PC微信小程序wxapkg解密项目教程
2026-01-17 08:52:02作者:裴锟轩Denise
1. 项目的目录结构及介绍
pc_wxapkg_decrypt_python/
├── main.py
├── README.md
└── requirements.txt
- main.py: 项目的启动文件,包含解密wxapkg文件的主要逻辑。
- README.md: 项目说明文档,包含项目的基本介绍和使用方法。
- requirements.txt: 项目依赖文件,列出了运行该项目所需的Python包。
2. 项目的启动文件介绍
main.py
main.py 是该项目的启动文件,主要负责解密wxapkg文件。以下是该文件的主要功能和代码结构:
import argparse
import os
from Crypto.Hash import SHA1
from Crypto.Protocol.KDF import PBKDF2
from Crypto.Cipher import AES
# 常量定义
WXAPKG_FLAG_LEN = 6
WXAPKG_FLAG = 'V1MMWX'
# 解析命令行参数
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--wxid', required=True)
parser.add_argument('--file', required=True)
parser.add_argument('--output', required=True)
args = parser.parse_args()
# 生成AES密钥
key = PBKDF2(args.wxid.encode('utf-8'), args.salt.encode('utf-8'), 32, count=1000, hmac_hash_module=SHA1)
# 读取加密的内容
if not os.path.exists(args.file):
raise Exception('文件不存在')
with open(args.file, mode='rb') as f:
dataByte = f.read()
if dataByte[0:WXAPKG_FLAG_LEN].decode() == WXAPKG_FLAG:
raise Exception('该文件无需解密 或者不是微信小程序wxapkg加密包')
# 初始化密钥
cipher = AES.new(key, AES.MODE_CBC, args.iv.encode('utf-8'))
# 解密头部1024个字节
originData = cipher.decrypt(dataByte[WXAPKG_FLAG_LEN:1024 + WXAPKG_FLAG_LEN])
# 初始化xor密钥 解密剩余字节
xorKey = 0x66
if len(args.wxid) >= 2:
xorKey = ord(args.wxid[len(args.wxid) - 2])
afData = dataByte[1024 + WXAPKG_FLAG_LEN:]
out = bytearray()
for i in range(len(afData)):
out.append(afData[i] ^ xorKey)
originData = originData[0:1023] + out
# 写入解密后的文件
with open(args.output, mode='wb') as f:
f.write(originData)
3. 项目的配置文件介绍
requirements.txt
requirements.txt 文件列出了运行该项目所需的Python包,可以通过以下命令安装这些依赖:
pip install -r requirements.txt
文件内容如下:
pycryptodome==3.10.1
- pycryptodome: 用于加密和解密操作的Python库。
以上是PC微信小程序wxapkg解密项目的详细教程,希望对你有所帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.75 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
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++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
405
暂无简介
Dart
772
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355