Python安全编程

目录

一、Python黑客领域的现状

二、Python正则表达式

2.1  正则表达式的介绍

2.2  正则表达式使用方法

2.3  贪婪模式和非贪婪模式

 三、Python Web编程

3.1 urllib、urllib2、requests

3.1.1  urllib

3.1.2  urllib2

3.1.3  requests

3.2  爬虫的介绍

3.3  利用python开发一个爬虫

 四、Python 多线程

4.1  线程和进程

4.1.1  线程和进程介绍

4.1.2  线程的创建步骤

4.1.3  通过线程类创建线程对象

4.1.4  线程创建与启动的代码

4.1.5  多线程完成多任务总结

4.2  thread模块

4.3  threading模块

4.3.1  Thread类

4.3.2  生产者 - 消费者问题和Queue模块

4.4  线程执行带有参数的任务

4.4.1  线程执行带有参数的任务

4.4.2  args参数的使用

4.4.3  kwargs参数使用

4.4.4  线程执行带有参数的任务代码演示

4.5  主线程和子线程的结束顺序

4.5.1  设置守护主线程

 五、Python 多进程

5.1  多任务介绍

5.2  进程的介绍

5.3  多进程完成多任务

5.3.1  进程的创建步骤

5.3.2  通过进程类创建进程对象

5.3.3  进程创建与启动的代码

5.4  进程执行带有参数的任务

5.4.1  进程执行带有参数的任务

5.5   获取进程编号

5.5.1  os.getpid()的使用

5.5.2  os.getppid()的使用

5.6  进程的注意点

5.6.1 主进程会等待所有子进程执行结束再结束

 5.6.2  设置守护主线程

5.7  案例-多进程实现传智教学视频文件夹多任务拷贝器

5.7.1  案例:需求分析

5.7.2  案例:实现步骤

5.7.3  案例:文件拷贝函数实现步骤

5.7.4  程序:

六、Python 网络编程

6.1  C/S架构

6.2  套接字 - 通信端点

6.2.1  套接字介绍

6.2.2  socket模块

 6.2.3  套接字对象方法

6.3  python网络编程

七、Python 数据库编程

7.1 Python DB API

7.2 Python Mysql开发环境

7.3 python数据库编程实例

八、总结(python安全应用编程入门知识串讲)



一、Pythonpython可以帮助我们做什么?
我们需要掌握:python正则表达式、python web编程、python多线程编程、python网络编程、python数据库编程(排列组合就可以写出很多有用的小工具哦!)

目录扫描:
Web+多线程{requests+threading+Queue:[后台 | 敏感文件(
信息+ 搜集特定程序}

信息匹配&SQL注入:
Web+正则{抓取信息(用户名| 邮箱?)+SQL注入}

反弹Shell:
python网络编程


python在如何在sublime上运行python
C:Python27
C:UsersmiAppDataLocalProgramsPythonPython36

import base64 #print dir(base64) #print help(base64) #print base64.__file__ #返回文件所在位置:C:Python27libbase64.pyc  #打开 C:Python27libbase64.pyc查看  -------------------------------------------------------------------------------------------  print base64.b64encode('waffle')  #base64编码


二、Python正则表达式

2.1  正则表达式的介绍

使用单个字符串来描述、匹配一系列符合某个句法规则的字符串,简单理解就是对字符串的检索匹配和处理

2.2  正则表达式使用方法

Python通过re模块提供对正则表达式的支持。

①先将正则表达式的字符串形式编译为Pattern实例;
②使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果;
③使用实例获得信息,进行其他的操作。

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函数:

1、re.compile('佟丽娅')  编译  2、pattern.match(msg)  只要头没有匹配成功就返回None  3、re.search('佟丽娅',s)  # search进行正则字符串匹配方法,匹配的是整个字符串    print(result) # <_sre.SRE_Match object; span=(2, 5), match='佟丽娅'> match是匹配的内容部分    print(result.span())  # 返回位置  (2, 5)  4、result.group()  # 佟丽娅  使用group来提取到匹配的内容部分  5、re.findall('[a-z][0-9][a-z]',msg)  # findall 匹配整个字符串,会找完所有的匹配的才会停止,一直到结尾  6、sub  (类似replace) 将匹配的数据进行替换    sub(正则表达式,'新内容',string)  返回的结果就是替换后的结果   7、split   切割      result=re.split(r'[,:]','java:99,python:95') 在字符串中搜索,如果遇到冒号或逗号就分割一下,将分割内容保存到列表中

 实例:

>>> import re >>> pattern=re.compile('hello') >>> match=pattern.match('hello world!') >>> print(match) <_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='hello'> >>> print(match.group()) hello >>>  --------------------------------------------------- 实际情况下,我们可以将第一步和第二步合并 >>> word=re.findall('hello','hello world!') >>> word ['hello'] >>>  --------------------------------------------------- >>> word='http://www.ichunqiu.com python_1.1' >>> key=re.findall('h.',word)   # .是匹配除换行外的所有字符 >>> key ['ht', 'hu', 'ho'] >>> key=re.findall('.',word)   # 是转义字符 >>> key ['.', '.', '.']  # [...]表示字符集,对应的位置可以是字符集中任意字符[abc]或[a-c],第一个字符是^表示取反,如[^abc],所有特殊字符在字符集都失去原有的特殊含义。在字符集中如果要使用、-或者^,可以在前面加上反斜杠。

