目录 Scapy scapy的安装和使用 发包 发包和收包 抓包 将抓取到的数据包保存 查看抓取到的数据包 格式化输出 过滤抓包 Scapy scapy是python中一个可用于网络嗅探的非常强大的第三方库,可以用它来做 packet 嗅探和伪造 packet. scapy已经在内部实现了大量的网络协议.如DNS.ARP.IP.TCP.UDP等等,可以用它来编写非常灵活实用的工具. 换言之,Scapy 是一个强大的操纵报文的交互程序.它可以伪造或者解析多种协议的报文,还具有发送.捕获.匹配请求和

python scapy的用法之ARP主机扫描和ARP欺骗 目录: 1.scapy介绍 2.安装scapy 3.scapy常用 4.ARP主机扫描 5.ARP欺骗 一.scapy介绍 scapy是一个可用于网络嗅探的非常强大的第三方库. 具有以下几个特点: 1.交互模式,用作第三方库. 2.可以用开做packet嗅探和伪造packet 3.已经再内部实现了大量的网络协议.(DNS,ARP,IP,TCP,UDP等等),可以用它来编写非常灵活实用的工具. 二.安装 pip intall scapy

原文 三种Python下载url并保存文件的代码 利用程序自己编写下载文件挺有意思的. Python中最流行的方法就是通过Http利用urllib或者urllib2模块. 当然你也可以利用ftplib从ftp站点下载文件.此外Python还提供了另外一种方法requests. 来看看三种方法是如何来下载zip文件的: import urllib import urllib2 import requests url = 'http://www.blog.pythonlibrary.org/wp-c

python模拟Get请求保存网易歌曲的url 作者:vpoet mail:vpoet_sir@163.com 日期:大约在夏季 #coding:utf-8 import requests import json url = 'http://music.163.com//api/dj/program/byradio?radioId=271002&id=271002&ids=%5B%22271002%22%5D&limit=100&offset=0' headers = {

邻居子系统与ARP协议 邻居子系统的作用就是将IP地址,转换为MAC地址,类似操作系统中的MMU(内存管理单元),将虚拟地址,转换为物理地址. 其中邻居子系统相当于地址解析协议(IPv4的ARP协议,IPv6的ND(Neighbor discover)协议)的一个通用抽象,可以在其上实现ARP等各种地址解析协议 邻居子系统的数据结构 struct neighbour{ .................... } neighbour结构存储的是IP地址与MAC地址的对应关系,当前状态 struc

[源码]python Scapy Ftp密码嗅探 原理很简单,FTP密码明文传输的 截取tcp 21端口User和Pass数据即可 Scapy框架编译程序较大(一个空程序都25M),所以就不提供exe # -*- coding: UTF-8 -*- #author: k8gege import os import queue from scapy.all import * def ftpsniff(pkt): dest = pkt.getlayer(IP).dst raw = pkt.sprin

最近需要用到os.system 发现不能赋值到变量 后查有更新的模块,如下: os.system os.spawn* os.popen* popen2.* commands.* 重新使用content=os.popen(‘help’).read() 就能获取到了 import pyodbcimport sysimport osimport commands #python conn sql server2008R2conn = pyodbc.connect( driver='{sql serve

遍历多个tomcat日志文件,找出含有ERROR 和Exception 的日志,并把该行日志输出到另一个文件中:(这里为了体现python模块导入的知识,所有建立了多个文件夹和模块) 项目结构: consetting.py: # 日志文件目录 F_PATH = r'C:\Users\shenping\PycharmProjects\Shenping_TEST\day_5\script\glive\logs' # 错误日志存储目录 D_PATH = r'C:\Users\shenping\Pych

Contents    1. 协同过滤的简介    2. 协同过滤的核心    3. 协同过滤的实现    4. 协同过滤的应用 1. 协同过滤的简介 关于协同过滤的一个最经典的例子就是看电影,有时候不知道哪一部电影是我们喜欢的或者评分比较高的,那 么通常的做法就是问问周围的朋友,看看最近有什么好的电影推荐.在问的时候,都习惯于问跟自己口味差不 多的朋友,这就是协同过滤的核心思想. 协同过滤是在海量数据中挖掘出小部分与你品味类似的用户,在协同过滤中,这些用户成为邻居,然后根据他 们喜欢的东西组织

在科学计算的过程中,往往需要保存一些数据,也经常需要把保存的这些数据加载到程序中,在 Matlab 中我们可以用 save 和 lood 函数很方便的实现.类似的在 Python 中,我们可以用 numpy.save() 和 numpy.load() 函数达到类似的效果,并且还可以用 scipy.io.savemat() 将数据保存为 .mat 格式,用scipy.io.loadmat() 读取 .mat 格式的数据,达到可以和 Matlab 或者Octave 进行数据互动的效果. 下面分别介绍

1.将list中的数据写入到excel文件中 利用python包numpy(实现方式应该有许多种,这里只是记录成功实现的一种)中的savetxt 局限性:要保存的list可以为[1,2,3,4,5]这种形式,也可以是[[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15]]这种形式,但如果是第二种情况(list中每个元素都为list)时,list中的每个list所含有元素个数要相同,这是因为该方法需要先将python的list数据转化为array类型 import n

使用python的机器学习包sklearn的时候,如果训练集是固定的,我们往往想要将一次训练的模型结果保存起来,以便下一次使用,这样能够避免每次运行时都要重新训练模型时的麻烦. 在python里面,有一个joblib可以实现将模型保存,并将保存后的模型取出用于不同的测试集: from sklearn import svm from sklearn.externals import joblib #训练模型 clf = svc = svm.SVC(kernel='linear') rf=clf.f

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

  scapy模块的安装 484 yum install tcpdump graphviz ImageMagick -y 485 wget http://www.secdev.org/projects/scapy/files/scapy-2.2.0.tar.gz 486 tar -zxvf scapy-2.2.0.tar.gz 487 cd scapy-2.2.0/ 488 ls 489 python setup.py install import os,time,subprocess impo

很多时候在Linux系统下运行python程序时,控制台会输出一些有用的信息.为了方便保存这些信息,有时需要对这些信息进行保存.这里介绍几种将控制台输出保存到文件中的方式:1 重定向标准输出流重定向标准输出流有两种方式,既可以在每个print方法中进行重定向,如下所示: # assume the log file is 'a.log' # for python2 print >> a.log, 'print something' # for python3 print('print somet

转自:http://www.360doc.com/content/14/0103/13/11789990_342303735.shtml 参考了一些网络上的资料,做了个简单程序,使用python接收邮件并保存到mysql中. #------------------------------------------------------------------------------- # Name: 接收邮件模块 # Purpose: # # Author: garfield # # Creat

接口测试中遇到上一个请求返回响应包含cookie(如下图登录请求的响应结果).需将cookies保存下来,后续请求自动带入,否则会提示未登录. python requests的cookie类型是<class 'requests.cookies.RequestsCookieJar'> 查看cookie类型的方式: 自动保存更新cookies方法: # 定义接口类 # 构造函数中实例化cookies对象 self.cookies = RequestsCookieJar() # 发送请求获取响应后,

原文链接:http://www.jianshu.com/p/df5918069612 scapy 是 python 写的一个功能强大的交互式数据包处理程序,可用来发送.嗅探.解析和伪造网络数据包,常常被用到网络攻击和测试中. —— 由方石剑分享 scapy是python写的一个功能强大的交互式数据包处理程序,可用来发送.嗅探.解析和伪造网络数据包,常常被用到网络攻击和测试中. scapy的安装在Linux非常便利,但在Windows下比较复杂. 以下假定读者使用的是Ubuntu Linux 和

本实例的实现逻辑是,应用selenium UI自动化登录百度盘,读取存储百度分享地址和提取码的txt文档,打开百度盘分享地址,填入提取码,然后保存到指定的目录中 全部代码如下: # -*-coding:utf8-*- # encoding:utf-8 import time from selenium import webdriver browser = webdriver.Chrome() def loginphont(): browser.get("https://pan.baidu.com

python处理二进制 python的struct模块可以将整型(或者其它类型)转化为byte数组.看下面的代码. # coding: utf-8 from struct import * # 包装成大端的byte数组 print(pack('>hhl', 1, 2, 3)) # b'\x00\x01\x00\x02\x00\x00\x00\x03' pack('>hhl', 1, 2, 3)作用是以大端的方式把1(h表示2字节整型),2,3(l表示4字节整型),转化为对于的byte数组.大端

在科学计算的过程中,往往需要保存一些数据,也经常需要把保存的这些数据加载到程序中,在 Matlab 中我们可以用 save 和 lood 函数很方便的实现.类似的在 Python 中,我们可以用 numpy.save() 和 numpy.load() 函数达到类似的效果,并且还可以用 scipy.io.savemat() 将数据保存为 .mat 格式,用scipy.io.loadmat() 读取 .mat 格式的数据,达到可以和 Matlab 或者Octave 进行数据互动的效果. 下面分别介绍