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。
操作步骤 导入框架，import unitest 测试类必须继承类：.class 类名(unittest.TestCase): 在类中所有定义testXXX（区分大小写）开头的函数都是可执行的测试用例 钩子方法setUp（每个测试用例前执行）、tearDown（每个测试用例后执行） 执行用例unitest.main() 断言 常用断言 方法 等价于 描述 assertEqual（a,b） a==b 值是否相等 aassertNotEqual（a,b） a!=b 值是否不相等 aasserIs（a,b） a
整体上来讲 Python 这门语言还是比较注重开发者体验的，一方面表现在其简洁的语法上，另一方面就是其丰富的标准库模块。Python-3.7 版本为标准库引入了一个新的模块 dataclasses ，用这个新模块可以让我们本就简洁的代码再简短不少。
Neton是一款功能强大的沙盒信息收集工具，该工具可以帮助广大研究人员从联网的沙盒环境中提取和收集信息。
使用 GitHub Actions 构建有效的 CI/CD 管道以测试您的 Apache Airflow DAG 并将其部署到 Amazon MWAA
在日常开发中，我们经常通过各类 IDE 工具来自动修正代码风格，但由于部分 IDE 工具与 clang-format 配合不是特别完善，导致保存或者按下分号、冒号以后代码自动格式化导致错乱，或者格式化时间过长等问题。这在日常开发中是很难让人接受的。 那么我们有没有办法在开发过程中不去让 clang-format 自动格式化，而是在提交代码时检查一次就够了呢？答案是可以的。Git 天生提供了 pre-commit hooks 能力，允许我们预设一些检查脚本在提交前做一些检查。手动编写脚本是比较麻烦的，而且不同开发者的不同环境适配也是棘手的问题。其实早就有人想到了这些事情，pre-commit 工具就是为这个而生的。
Python2.7: 使用Pyhook模块监听鼠标键盘事件-获取坐标。因该模块对Python3 有兼容性问题，故采用python2.7解释器。
本文介绍了Scrapy爬虫框架的架构和原理，以及基于Scrapy的爬虫实现。主要包括Scrapy引擎、调度器、下载器、Spider、Item Pipeline和中间件等组件。通过实例讲解了如何基于Scrapy框架实现一个爬虫，并提供了项目结构示例。
原文：https://sourcery.ai/blog/python-best-practices/
PDM 在最近发布了 2.0.0 版本，新特性已基本完成。本文将介绍这次更新的内容。详细改动日志在这里可以看到。
我们在定义一个类时，经常会在类的各个方法中看到self，那么在程序执行时self到底起了什么作用，什么时候要加self，这一点需要我们思考并好好理解。之前在学习时没有想这么多，加之用pycharm写代码，很多地方都自动补全了，有些地方没加self，会提示错误，然后补全，没有想过这个过程，今天刚好整理一下。
答：is是同一性运算符，是判断两个对象的id地址是否相同，是否指向同一块区域；==是比较操作符，用来判断两个对象的数据类型和值是否相同。
前段时间在做代码审计，发现很多项目都存在安全隐患，大多数是来自于参数未过滤所造成的；为了解决这个问题，我将Web安全开发规范手册V1.0进行了培训，但是效果并不是太理想，原因是培训后开发者的关注点主要在功能完成度上，安全编码对于他们来说并不是核心指标；
Flask是一个基于Python开发并且依赖jinja2模板和Werkzeug WSGI服务的一个微型框架，对于Werkzeug本质是Socket服务端，其用于接收http请求并对请求进行预处理，然后触发Flask框架，开发人员基于Flask框架提供的功能对请求进行相应的处理，并返回给用户，如果要返回给用户复杂的内容时，需要借助jinja2模板来实现对模板的处理，即：将模板和数据进行渲染，将渲染后的字符串返回给用户浏览器。
__import__ 函数可用于导入模块，import 语句也会调用函数。其定义为：
Docker 容器不会自动看到您系统的 GPU。这会导致依赖 GPU 的工作负载（例如机器学习框架）的性能降低。以下是将主机的 NVIDIA GPU 公开给容器的方法。
用Python搭建自动化测试框架，需要组织用例以及测试执行，大部分推荐的是unittest。现在用的也是这个，随着了解，也有其他的框架，有时间再多去学习，保持持续学习哦~ 附上官方文档地址：链接描述 https://docs.python.org/2.7/l...
