渗透测试者可以使用的信息收集方法包括公开来源信息查询、Google Hacking、社会工程学、网络踩点、扫描探测、被动监听、服务查点等。而对目标系统的情报探查能力是渗透测试者一项非常重要的技能,信息搜集是否充分在很大程度上决定了渗透测试的成败,因为如果你遗漏关键的情报信息,你将可能在后面的阶段里一无所获。
GitMAD是一个用于发现Github上的敏感信息和数据泄漏的工具。通过给定关键字或域,GitMAD便会搜索Github上托管的代码,以查找是否存在匹配项。一旦找到了匹配项,GitMAD将克隆存储库并在文件中搜索一系列可配置的正则表达式。然后,GitMAD会获取这些结果,并将它们插入到数据库中供后续的查看使用。这些结果也可作为邮件警报发送。另外,GitMAD将持续运行以发现与输入关键字匹配的新存储库。
作者:Vikash Singh 编译:肖依月、吴双、钱天培 “当遇到一个文本处理问题时,如果你在第一时间想到了正则表达式,那么恭喜你,你的问题从一个变成了俩!“ 如果你曾参与过文本数据分析,正则表达式(Regex)对你来说一定不陌生。词库索引、关键词替换……正则表达式的强大功能使其成为了文本处理的必备工具。然而, 在处理大文本的情境下,正则表达式的低效率却常常让人抓耳挠腮。今天,文摘菌将为你介绍一款比正则表达式快数百倍的Python库——FlashText。 让人抓狂的数据清洗工作 即便是最简单的文本分析,
标题 Python语言特点 基本数据类型 循环 文件IO 函数 1 1 1 Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。它有着代码简洁、可读性强的特点。代码简洁是因为它把许多的复杂的操作封装起来,将C语言中麻烦的指针和内存管理对开发者隐藏起来,使得在开发过程中,无须在意这部分的细节。另外Python这们语言强制用户用缩进进行排版,若不好好排版,则代码编译无法通过,或者运行过程会出现错误。 Python程序的执行过程和C语言不一样,使用Python写的程序在运行过程中Python解释器会把源代码转换
学习编程,最高效的还是找个项目,在实际的项目开发中提升自己的编程技能,积累实战经验。如果手边没有项目可做,那就去找开源项目,找开源项目,认准一个网站就够了,那就是 github.com。本文分享如何在 gihtub 上高效的找到自己想要的开源项目。
您有没有想过程序员如何构建用于从网站中提取数据的网络抓取工具?如果你有,那么这篇文章就是专门为你写的。我们生活在一个数据驱动的世界已经不是什么新闻了,企业需要的大部分数据都只能找到。通过使用称为网络抓取工具的自动化机器人,您可以高速从网站中提取所需的数据。谷歌、雅虎、Semrush、Ahref 和许多其他数据驱动的网站都是如此。
算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法。 —— 摘自《算法图解》[^footnote]
本章会介绍如何将语句组织成函数。还会详细介绍参数(parameter)和作用域(scope)的概念,以及递归的概念及其在程序中的用途。
在Python中,如果要判断一个字符串是否在另一个字符串里面,我们可以使用 in关键字,例如:
这篇文章主要来介绍下如何通过爬虫技术来爬取测试相关公众号的信息,接着通过对爬取的信息进行过滤处理给出测试公众号活跃度的一个列表。这里活跃度会以月发文的数量来进行衡量。
参数:为函数提供形参(形参不占用内存空间,调用时才会占用内存,在调用结束后,才会被释放;实参是给实参进行赋值)
搜索是在一个项目集合中找到一个特定项目的算法过程。搜索通常的答案是真的或假的,因为该项目是否存在。 搜索的几种常见方法:顺序查找、二分法查找、二叉树查找、哈希查找。
傻瓜式,傻瓜式的你可以直接点开进行下载,但是智能下载这版本,有的人愿意下载别的版本所以就要用到另外的方法
可以将信息作为参数传递给函数。参数在函数名称后面的括号内指定。您可以添加任意数量的参数,只需用逗号分隔即可。以下示例具有一个参数(fname)的函数。调用函数时,我们传递一个名字,该名字在函数内用于打印全名:
sort()是可变对象(字典、列表)的方法,无参数,无返回值,sort()会改变可变对象,因此无需返回值。
干啥的?相当于给搜索结果添加过滤条件,看下下面的案例你就知道啦,过滤 github 的搜索结果,更精确搜索项目
这篇主要探讨 ** 和 * 前缀运算符,**在变量之前使用的*and **运算符.
