微信公众号搜"智元新知"关注
微信扫一扫可直接关注哦!

Fiddler如何抓取手机APP数据包

fiddler,这个是所有软件开发者必备神器!这款工具不仅可以抓取PC上开发web时候的数据包,而且可以抓取移动端(Android,Iphone,WindowPhone等都可以)。

第一步:下载神器fiddler,下载链接

http://w.x.baidu.com/alading/anquan_soft_down_ub/10963

下载完成之后,傻瓜式的安装一下了!

第二步:设置fiddler

打开fiddler,Tools-> fiddler Options (配置完后记得要重启fiddler)
选中"Decrpt HTTPS traffic",fiddler就可以截获HTTPS请求
选中"Allow remote computers to connect". 是允许别的机器把HTTP/HTTPS请求发送到fiddler上来

记住这个端口号是:8888

第三步:设置Android手机

首先获取PC的ip地址:命令行中输入:ipconfig,获取ip地址

好吧,这时候我就拿到了IP地址和端口号了

下面来对Android手机进行代理设置

确定一下手机和PC是连接在同一个局域网中

进入手机的设置->点击进入WLAN设置->选择连接到的无线网,长按弹出选项框:如图所示:

将代理设置成手动,将上面获取到的ip地址和端口号填入,点击保存。这样就将我们的手机设置成功了。

第四步:下载fiddler的安全证书

使用Android手机的浏览器打开:http://192.168.1.96:8888, 点"fiddlerRoot certificate" 然后安装证书,如图:

到这里我们就设置好所有的值,下面就来测试一下,打开手机的超级课程表APP

这样就抓取Android移动端的数据包成功了,这个对于我们后面进行网络数据请求的调试有很大的帮助,我们可以通过这个方法来判断我们请求网络是否成功!

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。

相关推荐


我最近重新拾起了计算机视觉,借助Python的opencv还有face_recognition库写了个简单的图像识别demo,额外定制了一些内容,原本想打包成exe然后发给朋友,不过在这当中遇到了许多小问题,都解决了,记录一下踩过的坑。 1、Pyinstaller打包过程当中出现warning,跟d
说到Pooling,相信学习过CNN的朋友们都不会感到陌生。Pooling在中文当中的意思是“池化”,在神经网络当中非常常见,通常用的比较多的一种是Max Pooling,具体操作如下图: 结合图像理解,相信你也会大概明白其中的本意。不过Pooling并不是只可以选取2x2的窗口大小,即便是3x3,
记得大一学Python的时候,有一个题目是判断一个数是否是复数。当时觉得比较复杂不好写,就琢磨了一个偷懒的好办法,用异常处理的手段便可以大大程度帮助你简短代码(偷懒)。以下是判断整数和复数的两段小代码: 相信看到这里,你也有所顿悟,能拓展出更多有意思的方法~
文章目录 3 直方图Histogramplot1. 基本直方图的绘制 Basic histogram2. 数据分布与密度信息显示 Control rug and density on seaborn histogram3. 带箱形图的直方图 Histogram with a boxplot on t
文章目录 5 小提琴图Violinplot1. 基础小提琴图绘制 Basic violinplot2. 小提琴图样式自定义 Custom seaborn violinplot3. 小提琴图颜色自定义 Control color of seaborn violinplot4. 分组小提琴图 Group
文章目录 4 核密度图Densityplot1. 基础核密度图绘制 Basic density plot2. 核密度图的区间控制 Control bandwidth of density plot3. 多个变量的核密度图绘制 Density plot of several variables4. 边
首先 import tensorflow as tf tf.argmax(tenso,n)函数会返回tensor中参数指定的维度中的最大值的索引或者向量。当tensor为矩阵返回向量,tensor为向量返回索引号。其中n表示具体参数的维度。 以实际例子为说明: import tensorflow a
seaborn学习笔记章节 seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库。seaborn是matplotlib的高级封装,可以绘制有吸引力且信息丰富的统计图形。相对于matplotlib,seaborn语法更简洁,两者关系类似于numpy和pandas之间的关系,seabo
Python ConfigParser教程显示了如何使用ConfigParser在Python中使用配置文件。 文章目录 1 介绍1.1 Python ConfigParser读取文件1.2 Python ConfigParser中的节1.3 Python ConfigParser从字符串中读取数据
1. 处理Excel 电子表格笔记(第12章)(代码下载) 本文主要介绍openpyxl 的2.5.12版处理excel电子表格,原书是2.1.4 版,OpenPyXL 团队会经常发布新版本。不过不用担心,新版本应该在相当长的时间内向后兼容。如果你有新版本,想看看它提供了什么新功能,可以查看Open