 基础知识:

python re模块:提供正则  预定义字符集(可以写在[...]中): A:表示从字符串的开始处匹配 Z:表示从字符串的结束处匹配,如果存在换行,只匹配到换行前的结束字符串。 b:匹配一个单词边界,也就是指单词和空格间的位置。例如, 'pyb' 可以匹配"python" 中的 'py',但不能匹配 "openpyxl" 中的 'py'。 B:匹配非单词边界。 'pyb' 可以匹配"openpyxl" 中的 'py',但不能匹配"python" 中的 'py'。 d:匹配任意数字,等价于 [0-9]。  digit D:匹配任意非数字字符,等价于 [^d]。not digit s:匹配任意空白字符,等价于 [tnrf]。 space S:匹配任意非空白字符,等价于 [^s]。 w:匹配任意字母数字及下划线,等价于[a-zA-Z0-9_]。 W:匹配任意非字母数字及下划线,等价于[^w] \:匹配原义的反斜杠。  ----------------------------------------------------------------------------------------- 字符: ‘.’用于匹配除换行符(n)之外的所有字符。 ‘^’用于匹配字符串的开始,即行首。 ‘$’用于匹配字符串的末尾(末尾如果有换行符n,就匹配n前面的那个字符),即行尾。  -----------------------------------------------------------------------------------------  定义正则验证次数(数量词): ‘*’用于将前面的模式匹配0次或多次(贪婪模式,即尽可能多的匹配) >=0 ‘+’用于将前面的模式匹配1次或多次(贪婪模式) >=1 ‘?’用于将前面的模式匹配0次或1次(贪婪模式) 0 ,1 '{m}'  用于验证将前面的模式匹配m次 '{m,}'用于验证将前面的模式匹配m次或者多次  >=m '{m,n}'   用于验证将前面的模式匹配大于等于m次并且小于等于n次  -----------------------------------------------------------------------------------------  ‘*?,+?,??’即上面三种特殊字符的非贪婪模式(尽可能少的匹配)。 ‘{m,n}’用于将前面的模式匹配m次到n次(贪婪模式),即最小匹配m次,最大匹配n次。 ‘{m,n}?’即上面‘{m,n}’的非贪婪版本。  ----------------------------------------------------------------------------------------- 逻辑、分组: | : 代表左右表达式任意匹配一个,它总是先尝试匹配左边的表达式,一旦成功匹配则跳过右边的表达式,如果|没有包括在()中,则它的范围是整个正则表达式。 (...): 被括起来的表达式将作为分组,从表达式左边开始,每遇到一个分组的左括号,编号+1,分组表达式作为一个整体,可以后接数量词。表达式中|仅在该组中有效。        (abc){2}  ---->abcabc        a(123|456)c ----> a456c 或者  a123c -----------------------------------------------------------------------------------------  ‘\’:''是转义字符,在特殊字符前面加上,特殊字符就失去了其所代表的含义,比如+就仅仅代表加号+本身。 ‘[]’用于标示一组字符,如果^是第一个字符,则标示的是一个补集。比如[0-9]表示所有的数字,[^0-9]表示除了数字外的字符。 ‘|’比如A|B用于匹配A或B。 ‘(...)’用于匹配括号中的模式,可以在字符串中检索或匹配我们所需要的内容。  
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2.3  贪婪模式和非贪婪模式

Python里数量词默认是贪婪的(在少数语言里也可能是默认非贪婪),总是尝试匹配尽可能多的字符;  非贪婪则相反,总是尝试匹配尽可能少的字符。  在"*","?","+","{m,n}"后面加上?,使贪婪变成非贪婪。 
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实战:提取i春秋官网课程名字

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#coding=utf-8 import re html=''' 网页的HTML代码(观察课程名称附近代码,找出相似点) '''  title=re.findall(r'<p class="coursename" title="(.*?)" onclick',html) for i in title: 	print i  
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 三、Python Web编程

这里的web编程并不是利用python开发web程序,而是指利用python与web进行交互,获取web信息。
无论是哪种语言与web进行交互,获取web信息,都是黑客必备的一项技能

3.1 urllib、urllib2、requests

urllib、urllib2是python自带的两个web编程相关的库,他们长相相似,使用方法也有很大的相同,都是利用urlopen这个方法对对象发起请求

3.1.1  urllib

1、urllib.urlopen()

2、urllib.urlretrieve()  [retrieve:取回;找回;检索数据]
urlretrieve(url,filename=None,reporthook=None,data=None)

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例如下载百度图片:https://www.baidu.com/img/bd_logo1.png

>>> import urllib,urllib2 >>> urllib.urlretrieve('https://www.baidu.com/img/bd_logo1.png',filename='/tmp/baidu.png') ('/tmp/baidu.png', <httplib.HTTPMessage instance at 0x7fb477c2d1e0>) >>>