Python中提供了6种标准数据类型: 数字类型(number),字符串类型(string),列表(list),元组(tuple),字典(dictionary),集合(set); 其中数字类型还包括三种数值类型:整型(int),浮点型(float),复数类型(complex);
1.lstrip()—— 去掉字符串左边的空格或指定字符 2.rstrip()——去掉字符串末尾的指定字符,默认为空格,根据提供的函数对指定的序列做映射 3.str.format()格式化数字 4.find()——方法检测字符串里面是否包含子字符串,包含返回对应的索引值,不包含返回-1 5.split()——通过指定的分隔符对函数进行切片,如果指定num有参数,则分隔num+1个字符串,返回以[‘’,’’,] 6.replace()——替换指定字符,如果指定替换的参数,替换不超过参数+1个 7.isalnum()——检验字符串是否由数字和字母组成 8.isalnum()——检验字符串是否只由字母组成 9.isdigit()——检验字符串是否只由数字组成 10.endswith()——判断字符串是否以指定后缀结尾 11.strip()——移除字符串头尾指定的字符 12.rindex()——返回指定字符在字符串中最后一次出现的位置 13.rfind()——返回字符串最后一次出现的位置,如果没有匹配则返回-1 14.count()——统计字符串中某个字符出现的次数 15.find()——检测字符串是否包含子字符串,如果包含则则返回开始的索引值,反之返回-1 16.upper()——转化为大写字母 17.lower()——转化为小写字母 18.swapcase()——用于对字符串的大小写字母进行转换 19.startswith()——检验字符串是否以指定字符串开头 beg-指定位置是否为该字符 20.translate()——方法根据参数table给出的表,转换相应的字符 21.round()——返回浮点数x的四舍五入值 22.abs()——求绝对值 23.复数—求值开根号 24.查看变量内存的地址——id() 25.callable()——检查一个函数是否可以被调用 26.len()——可以返回列表,元组,字典,集合,字符串,以及range对象中的元素(项目)个数 27.max()——返回序列中的最大元素 28.min()——返回序列中的最小元素 29.sum()——返回数值型序列中所有元素之和 30.random模块中-shuffle()——将列表中的元素随机乱序 31.choice——从序列表随机选择一个元素 32.sample(seq,k)——从序列中选择不重复的K个元素 33.标准库math中-sqrt——开平方——返回的几点0的小数形式 34.import——引库 35.流控制的三种基本结构——顺序结构-循环结构-选择结构 36.python内建异常类的基类是——BaseException 37.elif表示-if和else两个单词的缩写 38.break提前结束本层循环 39.continue提前进入下一次循环 40.列表、元组、字符串、是有序序列 41.集合、字典是无序的 42.add()——给集合添加元素-如果要添加的元素已经存在,在不执行任何操作 43.集合比较大小看是否为子集,为另一方的子集的小 44.pow()——幂的运算 45.^——按位异或运算符,当两对应的二进位相异时,结果为1 46.^在两个集合中间时,相同的元素舍弃,保留两个集合各自与对方不同的字符 47.|——按位或运算符,只要对应的二个二进位有一个为1是,结果就为 48.|在两个集合中间时,将两个集合合并到一起,有两个的保留一个 49.&——按位与运算符,参与运算的两个值,如果两个相应位都为1,则该位的结果为1,否则为0 50.&在两个集合中间时,只保留相同的元素 51.集合相减——减去相同的元素 52.set——是一个无序且不重复的元素集合 53.sort()——对可进行迭代的对象进行排序操作 54.map()——根据提供的函数对指定序列做映射 55.range()——创建一个整数列表 56.del命令既可以删除列表中的一个元素,也可以删除整个列表 57.append()——在列表结尾添加元素,如果加入列表,则会将整个列表加入进去,即有[XX] 58.extend()——如果加入列表,则会把列表中的元素加入进去 59.insert()——用于将指定对象插入列表的指定位置,(谁的前面)(,)逗号前面为位置,后面为要插入的元素 60.sort()——对原列表进行排序,默认为升序, reverse = True-降序 61.pop()——默认删除最后一个元素,加入所以定位击杀 62.remove()——用于移除列表中某个值得第一个匹配项(移除哪个东西-不是索引值) 63.index()——查找某个元素在列表中的索引值 64.reverse()——反向列表中的元素,不是按照大小,是按照顺序 65.sort排列列表有=输出N
在日常生活中,我们往往面临诸多选择,高考报考哪所学校,就业选择哪些企业。而在编程中,我们也会面临很多选择,比如某些剧情游戏。而在Python中,if语句能让你检查程序的当前状态,并据此采取相应的措施。
# 编写一个程序,用户输入关键字,查找当前文件内 # (如果当前文件夹内含有文件夹,则进入文件夹继续搜索)所有含有该关键字的文本文件 # 要求显示该文件所在的位置,以及关键字在本文中的位置(第几行、第几个字符) import os #查找文件 def search_file(filepath): all_files = os.walk(filepath) # 遍历top路径以下所有的子目录,返回一个三元组:(路径, [包含目录], [包含文件]) list_txt_file =
函数调用时的参数传递方式:(调用函数) 传递方式有以下四种: 位置传参 序列传参 关键字传参 字典关键字传参 ---------------------------------------------------yu---
