mitmproxy+python代码篇 一.上个推文我们介绍了mitmdump的简单操作,下面我们开始学习,mitmdump配合python脚本的使用.第一点先讲日志输出.请看图片 先导入ctx模块:from mitmproxy import ctx.这个模块主要用于日志的输出.日志输出可以控制颜色 ctx.log.info      # 日志输出颜色为白色 ctx.log.warn     # 日志输出颜色为黄色 ctx.log.error     # 日志输出颜色为红色 我们运行脚本看看效果

在交互模式下,python代码可以立即执行,所以这很方便我们进行代码测试 1.命令窗口,输入python (如果没配置环境变量则需带python安装目录的绝对路径) >>> 这个就是进入python 交互模式的符号 2.测试代码:定义两个变量,输出他们四则运算结果: 从中我们可以看出,在交互模式下,可以直接定义变量.赋值和各种表达式,按回车后即可打印相应的结果 再看上图,可以看出交互模式下python的变量类型定义不需要指定,但是如果变量的值是一个字符串,则逻辑运算+ 是连接的意思 当然

1 原则 在开始讨论Python社区所采用的具体标准或是由其他人推荐的建议之前,考虑一些总体原则非常重要. 请记住可读性标准的目标是提升可读性.这些规则存在的目的就是为了帮助人读写代码,而不是相反. 本小节讨论你所需记住的一些原则. 1.1 假定你的代码需要维护 人们很容易倾向相信某时所完成的工作在未来不需要添加一部分或对其维护.这是由于很难预料到未来的需求,以及低估自己造成Bug的倾向.然而,所写代码很少不被修改一直存在. 如果你假设自己所写代码会"一劳永逸"的无需之后进行阅读.调试

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下

摘要:代码优化能够让程序运行更快,可以提高程序的执行效率等,对于一名软件开发人员来说,如何优化代码,从哪里入手进行优化?这些都是他们十分关心的问题.本文着重讲了如何优化Python代码,看完一定会让你收获满满! 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据80/20原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗80%的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够

原文:Python 代码性能优化技巧 Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够对性能起到关键作用,因此性能改进的首要点是对算法的改进.在算法的时间复杂度排序上依次是: O(1) -> O(lg n) -> O(

Josh Triplett以一个“笑点”开始了他在PyCon 2015上的演讲:移植Python使其无需操作系统运行:他和他的英特尔同事让解释器能够在GRUB引导程序.BIOS或EFI系统上运行.连演讲的休息时间也没放过,他有很多有趣的要说的事情,还有许多让人大开眼界的演示. Python在Boot Loader上运行的最初想法是能够测试硬件,像BIOS,可扩展固件接口(EFI)以及高级配置和电源接口(ACPI),而无需去写一些“一次性测试项目“程序集.传统来说,英特尔已经写了很多针对DOS(B

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下

day01主要内容回顾 1.进制转换: 二进制: 1111  0101 1010 十六进制          f        5      a 2.内存分布:堆区 和 栈区 外来人只能访问栈区的数据,通过栈区访问堆区数据    3.计算机的原理: 五大组成部分:控制器,运算器 ,存储器 ,输入设备 ,输出设备    计算机的三大核心:cpu(控制器 + 运算器), 内存, 硬盘 今日内容介绍 1.编程语言介绍 2.安装官方cpython解释器 -- 版本共存 3.运行python代码 -- 交

学写python的时候,我们多多少少都接触到了web程序,然而你有没有想过,当浏览器发送了一个http请求时,等待接收这个请求的后端代码是一种什么样的思想感情? 就像下面这张图里画的一样,后端也许是一段java代码,也许是php代码,当然,如果代码出自我手,最可能的还是一段python代码.这就好比,当你在社交软件上给一个陌生人发了一条消息,对面这个人可能是英国人.印度人也有可能是一只羊或者一只狗...那么问题来了,他们怎么知道你在说啥?当然了,在web服务的世界里没有现实中那么复杂,我们不需要

Josh Triplett以一个“笑点”开始了他在PyCon 2015上的演讲:移植Python使其无需操作系统运行:他和他的英特尔同事让解释器能够在GRUB引导程序.BIOS或EFI系统上运行.连演讲的休息时间也没放过,他有很多有趣的要说的事情,还有许多让人大开眼界的演示. Python在Boot Loader上运行的最初想法是能够测试硬件,像BIOS,可扩展固件接口(EFI)以及高级配置和电源接口(ACPI),而无需去写一些“一次性测试项目“程序集.传统来说,英特尔已经写了很多针对DOS(B

