转载:All Right 当我们要寻找软件漏洞 bug 的时候,或者做恶意代码分析的时候,首先会找一些常用的而且容易被错误使用的函数.但是有时候程序代码太多找的比较辛苦,并且费时间.所以我们可以写一个脚本来跟踪这些函数,找出调用它们的地方,之后在这些地方的背景色设置成不同的颜色,这样我们在 IDA 窗口中就能很方便的看出来. 下面是我们测试程序的伪代码:我们要用这个脚本找出printf函数. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 from idaapi import * d

引子 跟踪perl和python脚本对文件的访问,实际过程中,perl和python解析器在解析完脚本后,直接关闭了 脚本文件,在进程中查询不到是访问文件的脚本文件名称. shell.perl和python脚本执行过程 bash脚本执行过程 脚本内容: #!/usr/bin/env bash echo `date`" hello world!" >> /root/log.txt 使用strace跟踪脚本执行过程,为了节省篇幅,只保留一些关键执行过程: # strace -q

参考这篇文章的代码封装了一个类似Matlab中的magic函数,用来生成魔方矩阵. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np def magic(n): row,col=0,n//2 magic=[] for i in range(n): magic.append([0]*n) magic[row][col]=1 for i in range(2,n*n+1): r,l=(row-1+n)%n,(col+1)

1.python 中的 range() 函数生成整数序列,常用于 for 循环的迭代. 示例: 2.R 语言中的 range() 函数返回一个数值向量中的最小值和最大中,常用于求极差. 示例: 按语: R 语言中的 range 函数 python 中相当于 min(x), max(x)

测试系统为:Centos 6.7 Python版本为: 3.6.4 脚本功能:查看指定磁盘的读写及时间等相关信息 #!/usr/bin/env python3 from collections import namedtuple Disk = namedtuple('Disk','major_number minor_number device_name read_count read_merged_count read_sections time_spent_reading write_cou

#coding:utf-8 import os import datetime import time def execute_rpt_db_full_effe_cainiao_city(): flag = True while flag: # 判断该文件是否存在 # os.path.isfile("/home/ytospid/opt/docker/jsc_spider/jsc_spider/log/call_proc.log") # 存在则获取昨天日期字符串 yesterday =

CREATE TABLE itemdata_LANG ( itemno ) NOT NULL, itemname ), -- 产品名称 othername ), indications ), -- 适用范围 principle ), -- 工作原理 faultanalysis ), -- 故障分析 faults ), -- 常见故障 instalsite ), -- 安装位置 manufact ), -- 生产厂家 brand ), -- 品牌名称 chandi ), -- 产地 newRema

需求描述 现在需要通过EXISTS中的语句来控制查询结果是否存在 第一次实现SQL SELECT 1 AS ID,SUM(1) FROM (SELECT ID,NAME FROM (VALUES(1,'AA'),(2,'BB')) AS B(ID,NAME)) WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM SYSIBM.DUAL WHERE 1=2 ) 查询结果 查询出来就发现会存在一条记录 正确的写法 SELECT * FROM (SELECT 1 AS ID,SUM(1) FROM

敲<Python机器学习及实践>上的code的时候,对于数据预处理中涉及到的fit_transform()函数和transform()函数之间的区别很模糊,查阅了很多资料,这里整理一下: # 从sklearn.preprocessing导入StandardScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 标准化数据,保证每个维度的特征数据方差为1,均值为0,使得预测结果不会被某些维度过大的特征值而主导 ss = Standard

按X键,即可列出哪个部分引用该函数.

最近,又接触到一个奇葩的接口,基于老板不断催促赶时间的情况下,在重写java接口和复用已有的python脚本的两条路中选择了后者,但是其实后者并没有好很多,因为我是一个对python的认识仅限于其名称拼写的人,所以,我将把我这一天内从配置环境到最终刚成功调用脚本的过程整理一下,分享给大家. 首先,我先大体上整理一下我的思路(以下以py代替python): 1. py脚本如何运行? 2. java中如何调用py脚本? 3. 如何在java中向py脚本中动态传参. 4. 运行发布 接下来,我将顺着以

目前 Linux 下有一些使用 Python 语言编写的 Linux 系统监控工具 比如 inotify-sync(文件系统安全监控软件).glances(资源监控工具)在实际工作中,Linux 系统管理员可以根据自己使用的服务器的具体情况编写一下简单实用的脚本实现对 Linux 服务器的监控. 本文介绍一下使用 Python 脚本实现对 Linux 服务器 CPU 内存 网络的监控脚本的编写. Python 版本说明 Python 是由 Guido van Rossum 开发的.可免费获得的.