3.1.2  urllib2

1、urllib2.urlopen()

2、urllib2.Requests()

注:urllib和urllib2虽然虽然长的十分类似,但是他们是不可以相互代替的,他们都有各自独一无二的方法。其中最主要的两点:
       urllib2有requests方法,它用来定制请求头
       urllib有urlretrieve方法,它用来下载文件

举例:

>>> import urllib,urllib2 >>> url='http://www.baidu.com' >>> r=urllib.urlopen(url)   # 用urllib向百度这个地址发起请求 >>> print r.read() # 查看请求之后返回的内容、  ---------------------------------------------- >>> r=urllib2.urlopen(url)  #使用urllib2也能返回同样的内容 >>> print r.read()

浏览器向百度发送请求后查看网页源代码: 

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3.1.3  requests

requests是第三方库,需要自己安装

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>>> import requests >>> r=requests.get('https://www.baidu.com') >>> print r.text #返回响应内容 >>> print r.content  #返回二进制的响应内容 >>> print r.status_code  #返回状态码 200 >>> print r.headers  #返回请求头 >>> print r.cookies  #返回cookies <RequestsCookieJar[<Cookie BDORZ=27315 for .baidu.com/>]> >>> r=requests.get('https://www.baidu.com',timeout=0.1)  # 设置超时(在爬虫中有用)


3.2  爬虫的介绍

       网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定规则,自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。(各大搜索引擎说白了就是一个大的爬虫)
       用爬虫最大的好处是批量且自动化的获取和处理信息。对于宏观或者微观的情况都可以多一个侧面去了解。

      黑客使用爬虫,最常见的就是我们可以进行目录扫描,搜索测试页面,手册文档,搜索管理员的登录界面等。我们可以利用爬虫开发web的漏洞扫描,像绿盟的漏扫。


3.3  利用python开发一个爬虫

实例:用爬虫获取ichunqiu网站课程的名称

我们依次访问i春秋网站第1,2,3页面,用burpsuite抓取

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 我们看看用python如何爬下这些课程内容,我们以第一页为例:

访问:https://www.ichunqiu.com/courses/ajaxCourses?courseTag=&courseDiffcuty=&IsExp=&producerId=&orderField=2&orderDirection=2&pageIndex=1&tagType=&isOpen=1:

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返回内容和python运行结果不一致,把header加上:

#coding=utf-8 import requests #import re #用不到 import json  url='https://www.ichunqiu.com/courses/ajaxCourses?courseTag=&courseDiffcuty=&IsExp=&producerId=&orderField=2&orderDirection=2&pageIndex=1&tagType=&isOpen=1' headers={ 'Host': 'www.ichunqiu.com',  #注意要加单引号和逗号分隔! 'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:90.0) Gecko/20100101 Firefox/90.0', 'Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01', 'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2', 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate', 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8', 'X-Requested-With':'XMLHttpRequest', 'Referer': 'https://www.ichunqiu.com/courses/open-no?sort=2' } #有防爬机制的网站都可以这样处理 r=requests.get(url=url,headers=headers) #给网站发起请求 print(r.text)  data=json.loads(r.text) name_long=len(data['result']) #print data['result'][0]['courseName'] for i in range(name_long):     print data['result'][i]['courseName']

我们知道这些数据是通过json返回的,键值如下:

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 上面我们只获取了一页的课程名称,如果我们要获取所有课程怎么做呢?

演示:

#coding=utf-8 import requests import json  #url='https://www.ichunqiu.com/courses/ajaxCourses?courseTag=&courseDiffcuty=&IsExp=&producerId=&orderField=2&orderDirection=2&pageIndex=1&tagType=&isOpen=1' url_start='https://www.ichunqiu.com/courses/ajaxCourses?courseTag=&pageIndex='  def lesson(url): 	headers={ 	'Host': 'www.ichunqiu.com', 	'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:90.0) Gecko/20100101 Firefox/90.0', 	'Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01', 	'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2', 	'Accept-Encoding': 'gzip, deflate', 	'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8', 	'X-Requested-With':'XMLHttpRequest', 	'Referer': 'https://www.ichunqiu.com/courses/open-no?sort=2' 	} #有防爬机制的网站都可以这样处理 	r=requests.get(url=url,headers=headers) #给网站发起请求 	print(r.text)  	data=json.loads(r.text) # json.load()是用来读取文件的,即,将文件打开然后就可以直接读取 # json.loads()是用来读取字符串的,即,可以把文件打开,用readline()读取一行,然后json.loads()一行。 	name_long=len(data['result']) 	#print data['result'][0]['courseName'] 	for i in range(name_long): 	    print data['result'][i]['courseName']  for i in range(1,9):  #有8页 	url=url_start+str(i)+'courseDiffcuty=&IsExp=&producerId=&orderField=2&orderDirection=2&tagType=&isOpen=1' 	lesson(url)

上面代码就可以获得i春秋网站所有课程名称!

练习网站:
爬虫萌新:
http://www.heibanke.com/lesson/crawler_ex00/
爬虫熟手:http://glidedsky.com/
全年龄段的爬虫爱好者:http://www.pythonchallenge.com/(脑洞)


 四、Python 多线程

4.1  线程和进程

4.1.1  线程和进程介绍

进程:进程是程序的一次执行。每个进程都有自己的地址空间、内存、数据栈及其他记录其运行轨迹的辅助数据。(程序就是磁盘中可执行的一些数据,只他们运行了,他们才被赋予了生命),每一个进程之间是相互独立的,他们通过一些协议才可以相互访问,如果说一个进程能访问到超过自己分配内存的区域,也就产生了溢出。

线程:所有的线程运行在一个进程当中,共享相同的运行环境。线程有开始顺序执行和结束三个部分。进程包括了线程,许多线程结合在一起,辅助协同工作,从而完成进程分配给他们的任务。

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       在python使用多进程的时候,一定是要有多核CPU的支持,但是python的多进程对windows系统支持并不是很好,所以我们往往使用多线程来加速我们的处理。

      多线程是python程序实现多任务的一种方式,线程是程序执行的最小单位。同属一个进程的多个线程共享进程所拥有的全部资源。

4.1.2  线程的创建步骤

1、导入线程模块 import threading

2、通过线程类创建线程对象
线程对象 = threading.Thread(target=任务名)

3、启动线程对象:线程对象.start()

4.1.3  通过线程类创建线程对象

线程对象 = threading.Thread(target=任务名)

参数名 说明
target 执行的目标任务名,这里指的是函数名(方法名)
name 线程名,一般不用设置(创建线程时自己取的名字)
group 线程组,目前只能使用None

4.1.4  线程创建与启动的代码

使用单任务:

#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import time  def sing():     for i in range(3):         print "唱歌..."         time.sleep(1)  def dance():     for i in range(3):         print "跳舞..."         time.sleep(1)  # 下面用单任务执行一下 if  __name__ ==  '__main__':     sing()     dance()
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使用多任务改进: (提高效率)

#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import time import threading  def sing():     for i in range(3):         print "唱歌..."         time.sleep(1)  def dance():     for i in range(3):         print "跳舞..."         time.sleep(1)  # 下面用多任务执行一下 if  __name__ ==  '__main__': 	# 创建线程对象,并且希望他启动之后执行唱歌的函数     sing_thread=threading.Thread(target=sing)      #创建线程对象,并且希望他启动之后执行跳舞的函数     dance_thread=threading.Thread(target=dance)      # 启动线程     sing_thread.start()     dance_thread.start()
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4.1.5  多线程完成多任务总结

  • 导入线程模块:import threading
  • 创建子进程并指定执行任务:sub_thread=threading.Thread(target=任务名)
  • 启动线程执行任务:sub_thread.start()

4.2  thread模块

start_new_thread(function,args kwargs=None)    //派生一个新的线程,给定agrs和kwargs来执行function

thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] ) 

参数说明:

     该方法的第一个参数 function 表示要执行的函数,如上面定义的函数名,该函数将作为线程的入口函数使用。args 和kwargs是该函数的参数,args是必须的,类型是元组;kwargs是可选的,类型是字典。

产生一个新的线程,在新的线程中用指定的参数和可选的kwargs来调用这个函数
注意:使用这种方法的时候,一定要加time.sleep(),否则每个线程将可能不执行。
此方法还有一个缺点,遇到较复杂问题的时候,线程数不易控制。

#coding=utf-8  import thread import time  def func1(): 	print "hello world! %s"%time.ctime() # 当我们要使用多线程的方法让函数多次运行:  def main(): 	thread.start_new_thread(func1,()) 	thread.start_new_thread(func1,()) 	time.sleep(2)  if __name__== '__main__': 	main()
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现在要对所有C段的机器进行探测,看它是否存活:

#coding=utf-8 #现在要对所有C段的机器进行探测,看它是否存活:  import thread import time from subprocess import Popen,PIPE  #用这个模块来执行系统命令  def ping_check(ip): 	check=Popen(['/bin/bash','-c','ping -c 2 '+ip],stdin=PIPE,stdout=PIPE)  	data = check.stdout.read() 	if 'ttl' in data: 		print '%s is UP'% ip  # popen 打开进程文件指针 #pipe管道的意思  subprocess子进程 #stdout 标准输出 # stdin 标准输入  def  main(): 	for i in range(1,255): 		ip='116.211.155.'+str(i) # 1-254 		thread.start_new_thread(ping_check,(ip,)) 		time.sleep(0.1)  if __name__== '__main__':  #调用主函数 	main()

4.3  threading模块

4.3.1  Thread类

a)使用threading模块

b)子类化Thread类

解决了线程数可控的问题!