在 Python 程序中使用多行注释,可以用 一对连续的三个引号(单引号 '' 和 双引号 "" 都可以)
树是一种非线性的数据结构,是由n(n >=0)个结点组成的有限集合。 如果n==0,树为空树。 如果n>0, 树有一个特定的结点,根结点 根结点只有直接后继,没有直接前驱。 除根结点以外的其他结点划分为m(m>=0)个互不相交的有限集合,T0,T1,T2,...,Tm-1,每个结合是一棵树,称为根结点的子树。
计算机语言中的函数是类比于数学中的函数演变来的,但是又有所不同。前面的知识中我们学会了运用基础语法(列表、字典)和流程控制语句貌似也能处理一些复杂的问题,但是相对于相似的大量重复性的操作我们就没办法用之前的逻辑方法来解决了,这时候就需要一个可以概括这些重复性操作的统一代码来描述其特征来实现,所以函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段。
Python 是一门用途广泛的编程语言,它具有大量的库和框架。有一些鲜为人知的 Python 编码技巧和库可以让你作为开发人员的工作更为轻松,编写代码更高效。
从旁观者的角度了解整个WEB应用乃至整个目标的全貌,但是资产是收集不完的,可以边收集,边进行一定程度的测试。信息收集最小的粒度应是目录。
我们学习编程的时候,一学到函数就感觉很难,其实函数很简单,听我给你细细道来,在我们之前的学习中,我们最常用的一个操作,打印输出print(),其实这就是我们最先接触的函数,只不过这是由Python源码中编写好的函数,那我们来看下print()函数到底是怎么写的?
第五天:抽象 1、 函数 检测函数是否可调用:callable >>> import math >>> y=math.sqrt >>> callable(y) True >>> x=1 >>> callable(x) False 注意:Python3.0不在支持callable,需要使用表达式hasattr(func,_call_call_)代替 创建函数:def functionname(params): >>>def fibs(num): ... 'Get fibonaqi s
本文中将探讨一些鲜为人知的 Python 技巧,这些技巧非常有用,但并不广为人知。通过学习和使用这些技巧,可以帮你节省时间和精力,并使你的代码更加优雅和高效。那么,让我们深入探索 Python 语言的这些隐藏宝藏吧!
在Python中是一个无序的数据值集合,用于像存储map一样存储数据值,与其他只将单个值作为元素的数据类型不同,Dictionary持有key和value,即键值对。
交换: a,b=b,a 相当于定义了一个元组t=(b,a) 然后将t[0]的值给了a,t[1]的值给了b ####字典#### 定义用花括号 集合定义若为空的话,会默认为字典,所以集合不能为空 子典只能通过关键字来查找值,因为字典是key-value(关键字-值),因此不能通过值来查找关键字 In [1]: dic = {"user1":"123","user2":"234","user3":"789"} In [3]: dic["234"] --------------------------------------------------------------------------- KeyError Traceback (most recent call last) <ipython-input-3-2845b64d96b1> in <module>() ----> 1 dic["234"] KeyError: '234' 字典是一个无序的数据类型,因此也不能进行索引和切片等操作。 In [1]: dic = {"user1":"123","user2":"234","user3":"789"} In [2]: dic["user1"] Out[2]: '123' In [5]: dic["user2"] Out[5]: '234' In [7]: user = ['user1','user2','user3'] In [8]: passwd = ['123','234','456'] In [9]: zip(user,passwd) Out[9]: [('user1', '123'), ('user2', '234'), ('user3', '456')] In [10]: 当你有一个用户名单和密码,若使用列表的类型,判断用户是否和密码一致时,就比较麻烦,而使用字典时,只需通过关键子就可以返回相对应的值,(如上例子:当定义一个子典当你搜索user1时,字典类型就会返回该关键字对应的密码,此时只需判断该密码是否匹配即可) ####字典的基本操作### In [17]: dic. dic.clear dic.items dic.pop dic.viewitems dic.copy dic.iteritems dic.popitem dic.viewkeys dic.fromkeys dic.iterkeys dic.setdefault dic.viewvalues dic.get dic.itervalues dic.update dic.has_key dic.keys dic.values 字典添加 In [12]: dic Out[12]: {'user1': '123', 'user2': '234', 'user3': '789'} In [13]: dic["westos"]='linux' In [14]: dic Out[14]: {'user1': '123', 'user2': '234', 