在日常编写 Python 脚本的过程中,我们经常需要结合命令行参数传入一些变量参数,使项目使用更加的灵活方便
Datainsight(数据挖掘平台):数据挖掘是TBDS产品体系下负责算法开发和应用的模块,DataInsight产品会搭建模型训练、推理平台和应用服务平台,聚焦机器学习场景;产品定位于MLOps,帮助用户建立快速迭代训练和部署的能力,并且利用TBDS多租户权限体系确保资源隔离,让用户能够基于TBDS大数据平台更好的挖掘数据的商业价值。
AutoHarness是一款功能强大的自动化工具,可以帮助广大研究人员以自动化的形式生成模糊测试工具。该工具的初衷源于目前模糊代码库中的一个并发问题:大型代码库有数千个函数和代码片段,可以嵌入到库中相当深层的地方。对于更加智能的模糊测试工具来说,想要达到那个代码路径都是非常困难的,有时甚至都不可能到达。对于更加大型的模糊测试项目,例如oss-fuzz,仍然会有部分代码无法被覆盖到。因此,AutoHarness的主要作用就是试图在一定程度上缓解这一问题,并提供一种工具,供安全研究人员用于对代码库初始化测试。
你是否好奇过在命令行中敲入一段命令后,它是如何被解析执行的?是否考虑过由自己实现一个命令行工具,帮你执行和处理任务?是否了解过陪伴在你身边的 Python 有着丰富的库,来帮你轻松打造命令行工具?
花下猫语:国庆期间,公众号停更了几天,那是因为我去江西参加婚礼了,如今正在写“观感”呢(写完后会发在文艺号“豌豆花”上)。所以,原创文章要再拖一下了。
一门语言好用、方便的程度在很多时候会取决于这门语言相关的库够不够丰富,Python 之所以火爆除了其本身的语法和特性之外,还在一定程度上取决于其有太多太多库的支持,不论是官方维护的还是第三方开发的。就比如说做机器学习为什么很多人都用 Python,一个非常大的因素就是 TensorFlow 和 PyTorch 对 Python 的支持。当然在这里并不是说 Python 的库真的就全的不要不要的,它在某些领域或者项目的生态还是有待完善的。
那么使用 sys模块就不好用了。此时我们可以使用 argparse。但是如果你阅读它的官方文档:https://docs.python.org/zh-cn/3/howto/argparse.html,你就会发现 argparse写起来还是有点麻烦。
这篇文章主要是对 argparse(Python标准库中推荐的命令行解析模块) 进行简要介绍。原英文链接如下:
这一个条目的意思是,我们可以使用python3 -m这样的指令,在终端的命令行内运行python的一些仓库。比如我们常用的pip,就可以通过python3 -m pip install numpy这样的操作指令来运行。还有一个比较常见的上传python编译安装包到pypi网站上面的工具twine,可以通过python3 -m twine的方法来使用。本文我们主要探讨一下如何在代码中,实现python3 -m 这种命令行运行的模式。
在上一篇“深入 argparse (一)”的文章中,我们深入了解了 argparse 的包括参数动作和参数类别在内的基本功能,具备了编写一个简单命令行程序的能力。本文将继续深入了解 argparse 的进阶玩法,一窥探其全貌,助力我们拥有实现复杂命令行程序的能力。
NimPackt是一款基于Nim命令式编程语言开发的强大工具,该工具同时具备汇编程序封装功能以及Shellcode加载功能。
参考:https://www.shiyanlou.com/courses/370/labs/1191/document
计划任务是几乎每个开发人员都会用到的功能,在服务器上可以用 Cron 作业来进行任务调度,它也是一种稳定的方式。但我们也可以完全程序化,全部使用 Python 来完成调度程序,而且可以有更简单的配置方式。
常用来定义一个脚本的说明文档,一般我们写python脚本会通过if..else 的方式来提供一个脚本说明文档,python不支持switch。所有很麻烦,其实,我们可以通过argparse来编写说明文档。
如上,以上代码实现是针对单个模块脚本,如果要在多个模块中使用咋办?解决方法为封装为类,具体参见“代码实践2”
Python可谓是现在很多人正在学或者想学的一个脚本语言了,提到学习自然就少不了拿项目练手,可是一般的项目根本提不起兴趣嘛,这10个项目可是非常有趣的,不信你看看。
我们定义了一个 Python 的方法,方法接收一些参数,但是调用的时候想将这些参数用命令行暴露出来。
在编写Python命令行(CLI)应用程序时,使用Click库进行参数解析的深入教程
通过创建命令行界面(CLI),可以使程序功能强大并具有交互性。CLI允许您接受命令行参数(操作系统命令行中程序名称后面的信息),以便向程序添加其他特性,使代码易于使用和灵活。根据程序的不同,这些参数可用于添加其他特性,如查看帮助文档、指定输出文件或启用测试特性,这些特性在正常使用时可能会出现问题。
