Skip to content

gradinazz/CSFloat_FloatDB

BranchesTags

Repository files navigation

CSFloat FloatDB Parser

🎯 CSFloat FloatDB Parser

Парсер базы CSFloat FloatDB — поиск скинов CS2 по стикерам, float, паттернам и коллекциям.

Node Python Platform Version

📖 Содержание

✨ Возможности

  • 🔎 Поиск скинов по стикерам, keychain'ам, коллекции, def_index/paint_index, диапазону float, редкости.
  • 🔗 Парсинг URL — вставь ссылку из CSFloat DB и забери результаты.
  • 📦 Полная выкачка всех уникальных предметов через курсорную пагинацию по float (--all), с чекпоинтами и докачкой.
  • 🧮 Подсчёт наклеенных стикеров по уровням 5x/4x/3x/2x/1x (--count) с авто-разбиением при больших выборках.
  • 📋 Batch-режим — пачка стикеров или URL из одного файла; имена стикеров резолвятся в ID автоматически.
  • 🛡️ Устойчивость — обработка троттлинга (429, recaptcha wall), ретраи сетевых сбоев/таймаутов, ротация fingerprint, джиттер задержек.
  • 🔁 Докачка с перепроверкой — --resume отступает назад и перечитывает уже собранную зону, восстанавливая пропущенное при обрыве (с логом восстановлено N).

⚙️ Как это работает

Steam-аккаунт ──login+2FA──> CSFloat session (JWT)
                                   │
        Turnstile solver (Python) ─┤ token
                                   ▼
                       FloatDB API  /api/v1/floatdb/search
                                   │
                                   ▼
                       results*.json (уникальные предметы)

Запросы к FloatDB требуют валидной Steam-сессии и свежего CloudFlare Turnstile токена. Токен выдаёт локальный solver (http://127.0.0.1:5033), сессию — авторизация через Steam OpenID.

📋 Требования
Node.js >= 18.0.0
Python >= 3.10 (для Turnstile solver)
Git для клонирования solver'а
Steam-аккаунт с доступом к CSFloat + включённой 2FA (нужен shared_secret)

🚀 Быстрый старт

Windows (автоматически)

install.bat

Скрипт проверит Node.js и Python, выполнит npm install, склонирует и пропатчит BotsForge/CloudFlare solver и создаст account.json из шаблона.

Вручную

npm install
# затем склонировать solver в ./solver и применить патч совместимости:
git clone https://github.com/BotsForge/CloudFlare.git solver
node solver-patch.js

После установки:

# 1. Заполни account.json (см. ниже)
# 2. Запусти solver в ОТДЕЛЬНОМ окне:
start-solver.bat            # или:  cd solver && python app.py
# 3. Запускай парсер:
node index.js --stickers 2711 --parse

Solver должен слушать http://127.0.0.1:5033 — без него запросы не пройдут.

🔐 Настройка аккаунта

Скопируй account.example.json → account.json и заполни:

{
  "account_name": "Мой аккаунт",
  "steam_login": "your_steam_login",
  "steam_password": "your_steam_password",
  "shared_secret": "base32_2fa_secret"
}

shared_secret — секрет 2FA Steam в base32 (берётся из SDA или maFile).

⚠️ account.json в .gitignore — не коммить свои креды.

🛠 Использование

Поиск

# Демо-поиск (2x B1ad3 | Boston 2018)
node index.js

# По URL из CSFloat DB
node index.js --url "https://csfloat.com/db?category=2&stickers=%5B%7B%22i%22:%222711%22%7D%5D"

# По sticker ID (через запятую — несколько копий одного стикера)
node index.js --stickers 2711,2711

# По keychain ID
node index.js --keychains 67,68

# По коллекции
node index.js --collection set_timed_drops_achroma

# По диапазону float
node index.js --min 0 --max 0.01

# Конкретный скин: def_index + paint_index
node index.js --def 13 --paint 939

Полная выкачка (--all)

Забирает все уникальные предметы курсорной пагинацией по float (обычный offset на больших выборках упирается в ~10k и начинает отдавать дубли — подробности ниже).

# Выкачать всё в out.json (чекпоинт каждые 10 страниц)
node index.js --stickers 2711 --all -o out.json

# Докачать прерванный прогон (при resume перепроверяет последние ~500 предметов)
node index.js --stickers 2711 --all --resume -o out.json

# Докачать и перепроверить глубже — последние 2000 предметов
node index.js --stickers 2711 --all --resume -o out.json --backstep 2000

# N страниц offset-режимом (для тестов)
node index.js --stickers 2711 --pages 5

Parse-режим (только count)

Возвращает приблизительное количество (~) без скачивания данных:

node index.js --stickers 2711 --parse
node index.js --url "https://csfloat.com/db?..." --parse

Batch из файла

Один файл — пачка стикеров или URL. Формат определяется автоматически.

