在Linux/UNIX系统中，awk是一个功能强大的编辑工具，逐行读取输入文本，并根据指定的匹配模式进行查找，对符合条件的内容进行格式化输出或者过滤处理，可以在无交互的情况下实现相当复杂的文本操作，被广泛应用于Shell脚本，完成各种自动化配置任务。
我们都知道在Pycharm中我们要快速查看某个函数或者模块的源码，可以在该函数上按F4快捷键，其可以打开源码相关的.py文件，这两天偶然发现起打开的文件不一定是对的。
1.1 定义类 通常你需要在单独的文件中定义一个类 [root@hadron python]# vi Employee.py
Cython是属于PYTHON的超集，他首先会将PYTHON代码转化成C语言代码，然后通过c编译器生成可执行文件。优势：资源丰富，适合快速开发。翻译成C后速度比较快，在windows环境中用cython加密后的文件后缀是pyd文件，在linux环境中加密后的问题后缀是so文件，下面以linux环境作为演示
本文主要用于演示基于 ebpf 技术来实现对于系统调用跟踪和特定条件过滤，实现基于 BCC[1] 的 Python 前端绑定，过程中对于代码的实现进行了详细的解释，可以作为学习 ebpf 技术解决实际问题的参考样例。
如图，该程序入口执行文件为pc_growth_rate.py，然后其中会调用add/和growth/两个包中的py文件。windows的pycharm中直接没问题，但是放到linux中时，则报错找不到包的Module not found name ‘ *** ‘ 问题
不必太纠结于当下，也不必太忧虑未来，当你经历过一些事情的时候，眼前的风景已经和从前不一样了。——村上春树
其中，静态函数 calc_add 以python的C接口方式封装了add函数，命名方式 模块名_函数名
python模块 就是python的程序模块 顶层文件 模块文件1 模块文件2 可以将代码量较大的程序分割成多个有组织的、彼此独立但又能互相交互的代码片段，这些自我包含的有组织的代码段就是模块。模块在物理形式上表现为以.py结尾的代码文件。一个文件被看作一个独立的模块，一个模块也可以被看作是一个文件。模块的文件名就是模块的名字加上扩展名.py。每个模块都有自己的名称空间。 python允许“导入”其它模块以实现代码重用，从而也实现了将独立的代码文件组织成更大的程序系统。python中，模块也是对象；在一个模块顶层定义的所有变量都在被导入时成为了被导入模块的属性。 python的程序架构 一个python程序通常包括一个顶层程序文件和其它的模块文件(0个、1个或多个) 顶层文件：包含了程序的主要控制流程 模块文件：为顶层文件或其它模块提供各种功能性组件。模块首次导入(或重载)时，python会立即执行模块文件的顶层程序代码(不在函数内的代码)，而位于函数主体内的代码直到函数被调用后才会执行。python也自带了很多模块，可以使用help(module)查看，这些被称为python标准库文件。 模块的执行环境 模块是被导入的(import)，但模块也可以导入和使用其它模块，这些模块可以用python或其它编程语言写成。 模块可内含变量、函数以及类来进行其工作，而函数和类可以包含变量和其它元素。 建议：在顶层文件可以出现大量的控制流语句，而其它的被调用文件仅包含变量、函数及类，这样程序在执行时效率才会高。 python导入模块 在导入模块时只能使用模块名，而不能使用带.py后缀的模块文件名 import语句：导入指定的整个模块，包括生成一个以模块名命名的名称空间 import module1[, module2[, ... moduleN ]] 建议一个import语句只导入一个模块 import module as module_alias from-import语句： 常用于只导入指定模拟的部分属性至当前名称空间。 from module import name1[, name2[, ... nameN ]] 例：from random import choice,randint,random 建议：在顶层文件可以出现大量的控制流语句，而其它的被调用文件仅包含变量、函数及类，这样程序在执行时效率才会高。 