如果你对漏洞挖掘.逆向工程分析或渗透测试感兴趣的话,我第一个要推荐给你的就是Python编程语言.Python不仅语法简单上手容易,而且它还有大量功能强大的库和程序可供我们使用.在这篇文章中,我们会给大家介绍其中的部分工具. 注:本文罗列出来的工具绝大部分都是采用Python编写的,其中有一小部分还使用了C语言库. Network(网络) l  Scapy:一款强大的交互式数据报分析工具,可用作发送.嗅探.解析和伪造网络数据包. l  pypcap.Pcapy和pylibpcap:配合libpc

记录工作和学习中遇到和使用过的Python库. Target 四个Level 整理 Collect 学习 Learn 练习 Practice 掌握 Master 1. Python原生和功能增强 1.1 python-dateutil Python-dateutil 模块为标准的 datetime 模块提供了强大的功能扩展.普通的 Python datetime 无法做到的事情都可以使用 python-dateutil 完成. https://juejin.cn/post/70285986684

sutil:是一个跨平台库(https://github.com/giampaolo/psutil)能够实现获取系统运行的进程和系统利用率(内存,CPU,磁盘,网络等),主要用于系统监控,分析和系统资源及进程的管理. Py:(http://github.com/haypo/python-ipy),辅助IP规划. nspython:(http://dnspython.org)Python实现的一个DNS工具包. ifflib:difflib作为Python的标准模块,无需安装,作用是对比文本之间的

之前主要是使用zio库,对pwntools的了解仅限于DynELF,以为zio就可以取代pwntools.后来发现pwntools有很多的高级用法都不曾听说过,这次学习一下用法,希望可以在以后的exp编写中能提供效率. PwnTools的官网如下:http://pwntools.com/ 安装方法是使用pip命令,pip install pwn.这样就可以安装上pwn库了.使用时用from pwn import *来进行调用. 连接 本地process().远程remote().对于remote

开始学习Python,之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是Java,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的.如果仔细留意微博和论坛,你会发现很多这方面的分享,自己也Google了一下,发现也有同学总结了"Python机器学习库",不过总感觉缺少点什么.最近流行一个词,全栈工

安装完Python之后,我们也同时获得了强大的Python标准库,通过使用这些标准库可以为我们节省大量的时间.这里是一些常用标准库的简单说明.更多的标准库的说明,可以参考Python文档 sys 模块 sys模块能够访问与Python解释器紧密联系的变量和函数,下面是 sys 模块中一些常用的函数和变量: argv 命令行参数,包括脚本名称 exit([arg]) 退出当前程序,可选参数给定的返回值或错误信息 modules 隐射模块名字到载入模块的字典 path 查看模块所在目录的目录名列表

如果说强大的标准库奠定了python发展的基石,丰富的第三方库则是python不断发展的保证,随着python的发展一些稳定的第三库被加入到了标准库里面,这里有6000多个第三方库的介绍:点这里或者访问:http://pypi.python.org/pypi?%3Aaction=index.下表中加粗并且标红的都是我平时使用较多的一些第三方库.(P.S.CSDN的这个表格功能太难用了,改HTML代码调整了好半天啊,才见得人!) 常用Python第三方库 分类 库名称 库用途 Web框架 Djan

1.Python是一种解释性语言,大部分代码要比编译型语言(如C++,java等)运行要慢点多.2.对于高并发,多线程的应用程序而言,Python并不是理想语言,python有全局解释器锁(Global Interpreter Lock, GIL),放置解释器同时执行多条Python字节码指令的机制.并不是说Python不能执行真正的多线程并行代码,只不过这些代码不能在单个Python进程中执行而已.比如说,Cython项目可以集成OpenMP(一个用于并行计算的C框架)以实现并行处理循环进而大

python 3.x 爬虫基础 python 3.x 爬虫基础---http headers详解 python 3.x 爬虫基础---Urllib详解 python 3.x 爬虫基础---常用第三方库 前言 其实前两章都是python内置的爬虫函数,大家都知道python有强大的第三方库,今天我们就来说一下requests,BeautifulSoup4,selenium,lxml ,顺便正则re也会在这篇文章中提及. Requersts 参考文档:http://docs.python-reque

python 库安装方法及常用库 python库安装方法: 方法一:setpu.py 1.下载库压缩包,解压,记录下路径:*:/**/……/ 2.运行cmd,切换到*:/**/……/目录下 3.运行setup.py build 4.然后输入python,进入python模块,验证是否安装成功 方法二: 1.Win + R 打开运行窗口,输入cmd回车 2.找到pip安装路径——x:\Python xx\Scripts 3. 在命令行中切换至该目录cd x:\Python xx\Scripts 4