Стикеры по именам (market_hash_name, по строке на каждый — см. examples/stickers-example.txt):

Sticker | B1ad3 (Foil) | Krakow 2017
Sticker | electronic (Foil) | Krakow 2017

Стикеры как JSON ({"имя": sticker_id}):

{ "b1ad3_boston2018": 2711, "kato2019_avangar": 5039 }

Список URL (текст по строкам, # — комментарии, либо JSON-массив):

https://csfloat.com/db?category=2&stickers=%5B%7B%22i%22:%222711%22%7D%5D
# комментарий
https://csfloat.com/db?min=0&max=0.01&collection=set_timed_drops_achroma

node index.js --file examples/stickers-example.txt --parse        # count по каждому
node index.js --file urls.txt                                     # полный поиск по каждому URL
node index.js --file stickers.txt --parse --delay 2000 -o out.json

Имена стикеров резолвятся в ID через CSFloat Schema API автоматически.

Подсчёт наклеенных стикеров (--count)

Считает, сколько всего копий стикера наклеено игроками, по уровням 5x/4x/3x/2x/1x:

node index.js --file stickers.txt --count
node index.js --file stickers.txt --count --category 1,2   # исключить Souvenir

📑 Справочник CLI-флагов

Флаг Описание
--url <url> URL CSFloat — параметры поиска извлекаются из ссылки
--stickers <ids> Sticker ID через запятую (повтор = несколько копий)
--keychains <ids> Keychain ID через запятую
--collection <name> Имя коллекции
--min <float> Минимальный float (по умолчанию 0)
--max <float> Максимальный float (по умолчанию 1)
--def <index> def_index скина
--paint <index> paint_index скина
--limit <n> Результатов на страницу (по умолчанию 100)
--category <ids> Категория предмета (см. ниже)
--rarity <id> Редкость предмета
--order <type> Сортировка
--pages <n> N страниц offset-режимом (тесты/частичные прогоны)
--all Выкачать все уникальные курсорной пагинацией по float
--resume Докачать прерванный прогон из файла -o
--backstep <n> При --resume перепроверить последние n собранных предметов (по умолчанию 500, 0 — без перепроверки)
--start <offset> Старт offset-пагинации с заданного смещения
--parse Только count (без скачивания результатов)
--file <path> Входной файл (стикеры/URL, JSON или текст)
--count Подсчёт наклеенных стикеров по уровням 5x..1x
--delay <ms> Базовая задержка между запросами (по умолчанию 1500 + джиттер)
--output <path>, -o Выходной файл (по умолчанию results_<дата>_<время>.json)

🏷 Фильтрация по категории (--category)

Значение Категория
0 Все (по умолчанию)
1 Normal
2 StatTrak
3 Souvenir

Комбинируются через запятую: --category 1,2 → Normal + StatTrak.

Зачем: некоторые Gold-стикеры (турнирные) выпадают уже наклеенными на сувенирных предметах — это не ручная наклейка игроком. Чтобы посчитать только наклеенные людьми, исключи Souvenir: --category 1,2.

📤 Формат вывода

💡 Поле count — приблизительное (CSFloat и сам рисует ~ в UI). В консоли оно тоже выводится со знаком ~. В выкачке --all поле fetched — точное число реально собранных уникальных предметов.

Полная выкачка (--all) 
{
  "count": 49000,
  "completed": true,
  "fetched": 46854,
  "results": [ { "float_value": 0.0000743, "float_id": 51349434905, "paint_seed": 293, "...": "..." } ]
}
  • count — приблизительная оценка из БД; fetched — точное число уникальных в results.
  • Дедуп идёт по float_id (уникальный ID предмета), поэтому скины с одинаковым float не теряются.
Подсчёт стикеров (--count) 
{
  "timestamp": "2026-06-09T14:30:00.000Z",
  "task_count": 2,
  "results": {
    "rmr2020_team_vita": {
      "stickerId": 4701,
      "atLeast": { "5": 12, "4": 89, "3": 450, "2": 2100, "1": 8500 },
      "net":     { "5": 12, "4": 77, "3": 361, "2": 1650, "1": 6400 },
      "totalApplied": 12890
    }
  }
}
  • atLeast[N] — скинов с как минимум N копиями стикера.
  • net[N] — скинов с ровно N копиями (atLeast[N] − atLeast[N+1]).
  • totalApplied — всего наклеено (5·net[5] + 4·net[4] + …).
Batch parse (--parse) 
{
  "timestamp": "2026-06-09T14:30:00.000Z",
  "task_count": 3,
  "results": {
    "rmr2020_team_vita": { "stickerId": 4701, "count": 8500 },
    "https://csfloat.com/db?...": { "count": 1523 }
  }
}