import 和 from - import是赋值语句 import和from 是可执行语句，类似于def，因此，它们可以嵌套在if测试中，出现于def中等等 python执行到这些语句时才会对其进行解析，这意味着，所有来自模块的属性仅在import语句执行后才能使用。 import 和from 都是隐性赋值语句 import 将整个模块对象赋值给一个变量名；from将一个或多个变量名赋值给导入此模块的模块中的同名对象 模块就是名称空间：模块的名称空间可以通过属性__dict__或dir(M)获取；模块属性可通过点号(.)运算符获取，格式为M.attr；模块是一个独立的作用域(本地变量就是全局变量) import的工作机制 import语句导入指定的模块时会执行三个步骤： (1) 找到模块文件：在指定的路径下搜索模块文件 (2) 编译成字节码：文件导入时就会编译，因此顶层文件的.pyc字节码文件在内部使用后会被丢弃，只有被导入的文件才会留下.pyc文件。 (3) 执行模块的代码来创建其所有定义的对象：模块文件中的所有语句会依次执行，从头至尾，而此步骤中任何对变量名的赋值运算，都会产生所得到的模块文件的属性。 注意：模块只在第一次导入时才会执行如上步骤。后续的导入操作只不过是提取内存中已加载的模块对象。reload可用于重新加载模块。 模块搜索： python解释器在import模块时必须先找到对应的模块文件 程序的主目录；PYTHONPATH目录(如果设置了些变量)；标准链接库目录；任何.pth文件的内容(如果存在.pth文件) 这四个组件组合起来即为sys.path所包含的路径，而python会选择"在搜索路径中的第一个符合导入文件名"的文件。 import sys sys.path 返回一个路径列表，该路径列表是python解释器需要搜索的路径顺序列表
python在不同层级目录import模块的方法 使用python进行程序编写时，经常会调用不同目录下的模块及函数。本篇博客针对常见的模块调用讲解导入模块的方法。
摘要总结：本文主要讲解了Python模块和包的基础知识，包括模块和包的定义、作用，以及如何在Python程序中使用它们。同时，文章还介绍了如何在Python程序中添加搜索路径和导入包的方法，并通过实例讲解了如何使用这些方法。
一 Python模块简介 1 模块化 一般来说，编程语言中，库，包，模块是同一种概念，是代码组织方式 python中只有一种模块对象类型，但是为了模块化组织的便利，提供了一个概念： 包 模块(module):指的是python的源代码文件 包(package):指的是模块组织在一起放入和包名同名的目录及相关文件 ---- 可以将代码量较大的程序分割成多个有组织，彼此间独立但又能互相交互的代码片段，这些自我包含的有组织的代码段就是模块 ---- 模块在物理形式上表现为以.py 结尾的代码文
python包在开发中十分常见，一般的使用套路是所有的功能做一个python模块包，打包模块，然后发布，安装使用。打包和安装包就是最常见的工作。学习中遇到distutils和setuptools两种打包的工具。
cffi是连接Python与c的桥梁，可实现在Python中调用c文件。cffi为c语言的外部接口，在Python中使用该接口可以实现在Python中使用外部c文件的数据结构及函数。
首先Nginx服务是不能处理动态请求，那么当用户发起动态请求时, Nginx又是如何进行处理的。 1. 静态请求：请求的内容是静态文件就是静态请求 1）静态文件：文件上传到服务器，永远不会改变的文件就是静态文件 2）html就是一个标准的静态文件 1. 动态请求：请求的内容是动态的就是动态请求 1）不是真实存在服务器上的内容，是通过数据库或者其他服务拼凑成的数据
如果说 Python 能够让你就此起飞的话，那么使用 f2py 能让你在一定程度上飞的更高更远。
学Python喊了很长时间了，总是因为各种各样的理由搁置，昨天想起来前同事推荐过一本Python的书《Python核心编程》第二版，就火速买了一本，Python的学习也算是个开始了。 当然了，我学习还是蛮浮躁的，总是喜欢循序渐进，深入浅出那种，希望短时间的学习能够看到成效，比如做出几个demo，写出几个算法之类的。 所以我把书先放下，换了个思路来想，如果我学习一门语言，怎么样会和目前的工作结合起来更多呢，bingo,那就调用MySQL吧。 其实mysql模块有点类似于JDBC的一种角色
