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利用python模拟菜刀反弹shell绕过限制

有的时候我们在获取到目标电脑时候如果对方电脑又python编译环境时可以利用python反弹shell主要用到pythonos库和sokect库这里的服务端在目标机上运行fromsocketimport*fromosimport*s=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)#IVP4寻址tcp协议s.bind(('',6666))#补丁端口s.listen(1)#开始监听一个队列whileTrue:sock,addr=s.accept()#返

系统 2019-09-27 17:56:43 2273

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python3 一个处理数据的案例

读取文件,将每一行作为列表的一个值,求每个字符串出现的次数,以及有哪些字符串。写入文件,按次数大小排序,次数后面对应着字符串#-*-coding:utf-8-*-input1=open('jpc.txt','r')output1=open('out.txt','w')list_of_all_the_lines=input1.read()a=list_of_all_the_lines.splitlines(False)myset=set(a)mylist_c

系统 2019-09-27 17:55:24 2273

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python多线程threading.Lock锁用法实例

本文实例讲述了python多线程threading.Lock锁的用法实例,分享给大家供大家参考。具体分析如下:python的锁可以独立提取出来复制代码代码如下:mutex=threading.Lock()#锁的使用#创建锁mutex=threading.Lock()#锁定mutex.acquire([timeout])#释放mutex.release()锁定方法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout。如果设定了timeout,则在超时后通

系统 2019-09-27 17:54:53 2273

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Python-DDoS攻击

背景:网络传输层中,一般采用TCP协议,如果要建立连接,客户端会先发送syn包请求,服务器接收,接收后,再传递给客户端ack,syn包,这个时候,客户端再次回应,传回ack包。可是问题就出在,如果我是客户端,只发送一个请求syn包,然后第三次握手的时候,不再往回传ack包,此时服务端是不是就要等待?在等待的时间里,我是不是可以伪造更多的请求,从而不断消耗服务器的资源,然后直到最后服务器停止服务为止?上述这种攻击就是syn泛洪攻击。python中scapy库

系统 2019-09-27 17:54:25 2273

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python 获取mysql 库信息/表信息/表结构/索引

python获取mysql库信息/表信息/表结构/索引核心代码来自https://github.com/cookieY/Yearning此项目con_database.pyimportpymysqlclassSQLgo(object):def__init__(self,ip=None,user=None,password=None,db=None,port=None):self.ip=ipself.user=userself.password=passwo

系统 2019-09-27 17:53:48 2273

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python 用加法实现a,b两数相乘

“”"思路:1.a*b=a+a+a+…2.a*b=n个a相加,只需求证b=n即可3.用for循环遍历即可,b就是range的最大次数4.需考虑a,b有五种情况存在,但结果会有三种,正数,0,负数“”"defmultiplication(a,b):ifa>0andb>0:sum=0foriinrange(b):sum+=aprint(sum)elifa<0andb<0:sum=0foriinrange(-b):sum+=asum=-sumprint(sum)

系统 2019-09-27 17:52:27 2273

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Cpy和Python的效率对比

Python语言的初学者,特别是"惊奇者"(也就是那种第一眼就被毫无意义的某些特性吸引,之后持续说服自己的人)认为Python不需要C语言的for语句,因为他们能用优雅的Pythonfor来代替类C的for.Cpy的循环方式:复制代码代码如下:for(i=s;i}Python的循环方式:复制代码代码如下:foriinrange(num)[s:e:step]:最近,我写了一个循环100000000遍的代码,不幸的是(也正是所预计的),Python把机器内存吃

系统 2019-09-27 17:51:24 2273

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python编写的最短路径算法

一心想学习算法,很少去真正静下心来去研究,前几天趁着周末去了解了最短路径的资料,用python写了一个最短路径算法。算法是基于带权无向图去寻找两个点之间的最短路径,数据存储用邻接矩阵记录。首先画出一幅无向图如下,标出各个节点之间的权值。其中对应索引:A――>0B――>1C――>2D――>3E――>4F――>5G――>6邻接矩阵表示无向图:算法思想是通过Dijkstra算法结合自身想法实现的。大致思路是:从起始点开始,搜索周围的路径,记录每个点到起始点的权值

