本人贡献一篇关于抓包转换成脚本的文章 步骤一 打开fiddler,抓到包之后,保存成txt文件 步骤二 脚本里str_filename改成保存的文件名 步骤三 执行脚本一键转换 附上脚本,感谢关注~ # -*- coding: utf-8 -*- # @File : fiddler_code.py # @Time : 2021-12-16 15:11 # @Author : dyk # @Email : 1427950904@qq.com # @Software: PyCharm str_fil

今天就来看一下Mac上如何进行抓包,之前有一篇文章介绍了使用Fidder进行抓包 http://blog.csdn.net/jiangwei0910410003/article/details/19806999 不过可惜的是,Fidder使用C#开发的,所以就不能在Mac上使用了,不过还有另外一个抓包神器,就是Charles,它是Java开发的,所以跨平台,不仅可以在Mac上使用,Linux以及Window下都是可以使用的,当然需要安装JDK,才能运行,同时还有一个问题就是他是收费的. 一.下载

本书涵盖内容:fiddler.http协议.json.requests+unittest+报告.bs4.数据相关(mysql/oracle/logging)等内容.刚买须知:本书是针对零基础入门接口测试和python+requests自动化的,首先本书确实写的比较基础,对基础内容也写的很详细,所以大神绕道,别乱拍下了说不好. 为什么要先学fiddler? 学习接口测试必学http协议,如果直接先讲协议,我估计小伙伴们更懵,为了更好的理解协议,先从抓包开始.结合抓包工具讲http协议更容易学一些.

为了弥补pcap文件的缺陷,让抓包文件可以容纳更多的信息,pcapng格式应运而生.关于它的介绍详见<PCAP Next Generation Dump File Format> 当前的wireshark/tshark抓取的包默认都被保存为pcapng格式. 形而上的论述就不多谈了,直接给出一个pcapng数据包文件的例子: 然后我强烈建议,对着<PCAP Next Generation Dump File Format>来把一个实际抓取的pcapng文件里面的每一个字节都对应清除

python编写网络抓包分析脚本 写网络抓包分析脚本,一个称手的sniffer工具是必不可少的,我习惯用Ethereal,简单,易用,基于winpcap的一个开源的软件 Ethereal自带许多协议的 decoder,但是它的架构并不灵活,如果你要加入一个自己定义的的解码器,得去修改Ethereal的代码,再重新编译,相当的烦琐 对于一般的明文协议,没有什么问题,但是对于加密协议,比如网络游戏,客户端程序一般会在刚连接上的时候,发送一个随机密钥,而后的报文都会用这个密钥进 行加密,诸如此类.要想

Python代码: server: #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # 文件名:server.py import socket # 导入 socket 模块 s = socket.socket() # 创建 socket 对象 host = socket.gethostname() # 获取本地主机名 port = 12345 # 设置端口 s.bind((host, port)) # 绑定端口 s.listen(5) # 等待客户端连接 wh

APP抓包 前面我们了解了一些关于 Python 爬虫的知识,不过都是基于 PC 端浏览器网页中的内容进行爬取.现在手机 App 用的越来越多,而且很多也没有网页端,比如抖音就没有网页版,那么上面的视频就没法批量抓取了吗? 答案当然是 No!对于 App 来说应用内的通信过程和网页是类似的,都是向后台发送请求,获取数据.在浏览器中我们打开调试工具就可以看到具体的请求内容,在 App 中我们无法直接看到.所以我们就要通过抓包工具来获取到 App 请求与响应的信息.关于抓包工具有 Wireshark

jmeter压力测试 前提场景的设置:单场景(单个接口进行压力测试一个请求)或混合场景(有业务流程的场景进行压力测试多个请求),压测时间一般在5--1515分组具体看需求. 数据准备:数据量少和数据量大的情况下,测试的结果是不一样的,在设计场景的时候是要考虑到这种情况的,要测试数据库中数据量大和数据量小的情况,如果是要测试数据量大的情况下,就要造数据了,造数据可以使用jmeter,操作数据库来造数据,也可以使用python连接数据库,批量的造数据. 查看压测结果:tps每秒钟处理的请求数,每个请

jmeter数据库,charles抓包,Python循环语句 一.Jemeter数据库 添加jar包数据库 jemeter=>浏览 添加JDBC Connection Configuration 配置数据 mysqlurl:jdbc:mysql://ip:port/db?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&allowMultiQueries=true driver class:com.mysql.jdbc.Driver       4. 操作

