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从PS2存储卡中导出游戏存档

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从PS2存储卡中导出游戏存档-第1张-游戏信息-娜宝网

前言:

现时姐妹们对“ps2火影忍者疾风传2全人物存档”都比较关心,你们都需要了解一些“ps2火影忍者疾风传2全人物存档”的相关内容。那么小编同时在网络上汇集了一些对于“ps2火影忍者疾风传2全人物存档””的相关文章,希望朋友们能喜欢,同学们一起来了解一下吧!
系列1:解析PS2存储卡文件系统

上一篇文章中我们解析了PS2存储卡的文件系统,这次直接实战,编写python代码导出指定的游戏存档。

01 解析SuperBlock

SuperBlock结构如下,大小为340字节:

struct SuperBlock {    char magic[28];    char version[12];    uint16 page_size;    uint16 pages_per_cluster;    uint16 pages_per_block;    uint16 unknown; // ignore    uint32 clusters_per_card;    uint32 alloc_offset;    uint32 alloc_end;    uint32 rootdir_cluster;    uint32 backup_block1; // ignore    uint32 backup_block2; // ignore    uint32 unknown[2]; // ignore    uint32 ifc_list[32];    uint32 bad_block_list[32]; // ignore    byte card_type;    byte card_flags;    byte unknown; // ignore    byte unknown; // ignore};

使用struct.unpack()解包:

struct.Struct("<28s12sHHH2xLLLL4x4x8x128s128xbbxx").unpack(byte_val)

得到page_size和pages_per_cluster。

02 读取page和cluster

根据公式计算page和cluster大小:

self.spare_size = (self.page_size // 128) * 4 # 备用区域字节数self.raw_page_size = self.page_size + self.spare_size # 算上备用区域的page字节数self.cluster_size = self.page_size * self.pages_per_cluster # 簇字节数

读取page和cluster,spare area里的内容是被舍弃掉的:

def read_page(self, n): # n为page编号    offset = self.raw_page_size * n    return self.byte_val[offset: offset + self.page_size]def read_cluster(self, n): # n为cluster编号    page_index = n * self.pages_per_cluster    byte_buffer = bytearray()    for i in range(self.pages_per_cluster):        byte_buffer += self.read_page(page_index + i)    return bytes(byte_buffer)
03 构建FAT矩阵

从上一篇文章知道FAT矩阵的构建方式如下:

添加图片注释,不超过 140 字(可选)

def __build_fat_matrix(self):    indirect_fat_matrix = self.__build_matrix(self.ifc_list) # 从ifc_list构建间接FAT    indirect_fat_matrix = indirect_fat_matrix.reshape(indirect_fat_matrix.size) # 间接FAT是个一维数组    indirect_fat_matrix = [x for x in indirect_fat_matrix if x != Fat.UNALLOCATED] # 排除掉0xFFFFFFFF这种未分配的    fat_matrix = self.__build_matrix(indirect_fat_matrix) # 从间接FAT构建直接FAT    return fat_matrixdef __build_matrix(self, cluster_list):    matrix = np.zeros((len(cluster_list), self.fat_per_cluster), np.uint32) # 初始化矩阵    for index, v in enumerate(cluster_list): # 遍历cluster        cluster_value = self.read_cluster(v) # 读出每个cluster的256个FAT        cluster_value_unpacked = np.frombuffer(cluster_value, np.uint32)        for index0, v0 in enumerate(cluster_value_unpacked):            matrix[index, index0] = v0 # 给矩阵赋值    return matrixdef get_fat_value(self, n): # 给出簇编号n,找到其对应的FAT的值    value = self.fat_matrix[(n // self.fat_per_cluster) % self.fat_per_cluster, n % self.fat_per_cluster]    return value ^ Fat.ALLOCATED_BIT if value & Fat.ALLOCATED_BIT > 0 else value # 最高位为8代表正常使用的簇,其它值代表簇未分配,最高位为8时,取低31位的整形值
04 条目数据结构

