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friend_tech 第一笔交易只能买 1 个key?

2023-09-19 15:36:24

背景

群里有人说friend tech 第一笔交易只能自己购买1笔？

我当时就反驳了他,毕竟我也算看过 friend tech 合约代码的人,合约没有限制只能买 1 笔啊

废话少说，直接看代码

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function buyShares(address sharesSubject, uint256 amount) public payable {
    uint256 supply = sharesSupply[sharesSubject];
    require(supply > 0 || sharesSubject == msg.sender, "Only the shares' subject can buy the first share");
    uint256 price = getPrice(supply, amount);
    uint256 protocolFee = price * protocolFeePercent / 1 ether;
    uint256 subjectFee = price * subjectFeePercent / 1 ether;
    require(msg.value >= price + protocolFee + subjectFee, "Insufficient payment");
    sharesBalance[sharesSubject][msg.sender] = sharesBalance[sharesSubject][msg.sender] + amount;
    sharesSupply[sharesSubject] = supply + amount;
    emit Trade(msg.sender, sharesSubject, true, amount, price, protocolFee, subjectFee, supply + amount);
    (bool success1,) = protocolFeeDestination.call{value: protocolFee}("");
    (bool success2,) = sharesSubject.call{value: subjectFee}("");
    require(success1 && success2, "Unable to send funds");
}

一看代码很简单，唯一限制的就这一句

require(supply > 0 || sharesSubject == msg.sender, "Only the shares' subject can buy the first share");

这句话的意思 新注册用户，只能自己买入第一笔. 也没有限制买多少key啊…

没那么简单

那别人为啥还言之凿凿说确实只能买 1 个key 呢？

严谨一点直接用forge模拟买买看就知道了.

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import {TestHarness} from "../../TestHarness.sol";

interface iFriendtech {
    function buyShares(address sharesSubject, uint256 amount) external payable;
}

contract fuck_friend_tech is TestHarness {
    iFriendtech friendtech = iFriendtech(0xCF205808Ed36593aa40a44F10c7f7C2F67d4A4d4);

    function setUp() external {
        cheat.createSelectFork("base", 4_119_770);
        cheat.deal(address(this), 100 ether);
    }

    function test_attack() external {
        friendtech.buyShares{value: 100 ether}(address(this), 2);
    }

    receive() external payable {}
}

你别说,还真失败了…报错为 [FAIL. Reason: Arithmetic over/underflow] test_attack() (gas: 3252)

显示溢出报错.肯定是哪里做运算出错了

再回头看buyShares的代码，唯一有疑点的地方就是getPrice

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function getPrice(uint256 supply, uint256 amount) public view returns (uint256) {
    uint256 sum1 = supply == 0 ? 0 : (supply - 1) * (supply) * (2 * (supply - 1) + 1) / 6;
    uint256 sum2 = supply == 0 && amount == 1
        ? 0
        : (supply - 1 + amount) * (supply + amount) * (2 * (supply - 1 + amount) + 1) / 6;

    uint256 summation = sum2 - sum1;
    return summation * 1 ether / 16_000;
}

出现问题在sum2… supply-1+amount这边就出错了…毕竟 solidity 语言有点傻,0-1=-1就直接溢出了…

好吧,原来不能第一次买多个的原因是 团队写 bug 了…改正也很简单,先+后-就可以了,这也算 solidity 开发常见的问题了,要先加后减，先乘后除

(supply - 1 + amount) * (supply + amount) * (2 * (supply - 1 + amount) + 1) / 6;
(supply + amount - 1) * (supply + amount) * (2 * (supply + amount - 1) + 1) / 6;

getPrice 分析

再回头看getPrice的代码.
估计第一眼看过去的都会比较迷糊，这到底是干啥了…当然数学大神一下就能看出来这是平方和公式

我们可以借助 ChatGPT

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Q: (supply - 1) * (supply) * (2 * (supply - 1) + 1) / 6 这是什么公式？

A: 
这个公式是用来计算一个整数变量（通常表示为"supply"）的平方和平方和的一种表示方式。公式的具体步骤如下：

1. 先将"supply"的值减去1，即"(supply - 1)"。
2. 然后将该值与"supply"相乘，即"(supply - 1) * supply"。
3. 接下来，将2乘以"(supply - 1)"，即"2 * (supply - 1)"。
4. 将上一步骤的结果加1，即"2 * (supply - 1) + 1"。
5. 最后，将前三步骤的结果相乘，并将其除以6，即"(supply - 1) * supply * (2 * (supply - 1) + 1) / 6"。

这个公式可以用来计算一系列连续整数的平方和，其中"supply"代表整数的上限。这种形式的平方和通常在数学和统计学中有多种应用，比如计算方差、概率分布等。

知道这是平方求和公式就简单了,这段代码就很好理解了
((supply-1+amount)的平方和 - (supply-1)的平方和) / 16000

friend_tech 套利到底有多卷

2023-09-18 23:24:45

背景

最近有准备搞一下friend tech的套利…

就写个 sql看看目前有多少人盈利.这个数据不会基于没有卖出去的key

数据在这friend tech top profit

按照盈利金额排序

按照亏损金额排序

头几个盈利的肯定是机器人账号.就看看他们的数据,这一看就发现了一些问题.

数据分析

所有的数据基于block 411977,真实用户0xda, 购买 tx

数据长这样

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fromnoncetotransactionIndexgasPricegasFeestatusnew_status
00xa3afA500e3d88CAfA41AA7B95a8dEF7d2CBce92b941660xfF231524719dB94a0Ef08A88fC4e6939134EadE811254698872434951723127900
10x135557B95fc164cB152e853568b25880Ba06F94A94870x4Ff30D7222B852c67A66Dc8E8d56A8cf92B8411c21254698872394616413986700
20x8ac85761268B9Ac3fDe06d381611b64B232CEa97662930x4Ff30D7222B852c67A66Dc8E8d56A8cf92B8411c31254698872397503555135900
30x1BA4C73e7831b8099377c0583acfF4DBE488dFc6166260x4C99B25DdD0887D88b6C1364E3Df63a3bE76A5c341254698872428797029923900
40xa92a6331d0174c0eDC463B097E8564a492D451FA936090xfF231524719dB94a0Ef08A88fC4e6939134EadE851254698872434951723127900
50x9a34845CCBeA93925B15F5af6d9F4aFae4EC590a937550xfF231524719dB94a0Ef08A88fC4e6939134EadE861254698872434951723127900
60x5ED1222A1c0BdBA479B61201231f539ac131DD69641310x4C99B25DdD0887D88b6C1364E3Df63a3bE76A5c371254698872428797029923900
70xe8C5433d6E8Fc7a2b38eF0391FabA7470c9576e451420x4C99B25DdD0887D88b6C1364E3Df63a3bE76A5c381254698872428797029923900
80x38Cd1a8474A948a5a3e4d4b06c4069F2116DD184855740x4Ff30D7222B852c67A66Dc8E8d56A8cf92B8411c91254698872406164978583500
90x3c2c170296446e241dE2eE39d7036254d55Df9E4936020xfF231524719dB94a0Ef08A88fC4e6939134EadE8101254698872426290299680300

交易数量

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import json
import pandas as pd

from hexbytes import HexBytes

with open('4119771_da681.json') as f:
    txs = json.loads(f.read())

def filter_da68(txs):
    flashruntxs = []
    for tx in txs:
        _input = tx["input"]
        if "da68ee" in _input:
            flashruntxs.append(
                {
                    "from": tx["from"],
                    "nonce": tx["nonce"],
                    "to": tx["to"],
                    "transactionIndex": tx["transactionIndex"],
                    "gasPrice": tx["gasPrice"],
                    "gasFee": tx["gasFee"],
                    "status": tx["status"],
                }
            )
    return flashruntxs

da68 = filter_da68(txs)

len(da68),len(txs)

(506, 517)

可以看到整个区块交易517 条,其中和da68相关的 506. 就非常离谱，97.87%的用户都是来抢跑的.

一共有多少机器人？

我们这边按照合约地址分一下类. 可以看到有几个头部机器人.
前3 占了大部分交易.

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to_count = df['to'].value_counts()
to_count

0x4C99B25DdD0887D88b6C1364E3Df63a3bE76A5c3    184
0xfF231524719dB94a0Ef08A88fC4e6939134EadE8    161
0x4Ff30D7222B852c67A66Dc8E8d56A8cf92B8411c    123
0xCF205808Ed36593aa40a44F10c7f7C2F67d4A4d4     19
0xe27ddadbC8779D01fC539Bf5BA8529D728418625      9
0x27E8A5B043d3f58dde1c7ab96d2E3cF07558A1f1      8
0xAfE6795A9097BbCE00fe61462d22CCeeF706a3e8      2
Name: to, dtype: int64

看看这几个机器人花了多少gas费,没想到发送 184 条交易才花 7.69刀.

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ethprice = 1640
for to in to_count.index:
    tteth = sum(df[df.to==to].gasFee)/1e18
    ttusd = tteth*ethprice
    print(tteth,ttusd)

0.004690181471662096 7.691897613525838
0.004104812550636566 6.731892583043968
0.003097893590529322 5.080545488468088
0.000457215606189089 0.749833594150106
0.000226412037571068 0.3713157416165515
0.00017632952477182 0.2891804206257848
5.0244385725274e-05 0.08240079258944936

再看看这些机器人有多少小号
有发现几个菜鸟机器人…

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for to in to_count.index:
    print('to:',to)
    print(df[df.to==to]['from'].value_counts())
    print()
    print('#'*30)


to: 0x4C99B25DdD0887D88b6C1364E3Df63a3bE76A5c3
0x5ED1222A1c0BdBA479B61201231f539ac131DD69    27
0x1BA4C73e7831b8099377c0583acfF4DBE488dFc6    26
0xd9E4b9579a5CF5B336E258820CC95cA34411c9D6    26
0x27C2a598Db389b5276c0156f14B4dE75E490712F    26
0xe8C5433d6E8Fc7a2b38eF0391FabA7470c9576e4    24
0xDd2B7694259a83753918BF5b6dC6961fabd2FDbC    24
0xC81a00ee6839EE0dFbF465d3C08E5F0b0291b71A    20
0x3Ee2183b706cf381e7e4586b8063a779f1E7b7dA    11
Name: from, dtype: int64

##############################
to: 0xfF231524719dB94a0Ef08A88fC4e6939134EadE8
0xa3afA500e3d88CAfA41AA7B95a8dEF7d2CBce92b    9
0xa92a6331d0174c0eDC463B097E8564a492D451FA    9
0x2bE3973950D0F1951E12C21bC7bB8e2428101Fdd    9
0x63cEe818600f91C4473CD14cDfD9C10d918B587b    9
0x92c21dB4a7cC0302ccCb71d444aE674Ec3980c93    9
0xCb44B9062eB0Cd22c4C0701385e6482BF4a77759    9
0x57ae46a097751124f8c35A86f64B4c38d2C62675    9
0x8eE3847cAE34e6e0292dc3DF8DD3C0C69a266b97    9
0x807db242cD37b5E2B53697842197611f51693C06    9
0xDb6f56639AaeA09FfEA6080D31A32851524128d4    9
0x9D94BdAf42d7906b3D3c011053ed2cBF42A1cA3f    9
0x244Fb415A8765812B9bc5B52cA14fd83C9d7E0e5    9
0xF689ac0322786Ac2D7245Fcd665fe120ff1d0408    9
0x895D2d10FB9b92D0e1002c1a1bCdb90Ed42c3588    9
0xF53010525Df586e78b14114C9cd05481E79E6C8C    9
0x3c2c170296446e241dE2eE39d7036254d55Df9E4    9
0x9a34845CCBeA93925B15F5af6d9F4aFae4EC590a    9
0x36da68690F238366156890010c411394FC529cd9    8
Name: from, dtype: int64

##############################
to: 0x4Ff30D7222B852c67A66Dc8E8d56A8cf92B8411c
0x8ac85761268B9Ac3fDe06d381611b64B232CEa97    13
0x135557B95fc164cB152e853568b25880Ba06F94A    12
0x38Cd1a8474A948a5a3e4d4b06c4069F2116DD184    12
0x3547DbcD816bc17D7dE0e7e67a8B8bEE74384ACF    12
0xa9ff99346829E7c578E6d38C2269997a2FCcEEE1    12
0xd65eD99CB8b3b65CE378e3E5CaE545B751f4DAc6    11
0x1F238B47ab9fD915e5852601E83c6c1358297870    11
0x75Ff68BDe78974ab54a642fD294369447bD9Feef    10
0xf1E7E7Ad07C046abb6e488F73c126B897892755c    10
0x76eF08c772Db73E05fa00398746FbA31eFC5804F    10
0x7CfE232Ed8b0acc111ec780b7Cb95C68f3CF7Aa6    10
Name: from, dtype: int64

##############################
to: 0xCF205808Ed36593aa40a44F10c7f7C2F67d4A4d4
0x188eCF8f4290C4e5d641449B88CEf94574174972    15
0xDa68EEe4c5b10D8A574b9ec072335c583B1C67A2     1
0xbEbA981C5697b1CFa7c04fCB523E94bD42F79afB     1
0x40954b9B4bAfC41Ec6387325fD0069C68674a04d     1
0x296D3324Ee4b2316E87f965F4A04F073780f5310     1
Name: from, dtype: int64

##############################
to: 0xe27ddadbC8779D01fC539Bf5BA8529D728418625
0xeFa4b454A64049ff93cC37b54102982ACEdf4Eae    9
Name: from, dtype: int64

##############################
to: 0x27E8A5B043d3f58dde1c7ab96d2E3cF07558A1f1
0x8b113ad5c2b2E3ddb102305e32259c6b23D12aa3    4
0x89B5BB48f016b809EB2eE78416550487334C1331    4
Name: from, dtype: int64

##############################
to: 0xAfE6795A9097BbCE00fe61462d22CCeeF706a3e8
0xC1322133ACbAd823614bf79Ca9eC409fA3A7E39A    2
Name: from, dtype: int64

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最后总览看看

26是用户的交易.可以看到所有的 gasPrice都和用户的一样…

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# 筛选出 transactionIndex 在 16-40 范围内的数据
filtered_df = df[(df['transactionIndex'] >= 16) & (df['transactionIndex'] <= 36)]

# 按照 transactionIndex 从小到大排序
sorted_df = filtered_df.sort_values(by='transactionIndex')

def highlight_row(row):
    if row['transactionIndex'] == 26:
        return ['background-color: yellow'] * len(row)
    else:
        return [''] * len(row)

highlighted_df = filtered_df.style.apply(highlight_row, axis=1)
highlighted_df


 fromnoncetotransactionIndexgasPricegasFeestatus
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350x807db242cD37b5E2B53697842197611f51693C06559790xfF231524719dB94a0Ef08A88fC4e6939134EadE836125469887254748032978540

代码以及相关数据下载

https://github.com/jin10086/friend-tech-bot-analyze

无公网ip,无服务器实现内网穿透

2023-09-16 22:11:33

背景

家里有台服务器,想着能远程 ssh上去改改 bug 啥的,发现无公网 ip

网上搜了一堆方案，发现都挺麻烦，有的确实不需要公网 ip，但是他却要有一台有公网 ip的服务器…

实现.

本次实现要感谢这篇文章 使用Cloudfalre Tunnels实现内网穿透，同时突破80/443限制

他这篇主要讲的是80,443端口，那么同理 22 应该也没有问题

操作

  • 你需要注册一个域名，买一个最便宜的就行，一年 10rmb 的那种.
  • 打开Cloudfalre控制台，依次点击Access -> Tunnels(这边记得选 0 元的，需要你绑卡才能下一步，直接关掉，重新打开控制台发现不绑卡也开通了.)
  • 然后就是创建隧道了，可以参考官方文档 Set up a tunnel through the dashboard

Subdomain选择你想要的前缀（随便写都可以）
domain选择你注册的域名
type记得选择 ssh
URL 选择localhost:22(如果你把自己 sshd端口改了,那这边写你改以后的.)