这篇文章主要介绍了利用Python中的mock库对Python代码进行模拟测试,mock库自从Python3.3依赖成为了Python的内置库,本文也等于介绍了该库的用法,需要的朋友可以参考下    如何不靠耐心测试 通常,我们编写的软件会直接与那些我们称之为“肮脏的”服务交互.通俗地说,服务对我们的应用来说是至关重要的,它们之间的交互是我们设计好的,但这会带来我们不希望的副作用——就是那些在我们自己测试的时候不希望的功能. 比如,可能我们正在写一个社交软件并且想测试一下“发布到Facebook

[简介] 说实话吧,之前一直没有怎么重视给自己的代码加上测试逻辑:也就是说我只是写了代码,但是并没有给自己的代码加上测试代码: 整个过程就是写完后自己测试一下,看一下跑出来的结果是正确的就心满意足了.过一段时间之后总是对自己的代码有一种陌生感, 就算有完好的注释,我也不能100%保证它的功能上是OK的. 一方面是对于功能上的细节我已经忘记的差不多了,另一方面就算是有注释我也要看上一会才能回想起自己当初是怎么想的,大声 的说出我的代码没有问题确实是一件比较难的事. [给自己的代码加上测试代码的必要

复习 重点: 1.进制转换:二进制 与十六进制 2.内存分布:栈区 与堆区 # 二进制1111转换十六进制 => 8 4 2 1 => f 10101100111011 => 2a77 abf1 => 1010101111110001 # 计算机原理:控制器 运算器 储存器 input设备 output设备 IO流 # 三大核心:CPU 内存 硬盘 # 操作系统 今日内容 1.编程语言介绍 2.python语言介绍 3.安装官方cpython解释器 - - 版本共存 4.运行pyt

环境安装: https://www.python.org/ pycharm 社区版路径: http://www.jetbrains.com/pycharm/download/download-thanks.html?platform=windows&code=PCC 写自动化框架的时候使用,其他时候尽量别用!!!! 1.    一个电脑下同时安装了python 2和python 3,那么切换的命令为: py -2                                       #进入

一.第一句Python代码——Hello Word 在 /home/dev/ 目录下创建 hello.py 文件,内容如下: print "hello,world" 执行 hello.py 文件,即: python /home/dev/hello.py 二.两种执行方式 1.命令行模式 在Windows开始菜单选择“命令提示符”,就进入到命令行模式,它的提示符类似C:\> 2.Python交互模式 在命令行模式下敲命令python,就看到类似如下的一堆文本输出,然后就进入到Pyt

上一篇主要介绍了MongoDB的基本操作,包括创建.插入.保存.更新和查询等,链接为MongoDB基本操作. 在本文中主要介绍MongoDB的聚合以及与Python的交互. MongoDB聚合 什么是聚合 MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等),并返回计算后的数据结果. 聚合是基于数据处理的聚合管道,每个文档通过由多个阶段组成的管道,可以对每个阶段的管道进行分组.过滤等功能,然后经过一系列处理,输出结果. 语法:db.集合名称.aggregate({

在Nylas,我们喜欢使用Python进行开发.它的语法简单并富有表现力,拥有大量可用的开源模块和框架,而且这个社区既受欢迎又有多样性.我们的后台是纯用 Python 写的,团队也经常在 PyCon 和 meetups 上演讲.你可以认为我们是 Python 的超级粉. 然而,Python 的一个大缺陷是没有一个明确的工具来部署 Python 服务端应用.工作的情况就像是“执行 git 的 pull 命令后剩下的就只有祈祷了”,但这并不是一个好的方式,尤其当用户依赖于我们的应用.当你的应用引用了

                                                     这个周末断断续续的阅读完了<Effective Python之编写高质量Python代码的59个有效方法>,感觉还不错,具有很大的指导价值.下面将以最简单的方式记录这59条建议,并在大部分建议后面加上了说明和示例,文章篇幅大,请您提前备好瓜子和啤酒! 1. 用Pythonic方式思考 第一条:确认自己使用的Python版本 (1)有两个版本的python处于活跃状态,python2和pyt

Pyhton的交互模式 在终端输入Python3命令就会进入家Python的交互模式,在交互模式下,输入一行代码,回车,就会执行这行代码. Python的命令行模式 在终端输入Python3 1.py执行,可以执行整个1.py这个文件.这样的执行方式是命令行模式,整个文件一起执行,在该输出的地方才会输出. 1.py文件的内容 1+1 666 print("Hello, World") 执行结果:

Python学习资料或者需要代码.视频加Python学习群:960410445 1. 用Pythonic方式思考 第一条:确认自己使用的Python版本 (1)有两个版本的python处于活跃状态,python2和python3 (2)有很多流行的Python运行时环境,CPython.Jython.IronPython以及PyPy等 (3)在开发项目时,应该优先考虑Python3 第二条:遵循PEP风格指南 PEP8是针对Python代码格式而编订的风格指南,参考: http://www.py