python强大的hook函数

什么是hook？

钩子函数（hook function），可以理解是一个挂钩，作用是有需要的时候挂一个东西上去。具体的解释是：钩子函数是把我们自己实现的hook函数在某一时刻挂接到目标挂载点上。

hook应用场景（一）

相信你对钩子函数并不陌生。我在 requests 和 mitmproxy 都有看到类似的设计。

requests 使用hook

例如 requests 中需要打印状态码：

# requests_hooks.py import requests r = requests.get("https://httpbin.org/get") print(f"status doce: {r.status_code}")

打印状态码，这个动作，我们可以封装到一个函数里，然后作为钩子函数传给requests 使用。

# requests_hooks.py import requests def status_code(response, *args, **kwargs): print(f"hook status doce: {response.status_code}") r = requests.get("https://httpbin.org/get", hooks={"response": status_code})

代码说明：

把打印状态码封装到一个status_code() 函数中，在requests.get() 方法中通过hooks 参数接收钩子函数status_code()。

运行结果：

> python requests_hooks.py hook status doce: 200

status_code() 作为一个函数，可以做的事情很多，比如，进一步判断状态码，打印响应的数据，甚至对相应的数据做加解密等处理。

mitmproxy 中的hook

mitmproxy是一个代理工具，我们这之前的文章也有做过介绍。在抓包的过程中，同样需要用到 hooks 去对request请求或response响应做一些额外的处理。

# anatomy.py"""Basic skeleton of a mitmproxy addon. Run as follows: mitmproxy -s anatomy.py"""import logging class Counter: def __init__(self): self.num = 0 def request(self, flow): self.num = self.num + 1 logging.info("We've seen %d flows"% self.num) addons = [Counter()]

运行mitmproxy

> mitmproxy -s anatomy.py 自己实现hook

什么情况下需要实现hook，就是一个功能（类/方法）自身无法满足所有需求，那么可以通过hook 就提供扩展自身能力的可能。

实现hook 并不难，看例子：

import time class Programmer(object):"""程序员"""def __init__(self, name, hook=None): self.name = name self.hooks_func = hook self.now_date = time.strftime("%Y-%m-%d") def get_to_eat(self): print(f"{self.name} - {self.now_date}: eat.") def go_to_code(self): print(f"{self.name} - {self.now_date}: code.") def go_to_sleep(self): print(f"{self.name} - {self.now_date}: sleep.") def everyday(self): # 程序员日常三件事 self.get_to_eat() self.go_to_code() self.go_to_sleep() # check the register_hook(hooked or unhooked) # hooked if self.hooks_func is not None: self.hooks_func(self.name) def play_game(name): now_date = time.strftime("%Y-%m-%d") print(f"{name} - {now_date}: play game.") def shopping(name): now_date = time.strftime("%Y-%m-%d") print(f"{name} - {now_date}: shopping.") if __name__ =="__main__": # hook 作为参数传入 tom = Programmer("Tom", hook=play_game) jerry = Programmer("Jerry", hook=shopping) spike = Programmer("Spike") # 今日事情 tom.everyday() jerry.everyday() spike.everyday()

代码说明:

在上面的例子中Programmer类实现三个功能：eat、code、sleep，但程序员也是普通人，不能每天都只吃饭、编码、睡觉，于是通过register_hook() 提供了做别的事情的能力。

那么，看看Tom、Jerry、Spike三位主角，今天都干了什么吧！

运行结果：

Tom - 2022-12-01: eat. Tom - 2022-12-01: code. Tom - 2022-12-01: sleep. Tom - 2022-12-01: play game. Jerry - 2022-12-01: eat. Jerry - 2022-12-01: code. Jerry - 2022-12-01: sleep. Jerry - 2022-12-01: shopping. Spike - 2022-12-01: eat. Spike - 2022-12-01: code. Spike - 2022-12-01: sleep. hook应用场景(二)

如果把hook理解为：定义一个函数，然后作为参数塞到另一个类/方法里。 显然，这只是一种用法。我重新想了一下。httpRunner 的 debugtalk.py 文件； pytest 的 conftest.py 文件，他们本身也是拥有特殊名字的 hook文件。程序在执行的过程中，调用这些文件中的钩子函数完成一些特殊的任务。

以pytest为例子

└───project ├───conftest.py └───test_sample.py conftest.py import pytest @pytest.fixture() def baidu_url():"""定义钩子函数"""return"https://www.baidu.com"test_sample.py import webbrowser def test_open_url(baidu_url): # 调用 baidu_url 钩子函数 # 调用 浏览器 访问 baidu_url webbrowser.open_new(baidu_url)

两个文件看似没有直接的调用关系，在执行 test_sample.py 文件时，可以间接的调用 conftest.py 文件中的baidu_url()钩子函数。

执行测试

> pytest -q test_sample.py 实现动态调用hook

接下来，我们来试试做个类似的功能出来。

└───project ├───run_conf.py ├───loader.py └───run.py run_conf.py def baidu_url():"""定义钩子函数"""name ="https://www.baidu.com"return name

与 conftest.py 文件类似，在这个文件中实现钩子函数。

loader.py import os import inspect import importlib def loader(name):"""动态执行 hook 函数"""# 被调用文件的目录 stack_t = inspect.stack() ins = inspect.getframeinfo(stack_t[1][0]) file_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(ins.filename)) # 被调用文件目录下面 *_conf.py 文件 all_hook_files = list(filter(lambda x: x.endswith("_conf.py"), os.listdir(file_dir))) all_hook_module = list(map(lambda x: x.replace(".py",""), all_hook_files)) # 动态加载 *_config.py hooks = [] for module_name in all_hook_module: hooks.append(importlib.import_module(module_name)) # 根据传过来的 name 函数名，从 *_conf.py 文件查找并执行。 for per_hook in hooks: # 动态执行 process 函数 func = getattr(per_hook, name) return func()

这个东西就比较复杂了，他的作用就是丢给他一个的函数名， 他能通过*_conf.py文件中查找对应的函数名，并将函数执行结果返回。

loader() 函数是一个通用的东西，你可以把他放到任何位置使用。

run.py import webbrowser from loader import loader def test_open_url(): # 调用 baidu_url 钩子函数 # 调用 浏览器 访问 baidu_url url = loader("baidu_url") webbrowser.open_new(url) if __name__ == '__main__': test_open_url()

通过loader() 函数执行baidu_url 钩子函数，并拿到 url。

注意，我们不需要像传统的方式一样from run_conf import baidu_url 导入模块，只要知道钩子函数的名字即可。

这里的实现并没有 pytest 那么优雅，但也比较接近了。

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