问题描述:在 Windows 环境中,您希望通过一个 Python 脚本来实现特定的自动化任务,该任务需要依次运行其他多个带 argparse 命令行参数的 .py 文件。您希望找到一种简洁、高效的方法来解决这个问题。
在导线上看起来像这样,但是填充被忽略,可以是任何东西。身份验证例程最多读取256个“长度”。#
在本系列前面四篇文章中,我们介绍了 argparse 的方方面面。它无疑是强大的,但使用方式上略显麻烦。需要先设置解析器,再定义参数,再解析命令行,最后实现业务逻辑。
在前面三篇介绍 fire 的文章中,我们全面了解了 fire 强大而不失简洁的能力。按照惯例,我们要像使用 argparse、docopt 和 click 一样使用 fire 来实现 git 命令。
接口测试时,经常需要对接口发送不同的请求数据,有些接口所需要的参数是灵活多变的,而同一服务可能存在多个不同的接口。按照正常思路,我们需要为每个接口准备一系列的测试集,比如对于http接口的post请求,我们可能要准备不同的json。在json中,如果测试时只需要字段值(value)的变化,可以结合像jmeter这种测试工具的参数化功能来完成,实现起来还比较简单方便。而很多时候,不只是value,连key也要根据需求来改变,有时要传,有时不要传。这种情况下,再通过参数化方法来解决就会变得很不方便,即使可以实现,但准备测试集也要花费不少时间。
用练习学习python3. #!/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*- from PIL import Image import argparse ''' argparse模块使得编写用户友好的命令行接口非常容易。程序只需定义好它要求的参数,然后argparse将负责如何从sys.argv中解析出这些参数。argparse模块还会自动生成帮助和使用信息并且当用户赋给程序非法的参数时产生错误信息。 使用步骤: 1、导入模块 import argparse 2、
在尖端语音处理领域,Riva 是一款由 NVIDIA 开发的强大平台,使开发人员能够创建强大的语音应用。该平台提供了一系列复杂的语音处理能力,包括自动语音识别(ASR)、文本转语音(TTS)、自然语言处理(NLP)、神经机器翻译(NMT)和语音合成。Riva 的一个关键优势在于其利用了 NVIDIA 的 GPU 加速技术,确保在处理高负载时仍能保持最佳性能。通过用户友好的 API 接口和 SDK 工具,Riva 简化了开发人员构建语音应用的过程。此外,Riva 还在 NVIDIA NGC™ 存储库中提供了预训练的语音模型,这些模型可以在自定义数据集上使用 NVIDIA NeMo 进行进一步优化,从而将专业模型的开发加速了 10 倍。
argparse 是 python 自带的命令行参数解析包,可以用来方便的服务命令行参数,使用之前需要先导入包 import argparse
只要接触一点编程的同学就知道,我一点也没有言过其实。对于学习Python的重要性,这里不再赘述。今天整理的教程,是给零基础的同学入门Python。
在前面五篇介绍 click 的文章中,我们全面了解了 click 的强大能力。按照惯例,我们要像使用 argparse 和 docopt 一样使用 click 来实现 git 命令。
提到编写命令行工具,你可能会想到用 sys.argv 或者标准库 argparse,没错,这两个很常用,不过情况复杂时没有那么方便和高效,因此今天分享两个工具,让你编写命令行工具不费吹灰之力。
在渗透测试的初步阶段通常我们都需要对攻击目标进行信息搜集,而端口扫描就是信息搜集中至关重要的一个步骤。通过端口扫描我们可以了解到目标主机都开放了哪些服务,甚至能根据服务猜测可能存在某些漏洞。 TCP端口扫描一般分为以下几种类型: TCP connect扫描:也称为全连接扫描,这种方式直接连接到目标端口,完成了TCP三次握手的过程,这种方式扫描结果比较准确,但速度比较慢而且可轻易被目标系统检测到。 TCP SYN扫描:也称为半开放扫描,这种方式将发送一个SYN包,启动一个TCP会话,并等待目标响应数据包。如果
最近在Windows 10上使用Linux子系统,发现它有一个非常坑爹的特点:Linux子系统是没有开机关机状态的,每次进入Bash shell就自动载入,退出后Linux子系统的所有进程都会被关闭,如果你撞了Mysql之类的服务要想随时运行的话就要保持Bash shell的随时开启,更坑的是这些服务并不会随之进入Bash shell而自动启动, 我只好写一个Python脚本用于管理这些服务。
关于A2P2V A2P2V,全称为Automated Attack Path Planning and Validation,即自动化攻击路径计划和验证,它是一个计划工具,也是一个网络攻击工具,可以帮助广大研究人员在给特定攻击者目标的情况下确定一组排序攻击序列。该工具的目的是简化流程,以便非专业人士能够使用尽可能多地自动化实现任务,并生成易于理解的安全报告。 A2P2V使用已知的网络拓扑和系统漏洞信息来确定所有攻击序列集,以实现攻击者的目标,并为选定的序列输出所需的步骤(Metasploit命令)。 需要输
下面是 nginx_large_file_flow_analysis3.py 部分代码,获取程序全部代码,请关注我的 YP小站 微信公众号并回复 nginx流量统计
来自公众号:大数据挖掘DT数据分析 作者:protream 本文图文结合,建议阅读8分钟。 本文教大家用Python写出抢火车票代码以及实战。 首先看看如何快速查看剩余火车票? 当你想查询一下火车票信息的时候,你还在上12306官网吗?或是打开你手机里的APP?下面让我们来用Python写一个命令行版的火车票查看器, 只要在命令行敲一行命令就能获得你想要的火车票信息!如果你刚掌握了Python基础,这将是个不错的小练习。 接口设计 一个应用写出来最终是要给人使用的,哪怕只是给你自己使用。所以,首先应该想
上一篇,主要演示了被测试项目的持续集成,自动化持续集成环境搭建(上):git + maven + jenkins,本篇,将集成自动化测试框架,自动运行测试脚本、生成测试报告、发布报告。
Python技术路径中包含入门知识、Python基础、Web框架、基础项目、网络编程、数据与计算、综合项目七个模块。路径中的教程将带你逐步深入,学会如何使用 Python 实现一个博客,桌面词典,微信机器人或网络安全软件等。完成本路径的基础及项目练习,将具备独立的Python开发能力。
binlog_cache_size 是在事务处理期间用于保存binlog的内存大小, 可以当作是事务的大小. 每个会话独享.
WPvSCAN 扫描目标网站上的 CMS WordPress 版本,并将其与最新版本进行比较。之后,它还提供了使用Offensive Security 的SearchSploit工具列出所有已知漏洞的选项。
argparse 是python自带的命令行参数解析包,可以用来方便地读取命令行参数,当你的代码需要频繁地修改参数的时候,使用这个工具可以将参数和代码分离开来,让你的代码更简洁,适用范围更广。 argparse使用比较简单,常用的功能可能较快地实现出来,下面我分几个步骤,以Python3为例,逐渐递增地讲述argparse的用法。
Shellcode加载器是一种基本的规避技术。尽管shellcode加载器通常可以促进payload的初始执行,但是启发式检测方法仍可以标记payload的其他方面和行为。例如,很多安全产品可能会在内存中时对其进行检测,或者将特定的网络流量检测为恶意。我们将研究一些适合与加载器结合使用的后期开发框架,并研究如何嵌入其他类型的二进制文件(例如.NET和已编译的PE二进制文件)。
毫无疑问编程是可以自学的,而且任何知识的学习,自主学习都是非常重要的途径,编程也不例外。但是就像我们进行九年义务教育一样,学习的过程一定要有“老师”能够帮助你解答问题。当然“老师”可以是你身边的朋友,面对面帮你解惑,也可以是各大编程语言学习QQ群或者一些编程论坛里的“网友”。
GWTMap是一款针对GWT的安全审计工具,在它的帮助下,广大研究人员不仅可以对基于Google Web Toolkit(GWT)的应用程序进行安全审计,而且还可以使用GWTMap来映射这类应用程序的攻击面。该工具的主要功能是帮助广大研究人员提取出隐藏在现代GWT应用程序混淆客户端代码中的任何服务方法节点,并尝试生成GWT-RPC请求样例Payload来与这些应用程序进行交互。
hashlib 哈希库模块提供了许多哈希算法的 API 支持。哈希算法在中文又被称为散列函数 / 算法,此译文中将统称哈希。想使用具体某一个哈希算法,只需要使用对应的构造函数 new() 来创建对应的哈希对象。不论想使用哪一种具体的哈希算法,在创建哈希对象后的操作均为一致。
在上一篇文章中,我们初步掌握了 click 的简单用法,并了解到它与 argparse 和 docopt 的不同。接下来,将深入介绍 click 的各类用法,以让你能轻松打造复杂的命令行程序。
文件十六进制头信息是在我们编程中非常常用的一个信息,如果不安装软件,要计算文件的十六进制文件头信息还是比较麻烦的。
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