众所周知，Python有庞大的库资源，有官方标准库以及第三方的扩展库。每个库都一把利器，能帮助我们快速处理某方面的问题。作为一名python的初学者，当把基本的语法、列表和元组、字典、迭代器、异常处理、I/O操作、抽象等知识点学完之后。我建议把官方常用的标准库也随便学下来。讲真的，你知道这些库之后，你会有种相见恨晚的感觉。
Progress is impossible without change, and those who cannot change their minds cannot change anything.
我是一个程序员，也是一个IT行业从业者，在行业内有一条简单的规则，那就是记录，相信一个优秀的程序员会有随手记录的习惯，这样能时刻保持知识的保留，而且百分之八十的程序员都会使用Markdown语法进行记录，在笔记中插入图片有利于后期维护笔记和回复笔记，图文并茂可以更快的让我们get到当时的点，可问题却随之而来：
Unicorn 是一个轻量级的多平台、多架构 CPU 仿真器框架™ -官网。它有什么用处？我用它来跟踪和分析 iOS arm64 二进制文件中严重混淆和深度嵌套的代码部分。所以它可以是一个非常好的工具来帮助进行一些动态代码分析。您可以运行具有不同目标架构的代码并立即观察结果。
就像元数据是关于数据的数据一样，元编程是编写程序来操作程序（Just like metadata is data about data, metaprogramming is writing programs that manipulate programs）。一个常见的看法是元编程是用来成成其他程序的程序，但是实际上它的含义更为广泛（It's a common perception that metaprograms are the programs that generate other programs. But the paradigm is even broader）。所有用于读取、分析、转换或修改自身的程序都是元编程的例子。比如：
Python 通过调用 warnings 模块中定义的 warn() 函数来发出警告。警告消息通常用于提示用户一些错误或者过时的用法，当这些情况发生时我们不希望抛出异常或者直接退出程序。警告消息通常写入 sys.stderr，对警告的处理方式可以灵活的更改，例如忽略或者转变为为异常。警告的处理可以根据警告类别，警告消息的文本和发出警告消息的源位置而变化。对相同源位置的特定警告的重复通常被抑制。
框架就是一个项目的半成品，我们做项目的时候只需要按照框架约定要求，在指定位置写上自己的业务逻辑代码。
《Python黑帽子：黑客与渗透测试编程之道》的读书笔记，会包括书中源码，并自己将其中一些改写成Python3版本。书是比较老了，anyway，还是本很好的书
编写代码只是软件开发的一小部分，更多的时间往往花在构建（build）和测试（test）。 为了提高软件开发的效率，构建和测试的自动化工具层出不穷。Travis CI 就是这类工具之中，市场份额最大的
NanoDump是一款功能强大的MiniDump转储文件提取工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松转储LSASS进程中的MiniDump数据。
在上一篇博客中，我们介绍了使用量子计算模拟器ProjectQ去生成一个随机数，也介绍了随机数的应用场景等。但是有些时候我们希望可以打开这里面实现的原理，去看看在产生随机数的过程中经历了哪些运算，调用了哪些模块。只有梳理清楚这些相关的内容，我们才能够更好的使用这个产生随机数的功能。这里我们就引入一个工具pycallgraph，可以根据执行的代码，给出这些代码背后所封装和调用的所有函数、类的关系图，让我们一起来了解下这个工具的安装和使用方法。
这个月早些时候我在加拿大PyCon的演讲让我兴奋不已，在会议期间，我与许多聪明人交谈，似乎每个人都在谈论着同样的希望和痛苦。 这是一个试图将社区中微弱的耳语合成一个单一的有凝聚力的帖子。
动态链接库(Dynamic Link Library 或者 Dynamic-link Library，缩写为 DLL)
pytest_report_teststatus(report, config) 钩子函数返回结果类别，状态报告的短字母和详细单词。
钩子方法 pytest_runtest_makereport 可以清晰的了解用例的执行过程，并获取到每个用例的执行结果。
notice:我是使用的 腾讯云服务器（CentOS 7.5 版本的） 记录一下云服务器搭建 Python3 环境的采坑记录
超出上述范围，python自动转化为long(长整型) 注：long(长整型)数字末尾有一个L
