关于端口扫描器
端口扫描工具(Port Scanner)指用于探测服务器或主机开放端口情况的工具。常被计算机管理员用于确认安全策略,同时被攻击者用于识别目标主机上的可运作的网络服务。
端口扫描定义是客户端向一定范围的服务器端口发送对应请求,以此确认可使用的端口。虽然其本身并不是恶意的网络活动,但也是网络攻击者探测目标主机服务,以利用该服务的已知漏洞的重要手段。端口扫描的主要用途仍然只是确认远程机器某个服务的可用性。
扫描多个主机以获取特定的某个端口被称为端口清扫(Portsweep),以此获取特定的服务。例如,基于SQL服务的计算机蠕虫就会清扫大量主机的同一端口以在 1433 端口上建立TCP连接。
Python实现
端口扫描器原理很简单,无非就是操作socket,能connect就认定这个端口开放着。
import socket def scan(port): s = socket.socket() if s.connect_ex(('localhost', port)) == 0: print port, 'open' s.close() if __name__ == '__main__': map(scan,range(1,65536))
这样一个最简单的端口扫描器出来了。
等等喂,半天都没反应,那是因为socket是阻塞的,每次连接要等很久才超时。
我们自己给它加上的超时。
s.settimeout(0.1)
再跑一遍,感觉快多了。
多线程版本
import socket import threading def scan(port): s = socket.socket() s.settimeout(0.1) if s.connect_ex(('localhost', port)) == 0: print port, 'open' s.close() if __name__ == '__main__': threads = [threading.Thread(target=scan, args=(i,)) for i in xrange(1,65536)] map(lambda x:x.start(),threads)
运行一下,哇,好快,快到抛出错误了。thread.error: can't start new thread。
想一下,这个进程开启了65535个线程,有两种可能,一种是超过最大线程数了,一种是超过最大socket句柄数了。在linux可以通过ulimit来修改。
如果不修改最大限制,怎么用多线程不报错呢?
加个queue,变成生产者-消费者模式,开固定线程。
多线程+队列版本
import socket import threading from Queue import Queue def scan(port): s = socket.socket() s.settimeout(0.1) if s.connect_ex(('localhost', port)) == 0: print port, 'open' s.close() def worker(): while not q.empty(): port = q.get() try: scan(port) finally: q.task_done() if __name__ == '__main__': q = Queue() map(q.put,xrange(1,65535)) threads = [threading.Thread(target=worker) for i in xrange(500)] map(lambda x:x.start(),threads) q.join()
这里开500个线程,不停的从队列取任务来做。
multiprocessing+队列版本
总不能开65535个进程吧?还是用生产者消费者模式
import multiprocessing def scan(port): s = socket.socket() s.settimeout(0.1) if s.connect_ex(('localhost', port)) == 0: print port, 'open' s.close() def worker(q): while not q.empty(): port = q.get() try: scan(port) finally: q.task_done() if __name__ == '__main__': q = multiprocessing.JoinableQueue() map(q.put,xrange(1,65535)) jobs = [multiprocessing.Process(target=worker, args=(q,)) for i in xrange(100)] map(lambda x:x.start(),jobs)
注意这里把队列作为一个参数传入到worker中去,因为是process safe的queue,不然会报错。
还有用的是JoinableQueue(),顾名思义就是可以join()的。
gevent的spawn版本
from gevent import monkey; monkey.patch_all(); import gevent import socket ... if __name__ == '__main__': threads = [gevent.spawn(scan, i) for i in xrange(1,65536)] gevent.joinall(threads)
注意monkey patch必须在被patch的东西之前import,不然会Exception KeyError.比如不能先import threading,再monkey patch.
gevent的Pool版本
from gevent import monkey; monkey.patch_all(); import socket from gevent.pool import Pool ... if __name__ == '__main__': pool = Pool(500) pool.map(scan,xrange(1,65536)) pool.join()
concurrent.futures版本
import socket from Queue import Queue from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor ... if __name__ == '__main__': q = Queue() map(q.put,xrange(1,65536)) with ThreadPoolExecutor(max_workers=500) as executor: for i in range(500): executor.submit(worker,q)

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows
Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

mPDF
mPDF ist eine PHP-Bibliothek, die PDF-Dateien aus UTF-8-codiertem HTML generieren kann. Der ursprüngliche Autor, Ian Back, hat mPDF geschrieben, um PDF-Dateien „on the fly“ von seiner Website auszugeben und verschiedene Sprachen zu verarbeiten. Es ist langsamer und erzeugt bei der Verwendung von Unicode-Schriftarten größere Dateien als Originalskripte wie HTML2FPDF, unterstützt aber CSS-Stile usw. und verfügt über viele Verbesserungen. Unterstützt fast alle Sprachen, einschließlich RTL (Arabisch und Hebräisch) und CJK (Chinesisch, Japanisch und Koreanisch). Unterstützt verschachtelte Elemente auf Blockebene (wie P, DIV),

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung