如何在windows下成功的编译和安装python组件hyperscan
摘要:hyperscan 是英特尔推出的一款高性能正则表达式引擎,一次接口调用可以实现多条规则与多个对象之间的匹配,可以支持多种匹配模式,块模式和流模式,它是以PCRE为原型开发,并以BSD许可证开源。
本文分享自华为云社区《Windows下python组件hyperscan的编译与安装》,作者:安全技术猿。
什么是Hyperscan:
hyperscan 是英特尔推出的一款高性能正则表达式引擎,一次接口调用可以实现多条规则与多个对象之间的匹配,可以支持多种匹配模式,块模式和流模式,它是以PCRE为原型开发,并以BSD许可证开源。
使用时分2步来实现:
- 第1步:对规则集进行预编译,编译时可以指定规则集类型的参数:正则表达式或文本模式
- 第2步:利用编译好的规则集进行匹配,匹配时可以指定为块模式或流模式
另外需要注意的是x86版本和arm版本的源代码是有区别的,官网下载x86版本(https://github.com/intel/hyperscan)无法在arm平台中编译通过,arm版本下载地址(https://github.com/tqltech/hyperscan/releases)。
下面以在windows X86平台为例来讲解hyperscan python组件的编译安装方法:
1、 下载和解压hyperscan-5.4.0
2、 在powershell下创建build目录,执行cd build
3、 输入cmake -G命令,查看-G支持的类型列表

4、 输入cmake -G “Visual Studio 15 2017 Win64” -DBUILD_SHARED_LIBS=on …/命令

- 提示命令执行失败,需要指定BOOST_ROOT参数
5、 下载boost源代码,解压到hyperscan目录中

6、 输入cmake -G “Visual Studio 15 2017 Win64” -D BOOST_ROOT=%cd%/…/boost_1_78_0/ -DBUILD_SHARED_LIBS=on …/命令

- 提示缺少PCRE和sqlite3
7、 下载PCRE、sqlite源代码并解压到hyperscan目录中

8、 输入cmake -G “Visual Studio 15 2017 Win64” -D BOOST_ROOT=%cd%/…/boost_1_78_0/ -DBUILD_SHARED_LIBS=on -D PCRE_SOURCE=%cd%/…/pcre-8.45/ …/命令,命令执行成功,build目录下生成一系列的vs2017工程文件

9、 输入cmake –build .命令执行编译,编译成功后分别在bin、lib目录下生成一系列文件

- bin目录列表

- lib目录列表
10、 下载hyperscan python源代码(https://pypi.org/project/hyperscan/),原来的setup.py无法在windows下安装成功,需要修改setup.py文件内容如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
from distutils.core import * module1 = Extension("hyperscan.hyperscan",
include_dirs = ['src/hyperscan'],
libraries = ['hs', 'hs_runtime'],
library_dirs = [r'../hyperscan-5.4.0/build/lib'],
extra_compile_args = ['/Zi', '/Od'],
extra_link_args = ['/DEBUG'],
sources = ["src/hyperscan/hyperscanmodule.c"]) setup(
name="hyperscan", #打包文件名称 库说明文件的文件名
version="0.2.0",
package_dir = {'': 'src'},
packages = ['hyperscan'],
package_data = {'': ['*']},
ext_modules=[module1]
)
11、 输入python setup.py install命令进行python组件安装,提示安装失败,找不到hs_compile_lit_multi,
12、 在hs.def中增加导出函数hs_compile_lit_multi,重新编译hyperscan工程后再执行python组件安装脚本,安装成功
13、 成功执行python测试脚本表示安装成功,脚本如下:
import hyperscan
db = hyperscan.Database()
print(db)

- 执行成功
可以试试下面的漏扫服务,看看系统是否存在安全风险:>>>漏洞扫描服务
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