系统 2019-09-27 17:51:19 2273

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自然语言处理工具python调用hanlp的方法步骤

阅读更多Python调用hanlp的方法此前有分享过,本篇文章分享自“逍遥自在017”的博客,个别处有修改,阅读时请注意!1.首先安装jpype首先各种坑,jdk和python版本位数必须一致,我用的是JPype1-py3版本号0.5.5.2、1.6jdk和Python3.5,win764位下亲测没问题。否则死翘翘,有可能虚拟机都无法启动:出错调试,原因已说;测试成功会有输出。下面启动虚拟机跑hanlp2.下载各种安装包使用自定义的HanLP——HanLP

系统 2019-09-27 17:50:20 2273

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python中的列表、元组、字典

列表和元组可以将列表和元组当成普通的“数组”,它能保存任意数量任意类型的Python对象。和数组一样,通过从0开始的数字索引访问元素,但是列表和元组可以存储不同类型的对象。列表和元组有几处重要的区别。列表元素用中括号([])包裹,元素的个数及元素的值可以改变。元组元素用小括号(())包裹,不可以更改(尽管他们的内容可以)。元组可以看成是只读的列表。通过切片运算([]和[:])可以得到子集,这一点与字符串的使用方法一样。>>>aList=[1,2,3,4]>

系统 2019-09-27 17:48:08 2273

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Python入门之modf()方法的使用

modf()方法返回两个项的元组x的整数小数部分。这两个元组具有相同x符号。则返回一个浮点数的整数部分。语法以下是modf()方法的语法:importmathmath.modf(x)注意:此函数是无法直接访问的,所以我们需要导入math模块,然后需要用math的静态对象来调用这个函数。参数x--这是一个数值表达式返回值这种方法在两项的元组返回x的整数小数部分。具有相同的x符号。整数部分则返回一个浮点数。例子下面的例子显示了modf()方法的使用。#!/us

系统 2019-09-27 17:46:58 2273

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如何使用 python 接入虹软 ArcFace SDK

公司需要在项目中使用人脸识别SDK,并且对信息安全的要求非常高,在详细了解市场上几个主流人脸识别SDK后,综合来看虹软的ArcfaceSDK比较符合我们的需求,它提供了免费版本,并且可以在离线环境下使用,这一点非常符合我们对安全性的要求。但有个遗憾的事情,我们的项目主要使用了Python语言,虹软官方并没有提供Python版本的SDK,因此我自己使用Python封装了ArcfaceC++SDK,便于在项目中使用,这里将主要过程写出来供大家探讨下。1.环境说

系统 2019-09-27 17:45:50 2273

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python3.5 cv2 获取视频特定帧生成jpg图片

假如文件夹有大量视频文件,需求目标是想从每个视频中提取一帧作为视频的一个封面图片,本文利用opencv-python模块实现需求。结合自己的工作,做一下简单的记录,原本想生成可传参数的exe文件,以方便同事使用。但importcv2用pyinstaller生成exe时就会报错,暂时没有找到解决方案,报错如下:(如哪位朋友碰到类似问题,并且解决,请给我留言,谢谢大神)1、安装模块pipinstallopencv-python安装完成后importcv2出现异

系统 2019-09-27 17:45:42 2273

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python批量同步web服务器代码核心程序

#!/usr/bin/envpython#coding:utf8importos,sysimportmd5,tabfrommysql_co.my_dbimportset_mysqlfromssh_co.ssh_connectimportsshdfromssh_co.cfg.configimportssh_message,item_pathfromfileimportfindfiledefmy_mysql():db_file={}my_connect=set

系统 2019-09-27 17:45:42 2273

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详解10个可以快速用Python进行数据分析的小技巧

一些小提示和小技巧可能是非常有用的,特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术,既可以节省时间,还可能挽救“生命”。一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物,并且可以成为真正的生产力助推器。所以,这里有一些小提示和小技巧,有些可能是新的,但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便。Pandas中数据框数据的Profiling过程Profiling(分析器)是一个帮助我们理解数据的过程,而PandasProfiling是一个Python包,它可以简单快

系统 2019-09-27 17:57:26 2272