核心库 1.NumPy 当我们用python来处理科学计算任务时,不可避免的要用到来自SciPy  Stack的帮助.SciPy Stack是一个专为python中科学计算而设计的软件包,注意不要将它与SciPy库搞混了,后者只是这个软件包中的一部分.接下来我们一块来看看这个软件包.通常这个软件包是非常大的,里面包含十几个库.但是,在这里我们将集中介绍最核心的库,尤其是最基础的. NumPy(表示Numerical  Python)是构建科学计算包最基础的库.它为python中n维数组和矩阵操作

一.Python下载:https://www.python.org/downloads/ 二.Python模块下载:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pymssql(日常常用包都有)            Python模块(第三方库):  https://pypi.python.org/pypi 三.Python库安装(一):方法1: 单文件模块直接把文件拷贝到 $python_dir/Lib 方法2: 多文件模块,带setup.py下载模块包

python进阶06 常用问题库(2)datetime模块 base64 一.datetime模块(时间) 1.datetime.time() t=datetime.time(20,43,30,1) #输出20:43:30:000001 :四个数字分别代表时,分,秒,微秒 2.datetime.date() d=datetime(2018,3,1)#输出2018-03-01,4个数字分别代表年,月,日 3.datetime.datetime()     (最常用的就是这个) dt=datetim

python进阶05 常用问题库(1)json os os.path模块 一.json模块(数据交互) web开发和爬虫开发都离不开数据交互,web开发是做网站后台的,要跟网站前端进行数据交互 1.什么是json #json全名叫JavaScript Object Notation(即 JavaScript对象标记语言) #它是JavaScript字面量标记的子集 #前段与后端进行数据交互,其实就是JS和python进行交互:传输的时候只能传纯文本:json字符串是一个纯文本文件 2.json注

Python之所以能够成为数据分析与挖掘领域的最佳语言,是有其独特的优势的.因为他有很多这个领域相关的库可以用,而且很好用,比如Numpy.SciPy.Matploglib.Pandas.ScikitLearn.Keras.Gensim等     1)Numpy,它给Python提供了真正的数组功能,包括多维数组,以及对数据进行快速处理的函数,Numpy还是更多高级扩展库的依赖库,比如后续的Scipy.Matplotlib.Pandas等,都一样:     2)Scipy,他让Python成了半

目录 python常用三方库 - openpyxl 读取Excel文件 写入Excel文件 python常用三方库 - openpyxl openpyxl是一个第三方库, 可以处理xlsx格式的Excel(2007版之后)文件 pip install openpyzl 读取Excel文件 # 导入包 from openpyxl import load_workbook # 初始化对象,默认可读可写, read_only=True, 表示只读 wb = load_workbook('1.xlsx'

这个列表包含与网页抓取和数据处理的Python库 网络 通用 urllib -网络库(stdlib). requests -网络库. grab – 网络库(基于pycurl). pycurl – 网络库(绑定libcurl). urllib3 – Python HTTP库,安全连接池.支持文件post.可用性高. httplib2 – 网络库. RoboBrowser – 一个简单的.极具Python风格的Python库,无需独立的浏览器即可浏览网页. MechanicalSoup -一个与网站

Python常用的库简单介绍一下fuzzywuzzy ,字符串模糊匹配. esmre ,正则表达式的加速器. colorama 主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable 主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出. difflib ,[Python]标准库,计算文本差异 . Levenshtein ,快速计算字符串相似度. Chardet 字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码. shortuuid ,一组简洁URL/UUID函数库. ftfy ,Uni

Python是数据处理常用工具,可以处理数量级从几K至几T不等的数据,具有较高的开发效率和可维护性,还具有较强的通用性和跨平台性,这里就为大家分享几个不错的数据分析工具,需要的朋友可以参考下 Python是数据处理常用工具,可以处理数量级从几K至几T不等的数据,具有较高的开发效率和可维护性,还具有较强的通用性和跨平台性.Python可用于数据分析,但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的,需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力. Python数据分析需要安装的第三

用于建模的Python库 我们已经到达了本文最受期待的部分 - 构建模型!这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因,不是吗? 让我们通过这三个Python库探索模型构建. Scikit-learn  就像用于数据操作的Pandas和用于可视化的matplotlib一样,scikit-learn是构建模型的Python库领导者.没有什么比得上它了. 事实上,scikit-learn建立在NumPy,SciPy和matplotlib之上.它是开源的,每个人都可以访问,并且可以在各种环境中重用.

概述 这篇文章中,我们挑选了24个用于数据科学的Python库. 这些库有着不同的数据科学功能,例如数据收集,数据清理,数据探索,建模等,接下来我们会分类介绍. 您觉得我们还应该包含哪些Python库?让我们知道! 介绍 我是Python语言的忠实粉丝,它是我在数据科学方面学到的第一门编程语言.Python有三个特点: 它的易用性和灵活性 全行业的接受度:它是业内最流行的数据科学语言 用于数据科学的庞大数量的Python库 事实上,有如此多的Python库,要跟上它们的发展速度可能会变得非常困难