操作流程我复制一下

  • 下载 cloudflared 在客户端
  • 修改SSH configuration file:
    vim ~/.ssh/config

  • 新增下面的内容,把下面的ssh.example.com 替换成你的，比如我就应该替换成ssh.igaojin.me
    还需要注意的是 cloudflared的位置.记得where cloudflared看一下,如果不一致就替换成你的

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    2
    		 
    Host ssh.example.com
    ProxyCommand /usr/local/bin/cloudflared access ssh --hostname %h

  • ssh@ssh.example.com (最后可以直接 ssh 登录了.)

植物挖矿

2021-07-01 12:08:00

背景

  1. 最近在B站看了一个纪录片 超级仿生

    我们如何利用自然界最伟大的运动员 - 植物群和动物群的潜力来发挥我们的优势？我们怎样才能从自然的现象力量中获得灵感，并复制它并进化发展出超级解决方案，以满足特定的人类需求，解决我们的问题，限制或修复人类活动已经造成的损害？通过仿生学，精美的3D效果和CGI，本片讲述了一个更加理想和可持续发展的世界的故事。我们将逐步揭示我们的未来。在全球范围内，越来越多的研究人员和企业家，真正的“未来创造者”，正在利用自然界40亿年积累的智慧而获得的惊人成果，开始改变今天和明天世界。

  2. 最近国内禁止挖矿,导致BTC算力猛降.市场上蛮多二手矿机的,我最近在研究能不能抄点显卡挖挖看。

植物挖矿

看纪录片的时候 我突然想到，植物是不会也会数学呢.

能不能用来计算hash呢.

找到这篇文章植物「會數學」

當植物在夜間無法通過光合作用，將二氧化碳轉化為糖和澱粉時，它們必須自身規劃好所需儲備的澱粉的量，以幫助它們在黎明到來前，有足夠的能量。

這項實驗在位於諾維奇的約翰-因斯中心進行。實驗表明，植物能如此精確地調整它所需的澱粉消耗量。這種現象只能有一種解釋，該植物一定進行了完整的數學運算，而且進行的還是除法。

負責這項研究的史密斯教授(Prof Alison Smith)向BBC表示：「植物實際上是通過一種簡單的化學方式，在做數學題。 當我們這些科學家看到這個實驗結果時，我們不僅欣喜異常，而且應該說是給嚇著了。」

他說：「植物進行的運算，是初中水平的數學計算。」

科學家們還通過建立數學模塊的方式，對植物體內如何通過除法進行運算，展開了深入研究。

在整個晚上，植物葉片內的組織計算所需的澱粉儲備。時間信息通過植物體內的生物鐘完成，與人類的生物鐘相似。

「複雜」

研究人員猜測，這項計算通過植物體內的兩種分子來完成，它們分別是代表澱粉的「S」分子、和代表時間的「T」分子。

如果「S」分子能激發澱粉儲備的臨界點，而「T」分子能阻止澱粉消耗殆盡的話，植物體內的澱粉消耗量則能通過兩個分子之間的比率設定出來。換句話說，就是用「S」除以「T」。

該研究中心的霍華德教授(Prof Martin Howard)說：「這是證明生物能進行如此複雜的算數運算的力證。」

科學家們推想，這種運算能力也在動物界被廣泛使用，比如鳥類在遷徙、或孵化過程中，能有效控制自己體內的脂肪儲備。

所以理论上植物是会数学的.未来会不会出现养一大堆植物就是为了 计算hash呢

当然更可能的是出现植物类的计算机。

浏览器环境检测

2020-05-23 22:26:52

背景

之前爬虫 驱动个selenium基本上就可以了.