Python 中的变量不需要声明。每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。变量没有类型，我们所说的"类型"是变量所指的内存中对象的类型。
用wget下载python3的源码包，或者自己先下载好，上传到服务器再安装，如果网络快可以直接安装
直接下载安装包如下： wget "https://www.python.org/ftp/python/3.7.1/Python-3.7.1.tgz"
centos7默认安装的是python2.7，然而python2基本上要淘汰了，所以有必要安装最新的python3
python2退役 在Django和Numpy相继发布对python2的deadline后 Django不再支持python2 Numpy在2019不再支持python2 Guido van Ross
在Python语言系中，有很多可用的自动化测试框架，比如早期大多数人会选用 unittest+HTMLTestRunner、Nose等，最近几年比较常用的有Robot Framework，Robot Framework它是Python下一款非常通用的测试框架，采用扩展插件的机制可以帮助我们实现几乎任何类型的自动化测试工作，如接口自动化测试、App自动化测试、Web UI自动化测试等，而针对Robot Framework框架系统性的使用和讲解，笔者年初出版上市过一本《自动化测试实战宝典》一书，感兴趣的，可参阅此书：重磅消息 |《自动化测试实战宝典：从小工到专家》隆重上市！。
此时使用python3命令就是执行python3，使用python命令就是执行自带的python2，pip亦然
2、下载python3，这里用的python3.6版本，网址： https://www.python.org/downloads/
安装python-3.4.6: 1)在python官网上下载相应的Linux版本: https://www.python.org/downloads/source/. 这里首先安装Python-3.4.6. 下载完毕, 解压:
但是由于工作需要，我们的个人PC上可能需要多个python版本共存，应该进行什么样的设置呢，本章内容就针对这个问题进行分析和使用的介绍
Jupyter Notebook 是一个把代码、图像、注释、公式和作图集于一处，实现可读性分析的交互式笔记本工具。借助所谓的内核（Kernel）的概念，Jupyter Notebook 可以同时支持包括R、python2、python3、Ruby 在内超过50多种不同编程环境。 基于 Kernel，Jupyter Notebook 可以支持的编程语言： (其实 Jupyter Notebook 可以支持的编程语言，远不止这几种。下图只是个不完全列表。) 📷 说了那么多，开始今天的主题：如何在 Jupyter
相信大家在部署一些项目到服务器时，大多数情况都是在centos的环境下部署的，这一篇文章主要是教大家如何在centos的服务器下安装Python3，并且在既有Python2又有Python3的情况下如何把pip转为Python3中的pip。这都是我自己走过的坑，所以写出来给大家看看，防止大家也在这个坑里面浪费时间。大家只需要按照下面的步骤一步一步来，是不会出错的！
本人使用的是centos7，该系统已经自带了python2，但是由于python3和python2在很多使用上还存在着较大区别，并且本着学习的态度决定尝试安装一次。
不知道大家有没有注意到，两三年前用python的时候python2和python3简直是势不两立，python3调python2的package很难不报错。但是近两年python3调python2的package几乎不会报错。原因有两个，第一就是早期的很多package本身就是纯python2写的，完全没有做python3的兼容，但是后来的很多package在写的时候就考虑了python2和python3的兼容问题，会分别写一个python2的版本和一个python3的版本。第二个原因就是随着python2和python3兼容性问题日益凸显，很多专门解决兼容性问题的package，诸如future，past，six等，也日渐成熟，这极大的简化了两个版本互相兼容的工作，有时甚至只需要加一行代码就可以让python3支持python2的项目。
如果本机安装了python2，尽量不要管他，使用python3运行python脚本就好，因为可能有程序依赖目前的python2环境，
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