#coding=utf-8  import threading import time  def fun1(key): 	print "hello %s:%s"%(key,time.ctime())  #time.ctime打印当前时间  def main(): 	threads=[] 	keys=['zhangsan','lisi','wangmazi'] 	threads_count=len(keys)  	for i in range(threads_count):   # 检查脚本的名称是threading.py,怀疑是与模块名称冲突,导致加载错误,换一个名字 		t=threading.Thread(target=fun1,args=(keys[i],))  # 第一个参数是线程函数变量,第二个参数args是一个数组变量参数,如果只传递一个值,就只需要i, 如果需要传递多个参数,那么还可以继续传递下去其他的参数,其中的逗号不能少,少了就不是数组了,就会出错 		threads.append(t)  	for i in range(threads_count): 		threads[i].start()  # 告诉操作系统开一个线程  	for i in range(threads_count): 		threads[i].join()  # Thread 的 join() 方法,可以阻塞自身所在的线程  if __name__== '__main__':  #调用主函数 	main() 

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想在很短的时间内访问baidu:

#coding=utf-8  import threading import time import requests import sys   def fun1(): 	time_start=time.time()  #访问百度的时间     time.time()返回当前时间的时间戳(1970纪元后经过的浮点秒数)。 	r=requests.get(url='http://www.baidu.com') 	times=time.time()-time_start  # 计算出所有的访问时间 	sys.stdout.write('status:%s----%s---%sn'%(r.status_code,times,time.strftime('%H:%M:%S')))  # 打印状态码、访问时间,当地时间   def main(): 	threads=[] 	threads_count=10 # 定义线程数 10   同时对baidu访问十次,打印他返回的一些数据     	for i in range(threads_count):   # 检查脚本的名称是threading.py,怀疑是与模块名称冲突,导致加载错误,换一个名字 		t=threading.Thread(target=fun1,args=())  # 第一个参数是线程函数变量,第二个参数args是一个数组变量参数,如果只传递一个值,就只需要i, 如果需要传递多个参数,那么还可以继续传递下去其他的参数,其中的逗号不能少,少了就不是数组了,就会出错 		threads.append(t)  	for i in range(threads_count): 		threads[i].start()  # 告诉操作系统开一个线程  	for i in range(threads_count): 		threads[i].join()  # Thread 的 join() 方法,可以阻塞自身所在的线程  if __name__== '__main__':  #调用主函数 	main() 
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4.3.2  生产者 - 消费者问题和Queue模块

a)Queue模块( qsize(), empty(), full(), put(), get() )

b) 完美搭档,Queue + Thread

解决了生产参数和计算结果时间都不确定的问题!

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 案例:多线程对C段进行ping检测

#coding=utf-8  import threading import Queue from subprocess import Popen,PIPE import sys  class DoRun(threading.Thread): 	def __init__(self,queue): 		threading.Thread.__init__(self) 		self._queue=queue  	def run(self): 		while not self._queue.empty(): 			ip= self._queue.get() 			print ip 			check_ping=Popen(['/bin/bash','-c','ping -c 2 '+ip],stdin=PIPE,stdout=PIPE) 			data = check_ping.stdout.read() 			if 'ttl' in data: 				sys.stdout.write(ip+ ' is UPn')   # 使用sys以比较友好的方式对我们结果进行打印  def main(): 	threads=[] 	threads_count=100 	queue=Queue.Queue()  	for i in range(1,255): 		queue.put('116.211.155.'+str(i))  	for i in range(threads_count): 		threads.append(DoRun(queue))  	for i in threads: 		i.start() 	for i in threads: 		i.join()  if __name__== '__main__':  #调用主函数 	main() 

 练习:使用爬虫结合多线程的方式对ichunqiu,所有的课程进行爬取(http://www.ichunqiu.com/courses)


4.4  线程执行带有参数的任务

4.4.1  线程执行带有参数的任务

参数名 说明
args 以元祖的方式给执行任务传参
kwargs 以字典的方式给执行任务传参

4.4.2  args参数的使用

# target:线程执行的函数名 # args:表示以元祖方式给函数传参 sing_thread = threading.Thread(target=sing,args=(3,))  # 唱歌三次 sing_thread.start()

4.4.3  kwargs参数使用

# target:线程执行的函数名 # kwargs:表示以字典方式给函数传参 dance_thread = threading.Thread(target=dance,kwargs={'count':3})  # 跳舞三次 # 开启线程 dance_thread.start()

4.4.4  线程执行带有参数的任务代码演示

#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import time import threading  def sing(num,name):     for i in range(num):         print name,":唱歌..."         time.sleep(1)  def dance(count):     for i in range(count):         print "跳舞..."         time.sleep(1)   if  __name__ ==  '__main__':     # args:以元组的方式给执行任务传递参数     sing_thread=threading.Thread(target=sing,args=(3,"xiaoming"))      #kwargs:以字典方式     dance_thread=threading.Thread(target=dance,kwargs={'count':2})      # 启动线程     sing_thread.start()     dance_thread.start()
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元祖方式传参要保证元素顺序和参数顺序一致,字典方式传参要保证key和参数名保持一致!


