在Network Proxy Flutter中实现数据本地存储的技术方案
2025-05-27 23:19:55作者:房伟宁
背景介绍
Network Proxy Flutter是一款功能强大的网络调试工具,它允许用户拦截、修改和分析移动设备上的网络流量。在实际使用过程中,用户经常需要将捕获的特定数据(如视频链接、图片URL等)保存到本地,以便后续批量处理或分析。
需求分析
许多用户提出了一个共同需求:希望能够直接将调试捕获的特定数据(如视频链接)保存到本地文件系统。这一功能对于以下场景特别有用:
- 批量下载视频内容:捕获视频链接后保存到文本文件,然后使用下载工具批量下载
- 数据分析:将特定API的响应数据保存下来供后续分析
- 日志记录:长期保存网络请求日志用于调试或审计
技术实现方案
方案一:使用内置脚本功能
最新版本的Network Proxy Flutter(V1.1.5)已经提供了文件读写API,开发者可以直接在脚本中使用这些API实现数据本地存储:
// 示例:将捕获的视频URL保存到文件
if (response.headers['content-type']?.includes('video')) {
const filePath = '/storage/emulated/0/Download/video_links.txt';
const content = `${request.url}\n`;
// 追加写入文件
writeFile(filePath, content, { append: true });
// 也可以读取文件
// const data = readFile(filePath);
}
注意事项:
- Android的文件权限限制较严格,建议使用应用私有目录或Download等标准目录
- 写入前最好检查文件是否存在并处理可能的异常
- 大数据量写入时考虑性能影响
方案二:搭建本地HTTP服务中转
对于更复杂的需求,可以搭建一个本地HTTP服务作为中转:
- 开发一个简单的HTTP服务监听本地端口
- 在Network Proxy Flutter脚本中将需要保存的数据POST到该服务
- 服务端接收数据后写入本地文件系统
这种方案的优点是可以实现更复杂的业务逻辑,如数据预处理、分类存储等。
方案三:解析HAR文件
Network Proxy Flutter支持导出HAR格式的网络日志,用户可以:
- 导出HAR文件
- 使用Python等脚本解析HAR文件提取所需数据
- 将提取的数据保存到本地
这种方法适合事后分析,不适合实时处理场景。
最佳实践建议
- 文件路径选择:优先使用应用私有目录(/data/user/0/com.network.proxy/files)或标准共享目录(如Download)
- 数据格式:考虑使用JSON等结构化格式存储,便于后续处理
- 性能优化:大数据量时考虑分批写入或使用缓冲区
- 错误处理:妥善处理文件权限异常、存储空间不足等情况
- 安全考虑:重要数据应考虑加密存储
总结
Network Proxy Flutter通过提供文件操作API,大大简化了数据本地化的实现难度。开发者可以根据具体需求选择合适的方案,从简单的脚本直接写入到复杂的服务中转架构。随着移动设备存储权限管理的日益严格,合理规划文件存储策略变得尤为重要。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
138
169
暂无简介
Dart
598
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
632
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
710
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
616
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
197
74
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
460