但是现在各种检测浏览器环境…特别是不熟悉js的同学就更烦了

本文是直接把 selenium pyppeteer 以及正常打开浏览器 的环境差异直接列出来

这样你就可以更愉快的爬虫了（可以直接把环境全部模拟上,或者大概看看有啥,下次看人家混淆js的时候心里有个数）

原理

就是遍历window对象,把属性全部保存成json文件

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function recur(obj) {
    var result = {},
        _tmp;
    for (var i in obj) {
        // enabledPlugin is too nested, also skip functions
        if (i === 'enabledPlugin' || typeof obj[i] === 'function') {
            continue;
        } else if (typeof obj[i] === 'object') {
            // get props recursively
            _tmp = recur(obj[i]);
            // if object is not {}
            if (Object.keys(_tmp).length) {
                result[i] = _tmp;
            }
        } else {
            // string, number or boolean
            result[i] = obj[i];
        }
    }
    return result;
}

function go() {

    var j = new Object();
    var propertys = Object.getOwnPropertyNames(window);

    propertys.forEach(element => {
        if (element === 'globalThis' ||
            element === 'Illegal' ||
            element === 'parent' ||
            element === 'top' ||
            element === 'frames' ||
            element === 'self' ||
            element === 'window' ||
            element === 'document'
        ) {} else {
            eval("j." + element + "=recur(window." + element + ")")
        }
    });

    console.log(JSON.stringify(j))

}
go()

然后分别正常打开,selenium打开，pyppeteer打开

再查看方法的差异

操作

获取json

下载本项目

启动本地server python -m http.server 80

打开 http://localhost/

正常打开最好是无痕模式,因为浏览器扩展可能会导致多出很多浏览器扩展的属性

打开网页以后 -> 打开开发者工具 -> 切换到console

然后点击copy,粘贴json到对应的文件内

selenium pyppeteer 打开可以参考getEnvironment.py

比较

直接运行 python diff.py就可以了.