4.5  主线程和子线程的结束顺序

主线程会等待所有的子线程执行结束后主线程再结束。除非把它设置为守护主线程

#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import time import threading  def work(): 	for i in range(10): 		print "working。。。" 		time.sleep(0.2)  if __name__ == '__main__': 	sub_thread = threading.Thread(target=work) 	sub_thread.start()  	#主线程等待1s,后结束 	time.sleep(1) 	print "主线程结束了。。。"  	# 结论: 主线程会等待所有的子线程结束后再结束 
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下面我希望主线程一结束,子线程就能自动销毁:

4.5.1  设置守护主线程

要想主线程不等待子线程执行完成可以设置守护主线程

    #主线程结束时不想等待子线程结束再结束,可以设置子现场守护主线程
    #1、threading.Thread(target=work,daemon=True)
    #2、线程对象.setDaemon=True(setDaemon一定要在start之前)

#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import time import threading  # 设置守护主线程方式1: daemon=True  守护主线程 work_thread = threading.Thread(target=work,daemon=True)  # 设置主线程方式2 #work_thread.setDaemon(True) work_thread.start() # 主线程延时1s time.sleep(1) print "over!"

 五、Python 多进程

5.1  多任务介绍

5.1.1  电脑中的多任务:

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 5.1.2  多任务的优势:

多任务的最大好处是充分利用CPU资源,提高程序的执行效率
多任务是指在同一时间内执行多个任务

5.1.3  多任务的两种表现形式:

  • 并发:在一段时间内交替去执行多个任务

例子:对于单核CPU处理多任务,操作系统轮流让各个任务交替执行。由于交替的速度非常快,所以我们认为他们一起在运行。

  • 并行:在一段时间内真正同时一起执行多个任务。

 例子:对于多核CPU处理多任务,操作系统会给CPU的每个内核安排一个执行的任务,多个内核是真正的一起同时执行多个任务。这里需要注意多核CPU是并行的执行多任务,始终有多个任务一起执行。(并行:任务数量小于或等于CPU的核心数)


5.2  进程的介绍

5.2.1  程序中实现多任务的方式

在python语言中,想要实现多任务可以使用多进程来完成。

5.2.2  进程的概念

进程是资源分配的最小单位,它是操作系统进行资源分配和调度运行的基本单位,通俗理解:一个正在运行的程序就是一个进程。例如:正在运行的QQ,微信等,他们都是一个进程。(一个没运行的程序就是一个程序),一个程序运行后至少有一个进程。

5.2.3  多进程的作用

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5.3  多进程完成多任务

5.3.1  进程的创建步骤

1、导入进程包:import multiprocessing

2、通过进程类创建进程对象:进程对象=multiprocessing.Process()

3、启动进程执行任务:进程对象.start()

5.3.2  通过进程类创建进程对象

进程对象=multiprocessing.Process(target=任务名)

参数名 说明
target 执行的目标任务名,这里指的是函数名(方法名)
name 进程名,一般不用设置(系统会默认设置)
group 进程组,目前只能使用None

5.3.3  进程创建与启动的代码

# 创建子进程 sing_process = multiprocessing.Process(target=sing) # 创建子进程 dance_process = multiprocessing.Process(target=dance) #启动进程 sing_process.start() dance_process.start()

单任务:

import time  # 唱歌 def sing():     for i in range(3):         print "singing..."         time.sleep(0.5)  # 跳舞 def dance():     for i in range(3):         print "dancing..."         time.sleep(0.5)  if __name__='__main__':     sing()     dance()

使用多进程实现多任务:

# 1、导入进程包  import time import multiprocessing  # 唱歌 def sing():     for i in range(3):         print "singing..."         time.sleep(0.5)  # 跳舞 def dance():     for i in range(3):         print "dancing..."         time.sleep(0.5)  if __name__='__main__': # 2、使用进程类创建进程对象     sing_process=multiprocessing.Process(target=sing)     dance_process=multiprocessing.Process(target=dance)  # 3、使用进程对象启动进程执行指定任务     sing_process.start()     dance_process.start()

5.4  进程执行带有参数的任务

5.4.1  进程执行带有参数的任务

参数名 说明
args 以元祖的方式给执行任务传参
kwargs 以字典的方式给执行任务传参

通多线程操作一样,不再演示。


5.5   获取进程编号

进程编号的作用:
当程序中进程的数量越来越多的时候,如果没有办法区分主线程和子线程还有不同的子线程,那么就无法进行有效的进程管理,为了方便管理实际上每个进程都是有自己的编号的。

获取进程编号的两种方式:

1、获取当前进程编号

os.getpid()

2、获取当前父进程编号

os.getppid()

5.5.1  os.getpid()的使用

import os pid=os.getpid() print(pid)

5.5.2  os.getppid()的使用

def work():     #获取当前进程编号     print("work进程编号:",os.getpid())     #获取父进程的编号     print("work父进程编号:",os.getppid())

