pymodhook是一个记录任意对Python模块的调用的库，用于Python逆向分析。
pymodhook库类似于Android的xposed框架，但不仅能记录函数的调用参数和返回值，还能记录模块的类的任意方法调用，以及任意派生对象的访问，基于pyobject.objproxy库实现。
备注：请勿用本工具注入未授权的商业软件！

GitHub: qfcy/PyModuleHook

DLL注入工具

由于只依赖于加载的python3x.dll，工具支持记录Nuitka/Cython打包的应用的模块调用，而不仅仅是PyInstaller。

1.复制模块文件

首先用pip install pymodhook安装pymodhook及其依赖的pyobject包，
再打开<Python安装目录>/Lib/site-packages文件夹（Python安装目录视环境而异），将pyobject包，pymodhook.py，pymodhook-patches目录，和__hook__.py复制到目录下：

另外如果是Python 3.8或以下的版本，还需要复制astor模块。

2.修改 __hook__.py

__hook__.py是注入的DLL执行的第一段Python代码，默认的__hook__.py是：

# 放入打包程序目录的__hook__.py的模板
import atexit, pprint, traceback

CODE_FILE = "hook_output.py"
OPTIMIZED_CODE_FILE = "optimized_hook_output.py"
VAR_DUMP_FILE = "var_dump.txt"
ERR_FILE = "hooktool_err.log"

def export_code():
    try:
        with open(CODE_FILE, "w", encoding="utf-8") as f:
            f.write(get_code())
        with open(VAR_DUMP_FILE, "w", encoding="utf-8") as f:
            dump_scope(file=f)
        with open(OPTIMIZED_CODE_FILE, "w", encoding="utf-8") as f:
            f.write(get_optimized_code())
    except Exception:
        with open(ERR_FILE, "w", encoding="utf-8") as f:
            traceback.print_exc(file=f)

try:
    from pymodhook import *
    from pyobject.objproxy import ReprFormatProxy

    init_hook()
    hook_modules("wx","matplotlib.pyplot","requests",deep_hook=True) # 本行可修改
    atexit.register(export_code)
except Exception:
    with open(ERR_FILE, "w", encoding="utf-8") as f:
        traceback.print_exc(file=f)

一般只需要将调用hook_modules()的这行，修改成自定义的其他模块即可。deep_hook=True选项一般用于Cython/Nuitka打包的应用，对于普通应用deep_hook是可选的。
另外对于特定库，可能还需要自行修改pymodhook-patches目录。

3.注入DLL

在项目的Release页面下载DLLInject_win_amd64.zip。
下载后解压并运行hook_win32.exe，搜索目标进程并选中，再点击"Inject DLL"按钮：

如果注入成功，会看到这个提示：

4.获取注入结果

注入成功后如果程序退出（非强制终止进程），模块hook的结果hook_output.py, optimized_hook_output.py和var_dump.txt会在被注入进程的工作目录生成。
hook_output.py是原始的详细调用记录，optimized_hook_output.py是简化后的模块调用代码，var_dump.txt为所有变量的转储。
如果结果生成失败，还会额外生成一个文件hooktool_err.log，记录错误消息。

optimized_hook_output.py的示例：

import tkinter as tk
Canvas = tk.Canvas
import matplotlib.pyplot as plt
import requests
var0 = tk.Tk()
ex_var1 = int(tk.wantobjects)
var15 = var0.tk
var0.title('Tk')
var0.withdraw()
var0.iconbitmap('paint.ico')
var0.geometry('400x300')
var0.overrideredirect(ex_var1)
var43 = Frame(var0, bg='gray92')
var43._last_child_ids = {}
var28 = Canvas(var43, bg='#d0d0d0', fg='#000000')
var28.pack(expand=ex_var1, fill='x')
var28._last_child_ids = {}
# external var53: <function object at 0x000001F3F0A27180>
var0.bind('<Button-1>', var53)
var0.mainloop()
...

var_dump.txt的示例：

{...,
 'ex_var855': True,
 'ex_var860': True,
 'ex_var875': True,
 ...
 'var123': <function BaseWidget.__init__ at 0x04616B28>,
 'var124': <tkinter.ttk.Button object .!frame.!button3>,
 'var125': {'command': <bound method Painter.save of <painter.Painter object at 0x047298F0>>,
            'text': '保存',
            'width': 4},
 'var126': None,
 'var127': <function BaseWidget._setup at 0x04616AE0>,
 'var128': {'command': <bound method Painter.save of <painter.Painter object at 0x047298F0>>,
            'text': '保存',
            'width': 4},
 ...
 'var146': '.!frame.!button3',
 'var147': <built-in method call of _tkinter.tkapp object at 0x048C3890>,
 'var148': '',
 'var152': <function BaseWidget.__init__ at 0x04616B28>,
 'var153': <tkinter.ttk.Button object .!frame.!button4>,
 'var154': {'command': <bound method Painter.clear of <painter.Painter object at 0x047298F0>>,
            'text': '清除',
            'width': 4},
  ...
}

附：pymodhook库的用法

运行命令pip install pymodhook，即可安装pymodhook库。

示例

hook了numpy和matplotlib库的示例：

from pymodhook import *
init_hook()
hook_modules("numpy", "matplotlib.pyplot", for_=["__main__"]) # 记录numpy和matplotlib的调用
enable_hook()
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
arr = np.array(range(1,11))
arr_squared = arr ** 2
mean = np.mean(arr)
std_dev = np.std(arr)
print(mean, std_dev)

plt.plot(arr, arr_squared)
plt.show()