下面可以看到

差异有

root[‘navigator’][‘webdriver’], root[‘clientInformation’][‘webdriver’] 等等

这个算是目前检测用的比较多的,还有一些其他的可以自己运行看看

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selenuim 与正常环境的差异
############################################################
{ 'dictionary_item_added': [root['cdc_adoQpoasnfa76pfcZLmcfl_Symbol'], root['cdc_adoQpoasnfa76pfcZLmcfl_Array'], root['cdc_adoQpoasnfa76pfcZLmcfl_Promise'], root['navigator']['webdriver'], root['clientInformation']['webdriver']],
  'dictionary_item_removed': [root['chrome']['runtime'], root['navigator']['doNotTrack'], root['navigator']['languages']['2'], root['clientInformation']['doNotTrack'], root['clientInformation']['languages']['2']],
  'type_changes': { "root['visualViewport']['height']": { 'new_type': <class 'int'>,
                                                          'new_value': 948,
                                                          'old_type': <class 'float'>,
                                                          'old_value': 751.2000122070312}},
  'values_changed': { "root['clientInformation']['connection']['downlink']": { 'new_value': 1.3,
                                                                               'old_value': 1.45},
                      "root['screen']['availHeight']": { 'new_value': 1027,
                                                         'old_value': 1050},
                      "root['screen']['availTop']": { 'new_value': 23,
                                                      'old_value': 0},
                      "root['visualViewport']['width']": { 'new_value': 840,
                                                           'old_value': 1344}}}
pyppeteer 与正常环境的差异
############################################################
{ 'dictionary_item_added': [root['WebKitAnimationEvent'], root['RTCRtpContributingSource'], root['SVGDiscardElement'], root['MediaCapabilitiesInfo'], root['WebKitTransitionEvent'], root['chrome']['webstore'], root['navigator']['webdriver'], root['clientInformation']['webdriver']],
  'dictionary_item_removed': [root['BackgroundFetchManager'], root['RTCPeerConnectionIceErrorEvent'], root['WritableStreamDefaultWriter'], root['XRDOMOverlayState'], root['TrustedTypePolicy'], root['GeolocationCoordinates'], root['External'], root['ClipboardItem'], root['XRTransientInputHitTestSource'], root['XRRay'], root['PerformanceElementTiming'], root['XRViewerPose'], root['RTCError'], root['TextDecoderStream'], root['BackgroundFetchRegistration'], root['TrustedHTML'], root['onpointerrawupdate'], root['XRSession'], root['XRSessionEvent'], root['XRReferenceSpaceEvent'], root['XRReferenceSpace'], root['BarcodeDetector'], root['SubmitEvent'], root['AnimationEffect'], root['PeriodicSyncManager'], root['onformdata'], root['onselectstart'], root['TrustedScriptURL'], root['XRRenderState'], root['SpeechSynthesisErrorEvent'], root['RTCIceTransport'], root['TextEncoderStream'], root['MediaSession'], root['XRHitTestSource'], root['GeolocationPositionError'], root['XRPose'], root['XRView'], root['ElementInternals'], root['XRInputSourceArray'], root['XRInputSourceEvent'], root['XRFrame'], root['DecompressionStream'], root['TrustedScript'], root['Geolocation'], root['TrustedTypePolicyFactory'], root['XRBoundedReferenceSpace'], root['FeaturePolicy'], root['PerformanceEventTiming'], root['LargestContentfulPaint'], root['VideoPlaybackQuality'], root['onselectionchange'], root['XRSpace'], root['XRInputSourcesChangeEvent'], root['GeolocationPosition'], root['XRViewport'], root['XRHitTestResult'], root['queueMicrotask'], root['XRWebGLLayer'], root['DeviceMotionEventRotationRate'], root['ReadableStreamDefaultReader'], root['BackgroundFetchRecord'], root['LayoutShift'], root['DeviceMotionEventAcceleration'], root['MediaMetadata'], root['XRTransientInputHitTestResult'], root['PaymentMethodChangeEvent'], root['trustedTypes'], root['FragmentDirective'], root['UserActivation'], root['RTCErrorEvent'], root['CompressionStream'], root['XRRigidTransform'], root['Animation'], root['RTCSctpTransport'], root['XRInputSource'], root['FormDataEvent'], root['XRSystem'], root['EnterPictureInPictureEvent'], root['KeyframeEffect'], root['RTCDtlsTransport'], root['chrome']['runtime'], root['SVGFEBlendElement']['SVG_FEBLEND_MODE_OVERLAY'], root['SVGFEBlendElement']['SVG_FEBLEND_MODE_HUE'], root['SVGFEBlendElement']['SVG_FEBLEND_MODE_SATURATION'], root['SVGFEBlendElement']['SVG_FEBLEND_MODE_COLOR_DODGE'], root['SVGFEBlendElement']['SVG_FEBLEND_MODE_LUMINOSITY'], root['SVGFEBlendElement']['SVG_FEBLEND_MODE_EXCLUSION'], root['SVGFEBlendElement']['SVG_FEBLEND_MODE_DIFFERENCE'], root['SVGFEBlendElement']['SVG_FEBLEND_MODE_SOFT_LIGHT'], root['SVGFEBlendElement']['SVG_FEBLEND_MODE_HARD_LIGHT'], root['SVGFEBlendElement']['SVG_FEBLEND_MODE_COLOR_BURN'], root['SVGFEBlendElement']['SVG_FEBLEND_MODE_COLOR'], root['navigator']['userActivation'], root['navigator']['doNotTrack'], root['navigator']['mediaSession'], root['navigator']['languages']['2'], root['clientInformation']['userActivation'], root['clientInformation']['doNotTrack'], root['clientInformation']['mediaSession'], root['clientInformation']['languages']['2'], root['PerformanceObserver']['supportedEntryTypes']],
  'type_changes': { "root['visualViewport']['height']": { 'new_type': <class 'int'>,
                                                          'new_value': 600,
                                                          'old_type': <class 'float'>,
                                                          'old_value': 751.2000122070312}},
  'values_changed': { "root['clientInformation']['appVersion']": { 'new_value': '5.0 '
                                                                                '(Macintosh; '
                                                                                'Intel '
                                                                                'Mac '
                                                                                'OS '
                                                                                'X '
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项目地址

https://github.com/jin10086/browser-environment-test