5.6  进程的注意点

5.6.1 主进程会等待所有子进程执行结束再结束

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 5.6.2  设置守护主线程

 进程对象.daemon = True

设置守护主进程,主进程退出后子进程直接销毁,不再执行子进程中的代码。

5.7  案例-多进程实现传智教学视频文件夹多任务拷贝器

5.7.1  案例:需求分析

①目标文件夹是否存在,如果不存在就创建,如果存在则不创建

②遍历源文件夹中所有文件,并拷贝到目标文件夹

③使用进程实现多任务,完成高并发,完成高并发拷贝

5.7.2  案例:实现步骤

1、定义源文件夹所在路径,目标文件夹所在路径

# 1、定义源文件目录和目标文件夹的目录 source_dir="python教学视频" dest_dir="/home/python/桌面/test" 

2、创建目标文件夹

try:     # 2.创建目标文件夹目录     os.mkdir(dest_dir) except:     print("目标文件夹已经存在,未创建~)

3、通过os.listdir获取源目录中的文件列表

# 3、列表得到所有源文件中的文件 file_list = os.listdir(source_dir) print(file_list)

4、遍历每个文件,定义一个函数,专门实现文件拷贝

# 4、for循环,依次拷贝每个文件夹 for file_name in file_list:     copy_work(filename, source_dir, dest_dir)

5、采用进程实现多任务,完成高并发拷贝

# 4、for循环,依次拷贝每个文件夹 for file_name in file_list:     #copy_work(filename, source_dir, dest_dir)     sub_process = multiprocessing.Process(target=copy_work,args=(file_name,source_dir,dest_dir))     sub_process.start()

5.7.3  案例:文件拷贝函数实现步骤

1、拼接源文件和目标文件所在的路径

def copy_work(file_name,source_dir,dest_dir):     #拼接路径     source_path = source_dir+"/" + file_name     dest_path = dest_dir + "/" + file_name

2、打开源文件、创建目标文件

def copy_work(file_name,souce_dir,dest_dir):     #拼接路径     source_path = source_dir+"/" + file_name     dest_path = dest_dir + "/" + file_name      print(source_path,"----->",dest_path)     #打开源文件、创建目标文件     with open(source_path,"rb") as source_file:         with open(dest_path,"wb") as dest_file:

3、读取源文件的内容并且写入到目标文件中(循环)

def copy_work(file_name,souce_dir,dest_dir):         ......          while True:         #循环读取数据         file_data=source_file.read(1024)         if file_data:             #循环写入到目标文件             dest_file.write(file_data)         else:             break

5.7.4  程序:

import os  def copy_work(file_name,souce_dir,dest_dir):     #拼接路径     source_path = source_dir+"/" + file_name     dest_path = dest_dir + "/" + file_name      print(source_path,"----->",dest_path)     #打开源文件、创建目标文件     with open(source_path,"rb") as source_file:         with open(dest_path,"wb") as dest_file:             while True:         #循环读取数据                 file_data=source_file.read(1024)                 if file_data:                 #循环写入到目标文件                     dest_file.write(file_data)                 else:                     break    if __name__== '__main__':     #定义源文件夹和目标文件夹     source_dir="python教学视频"     dest_dir="/home/python/桌面/test"      #创建目标文件夹     try:         os.mkdir(dest_dir)     except:         print("目标文件夹已经存在,未创建~)       #读取源文件夹的文件列表     file_list = os.listdir(source_dir)      #遍历文件列表实现拷贝       #使用多进程实现多任务拷贝     for file_name in file_list:         sub_process = multiprocessing.Process(target=copy_file,args=(file_name,source_dir,dest_dir))         sub_process.start()


六、Python 网络编程

6.1  C/S架构

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6.2  套接字 - 通信端点

6.2.1  套接字介绍

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6.2.2  socket模块

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AF_INET是基于网络的套接字,SOCK_STREAM是基于Linux 下的 socket() 函数:

int socket(int af, int type, int protocol);

 1) af 为地址族(Address Family),也就是 IP 地址类型,常用的有 AF_INET 和 AF_INET6。AF 是“Address Family”的简写,INET是“Inetnet”的简写。AF_INET 表示 IPv4 地址,例如 127.0.0.1;AF_INET6 表示 IPv6 地址,例如 1030::C9B4:FF12:48AA:1A2B。

2)type 为数据传输方式/套接字类型,常用的有 SOCK_STREAM(流格式套接字/面向连接的套接字) 和 SOCK_DGRAM(数据报套接字/无连接的套接字)

3) protocol 表示传输协议,常用的有 IPPROTO_TCP 和 IPPTOTO_TCP 传输协议和 UDP 传输协议

int tcp_socket = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0);  //创建TCP套接字 int udp_socket = socket(AF_INET, SOCK_DGRAM, 0);  //创建UDP套接字

 6.2.3  套接字对象方法

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6.3  python网络编程

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 server.py:

#!/usr/bin/env python #coding=utf-8  from socket import *  HOST=''  # 我们如果用本机作为服务端的话,地址可以省略 PORT=2334  # 端口是int型的 BUFSIZE = 1024 #地址大小  ADDR=(HOST,PORT)  # 下面开始编写服务器端的代码 tcpServer=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)  #AF_INET是基于网络的套接字,SOCK_STREAM是基于tcp的数据传输 #将地址绑定到套接字上 tcpServer.bind(ADDR) #让服务端进行监听 tcpServer.listen(5) #接受客户端向他发送的请求(下面代码完成了服务器无线循环,以及接受客户端连接) while  True: 	print 'waiting for connect...' 	tcpClient,addr = tcpServer.accept()  # 阻塞式等待连接到来 	print '..connected from:',addr   # 连接来自...的地址  #以下代码完成通信的循环,等待客户端和服务端数据的一些交互 	while True: 		data=tcpClient.recv(BUFSIZE) 		if not data: 			break 		tcpClient.send('[%s] %s'%(ctime(),data))  # 关闭连接! tcpClient.close() tcpServer.close() 

client.py:

#!/usr/bin/env python #coding=utf-8  from socket import * from time import ctime  HOST='192.168.0.6'  # 客户端 PORT=2334  # 端口是int型的 BUFSIZE = 1024 #地址大小  ADDR=(HOST,PORT)  # 创建客户端套接字 tcpClient=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)  #AF_INET是基于网络的套接字,SOCK_STREAM是基于tcp的数据传输 #将地址绑定到套接字上 tcpClient.connect(ADDR)  #与服务端进行交互 while  True: 	data=raw_input('~:') 	if not data: 		break 	tcpClient.send(data) 	data=tcpClient.recv(BUFSIZE) 	if not data: 		break 	print data  # 关闭连接! tcpClient.close() 

客户机win10的地址是192.168.0.8,服务器端代码在kali(192.168.0.6)下运行:

 首先运行服务端代码,开始监听,再运行客户端。


七、Python 数据库编程

7.1 Python DB API

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 Python安全编程 Python DB API包含内容:

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 Python DB API访问数据库流程:

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7.2 Python Mysql开发环境

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7.3 python数据库编程实例

Python安全编程 Python安全编程

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#!/usr/bin/env python import MySQLdb conn=MySQLdb.connect( #10.211.55.9  3306  ichunqiu  123#@! host='10.211.55.9', port=3306, user='ichunqiu', passwd='123#@!', 	) cus=conn.cursor()  sql='select version()'  cus.execute(sql)  print cus.fetchone()  cus.close() conn.close()

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 上面我们学过如何爬取ichunqiu所有课程名,那么我们能不能将这些数据导入到数据库中呢?
我们只要对那个程序添加一些数据库的信息程序代码就可以成功将我们的信息导入数据库:

#coding=utf-8 import requests import json  #url='https://www.ichunqiu.com/courses/ajaxCourses?courseTag=&courseDiffcuty=&IsExp=&producerId=&orderField=2&orderDirection=2&pageIndex=1&tagType=&isOpen=1' url_start='https://www.ichunqiu.com/courses/ajaxCourses?courseTag=&pageIndex='  def lesson(url): 	headers={ 	'Host': 'www.ichunqiu.com', 	'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:90.0) Gecko/20100101 Firefox/90.0', 	'Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01', 	'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2', 	'Accept-Encoding': 'gzip, deflate', 	'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8', 	'X-Requested-With':'XMLHttpRequest', 	'Referer': 'https://www.ichunqiu.com/courses/open-no?sort=2' 	} #有防爬机制的网站都可以这样处理 	r=requests.get(url=url,headers=headers) #给网站发起请求 	print(r.text)  	data=json.loads(r.text) # json.load()是用来读取文件的,即,将文件打开然后就可以直接读取 # json.loads()是用来读取字符串的,即,可以把文件打开,用readline()读取一行,然后json.loads()一行。 	name_long=len(data['result']) 	#print data['result'][0]['courseName'] 	for i in range(name_long): 	    #print data['result'][i]['courseName'],data[['result'][i]['produceName']             sql="insert into lessons (lesson_name,lesson_own) values('%s','%s')"%(data['result'][i]['courseName'].encode('utf-8'),data[['result'][i]['produceName'].encode('utf-8'))  #phpmyadmin中设计好数据库结构             cus.execute(sql)             conn=MySQLdb.connect(host='10.211.55.9',port=3306,user='ichunqiu',passwd='123#@!',db='ichunqiu') cus=conn.cursor()   for i in range(1,9):  #有8页 	url=url_start+str(i)+'courseDiffcuty=&IsExp=&producerId=&orderField=2&orderDirection=2&tagType=&isOpen=1' 	lesson(url)  cus=conn.commit() # 一定要用commit,否则不会提交到数据库,就不用cus.close() #cus.close() conn.close()


八、总结(python安全应用编程入门知识串讲)

1、多练习,一定要善于发现感兴趣的内容,通过所学知识去实现;
2、关注相关领域;
      寻找大师,跟随大师,与大师同行,洞察大师,成为大师
      知乎,ve2x.com,  github
3、扩展:
      想要提高,就不能始终使用已有的东西(很多东西等待我们自己去学)
4、应用;
        不要别人提需求,要根据自己的需求动手实现,达到目地

安全
     分析行为:通过日志,分析攻击行为(re模块)

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版权声明:玥玥 发表于 2021-08-23 1:51:11。
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