在进行开发的过程中,偶尔会遇到需要使用Java调用Python脚本的时候,毕竟Python在诸如爬虫,以及科学计算等方面具有天然的优势.最近在工作中遇到需要在Java程序中调用已经写好的Python程序,故做一下记录. 1常用的Java调用Python脚本的两种方式 调用方式通常为以下两种: •通过Jython调用,即通过Jython.jar提供的类库实现 •直接通过Java的Runtime实现,Runtime类的Runtime.getRuntime()开启进程,执行python脚本文件 2通过

前言 存在许多独立的python脚本,这些脚本可能会增加,也可能会减少,现在需要按照某种顺序调度这些程序.在python的standard library中,有一个模块imp可以实现动态的调用pthon脚本,实现调用,imp需要知道脚本的module name,module path. 思路 (一) 所有的python脚本都要提供一个入口函数: def main(args):#args为string,由脚本编写者自行解析 return exit_code #-1失败,其他成功 args是脚本运行

CVS 文件自动移 tag 的 Python 脚本 背景 工作中使用的版本管理工具是 CVS,在两次发布中,如果修改的文件比较少,会选择用移 Tag 的方式来生成一个新 Tag 发布.文件比较少的情况下直接使用 CVS 客户端完成移 tag 操作.但是文件比较多的情况下就要考虑使用脚本来完成这个任务了. 首先,关于 CVS tag 的一些概念可以参考这篇文章 cvs tag 与 rtag, tag 与 branch 区别 命令 然后再弄清楚 CVS 移 tag 的命令.可以直接查阅 CVS 的文

      最近写完mysql flashback,突然发现还有有这种使用场景:有些情况下,可能会统计在某个时间段内,MySQL修改了多少数据量?发生了多少事务?主要是哪些表格发生变动?变动的数量是怎么样的? 但是却不需要行记录的修改内容,只需要了解 行数据的 变动情况.故也整理了下.     昨晚写的脚本,因为个人python能力有限,本来想这不发这文,后来想想,没准会有哪位园友给出优化建议.       如果转载,请注明博文来源: www.cnblogs.com/xinysu/   ,版权归

刷新cdn的流程:jenkins获取git中的代码,触发脚本推送到生产环境中(即cdn的源站) --> 触发脚本获取git工作目录的更新列表,将更新列表拼凑成带域名信息的url,写入到目录中 --> 触发python脚本读取目录中的url发送给akamai的api进行cdn的刷新 参考文档创建client api,此次我们的账号没有创建client api的权限,需要管理员处理文档地址:https://developer.akamai.com/api/getting-started#befor

开发环境 Python版本:3.6.4 (32-bit) 编辑器:Visual Studio Code C++环境:Visual Studio 2013 需求说明 在用VS2013编写的Win32程序CallPy.exe中,调用Python模块say_hi.py中的prt_hi()函数,从而实现C++中Python的嵌入. 0 准备say_hi.py模块 1 设置主程序CallPy环境 使用VS2013新建一个名为CallPy的Win32空项目,添加主程序文件CallPy.cpp,再按照下图将P

从函数中修改列表 一家为用户提交的设计制作3D打印模型的公司,需要打印的设计存储在一个列表中,打印后移到另一个列表中. #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- unprinted_designs = ['iphone case','robot pendant','dodecahedron'] completed_models = [] while unprinted_designs: current_design = unprinted_desi

在Python脚本中调用Django环境. import osif __name__ == '__main__': os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "工程名.settings") import django django.setup() from app01 import models 1 创建多表模型(详情见代码)  #用了OneToOneField和ForeignKey,模型表的字段,后面会自定加_

ORM执行原生sql语句 在模型查询API不够用的情况下,我们还可以使用原始的SQL语句进行查询. Django 提供两种方法使用原始SQL进行查询:一种是使用raw()方法,进行原始SQL查询并返回模型实例:另一种是完全避开模型层,直接执行自定义的SQL语句. 执行原生查询 raw()管理器方法用于原始的SQL查询,并返回模型的实例: 注意:raw()语法查询必须包含主键. 这个方法执行原始的SQL查询,并返回一个django.db.models.query.RawQuerySet 实例. 这