云函数实现代理绕过IP封锁

云函数简介

云函数（Serverless Functions）是一种事件驱动的计算服务，允许开发者编写和部署代码，而无需管理底层服务器资源。通过云函数，开发者可以专注于业务逻辑的实现，不必关心基础设施的运维和扩展问题。它属于 无服务器架构 的一种形式，通常与云平台（如 AWS Lambda、阿里云函数计算等）紧密集成。

云函数的特点

无服务器管理：用户不需要管理或维护服务器。云平台自动处理函数的执行环境、资源分配、负载均衡和自动扩展。
按需计费：云函数的计费方式通常是基于实际执行的计算资源和时间，按调用次数和执行时长收费。这种按需计费模式帮助用户避免不必要的资源浪费，特别适合处理间歇性或低延迟的请求。
事件驱动：云函数通常会被某些事件触发，如 HTTP 请求、文件上传、数据库变更、消息队列等。开发者可以根据这些事件来编写代码逻辑。
自动扩展：云函数能够根据请求的数量自动扩展或缩减资源，以应对不同的负载需求。它能够在请求量增加时快速扩展，负载减轻时自动缩减。
快速部署和迭代：开发者可以快速将函数代码上传到云平台，立即生效。对于频繁变化的业务需求，云函数也提供了更灵活的迭代方式。

云函数的应用场景

API 后端：构建和运行轻量级的 RESTful API 或 Web 服务。
文件处理：文件上传、图像处理、视频转码等。
数据处理：处理来自流媒体、日志、消息队列等来源的数据。
自动化任务：定时任务、邮件通知、数据同步等自动化操作。
**物联网 (IoT)**：处理设备上传的数据或控制指令。
事件驱动计算：响应用户行为、监控事件、系统通知等。

部署服务端

选择腾讯云来演示：https://console.cloud.tencent.com/scf/index

新建函数

选择从头开始，事件函数，运行环境是 python3.6 其他的随便填

配置函数代码

函数代码选择在线编辑，写入服务端代码

# -*- coding: utf8 -*-


import json
import pickle
from base64 import b64decode, b64encode

import requests

SCF_TOKEN = "TOKEN" #需要自定义随机值，用于鉴权

def authorization():
    return {
        "isBase64Encoded": False,
        "statusCode": 401,
        "headers": {},
        "body": "Please provide correct SCF-Token",
    }

def main_handler(event: dict, context: dict):
    try:
        token = event["headers"]["scf-token"]
    except KeyError:
        return authorization()

    if token != SCF_TOKEN:
        return authorization()

    data = event["body"]
    kwargs = json.loads(data)
    kwargs['data'] = b64decode(kwargs['data'])
    r = requests.request(**kwargs, verify=False, allow_redirects=False)

    serialized_resp = pickle.dumps(r)

    return {
        "isBase64Encoded": False,
        "statusCode": 200,
        "headers": {},
        "body": b64encode(serialized_resp).decode("utf-8"),
    }

到此云函数服务端函数代码就部署完成了，接下来创建函数URL，替代触发器的作用，因为触发器中的API网关类型下线了，不过可以直接使用函数URL来调用对应的云函数

创建函数URL

这样就能通过这个API调用我们部署的云函数了

部署客户端

本机windows端：本地代理使用 mitmproxy，可以直接pip安装

1	pip3 install mitmproxy

如果需要代理 HTTPS流量的话，需安装证书

安装好了mitmproxy后，首次运行 mitmdump命令，证书就会自动生成在在 ~/.mitmproxy中，一般在C:\Users\xxx\.mitmproxy\ 目录下

证书在这里，双击运行就能安装了

下面配置客户端client.py代码，需要将前面配置的函数URL，也就是触发云函数的API接口，添加至 client.py 中 scf_servers变量中

# -*- coding: utf8 -*-


# 命名只能是client.py
import json
import pickle
from typing import List
from random import choice
from urllib.parse import urlparse
from base64 import b64encode, b64decode
import mitmproxy

scf_servers: List[str] = ["https://111111-zzzzz.ap-beijing.tencentscf.com","http://111111-zzzzz.ap-beijing.tencentscf.com"] #API接口地址，也就是函数URL
SCF_TOKEN = "TOKEN" #与server.py保持一致

def request(flow: mitmproxy.http.HTTPFlow):
    scf_server = choice(scf_servers)
    r = flow.request
    data = {
        "method": r.method,
        "url": r.pretty_url,
        "headers": dict(r.headers),
        "cookies": dict(r.cookies),
        "params": dict(r.query),
        "data": b64encode(r.raw_content).decode("ascii"),
    }

    flow.request = flow.request.make(
        "POST",
        url=scf_server,
        content=json.dumps(data),
        headers={
            "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",
            "Accept-Encoding": "gzip, deflate, compress",
            "Accept-Language": "en-us;q=0.8",
            "Cache-Control": "max-age=0",
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36",
            "Connection": "close",
            "Host": urlparse(scf_server).netloc,
            "SCF-Token": SCF_TOKEN,
        },
    )

def response(flow: mitmproxy.http.HTTPFlow):
    if flow.response.status_code != 200:
        mitmproxy.ctx.log.warn("Error")

    if flow.response.status_code == 401:
        flow.response.headers = Headers(content_type="text/html;charset=utf-8")
        return

    if flow.response.status_code == 433:
        flow.response.headers = Headers(content_type="text/html;charset=utf-8")
        flow.response.text = "<html><body>操作超时，可在函数配置中修改执行超时时间</body></html>"
        return

    if flow.response.status_code == 200:
        body = flow.response.content.decode("utf-8")
        resp = pickle.loads(b64decode(body))

        r = flow.response.make(
            status_code=resp.status_code,
            headers=dict(resp.headers),
            content=resp.content,
        )
        flow.response = r