移动端爬虫新贵：Mitmproxy抓包与脚本化改造App请求

在移动端数据采集领域，App 接口加密、HTTPS 流量拦截、请求参数动态变化等问题一直是爬虫开发者的痛点。传统抓包工具如 Charles、Fiddler 虽功能成熟，但在脚本化自动化、自定义流量干预等场景下灵活性不足。而 Mitmproxy 作为一款开源的交互式抓包工具，凭借其原生支持 Python 脚本、跨平台兼容、轻量高效的特性，迅速成为移动端爬虫的 “新贵”，尤其在 App 请求的精细化改造与自动化采集场景中表现突出。

一、Mitmproxy：不止于抓包的 “全能工具”

Mitmproxy 是一款支持 HTTP/HTTPS 的中间人代理工具，核心优势在于 “可编程性” 与 “交互性”，区别于传统工具的可视化操作，它更偏向开发者友好的命令行与脚本化控制。

• 核心特性：支持跨平台（Windows、Mac、Linux），可拦截、修改、保存所有经过代理的网络流量；原生集成 Python API，允许通过脚本实现请求 / 响应的自动化处理；支持透明代理、反向代理等多种模式，适配移动端不同网络环境。
• 与传统工具的差异：相比 Charles 的可视化操作，Mitmproxy 更适合批量处理、加密接口破解、自动化测试等场景；相较于 Fiddler 的 Windows 依赖，其跨平台特性更适配多终端开发环境；开源属性允许自定义扩展，满足复杂业务需求。
• 适用场景：移动端 App 接口爬取、接口参数加密分析、请求响应 Mock、自动化测试中的流量干预等。

二、实操指南：Mitmproxy 环境搭建与基础抓包

1. 环境搭建（3 步快速上手）

1. 安装 Mitmproxy：通过 Python pip 命令直接安装（pip install mitmproxy），安装完成后会生成 mitmproxy（命令行交互）、mitmdump（非交互脚本运行）、mitmweb（Web 可视化界面）三个工具。
2. 配置代理：移动端与电脑连接同一 WiFi，在手机网络设置中添加代理，服务器地址为电脑本地 IP，端口默认 8080。
3. 信任 HTTPS 证书：移动端访问mitm.it，根据系统（Android/iOS）下载并安装证书，Android 需开启 “用户证书信任”，iOS 需在设置中信任证书描述文件。

2. 基础抓包：定位 App 目标接口

1. 启动 Mitmproxy：终端输入mitmweb，自动打开 Web 管理界面（默认http://127.0.0.1:8081）。
2. 过滤流量：在 Web 界面输入 App 的目标域名（如api.targetapp.com），快速筛选出目标接口的请求方法、URL、参数及响应数据。
3. 查看详情：点击具体请求，可查看请求头、请求体、响应头、响应体等完整信息，支持 JSON、Form 表单等格式自动解析，方便快速定位关键参数。

三、核心能力：脚本化改造 App 请求

Mitmproxy 的核心价值在于通过 Python 脚本实现请求 / 响应的自动化干预，无需修改 App 源码，即可灵活改造网络流量，解决爬虫中的加密、鉴权、参数构造等问题。

1. 脚本基础：Mitmproxy 的事件机制

Mitmproxy 脚本通过监听核心事件实现干预，常用事件包括：

• request(flow)：请求发送前触发，可修改请求参数、头信息等。
• response(flow)：响应接收后触发，可修改响应数据、模拟返回结果等。
• clientconnect(flow)：客户端连接时触发，可记录设备信息等。

脚本文件以.py结尾，运行命令：mitmdump -s script.py（脚本与 Mitmproxy 代理关联）。

2. 实战案例：3 类常见请求改造

案例 1：修改请求参数（突破接口限制）

需求：某 App 接口限制单页返回 10 条数据，通过修改page_size参数实现批量获取。

python

运行

def request(flow):# 匹配目标接口if "api.targetapp.com/list" in flow.request.url:# 解析并修改请求参数params = flow.request.queryparams["page_size"] = "100"  # 改为每页100条flow.request.query = params

