参数收集指在函数调用时捕获实际传入的参数值。在Python逆向中，通过函数装饰器、猴子补丁、inspect模块或调试器等技术，在不修改原代码的前提下监控位置参数和关键字参数，常用于分析加密逻辑、追踪Web请求数据或调试异常，实现对闭源或第三方库行为的理解与监控。
Python逆向参数收集通常指的是在逆向工程或动态分析过程中，通过代码手段获取函数调用时传入的实际参数值。这种技术常用于调试、分析第三方库行为、破解加密逻辑或理解闭源代码的运行机制。
什么是参数收集？
在Python中，函数执行时会接收一些输入参数。参数收集就是设法捕获这些参数的具体值，比如位置参数、关键字参数等。正常开发中使用 *args 和 **kwargs 实现参数收集，而在逆向场景中，我们往往是在不修改原代码的前提下，监控或拦截这些参数。
如何实现逆向参数收集？
常见的方法包括：
- 函数装饰器：包装目标函数，在调用前后打印或记录参数。
- 猴子补丁（Monkey Patch）：替换原始函数，插入日志逻辑后再调用原函数。
- 使用inspect模块：在运行时分析调用栈，提取帧对象中的局部变量和参数。
- 调试器介入：借助pdb或IDE调试工具设置断点，查看每次调用的参数内容。
例如，通过装饰器收集参数：
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def log_calls(func): def wrapper(*args, **kwargs): print(f"调用 {func.__name__}，参数: args={args}, kwargs={kwargs}") return func(*args, **kwargs) return wrapper@log_calls def test_func(a, b=None): pass
test_func(1, b=2) # 输出参数信息
应用场景
这种技术多用于分析未知行为的代码，比如：
- 追踪某个加密函数每次被调用时传入的明文或密钥。
- 分析Web框架中视图函数接收的请求数据。
- 调试难以复现的异常，记录出错前的输入参数。
基本上就这些。关键在于不改动原逻辑的前提下，把运行时的参数“偷”出来看一眼。