条目是所有文件和目录的元数据,条目的数据结构如下:

struct Entry {    uint16 mode;    uint16 unknown; // ignore    uint32 length;    char created[8];    uint32 cluster;    uint32 dir_entry; // ignore    char modified[8];    uint32 attr; // ignore    char padding[28]; // ignore    char name[32];    char padding[416]; // ignore};

使用struct.unpack()解包:

struct.Struct("<H2xL8sL4x8s4x28x32s416x").unpack(byte_val)

每个条目的大小为512字节,条目里最重要的字段是cluster,标识了该条目对应的文件或目录的簇编号。如果本条目是目录,则对应的簇编号是“条目簇”;如果本条目是文件,则对应的簇编号是“文件簇”。另一个重要字段是length,如果本条目是目录,则对应的是目录下的条目数;如果本条目是文件,则对应的是文件的字节数。

05 解析“条目簇”和“数据簇”
def read_entry_cluster(self, cluster_offset): # 读取条目,条目是512字节,一个簇可以包含多个条目    cluster_value = self.read_cluster(cluster_offset + self.alloc_offset)    return Entry.build(cluster_value)def read_data_cluster(self, entry): # 读取数据,要从第一个簇开始读取到文件结束    byte_buffer = bytearray()    chain_start = entry.cluster    bytes_read = 0    while chain_start != Fat.CHAIN_END:        to_read = min(entry.length - bytes_read, self.cluster_size)        byte_buffer += self.read_cluster(chain_start + self.alloc_offset)[:to_read]        bytes_read += to_read        chain_start = self.get_fat_value(chain_start)    return bytes(byte_buffer)def build(byte_val):    entry_count = len(byte_val) // Entry.__size    entries = []    for i in range(entry_count):        entries.append(Entry(byte_val[i * Entry.__size: i * Entry.__size + Entry.__size]))    return entries
06 读取存储卡中的所有文件

上一篇文章说过,根目录没有条目,它的首个“条目簇”在超级块的rootdir_cluster中,它的“包含条目数”在.这个条目中。

要读取存储卡中的所有文件,第一步是解析根目录下所有条目,再解析条目下所有文件。因此只要循环调用以下方法:

def find_sub_entries(self, parent_entry):    chain_start = parent_entry.cluster    sub_entries = []    while chain_start != Fat.CHAIN_END:        entries = self.read_entry_cluster(chain_start)        for e in entries:            if len(sub_entries) < parent_entry.length:                sub_entries.append(e.unpack())        chain_start = self.get_fat_value(chain_start)    return [x for x in sub_entries if not x.name.startswith('.')]

结果如下:

BISCPS-15119sv01    GameData    BISCPS-15119sv01    icon00.ico    icon.sysBISCPS-15116sv01    GameData    BISCPS-15116sv01    icon00.ico    icon.sysBASLUS-21441DBZT2    icon.sys    dbzsn.ico    BASLUS-21441DBZT2...
07 导出游戏存档

既然所有文件条目都已经读取出来了,我们只要写个方法,根据输入的游戏名称,即可导出目录下的所有文件。

def export(self, name, dest):    dir_path = dest + os.sep + name    if not os.path.exists(dir_path):        os.mkdir(dir_path)    entries = self.lookup_entry_by_name(name)    for e in entries:        if e.is_file():            with open(dir_path + os.sep + e.name, 'wb') as f:                f.write(self.ps2mc.read_data_cluster(e))
08 结尾

至此,我们已经可以把一个游戏的存档从存储卡中导出来了。项目完整代码可以访问:GitHub - caol64/ps2mc-browser: A PS2 game save browser supports displaying 3D icons.。下一篇我们将分析一下每个存档文件里的icon.sys和xxx.ico文件,这两个文件是存档3d特效的数据文件。

09 参考文献

• PlayStation 2 Memory Card File System

• ~thestr4ng3r/mymcplus - PlayStation 2 memory card manager -sourcehut git

标签: #ps2火影忍者疾风传2全人物存档