案例 2：拦截响应并替换数据（Mock 测试 / 数据清洗）

需求：App 返回的响应数据包含冗余字段，需过滤无效信息并添加自定义标识。

python

运行

import jsondef response(flow):if "api.targetapp.com/detail" in flow.request.url:# 解析响应JSONresponse_data = json.loads(flow.response.text)# 过滤冗余字段，保留核心数据clean_data = {"id": response_data["id"],"title": response_data["title"],"content": response_data["content"]}# 替换响应数据flow.response.text = json.dumps(clean_data)

案例 3：自动处理加密请求（破解接口签名）

需求：App 接口通过sign参数鉴权（签名规则为 “参数排序 + 密钥 MD5 加密”），通过脚本自动生成签名。

python

运行

import hashlib
import urllib.parsedef request(flow):if "api.targetapp.com/login" in flow.request.url:params = flow.request.form  # Form表单参数# 1. 参数按key排序sorted_params = sorted(params.items(), key=lambda x: x[0])# 2. 拼接参数字符串+密钥（假设密钥为"secret_key"）param_str = urllib.parse.urlencode(sorted_params) + "secret_key"# 3. MD5加密生成signsign = hashlib.md5(param_str.encode()).hexdigest()# 4. 添加sign参数到请求params["sign"] = signflow.request.form = params

四、进阶技巧：提升爬虫效率与稳定性

1. 流量过滤与批量处理

• 使用flow.filter功能精准匹配目标接口，避免无关流量干扰（如if flow.request.host == "api.targetapp.com"）。
• 结合mitmdump的-w参数保存抓包数据（mitmdump -w capture.log），后续可通过脚本批量解析日志文件。

2. 结合其他工具形成闭环

• 与 Appium、Airtest 等移动端自动化工具配合，实现 “自动操作 App+Mitmproxy 拦截改造请求” 的全流程自动化。
• 对接 Redis、MySQL 等数据库，在脚本中直接将处理后的数据存入数据库，减少中间环节。

3. 规避反爬风险

• 模拟真实设备的请求头（User-Agent、Accept、Cookie 等），避免被 App 识别为爬虫。
• 控制请求频率，在脚本中添加随机延时（time.sleep(random.uniform(0.5, 2))），模拟人工操作节奏。

五、应用场景与合规提示

1. 核心应用场景

• 数据采集：获取 App 公开数据（如电商商品信息、资讯内容）用于数据分析。
• 接口测试：Mock 异常响应、修改请求参数，验证 App 的兼容性与稳定性。
• 逆向分析：辅助破解 App 接口的加密规则、鉴权机制（仅用于合法学习研究）。
• 自动化运营：批量完成 App 内的重复操作（如签到、数据提交）。

2. 合规与风险提示

• 仅用于抓取公开可访问的数据，不得侵犯用户隐私、商业秘密或违反 App 的用户协议。
• 避免对 App 服务器造成压力，禁止恶意爬取、DDoS 攻击等行为。
• 遵守《网络安全法》《数据安全法》等相关法律法规，确保爬虫行为合法合规。

总结：Mitmproxy 为何成为移动端爬虫首选？

Mitmproxy 的核心竞争力在于 “脚本化” 与 “灵活性”，它打破了传统抓包工具的操作局限，让开发者能够通过代码深度干预网络流量，完美适配移动端 App 的复杂场景。无论是接口加密破解、请求自动化改造，还是批量数据采集，Mitmproxy 都能以轻量高效的方式完成任务。

对于爬虫开发者而言，掌握 Mitmproxy 不仅能提升数据采集的效率与成功率，更能深入理解 App 的网络通信机制，为后续的反反爬、自动化测试等工作打下基础。随着移动端 App 的加密机制日益复杂，Mitmproxy 这类可编程的抓包工具，必将成为爬虫领域的必备技能。