# 显示记录的代码
print(f"原始调用记录:\n{get_code()}\n")
print(f"优化后的代码:\n{get_optimized_code()}")

运行后会出现类似IDA等工具生成的代码：

原始调用记录:
import numpy as np
matplotlib = __import__('matplotlib.pyplot')
var0 = matplotlib.pyplot
var1 = np.array
var2 = var1(range(1, 11))
var3 = var2 ** 2
var4 = np.mean
var5 = var4(var2)
var6 = var2.mean
var7 = var6(axis=None, dtype=None, out=None)
var8 = np.std
var9 = var8(var2)
var10 = var2.std
var11 = var10(axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0)
ex_var12 = str(var5)
ex_var13 = str(var9)
var14 = var0.plot
var15 = var14(var2, var3)
var16 = var2.shape
var17 = var2.shape
var18 = var2[(slice(None, None, None), None)]
var19 = var18.ndim
var20 = var3.shape
var21 = var3.shape
var22 = var3[(slice(None, None, None), None)]
var23 = var22.ndim
var24 = var2.values
var25 = var2._data
var26 = var2.__array_struct__
var27 = var3.values
...
var51 = var41.__array_struct__
var52 = var0.show
var53 = var52()

优化后的代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
var2 = np.array(range(1, 11))
plt.plot(var2, var2 ** 2)
plt.show()

详细用法

• init_hook(export_trivial_obj=True, hook_method_call=False, **kw)
  初始化模块hook，需要在调用hook_module()和hook_modules()之前调用。

  • export_trivial_obj：是否不继续hook模块函数返回的基本类型（如整数、列表、字典等）。
  • hook_method_call：是否hook模块类实例的方法内部调用(即方法的self传入的是ProxiedObj而不是原先的对象)
  • 其它参数通过**kw传递给ObjChain。

• hook_module(module_name, for_=None, hook_once=False, deep_hook=False, deep_hook_internal=False, hook_reload=True)
  钩住（hook）一个模块，后续导入这个模块时会返回hook后的模块。

  • module_name：要hook的模块名（如"numpy"）。
  • for_：只有从特定模块（如["__main__"]）导入时才应用hook，能避免底层模块之间相互依赖导致的报错。如果不提供，默认对所有模块全局应用hook。
  • hook_once：只在首次导入时返回hook后的库，后续直接返回原模块。
  • deep_hook：是否hook模块中的每个函数和类，而不是模块本身。deep_hook为True时模块始终被hook，for_，hook_once和enable_hook不起作用。
  • deep_hook_internal：deep_hook为True时，是否hook以下划线开头的对象（双下划线对象如__loader__除外）。
  • hook_reload：是否继续hook通过importlib.reload()返回的同一新模块。

• hook_modules(*modules, **kw)
  一次hook多个模块，如hook_modules("numpy","matplotlib")，关键字参数的其他用法同hook_module函数。

• unhook_module(module_name)
  取消对指定模块的hook，包括deep_hook后的模块。

  • module_name：要撤销hook的模块名。

• enable_hook()
  启用模块hook的全局开关（默认关闭）。启用后，导入被hook的模块时才会返回hook对象。deep_hook为True时不需要手动调用enable_hook。

• disable_hook()
  禁用模块hook的全局开关。禁用时不会导入hook后的模块，除非使用了deep_hook=True。

• import_module(module_name)
  导入并返回子模块对象，而不是根模块。

  • module_name：如"matplotlib.pyplot"，会返回pyplot子模块对象。

• get_code(*args, **kw)
  生成模块原始调用记录的Python代码，可用于重现当前对象依赖关系，以及库调用历史。

• get_optimized_code(*args, **kw)
  生成优化后的代码，同get_code用法。（代码优化在内部使用了有向无环图(DAG)，详细优化原理见pyobject库）

• get_scope_dump()
  返回当前hook链的变量命名空间（作用域）字典的浅拷贝，用于调试和分析。

• dump_scope(file=None)
  将整个变量命名空间字典用pprint输出到流file，某个对象的__repr__()方法出错时输出不会中断。file默认为sys.stdout。

• getchain()
  返回用于hook模块的全局pyobject.ObjChain实例，用于手动操作ObjChain。如果尚未调用init_hook()，返回None。

pymodhook-patches目录

pymodhook-patches目录内部包含了多个以模块名命名的json文件，包含不能hook的自定义的属性和函数名，用于兼容特定的Python库。
如matplotlib.pyplot.json的格式如下：

{
    // 每个键是可选的
    "export_attrs":["attr"], // 要导出的属性名（即plt.attr返回原始对象，而不是pyobject.ProxiedObj）
    "export_funcs":["plot","show"], // 要导出的函数名（即函数的调用返回值是原始对象，而不是pyobject.ProxiedObj）
    "alias_name":"plt" // 模块的常用别名，用于控制代码生成格式（如import matplotlib.pyplot as plt）
}

工作原理

库在底层使用了pyobject.objproxy库中的ObjChain，用于动态代码生成，而本pymodhook库是pyobject.objproxy的高层封装。详细原理参见pyobject.objproxy的文档。