Fiddler

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fiddler抓包工具 fiddler介绍 1、fiddler是一款HTTP协议调试代理工具，它能够抓取记录本机所所有HTTP（s）请求。其运行机制其实就是本机127.0.0.1上监听8888端口的HTTP代理。 2、fiddler无论对开发人员或者测试人员来说，都是非常有用的工具 fiddler下载与安装 官网地址：https://www.telerik.com/fiddler 1、先安装fiddler... 阅读详情

Fiddler 教程

作者:  小坦克  来源:  博客园  发布时间: 2012-07-07 14:20  阅读: 96191 次  推荐: 53    原文链接    [收藏]  

　　阅读目录

  1. Fiddler的基本介绍
  2. Fiddler的工作原理
  3. 同类的其它工具
  4. Fiddler如何捕获Firefox的会话
  5. Fiddler如何捕获HTTPS会话
  6. Fiddler的基本界面
  7. Fiddler的统计视图
  8. QuickExec命令行的使用
  9. Fiddler中设置断点修改Request
  10. Fiddler中设置断点修改Response
  11. Fiddler中创建AutoResponder规则
  12. Fiddler中如何过滤会话
  13. Fiddler中会话比较功能
  14. Fiddler中提供的编码小工具
  15. Fiddler中查询会话
  16. Fiddler中保存会话
  17. Fiddler的script系统
  18. 如何在VS调试网站的时候使用Fiddler

　　Fiddler的基本介绍

　　Fiddler的官方网站:  www.fiddler2.com

　　Fiddler官方网站提供了大量的帮助文档和视频教程， 这是学习Fiddler的最好资料。

　　Fiddler是最强大最好用的Web调试工具之一，它能记录所有客户端和服务器的http和https请求，允许你监视，设置断点，甚至修改输入输出数据，Fiddler包含了一个强大的基于事件脚本的子系统，并且能使用.net语言进行扩展

　　你对HTTP 协议越了解， 你就能越掌握Fiddler的使用方法。你越使用Fiddler，就越能帮助你了解HTTP协议。

　　Fiddler无论对开发人员或者测试人员来说，都是非常有用的工具。

　　Fiddler的工作原理

　　Fiddler 是以代理web服务器的形式工作的，它使用代理地址:127.0.0.1，端口:8888。当Fiddler退出的时候它会自动注销，这样就不会影响别的程序。不过如果Fiddler非正常退出，这时候因为Fiddler没有自动注销，会造成网页无法访问。解决的办法是重新启动下Fiddler。

　　同类的其它工具

　　同类的工具有: httpwatch, firebug, wireshark

　　Fiddler 如何捕获Firefox的会话

　　能支持HTTP代理的任意程序的数据包都能被Fiddler嗅探到，Fiddler的运行机制其实就是本机上监听8888端口的HTTP代理。 Fiddler2启动的时候默认IE的代理设为了127.0.0.1:8888，而其他浏览器是需要手动设置的，所以将Firefox的代理改为127.0.0.1:8888就可以监听数据了。

　　Firefox 上通过如下步骤设置代理

　　点击: Tools -> Options,  在Options 对话框上点击Advanced tab - > network tab -> setting.

　　Fiddler如何捕获HTTPS会话

　　默认下，Fiddler不会捕获HTTPS会话，需要你设置下， 打开Fiddler  Tool->Fiddler Options->HTTPS tab

　　选中checkbox， 弹出如下的对话框，点击"YES"

　　

　　点击"Yes" 后，就设置好了。

　　Fiddler的基本界面

　　看看Fiddler的基本界面

　　Fiddler的HTTP统计视图

　　通过陈列出所有的HTTP通信量，Fiddler可以很容易的向您展示哪些文件生成了您当前请求的页面。使用Statistics页签，用户可以通过选择多个会话来得来这几个会话的总的信息统计，比如多个请求和传输的字节数。

　　选择第一个请求和最后一个请求，可获得整个页面加载所消耗的总体时间。从条形图表中还可以分别出哪些请求耗时最多，从而对页面的访问进行访问速度优化

　　QuickExec命令行的使用

　　Fiddler的左下角有一个命令行工具叫做QuickExec，允许你直接输入命令。

　　常见得命令有：

　　help  打开官方的使用页面介绍，所有的命令都会列出来

　　cls    清屏  (Ctrl+x 也可以清屏)

　　select  选择会话的命令

　　?.png  用来选择png后缀的图片

　　bpu  截获request

　　Fiddler中设置断点修改Request

　　Fiddler最强大的功能莫过于设置断点了，设置好断点后，你可以修改httpRequest的任何信息包括host, cookie或者表单中的数据。设置断点有两种方法：

　　第一种：打开Fiddler 点击Rules-> Automatic Breakpoint  ->Before Requests(这种方法会中断所有的会话)

　　如何消除命令呢？  点击Rules-> Automatic Breakpoint  ->Disabled

　　第二种:  在命令行中输入命令:  bpu www.baidu.com   (这种方法只会中断www.baidu.com)

　　如何消除命令呢？  在命令行中输入命令 bpu

　　看个实例，模拟博客园的登录， 在IE中打开博客园的登录页面，输入错误的用户名和密码，用Fiddler中断会话，修改成正确的用户名密码。这样就能成功登录：

　　1. 用IE 打开博客园的登录界面  http://passport.cnblogs.com/login.aspx

　　2. 打开Fiddler,  在命令行中输入bpu http://passport.cnblogs.com/login.aspx

　　3. 输入错误的用户名和密码，点击登录

　　4. Fiddler 能中断这次会话，选择被中断的会话，点击Inspectors tab下的WebForms tab 修改用户名密码，然后点击Run to Completion 如下图所示。

　　5. 结果是正确地登录了博客园

　　Fiddler中设置断点修改Response

　　当然Fiddler中也能修改Response：

　　第一种：打开Fiddler 点击Rules-> Automatic Breakpoint  ->After Response  (这种方法会中断所有的会话)