'user3': '789', 'westos': 'linux'} In [15]: dic["hello"]='world' In [16]: dic ####由此可以看出字典是无序的,在添加时,并不会按照顺序往后添加#### Out[16]: {'hello': 'world', 'user1': '123', 'user2': '234', 'user3': '789', 'westos': 'linux'} In [17]: 字典更新 In [22]: dic Out[22]: {'hello': 'world', 'user1': '123', 'user2': '234', 'user3': '789'} In [23]: dic["user1"]="redhat" ###可直接通过赋值对关键字进行更新### In [24]: dic Out[24]: {'hello': 'world', 'user1': 'redhat', 'user2': '234', 'user3': '789'} ###或者通过dic.update更新### In [25]: dic Out[25]: {'hello': 'world', 'user1': 'redhat', 'user2': '234', 'user3': '789'} In [26]: help(di
Python 是一种高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python 由 Guido van Rossum 于 1989 年底在荷兰国家数学和计算机科学研究所发明,第一个公开发行版发行于 1991 年。
二分搜索是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜索过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜索过程结束;如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空,则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。
Python 条件语句跟其他语言基本一致的,都是通过一条或多条语句的执行结果( True 或者 False )来决定执行的代码块。
items函数无参数 key:for循环体中获取的字典的当前元素的key value:for循环体中对应当前Key的Value值
Python是一种高级编程语言。由于其可读性和效率,它已成为全球开发人员的热门选择。但是与任何语言一样,有一些方法可以利用Python的特性来生成更干净、更高效和更Python化的代码。
要证明这个性质,我们可以采用二叉搜索树的性质:对于任何节点N,其左子树中的所有节点的值都小于N的值,而其右子树中的所有节点的值都大于N的值。
实际开发过程中,经常会遇到很多完全相同或者非常相似的操作,这时,可以将实现类似操作的代码封装为函数,然后在需要的地方调用该函数。这样不仅可以实现代码的复用,还可以使代码更有条理性,增加代码的可靠性。下面我们来介绍一下python的函数位置参数、关键字参数,不定长参数相关内容。
命名空间(namespace)是名称到对象的映射,当前大部分命名空间都是通过 Python 字典来实现的,它的主要作用是避免项目中的名字冲突,每一个命名空间都是相对独立的,在不同的命名空间中可以同名,在相同的命名空间中不可以同名。
对于 pycharm 而言,调试时使用快捷键 F8 step over 是不会进入到函数中的,F7 step into 是会进入的。换句话说,F7 会进入到代码的下一层,F8 会跳转到当前层的下一行。
有句话说程序就是由流程+数据结构组成。任何程序都是如此。前面花了好几个篇幅来介绍Python中的各种数据结构,这一篇文章接着来介绍下流程控制。数据结构说白了就是用来存储数据的,而流程就是用来控制系统的运行的。
本期讲解的是高级数据类型的公共方法。那么此时张三就有疑问了謓泽謓泽高级数据类型的公共方法是什么啊,能不能跟我说说(●'◡'●)
程序1 编写一个程序,用户输入文件名以及开始搜索的路径,搜索改文件是否存在。如果遇到文件夹,则进入文件夹继续搜索。 代码 import os def find_file(file_tofind,
作者:turbobin,三年银行后端开发经验,坐标深圳。python爱好者,熟悉python,java,COBOL, Rexx等多种开发语言,熟悉Django,scrapy等框架, 喜欢研究新技术,擅长数据分析和处理。出于对python的热爱,目前离职空窗期,正寻求一份专门从事python开发的工作。
python 列表list中内置了一个十分有用的排序函数sort,sorted,它可以用于列表的排序,以下是例子。
哈希表:也叫做散列表。是根据关键字和值(Key-Value)直接进行访问的数据结构。也就是说,它通过关键字 key 和一个映射函数 Hash(key) 计算出对应的值 value,然后把键值对映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做哈希函数(散列函数),用于存放记录的数组叫做 哈希表(散列表)。哈希表的关键思想是使用哈希函数,将键 key 和值 value 映射到对应表的某个区块中。可以将算法思想分为两个部分:
There is never enough time to do everything, but there is always enough time to do the most important thing.
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