Python抓包程序mitmproxy安装和使用过程图解
一、介绍说明
mitmproxy是一个支持HTTP和HTTPS的抓包程序，有类似Fiddler、Charles的功能，只不过它是一个控制台的形式操作。
mitmproxy还有两个关联组件。一个是mitmdump,它是mitmproxy的命令行接口，利用它我们可以对接Python脚本，用Python实现监听后的处理。另一个是mitmweb，它是一个Web程序，通过它我们可以清楚观察mitmproxy捕获的请求。
mitmproxy的功能：
1、拦截HTTP和HTTPS请求和响应
2、保存HTTP会话并进行分析
3、模拟客户端发起请求，模拟服务器端返回响应
4、利用反向代理将流量转发给指定的服务器
5、支持Mac和linux上的透明代理
6、利用Python对HTTP请求与响应进行实时处理
mitmproxy运行与自己的PC上，在PC的8080端口运行，然后开启一个代理服务，这个服务实际上是一个HTTP/HTTPS的代理。
手机和PC在一个局域网内，设置代理是mitmproxy的代理地址，这样手机在访问互联网的时候流量数据包就会流经mitmproxy，mitmproxy再去转发这些数据包到真实的服务器，服务器返回数据包时再由mitmproxy转发回手机，这样mitmproxy就相当于起了中间人的作用，抓取到所有request和response，另外这个过程还可以对接mitmproxy，抓取到的request和response的具体内容都可以直接用python来处理，比如：得到response之后我们可以直接进行解析，然后存入数据库，这样就完成了数据的解析和存储过程。
二、安装以及配置
pipinstallmitmproxy
如果安装失败报错timeout，那就多试几遍或者加上参数--timeout秒数
pip--timeout10000installmitmproxy
注意：在Windows上不支持mitmproxy的控制台接口，但是可以使用mitmdump和mitmweb。
这三个命令功能一致，且都可以加载自定义脚本，唯一的区别是交互界面的不同。
mitmproxy命令启动后，会提供一个命令行界面，用户可以实时看到发生的请求，并通过命令过滤请求，查看请求数据。
mitmweb命令启动后，会提供一个web界面，用户可以实时看到发生的请求，并通过GUI交互来过滤请求，查看请求数据。
mitmdump命令启动后，没有界面，程序默默运行，所以mitmdump无法提供过滤请求、查看数据的功能，只能结合自定义脚本，默默工作。
证书配置
运行mitmdump命令产生CA证书，并在用户目录下的.mitmproxy目录里面找到CA证书，如下图所示。
在windows平台下安装证书
点击mitmproxy-ca.p12，就会出现导入证书的引导页，如下图所示：
接下来需要选择证书的存储区域，如下图所示。
这里点击第二个选项“将所有的证书都放入下列存储”，然后点击“浏览”按钮，选择证书存储位置为受信任的根证书颁发机构”，接着点击“确定”按钮，然后点击“下一步”按钮。
最后，如果有安全警告弹出，直接点击“是”按钮即可。这样就完成了CA证书的配置了。
在Android平台下安装证书
在Android手机上，需要将mitmproxy-ca-cert.pem文件发送到手机上，接下来点击证书会出现一个提示窗口。
如果手机不能识别.pem文件，那就将.cer文件复制到手机，然后点击安装证书。
这时候输入证书名称，例如：mitmproxy，然后点击确定则完成了安装。
安卓手机还有一种方法安装证书
命令行输入ipconfig查看本机IP，并输入mitmweb启动mitmproxy
可以看到
Webserverlisteningathttp://127.0.0.1:8081/ Proxyserverlisteningathttp://*:8080
所以可以确定，我们代理IP端口号为8080，于是，在手机Wifi设置手动代理，输入本机IP和端口号8080。此时，打开mitmproxy界面并操作手机，可以看到手机请求信息：
此时在手机端打开http://mitm.it/，可以进入到如下界面：（如果没有进入如下界面，请检查手机端代理IP和端口号是否输入正确！）
成功安装证书后，GotoSettings>General>About>CertificateTrustSettings.