🧩 Архитектура

index.js                  — Точка входа: CLI-парсинг, маршрутизация режимов
solver-patch.js           — Патч BotsForge solver под CSFloat (идемпотентный)
install.bat               — Установщик (Windows)
start-solver.bat          — Запуск Turnstile solver
examples/                 — Примеры входных файлов
src/
  csfloat-session.js      — Авторизация Steam OpenID → CSFloat JWT
  turnstile-solver.js     — Получение Turnstile токена от локального solver'а
  floatdb-client.js       — HTTP-клиент FloatDB (search / searchAll / searchAllByFloat / searchCount)
  craft-counter.js        — Подсчёт craft-уровней со splitting при count ≥ 40k
  batch-processor.js      — Оркестрация batch-обработки
  file-reader.js          — Чтение входных файлов, авто-определение формата
  schema-resolver.js      — Резолв имён стикеров в ID через Schema API
  utils.js                — Общие утилиты (delay, User-Agent)

Процесс авторизации

  1. Логин в Steam через steamcommunity + 2FA (TOTP из shared_secret).
  2. Получение OpenID-параметров со страницы авторизации CSFloat.
  3. Подтверждение OpenID через Steam.
  4. Получение session JWT от CSFloat.

Splitting при count ≥ 40 000

API CSFloat отдаёт максимум count = 40000. При достижении лимита CraftCounter:

  1. Разбивает запрос на float sub-ranges: [0, 0.07], [0.07, 0.15], [0.15, 0.38], [0.38, 0.45], [0.45, 1.0].
  2. Суммирует count по каждому диапазону.
  3. Если sub-range тоже ≥ 40 000 — рекурсивно бисектирует пополам.

Полная выкачка --all: курсорная пагинация по float

Обычная offset-пагинация (start=0,100,200,…) на больших выборках FloatDB не работает: API достаёт только первые ~10k результатов окна, дальше отдаёт те же предметы по кругу и возвращает 400 на глубоком offset. Поэтому --all использует курсорную (keyset) пагинацию по float_value:

  1. Внутри окна [min, max] идём offset'ом, пока приходят новые уникальные предметы.
  2. Страница без новых (offset зациклился) или конец окна → берём максимальный float среди собранного (globalMaxFloat) как новый min, offset → 0. Окно ползёт вверх по float.
  3. Дедуп на лету по float_id (min включающий — граница перечитывается, дубли отсеиваются без пропусков).
  4. Стоп, когда globalMaxFloat перестаёт расти (дошли до max).

Дополнительно:

  • Чекпоинты — частичный результат пишется каждые 10 страниц и при любой ошибке.
  • Докачка с перепроверкой — --all --resume -o out.json подхватывает собранное, отступает назад на --backstep предметов (по умолчанию 500) и перечитывает эту зону заново. Любой ранее пропущенный предмет всплывает как новый — их число логируется (восстановлено N), так что прерванный прогон гарантированно дособирается без пропусков. --backstep 0 отключает перепроверку.
  • Троттлинг — при 401 code 116 (recaptcha wall) и 429 процесс не падает, а ждёт с эскалирующим бэкоффом (потолок 10 мин) и ретраит, пока стенка не спадёт. В логе паузы видны средняя скорость и ETA.
  • Сетевые сбои — таймауты и обрывы (ECONNABORTED, ETIMEDOUT, ECONNRESET и др.) не роняют прогон: до 5 повторов со свежим токеном и коротким бэкоффом.
  • Анти-детект — ротация fid на каждую страницу + джиттер задержки.

📄 Лицензия

Private use only. Для образовательных целей и личного использования.

About

Парсер CSFloat FloatDB — поиск скинов CS2 по стикерам, float, паттернам и коллекциям

Resources

Readme
Activity

Stars

0 stars

Watchers

0 watching

Forks

0 forks
Report repository

Releases

No releases published

Packages

 
 
 

Contributors

Languages