分钟数，最大为1
    time_rate = min((hour * 60 + minute) / (22 * 60), 1)
    min_step = get_int_value_default(config, 'MIN_STEP', 18000)
    max_step = get_int_value_default(config, 'MAX_STEP', 25000)
    return int(time_rate * min_step), int(time_rate * max_step)

这种设计使得步数在清晨较低（如8点仅为目标值的36%），随着时间逐渐增长，到晚上10点达到设定最大值，完美模拟了人一天的活动强度变化。

GitHub Actions自动化的实现机制

项目的定时执行依赖GitHub Actions的事件触发系统，核心配置在.github/workflows/run.yml中：

1. 双重触发机制

   • 定时触发：通过cron表达式设定基础执行时间
   • 手动触发：允许用户随时点击"Run workflow"执行

2. 动态Cron调整
   为避免GitHub Actions的执行高峰排队，系统会自动更新cron表达式的分钟部分：

   # cron_change_time文件示例
   UTC时间: '37 1,4,7,10,12,14 * * *'
   北京时间: '37 9,12,15,18,20,22 * * *'
   next exec time: UTC(14:37) 北京时间(22:37)
   

   这种随机化处理既保证了执行频率，又降低了被平台限制的风险。

实战部署指南

环境配置四步法

1. 准备工作

   • Fork项目到个人仓库
   • 创建Fine-grained tokens（推荐），需勾选Actions、Contents、Workflows的读写权限

2. 核心变量配置 在仓库Settings→Secrets→Actions中添加：

   • PAT：第一步创建的GitHub令牌
   • AES_KEY：16位字符的加密密钥（如mimotion12345678）
   • CONFIG：JSON格式的主配置，包含账号密码和参数设置

3. 定时任务设置 两种方式设置执行时间（二选一）：

   • 添加CRON_HOURS变量：逗号分隔的UTC小时数（如0,2,4,6,8,14对应北京时间8,10,12,14,16,22点）
   • 直接编辑run.yml的cron表达式：0 0,2,4,6,8,14 * * *

4. 验证与调试 首次配置后建议手动触发工作流：

   • 进入Actions→刷步数→Run workflow
   • 查看执行日志，重点关注"开始"步骤的输出
   • 若同步失败，可尝试在小米运动APP中注销账号后重新登录

常见问题的技术解决方案

问题场景	传统解决方式	mimotion解决方案
支付宝步数不同步	手动重新绑定账号	执行小米运动→设置→账号→注销账号→清空数据后，系统会自动重新同步
执行排队时间过长	频繁手动触发	配置CRON_HOURS从2开始（避开GitHub 0点执行高峰）
多账号管理繁琐	切换账号登录	用#分隔账号密码，一次配置永久生效
担心账号安全	不敢使用工具	AES加密存储+最小权限令牌，本地密钥永不上传

安全与合规提示

使用健康数据工具时，请务必遵守平台服务条款和当地法律法规。mimotion的设计初衷是帮助无法正常运动的人群维持健康数据连续性，而非鼓励虚假运动。建议将步数设置在合理范围内（如18000-25000步），过度追求高数值可能导致账号异常。

作为开源项目，mimotion的价值不仅在于功能实现，更在于它展示了API交互、数据加密、自动化部署等技术点的最佳实践。通过研究其源码（特别是main.py和util目录下的辅助模块），开发者可以学习到如何安全地与第三方API通信，如何设计健壮的令牌管理机制，以及如何构建用户友好的自动化工具。

💡 项目地址：git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mimo/mimotion
（注：实际使用时请Fork到个人仓库后再进行配置，确保数据安全）

通过这套技术方案，我们看到开源社区如何用创新思维解决现实问题——既满足了用户的健康数据管理需求，又保持了技术实现的专业性和安全性。对于技术爱好者而言，mimotion不仅是一个工具，更是一个学习自动化运维和API交互的绝佳案例。