mitmproxy与安卓模拟器搭配，助力Python爬虫工程师，然后就可以爬CSDN粉丝数据了_梦想橡皮擦，专栏100例写作模式先行者

本篇博客为大家介绍 mitmproxy，该工具与 Charles 和 Fiddler 实现的功能类似，都可以辅助我们分析接口。

mitmproxy 工具安装

mitmproxy 是一个免费且开源的交互式 HTTPS 代理，在爬虫领域一般将其用作手机模拟器，无头浏览器，可以用它作为代理去拦截爬虫获取到的数据。

mitmproxy 可以与 fiddler 工具一样，安装一个客户端进行操作，地址如下：

官网地址：https://mitmproxy.org/
6.0版本下载地址：https://mitmproxy.org/downloads/#6.0.2/

需要特殊的手段进行访问，国内已经将其地址屏蔽。

下载的最新 Windows Installer 版本即可（由于我电脑使用的是 Windows7 操作系统，顾下载 6.0 版本），其文档说明也非常清楚：https://docs.mitmproxy.org/stable/

安装完毕，会自动运行控制台，启动 mitmproxy ui 。

通过浏览器访问上述地址，得到如下界面。

如果出现如下异常 缺少 api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll ，打开下述链接下载 dll 组件即可。
https://download.csdn.net/download/hihell/38146147

接下来设置一下浏览器代理，是数据通过监听端口，按照如下步骤操作即可。

除此之外，为了捕获 HTTPS 协议的请求，还需要安装证书，在浏览器打开 http://mitm.it/ 下载 Windows 证书即可，下图就是抓取成功时候的样子。

证书也可以在目录 C:\Users\Administrator\.mitmproxy 查找，Windows 下选择 mitmproxy-ca-cert.p12。

关闭浏览器和控制台之后，再次启动只需要在控制台输入 mitmweb 即可实现，还有一种启动方式，使用 mitmdump ，实现效果如下所示，该形式与 mitmweb 的差异是展示载体不一致，即一个是在网页端，一个是在控制台。

mitmproxy 配合安卓模拟器

有了前文的铺垫，在加上以前对 fiddler 和 Charles 的学习，mitmproxy 和模拟器连接操作就非常容易了。

配置模拟器的 Wlan 代理，指向电脑 IP，同时端口为 8080。
将证书 mitmproxy-ca-cert.cer 或者 mitmproxy-ca-cert.pem 拖拽到模拟器中，然后安装证书（如无法双击安装，通过【设置】->【安全】安装即可），完成以上操作之后，只需要通过模拟器访问百度，查看是否捕捉到数据请求即可。

仅使用如上功能是远远不够的，我们看中的是 mitmproxy 可以实现脚本二次开发，所以下面在 python 环境中安装 mitmproxy 库，实现其扩展功能。

在 python 环境下配置 mitmproxy

使用 pip install mitmproxy 即可实现该库的安装，mitmproxy 要求 python 最低版本是 python3.8，所以安装前需要确定你的 Python 版本是否满足要求（实测 Python3.7 也安装成功了）。

安装过程中，发现 pyperclip 无法安装成功，解决办法是下载其 tar.gz 文件，解压之后，使用 python setup.py install 进行本地安装。

mitmproxy 包含的模块比较多，其中任意模块失败，都无法安装成功。

Successfully installed Brotli-1.0.9 Jinja2-2.11.3 MarkupSafe-2.0.1 Werkzeug-1.0.1 asgiref-3.3.4 certifi-2021.10.8 cffi-1.15.0 click-7.1.2
0 hpack-4.0.0 hyperframe-6.0.1 itsdangerous-1.1.0 ldap3-2.8.1 mitmproxy-5.3.0 msgpack-1.0.2 passlib-1.7.4 protobuf-3.13.0 publicsuffix2-2
2.21 pydivert-2.1.0 pyparsing-2.4.7 ruamel.yaml-0.16.13 ruamel.yaml.clib-0.2.6 six-1.16.0 sortedcontainers-2.2.2 tornado-6.1 typing-exten

mitmproxy 官方提供了非常多参考案例

例子查看网址：https://docs.mitmproxy.org/stable/addons-examples/

你学习的第一个案例，就是修改 requests 请求，创建一个名称为 script.py 的文件，编写如下代码：

import mitmproxy.http


def request(flow: mitmproxy.http.HTTPFlow):
    flow.request.headers['User-Agent'] = 'MitmProxy'
    print(flow.request.headers)

在控制台使用 mitmdump -s script.py 启动文件，并开启浏览器代理，访问 http://httpbin.org/get，此时就会发现用户代理已经被我们成功修改。

还可以将多个方法合并在一个类中，然后再通过 addons 变量进行绑定，例如官方提供的案例。

from mitmproxy import ctx


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

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


addons = [
    Counter()
]

在命令行重启 mitmproxy，刷新浏览器获取如下内容。

这里还需要了解的就是为了实现 mitmproxy 与 python 之间的交互，有一些固定名称的函数需要记忆一下。

• def http_connect(self, flow: mitmproxy.http.HTTPFlow)：与服务器建立连接；
• def requestheaders(self, flow: mitmproxy.http.HTTPFlow)：客户端的 HTTP 请求的头部被成功读取，请求 body 没有读取；
• def request(self, flow: mitmproxy.http.HTTPFlow)：客户端的 HTTP 请求被成功完整读取；
• def responseheaders(self, flow: mitmproxy.http.HTTPFlow)：服务器返回的响应头被读取，响应 body 还没有返回；
• def response(self, flow: mitmproxy.http.HTTPFlow)：响应完整返回；
• def error(self, flow: mitmproxy.http.HTTPFlow)：异常状态。

这里对具体细节的 API 不做过多的说明，都可以从手册查阅出来，官方手册：https://docs.mitmproxy.org/stable/api/events.html

案例时间

本次实现的爬虫案例是，访问 CSDN 任意博主的粉丝列表，在控制台打印出粉丝数据（隐私问题，没有存储）。

那官方博客测试，发现接口如下：

https://blog.csdn.net/community/home-api/v1/get-fans-list?page=4&size=20&noMore=false&blogUsername=blogdevteam

请求方式为 get ，请求地址为 https://blog.csdn.net/community/home-api/v1/get-fans-list，修改 script.py 文件代码如下：

from mitmproxy import ctx
import json


def response(flow):

    start_url = "https://blog.csdn.net/community/home-api/v1/get-fans-list"

    response = flow.response

    if flow.request.url.startswith(start_url):
        text = response.text
        data = json.loads(text)
        print(data)

或者使用如下代码，也可以实现相同的效果。

import json


class GetFans(object):
    def response(self, flow):
        start_url = "https://blog.csdn.net/community/home-api/v1/get-fans-list"

        response = flow.response
        if flow.request.url.startswith(start_url):
            text = response.text
            data = json.loads(text)
            print(data)

addons = [
    GetFans()
]

这时候，如果我们能实现自动化下拉页面，是不是就能实现一个自动化的爬虫了呢？？？

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