没事想爬下数据,就入了scrapy坑,跟着https://zhuanlan.zhihu.com/data-factory这篇教程走,中间被小数量的网站坑过,不过还是写出了爬虫~~ 切糕王子:毫无防御,直接scan就可以了: 尚妆网:进这个网站时才发现,这和说好的不一样!!!这个网站也是采用了拖动到底才加载,不过貌似不能拖到底,要移到稍微上面才能加载?不过那个教程说的根据探查到的url找出规律,再伪装参数这点还是有用的 批量爬取商品url代码(只有ShowjoySpider): # -*- cod

小技巧 通过在交互式的python解释器下,可以通过help()函数查看函数或模块的用途. dir() 函数不带参数时,返回当前范围内的变量.方法和定义的类型列表:带参数时,返回参数的属性.方法列表 ls(),查看选项,如 ls(ARP) 安装 python3,Ubuntu 18.04环境 sudo apt install python3-pip pip3 install scapy 导入 from scapy.all import * 构造包 scapy通过重载'/'符号,能够一层一层的构造包

由于在测试服务器上测试东西都是https,然后最近又在和大神一起开发openapi,api写好当然是要测试的 python上测试接口最好用的莫过于requests模块了.但是 我还从来没有用requests模块过ssl 在网上找了一些资料看到说的是,使用一个urllib3的模块. 好吧进入正题. r = requests.post(url, data=payload, proxies=proxies, verify=True) 这行代码 增加了两个平时不怎么用得上的字段. proxies 和 v

抓包 进行linux系统抓包,并且定时分隔防止文件太大 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import os import sys import logging import threading import time import datetime # 工作目录 WORKSPACE = '/root/workspace' # 间隔时间 分钟 INTERVAL = 10 def daemon(): import os # create -

问题:之前我们系统上线后,因为是旧的系统,没有加统计的功能,比如用户喜欢那个页面,是哪些用户再访问,接口的负载能力等等. 解决办法:1,现有代码更改,添加功能.现有代码侵入太多,工作量比较大 2,想到tcpdump 抓包,然后分析文件.文件特别大,而且不能做到实时处理. 3,采用python 脚本来处理,直接抓包80端口,加上一些处理,入库之内. 环境搭建: 1,使用到的第三方包:dpkt-1.8.8.tar.gz, impacket-master.zip, pcapy-master.zip p

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ 网络数据包捕获与分析程序 """ import pcap import dpkt import json import re import time from urllib import unquote # 过滤输出目标ip dst_lists = [ '203.66.1.212', # nslookup dpdcs.4399sy.com.hk '

一.URL分析 通过对“Python机器学习”结果抓包分析,有两个无规律的参数:_ksTS和callback.通过构建如下URL可以获得目标关键词的检索结果,如下所示: https://s.taobao.com/search?data-key=s&data-value=44&ajax=true&_ksTS=1482325509866_2527&callback=jsonp2528&q=Python机器学习&imgfile=&js=1&stat

通过前一节得出地址可能的构建规律,如下: https://s.taobao.com/search?data-key=s&data-value=44&ajax=true&_ksTS=1481814489094_902&callback=jsonp903&q=Python%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0&imgfile=&js=1&stats_click=search_radio_all%3A1&i

一.抓包基础 在淘宝上搜索“Python机器学习”之后,试图抓取书名.作者.图片.价格.地址.出版社.书店等信息,查看源码发现html-body中没有这些信息,分析脚本发现,数据存储在了g_page_config变量之中,初步分析需要采用抓包技术来获取其他页的数据.以前使用Fiddler非常方便,今天出奇的怪,总是挂掉.经度娘得知还有WireShark神器,可安装后发现太过底层.最后使用浏览器自带的开发者工具,先前仅用到了调试前端页面.如下图: 数据存储区域: 开发者工具抓包界面: 二.抓包分析

一.绪论 最近一直想弄一个代理,并且对数据包进行解读,从而完成来往流量的嗅探.于是今天学习了一下如何使用Python抓包并进行解包. 首先要用到两个模块 dpkt(我这边ubuntu16.04 LTS)Python2.7中默认安装的 pcap安装 pip install pypcap 然后来说一下,pypcap主要用来抓包或者说是sniffer的,dpkt用来解包的,我对dpkt的认知是解包传输层以及传输层一下的数据比较不错,但是对于应用层数据的解读就是渣渣.尤其是HTTP,所以HTTP部分解包

通过pcap与dpkt抓包解包示例: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ 网络数据包捕获与分析程序 """ import pcap import dpkt import json import re import time from urllib import unquote # 过滤输出目标ip dst_lists = [ '203.66.1.212', # nslookup dp