4、mitmproxy脚本开发（一）：request与response钩子函数、修改请求头与响应体、实战：给所有API请求添加Token

好，咱们今天正式进入 mitmproxy 脚本开发的第一课。

说实话，mitmproxy 这个工具我用了好多年。从最早做接口测试时手动抓包，到后来做自动化测试平台的数据录制与回放，它一直是我的得力助手。你想想看，一个能让你在请求发出前、响应返回后都能插一脚的工具，能干的事情太多了。

4.1 理解钩子函数：脚本的灵魂

mitmproxy 的脚本机制，说白了就是「事件驱动」。你写一个 Python 脚本，定义好某些「钩子函数」，mitmproxy 在运行过程中遇到对应的事件，就会自动调用你的函数。

我个人习惯把钩子函数分成两大类：

• 请求钩子：在请求发出去之前触发。你可以修改请求头、请求体，甚至直接拦截请求返回假数据。
• 响应钩子：在响应返回给客户端之前触发。你可以修改响应体、添加响应头，或者记录响应数据。

嗯，这里要注意：钩子函数的执行顺序是固定的。请求先经过 request 钩子，然后发到服务器，服务器返回后，再经过 response 钩子，最后才到客户端。

4.2 request 钩子：在请求发出前动手

先看一个最简单的例子。假设我想给所有经过代理的请求都打上日志：

# add_log.py
def request(flow):
    # flow 对象包含了整个请求-响应的上下文
    print(f"请求方法: {flow.request.method}")
    print(f"请求URL: {flow.request.pretty_url}")
    print(f"请求头: {dict(flow.request.headers)}")

运行方式很简单：

mitmproxy -s add_log.py

或者用 mitmweb（我更喜欢这个，有界面）：

mitmweb -s add_log.py

我在项目中遇到过一个问题：有些请求的 URL 特别长，打印出来刷屏。后来我加了个过滤条件，只打印 API 接口的请求。这个后面会讲到。

4.3 response 钩子：在响应返回前动手

response 钩子的用法和 request 类似，只不过操作的对象变成了响应：

# modify_response.py
def response(flow):
    # 修改响应头
    flow.response.headers["X-Custom-Header"] = "Hello from mitmproxy"
    
    # 修改响应体（注意：需要处理编码）
    if "application/json" in flow.response.headers.get("content-type", ""):
        text = flow.response.text
        text = text.replace("old_value", "new_value")
        flow.response.text = text

你可能会问：为什么要修改响应体？

我举个例子。有一次测试一个支付系统，后端返回的订单状态总是「待支付」，我想模拟「已支付」的状态来测试前端展示。用 mitmproxy 脚本，几行代码就搞定了。

4.4 实战：给所有API请求添加Token

好，理论说完了，咱们直接上实战。这个场景太常见了：

• 你的被测系统需要 Token 鉴权
• 但录制数据时，Token 已经过期了
• 回放时，请求因为没有 Token 被服务器拒绝

解决方案？用 mitmproxy 脚本，在请求发出前自动加上 Token。

4.4.1 基础版：硬编码Token

# add_token_v1.py
def request(flow):
    # 只给 API 请求加 Token
    if "/api/" in flow.request.pretty_url:
        flow.request.headers["Authorization"] = "Bearer your_token_here"

这个版本简单粗暴，但有个问题：Token 写死在代码里，换一次 Token 就要改脚本。

4.4.2 进阶版：从配置文件读取Token

# add_token_v2.py
import json
import os

def load_token():
    config_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "config.json")
    with open(config_path, "r") as f:
        config = json.load(f)
    return config.get("token", "")

TOKEN = load_token()

def request(flow):
    if "/api/" in flow.request.pretty_url:
        flow.request.headers["Authorization"] = f"Bearer {TOKEN}"

对应的 config.json：

{
    "token": "your_actual_token_here"
}

这样就好多了。换 Token 时改配置文件就行，不用动脚本。

4.4.3 高级版：自动刷新Token

我曾经遇到一个更棘手的情况：Token 有效期只有 15 分钟。手动换 Token 根本来不及。

我的做法是：在脚本里加一个定时器，每隔 10 分钟调用一次登录接口，拿到新 Token 后更新全局变量。

# add_token_v3.py
import threading
import requests

TOKEN = None
TOKEN_URL = "https://your-api.com/auth/login"
USERNAME = "test_user"
PASSWORD = "test_pass"

def refresh_token():
    global TOKEN
    resp = requests.post(TOKEN_URL, json={
        "username": USERNAME,
        "password": PASSWORD
    })
    if resp.status_code == 200:
        TOKEN = resp.json().get("token")
        print(f"Token refreshed: {TOKEN[:20]}...")
    # 每10分钟刷新一次
    threading.Timer(600, refresh_token).start()

# 启动时立即刷新一次
refresh_token()

def request(flow):
    global TOKEN
    if "/api/" in flow.request.pretty_url and TOKEN:
        flow.request.headers["Authorization"] = f"Bearer {TOKEN}"

4.5 本章知识体系

为了让你更直观地理解整个流程，我画了一张图：

4.6 避坑指南

最后，分享几个我踩过的坑：

问题	现象	解决方案
修改请求头不生效	服务器收到的还是原始请求头	检查是否在 request 钩子中修改，而不是 response
修改响应体乱码	中文变成乱码	用 flow.response.text 而不是 .content，并指定编码
脚本报错导致代理崩溃	mitmproxy 直接退出	在钩子函数里加 try...except，至少保证不崩溃
Token 刷新死循环	脚本不断调用登录接口	登录请求跳过代理，或者加白名单判断

嗯，今天就先到这里。这一章的内容其实已经覆盖了 mitmproxy 脚本开发最核心的两个钩子。你先把这几个例子跑通，下一章我们会聊更高级的用法——比如怎么用 mitmproxy 做数据录制。

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