　　如何消除命令呢？  点击Rules-> Automatic Breakpoint  ->Disabled

　　第二种:  在命令行中输入命令:  bpuafter www.baidu.com   (这种方法只会中断www.baidu.com)

　　如何消除命令呢？  在命令行中输入命令 bpuafter,

　　具体用法和上节差不多，就不多说了。

　　Fiddler中创建AutoResponder规则

　　Fiddler 的AutoResponder tab允许你从本地返回文件，而不用将http request 发送到服务器上。

　　看个实例：

　　1. 打开博客园首页，把博客园的logo图片保存到本地，并且对图片做些修改。

　　2. 打开Fiddler 找到logo图片的会话， http://static.cnblogs.com/images/logo_2012_lantern_festival.gif，  把这个会话拖到AutoResponer Tab下

　　3. 选择Enable automatic reaponses 和Unmatched requests passthrough

　　4. 在下面的Rule Editor 下面选择 Find a file... 选择本地保存的图片.  最后点击Save 保存下。

　　5.   再用IE博客园首页， 你会看到首页的图片用的是本地的。

　　Fiddler中如何过滤会话

　　每次使用Fiddler, 打开一个网站，都能在Fiddler中看到几十个会话，看得眼花缭乱。最好的办法是过滤掉一些会话，比如过滤掉图片的会话。Fiddler中有过滤的功能， 在右边的Filters tab中，里面有很多选项， 稍微研究下，就知道怎么用。

　　Fiddler中会话比较功能

　　选中2个会话，右键然后点击Compare，就可以用WinDiff来比较两个会话的不同了（当然需要你安装WinDiff）

　　Fiddler中提供的编码小工具

　　点击Fiddler 工具栏上的TextWizard,  这个工具可以Encode和Decode string.

　　Fiddler中查询会话

　　用快捷键Ctrl+F打开Find Sessions的对话框，输入关键字查询你要的会话。 查询到的会话会用黄色显示。

　　Fiddler中保存会话

　　有些时候我们需要把会话保存下来，以便发给别人或者以后去分析。  保存会话的步骤如下：

　　选择你想保存的会话，然后点击File->Save->Selected Sessions

　　Fiddler的script系统

　　Fiddler最复杂的莫过于script系统了，官方的帮助文档: http://www.fiddler2.com/Fiddler/dev/ScriptSamples.asp。

　　首先先安装SyntaxView插件，Inspectors tab->Get SyntaxView tab->Download and Install SyntaxView Now... 如下图

　　安装成功后Fiddler 就会多了一个Fiddler Script tab，如下图：

　　在里面我们就可以编写脚本了， 看个实例让所有cnblogs的会话都显示红色。

　　把这段脚本放在OnBeforeRequest(oSession: Session) 方法下，并且点击"Save script"

if (oSession.HostnameIs("www.cnblogs.com")) {

　　oSession["ui-color"] = "red";

}

　　这样所有的cnblogs的会话都会显示红色。

　　如何在VS调试网站的时候使用Fiddler

　　我们在用visual stuido 开发ASP.NET网站的时候也需要用Fiddler来分析HTTP， 默认的时候Fiddler是不能嗅探到localhost的网站。不过只要在localhost后面加个点号，Fiddler就能嗅探到。

　　例如：原本ASP.NET的地址是 http://localhost:2391/Default.aspx，  加个点号后，变成 http://localhost.:2391/Default.aspx 就可以了

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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fiddler注释_FIDDLER的使用方法及技巧总结

一、FIDDLER快速入门及使用场景Fiddler的官方网站：Fiddler官方网站提供了大量的帮助文档和视频教程， 这是学习Fiddler的最好资料。1、Fiddler基本概念及工作原理Fiddler是最强大最好用的Web调试工具之一，它能记录所有客户端和服务器的http和https请求，允许你监视，设置断点，甚至修改输入输出数据，Fiddler包含了一个强大的基于事件脚本的子系统，并且能使用....

weixin_39965283的博客 746

【Fiddler】使用fiddler进行接口测试

Fiddler除了抓包做接口测试也是非常方便的。 对应没有接口测试文档的时候，可以直接抓完包后copy请求参数，修改下就可以了。 Composer简介 点开右侧Composer区域，可以看到如下界面，就是测试接口的界面了 1.请求方式：点开可以勾选请求协议是get、post等 2.url地址栏：输入请求的url地址 3.请求头：第三块区域可以输入请求头信息 4.请求body：post请求在此区域...

q_Catherine的博客 5521

Fiddler安装与配置以及Fiddler的移动端抓包

一、Fiddler工具下载网址：http://www.telerik.com/download/fiddler 二、下载完成运行Fiddler安装程序 三、安装过程： 1.点击同意 2.选择安装路径并安装 3、安装完成点击关闭，打开安装路径下的Fiddler 四、Fiddler的配置 1.打开Fiddler，点击Tools-->options 2.在Options弹框中切换至HTTPS，勾选图中标记的2个选项并点击OK 3.勾选第一个后会弹出安装证书的...

qq_46088242的博客 6507
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