Under“Enablefulltrustforrootcertificates”,turnontrustforthemitmproxycertificate.
mitmdump是mitmproxy的命令行接口，同时还可以对接Python对请求进行处理，这是相对于fiddler和Charles这些工具更加方便的地方，有了它我们可以不用手动截获和分析HTTP请求和响应，只需要写好请求与响应的处理逻辑即可。它还可以实现数据的解析、存储等工作，这些过程都可以通过Python来实现。
1、我们可以使用命令启动mitmproxy,并把截获的数据保存到文件中
命令如下：
mitmdump-woutfile
其中outfile的名称任意，截获的数据都会被保存到此文件中。
还可以指定一个脚本来处理截获的数据，使用-s参数即可
mitmdump-sscript.py
这里指定了当前处理脚本为script.py,它需要放置在当前命令执行的目录下。
我们可以在脚本里写入如下的代码：
defrequest(flow): flow.request.headers['User-Agent']='MitmProxy' print(flow.request.headers)
我们定义了一个request（）方法，参数为flow，它其实是一个HTTPFlow对象，通过request属性即可获取到当前请求对象。然后打印输出了请求的请求头，将请求头的User-Agent改成了MitmProxy。运行之后在手机端访问http://httpbin.orgget。
手机端返回结果的Headers实际上就是请求的Headers,User-Agent被修改成了mitmproxy，PC控制台输出了修改后Headers内容，其User-Agent的内容正是mitmproxy。所以，通过这上面三行代码我们就可以完成对请求的改写。
print（）方法输出结果可以呈现在PC端控制台上，可以方便地进行调试。
2、日志的输出
mitmdump提供了专门的日志输出功能，可以设定不同级别以不同颜色输出结果，我们可以把脚本修改成以下内容：
frommitmproxyimportctx defrequest(flow): flow.request.headers['User-Agent']＝'mitmProxy' ctx.log.info(str(flow.request.headers)) ctx.log.warn(str(flow.request.headers)) ctx.log.error(str(flow.request.headers))
在这里调用了ctx模块，它有一个log功能，调用不同的输出方法就可以输出不同颜色的结果，以方便我们做调试。例如：info()方法输出的内容是白色的，warn()方法输出的内容是黄色的，error（）方法输出的内容是红色的。
不同的颜色对应不同级别的输出，我们可以将不同的结果合理划分级别输出，以更直观方便地查看调试信息。
3、request的使用
我们在上面也实现了request（）方法并且对Headers进行了修改。下面我们介绍下request其他常用的一些功能，如下：
frommitmproxyimportctx defrequest(flow): request=flow.request info=ctx.log.info info(request.url) info(str(request.headers)) info(str(request.cookies)) info(request.host) info(request.method) info(str(request.port)) info(request.scheme)
在手机上打开百度，就可以看到pc端控制台输出了一系列的请求，在这里我们找到第一个请求。控制台打印输出了request的一些常见的属性，如URL、headers、cookies、host、method、scheme即请求链接、请求头、请求cookies、请求host、请求方法、请求端口、请求协议这些内容。
同时我们还可以对任意属性进行修改，就像最初修改headers一样，直接赋值即可，例如把请求的URL修改了，如下：‘
defrequest(flow): url='https://httpbin.org/get' flow.request.url=url
我们只需要用简单的脚本就可以成功把请求修改为其他的站点，通过这种方式修改和伪造请求就变得很容易。
通过这个例子我们也可以知道，有时候URL虽然是正确的，但是内容并非是正确的，我们需要进一步提高自己的安全防范意识。
所以我们能很容易地获取和修改request的任意内容，比如：可以用修改cookies、添加代理的方式来规避反爬。
4、响应的使用
对于爬虫来说，我们会更加关心响应的内容，因为responsebody才是爬取的结果。对于响应来说，mitmdump也提供了对应的处理接口，就是response（）方法。
frommitmproxyimportctx defresponse(flow): response=flow.response info=ctx.log.info inf(str(response.status_code)) info(str(response.headers)) info(str(response.cookies)) info(str(response.text))
在这里打印输出了响应的状态码status_code、响应头headers、cookies、响应体text这几个属性，其中最重要的是text属性也就是网页的源代码。
通过response（）方法获取每个请求的响应内容，然后再进行响应的信息提取和存储，我们就可以完成数据爬取啦！
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