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。

标签：函数,python,self,py,hook,url,name
From： https://www.cnblogs.com/fnng/p/16993400.html

python强大的hook函数