mitmproxy 抓包工具(1)

官网:https://docs.mitmproxy.org/stable/addons-examples/

github: https://github.com/mitmproxy/mitmproxy/

mitmproxy 基本使用:

EV:

ubuntu16.04

python3.7

install :

pip install mitmproxy

#check version
mitmproxy --version
可能会报错,貌似是因为在安装mitmproxy的时候,会涉及到找一些软件的安装目录,但如果找不到就会报错。

所以输入下面的指令就能成功:

sudo pip3 install mitmproxy --ignore-installed
.还有就是mitmproxy在进行中间人攻击的时候,在手机安装mitmproxy证书的时候,要经过mitmproxy代理才能下载到手机本地。还有就是如果遇到一些代理https失败的情况,
在启动指令mitmproxy -p 8080 后面加上 --ssl-insecure 会解决一些问题。

默认监听 8080端口,使用 -p 指定端口

mitmdump -p   8888

下载证书: localhost://mitm.it    安装即可

 使用mitmproxy中间人代理,爬取数据,入库

请求拦截函数名:

def request(flow):
    pass

响应拦截:

def responset(flow):
    // flow 表示数据流
    pass

实例代码

testscript.py:

import mitmproxy.http
import redis
import re
import json
import time

from kafka import KafkaProducer

class Counter:
    def __init__(self):
        self.conn_redis = redis.Redis(host='192.168.18.199', port=6379, password='ACahlofh', db=10)
        self.producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['192.168.18.129:9092'])

    def request(self, flow: mitmproxy.http.HTTPFlow):
        flow_url = flow.request.url
        if '/api/v2/item/get?' in flow_url:
            headers = flow.request.headers
            itemid = re.search(r"itemid=(d+)", flow_url, re.M|re.I).group(1)
            shopid = re.search(r"shopid=(d+)", flow_url, re.M|re.I).group(1)
            headers_dict = {}
            for (k, v) in headers.items():
                # headers_dict[h[0].decode("utf-8")] = h[1].decode("utf-8")
                headers_dict[k] = v
            self.conn_redis.set("header"+shopid+itemid, json.dumps(headers_dict).encode("utf-8"), 60)


    def response(self, flow : mitmproxy.http.HTTPFlow):
        flow_url = flow.request.url
        if '/api/v2/item/get?' in flow_url:
            data = flow.response.text
            # data=json.loads(data)
            # parse_data = page_query_items_parse(data)
            data_json = json.dumps(self.page_query_items_parse(data)).encode("utf-8")
            self.producer.send(topic="new_monitor", value=data_json)
            # save to redis tmp
            itemid = re.search(r"itemid=(d+)", flow_url, re.M|re.I).group(1)
            shopid = re.search(r"shopid=(d+)", flow_url, re.M|re.I).group(1)
            self.conn_redis.set(shopid+itemid, data_json, 60)


    def page_query_items_parse(self, response):
        pass
        result_dict = json.loads(response)
        item_dict = result_dict["item"]
        # item_dict["price_max_before_discount"]
        # item_dict["ctime"]
        item = {}
        item["estimated_days"] = item_dict["estimated_days"]
        item["shop_id"] = item_dict["shopid"]
        item["item_id"] = item_dict["itemid"]
        item["name"] = item_dict["name"]
        item["historical_sold"] = item_dict["historical_sold"]
        item["sold"] = item_dict["sold"]
        item["view_count"] = item_dict["view_count"]
        item["liked_count"] = item_dict["liked_count"]
        item["image"] = item_dict["image"]
        item["clt_date"] = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
        model_sold = 0
        models = item_dict["models"]
        for model in models:
            model_sold += model["sold"]
        item["model_sold"] = model_sold
        return item

addons = [
    Counter()
]

指定脚本运行:

使用命令  mitmdump -p 8888 -s testscript.py  回车运行

pip install  kafka-python 

from kafka import KafkaProducer
def response(flow):
    if 'xxxxxx/api/v2/item/get' in flow.request.url:
        data = flow.response.text
        print(data)
        producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['192.168.18.129:9092'])
        producer.send(topic="mitmproxy", value=data.encode('utf-8'))
        producer.close()
      
        # data=json.loads(flow.response.text)
        f = open("C:/Users/DELL/Desktop/Python/hhha.text", 'w')
        f.write(flow.response.text)
        f.close()

推荐使用已下第二种方式

脚本 详见:https://www.cnblogs.com/grandlulu/p/9525417.html

完成了上述工作,我们已经具备了操作 mitmproxy 的基本能力 了。接下来开始开发自定义脚本,这才是 mitmproxy 真正强大的地方。

脚本的编写需要遵循 mitmproxy 规定的套路,这样的套路有两个。

第一个是,编写一个 py 文件供 mitmproxy 加载,文件中定义了若干函数,这些函数实现了某些 mitmproxy 提供的事件,mitmproxy 会在某个事件发生时调用对应的函数,形如:

复制代码
import mitmproxy.http
from mitmproxy import ctx

num = 0


def request(flow: mitmproxy.http.HTTPFlow):
    global num
    num = num + 1
    ctx.log.info("We've seen %d flows" % num)
复制代码

第二个是,编写一个 py 文件供 mitmproxy 加载,文件定义了变量 addons,addons 是个数组,每个元素是一个类实例,这些类有若干方法,这些方法实现了某些 mitmproxy 提供的事件,mitmproxy 会在某个事件发生时调用对应的方法。这些类,称为一个个 addon,比如一个叫 Counter 的 addon:

 

复制代码
import mitmproxy.http
from mitmproxy import ctx


class Counter:
    def __init__(self):
        self.num = 0

    def request(self, flow: mitmproxy.http.HTTPFlow):
        self.num = self.num + 1
        ctx.log.info("We've seen %d flows" % self.num)


addons = [
    Counter()
]
复制代码

这里强烈建议使用第二种套路,直觉上就会感觉第二种套路更为先进,使用会更方便也更容易管理和拓展。况且这也是官方内置的一些 addon 的实现方式。

我们将上面第二种套路的示例代码存为 addons.py,再重新启动 mitmproxy:

mitmweb -p 8888 -s addons.py 

ko!    推荐这哥们写的一篇,比较详细:https://www.cnblogs.com/lbzbky/articles/14305383.html

参考:https://www.cnblogs.com/angle6-liu/p/10814890.html

          https://blog.csdn.net/u011422450/article/details/105834021

原文地址:https://www.cnblogs.com/lshan/p/15026748.html