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我们通常使用的抓包工具就是Fiddler和Charles这种图形化的，Charles的优点是跨平台，Windows和Mac都可以使用，Fiddler的优点是功能“极其”强大，不仅拥有抓包功能，还拥有中间人攻击的功能，但是使用成本太高了，我们做爬虫开发，使用到Fiddler的功能不过十之二三罢了。今天我们主要讲的是mitmproxy这款工具，这是一款专业的中间人攻击工具，mitmproxy不仅可以截获请求帮助开发者查看、分析，最最重要的是支持Python进行定制化二次开发。例如：截获浏览器的请求内容，并将数据处理后存储到数据库，再将内容交给浏览器；如果出现异常时，发出邮件通知，并返回给浏览器一个空的页面。mitmproxy有以下几个特点：
像正常代理一样转发请求，保证服务器和客户端之间的通信可以拦截请求/返回，并可以修改请求/返回可以加载Python脚本执行
安装mitmproxy
pipinstallmitmproxy
在Python环境中安装使用pip最为简洁。mitmproxy安装完成以后会包含三个工具：mitmproxy、mitmdump、mitmweb。安装完成以后直接在控制台输入mitmproxy–version就可以查看版本信息。
查看版本信息
注意如果是在Windows系统中安装，需要先安装MicrosoftVisualC++V14.0以上版本，并且mitmproxy是不能在Windows系统中进行抓包的，在执行mitmproxy–version命令的时候会得到一个错误提示。
Error:mitmproxy&34;&34;\nflow为参数，后面跟http.HTTPFlow表示声明其类型，\n这样在IDE中就可以自动提示其属性和方法，这是Python为我们提供的一种\n便携的方式，尤其是对外提供接口时，可以告知参数类型，这种方式是可选\n的，当然你也可以使用常用方式，即不知道参数类型，只写参数名即可\n&34;&34;We&34;%self.num)\nprint(flow.request.url)\nprint(flow.request.query)\n\n\naddons=[\nCounter()\n]\n
官方推荐使用类的方式，上面的代码可能让你有点迷茫，无论是使用类方式还是函数方式defreqeust函数都是在mitmdump内部回调时会调用的，mitmdump就是使用这种事件回调的方式，为我们提供了数据流的操作方式，那首先我们要了解mitmproxy为我们提供的事件（我们只关注HTTP相关的事件）。
classEvents:\ndefrequest(self,flow:http.HTTPFlow):\n&34;&34;&34;\n\ndefresponse(self,flow:http.HTTPFlow):\n&34;&34;&34;\n
request为请求发送至服务器前的回调函数，如果我们想对发送给服务器的请求进行修改，可以在这里进行处理。response为服务器将请求数据返回给我们时的回调函数，这里就是我们爬取到的数据，在这里我们可以对数据进行处理，做入库处理。
我们在爬虫中使用mitmproxy，主要就是对Request和Response对象进行操作，下面我在源码中把对应的属性和方法都找出来，作为参考，就当作是字典一样来查询即可。源码在GitHub上下载，路径为：mitmproxy/net/http/request.py和mitmproxy/net/http/response.py。
Request
flow.request.cookies获取所有头信息，包含Host、User-Agent、Content-type等字段\nflow.request.url域名\nflow.request.method请求类型，如http、https\nflow.request.path请求中body内容，可以获取某些请求的参数，返回字典类型\nflow.request.replace()返回MultiDictView类型的数据，url直接带的键值参数，一般是GET请求的参数\nflow.request.contentbytes,结果如flow.request.get_content()\nflow.request.urlencoded_formMultiDictView，content-type：multipart/form-data时的请求参数，不包含url直接带的键值参数\n
Response
flow.response.status_code返回内容，已解码\nflow.response.content返回的cookies\nflow.response.headers使用正则替换content中的内容\n
要特别注意，返回值为字典的类型的，不能直接在控制台打印，可以使用str修饰，或者按照字典方式进行输出。
以下为测试示例：
测试代码
frommitmproxyimporthttp\n\n\nclassDemo1:\ndefrequest(self,flow:http.HTTPFlow):\nprint(&39;,flow.request.url)\nprint(&39;,flow.request.query.get(&39;))\nprint(&39;,flow.request.query.get(&39;))\nflow.request.query[&39;]=&39;\n\n\nclassDemo2:\ndefresponse(self,flow:http.HTTPFlow):\nprint(&39;,flow.request.query.get(&39;))\n\n\naddons=[\nDemo1(),\nDemo2()\n]\n
请求url：https://httpbin.org/get?name=jieke&age=23输出结果：
示例中使用两个类Demo1、Demo2，主要是为大家展示类方式的好处，即可以使用多个类，每个类处理进行独立的逻辑处理，每个类当中都可以同时使用request、response函数，希望不要因为例子里面而误导了大家。下面再说一点进阶用法，每一个处理类，都可以单独写一个py文件，再统一定义一个py文件，导入处理类，定义一个列表变量addons，变量中存储所有处理类的实例，示例如下：demo1.py
frommitmproxyimporthttp\n\nclassDemo1:\ndefrequest(self,flow:http.HTTPFlow):\nprint(&39;,flow.request.url)\nprint(&39;,flow.request.query.get(&39;))\nprint(&39;,flow.request.query.get(&39;))\nflow.request.query[&39;]=&39;\n
demo2.py
frommitmproxyimporthttp\n\nclassDemo2:\ndefresponse(self,flow:http.HTTPFlow):\nprint(&39;,flow.request.query.get(&39;))\n
spider.py
importdemo1\nimportdemo2\n\naddons=[\ndemo1.Demo1(),\ndemo2.Demo2()\n]\n
抓包命令mitmdump-p8888-sspider.py
参考文章:
1.使用mitmproxy+python做拦截代理https://blog.wolfogre.com/posts/usage-of-mitmproxy/
2.如何突破网站对selenium的屏蔽https://blog.csdn.net/qq_26877377/article/details/83307208
手机抓包视频网站源码分享和手机app视频抓包的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！