日志是我们排查问题的关键利器，写好日志记录，当我们发生问题时，可以快速定位代码范围进行修改。
ROPgadget是一款可以在二进制文件中搜索Gadget的强大工具，本质上来说，ROPgadget 是一个小工具查找程序和自动操作程序。在该工具的帮助下，广大研究人员可以在二进制文件中搜索Gadget，以方便我们实现对 ROP 的利用。ROPgadget 支持 x86，x64，ARM，PowerPC，SPARC 和 MIPS 体系结构，并支持 ELF / PE / Mach-O 格式。
大多时间都在linux下工作，虽说不算系统管理员，也免不了要处理许多系统相关的东西。对linux还算熟悉，偶尔也在公司客串系统管理员的角色。于是就免不了要写许多自动化脚本的东西，来方便系统日常管理了。 bash脚本挺让人恶心的，属于dirty and quick一类。而Python语法清新可人，Python与系统的交互也极其便利，写自动化脚本再合适不过。 在此就分享些自己在写自动化脚本时中意的Python工具： 1、sh sh is a full-fledged subprocess replacemen
同一个目录下直接写import xx就好了，xx为自己要调用的模块名字，虽然会有下划线报错，其实，没有错，仍然可以调用，之前一直都被报错吓住了
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
跟着v8的编译指南一轮操作下来，只知道哗啦啦的下载东西，刷刷的编译，也不知道背后干了啥，于是想了解下。搜索gn的介绍，发现中文文章大多数都是在chrome工程的基础上，添加些文件编译。而gn的quick start，也不是从零开始搭建一个gn工程，更像是如何定制chrome（v8）编译的介绍。
在上一篇博客中，我们介绍了如何使用pyinstaller将python项目打包成一个可执行文件，并且放在系统目录下，让系统用户可以直接识别到我们构造的项目。而python项目中常见的setup.py其实也是在执行类似的构建的功能，通过setup.py文件可以将python包按照指定的方案进行构建，构建出来的可执行文件是一个egg文件。最后将这个egg文件转移到python包的统一管理路径下，这样我们就可以在系统内任一位置的python文件中调用我们构建好的这个python库。
虽然现在Python编程语言十分的火爆，但是实际上非要用一门语言去完成所有的任务，并不是说不可以，而是不合适。在一些特定的、对于性能要求比较高的场景，还是需要用到传统的C++来进行编程的。但是C++的一个缺点是比较难找到很好的轮子，这也是很多人专用Python的一个重要原因。这篇文章我们要介绍的是一个比较特殊的场景——用C++的代码去调用Python函数中实现的一些功能。这样的话，如果代码的主体还是用C++完成的，而部分功能为了简便，引入一些Python中已经封装好的函数，这样就可以很好的结合两种语言各自的特点。而另一种工作方式：通过Python来调用一些C++或者Fortran中实现的高性能函数，可以参考这一篇博客。这两种不同的使用方法各有优劣，但是如果以Python为主导，就很难避开GIL的问题，这里我们就不过多的展开。
查看系统中的python版本，如系统中没有python可以到 python.org 网站下载python，支持linux、windows、macos系统。下文可以看到系统已经安装过了python2.7版本。
本篇文章，我们聊聊如何在 Windows 环境下使用 Docker 作为深度学习环境，以及快速运行 SDXL 1.0 正式版，可能是目前网上比较简单的 Docker、WSL2 配置教程啦。
目前 Linux 下有一些使用 Python 语言编写的 Linux 系统监控工具 比如 inotify-sync（文件系统安全监控软件）、 glances（资源监控工具）在实际工作中，Linux 系统管理员可以根据自己使用的服务器的具体情况编写一下简单实用的脚本实现对 Linux 服务器的监控。 本文介绍一下使用 Python 脚本实现对 Linux 服务器 CPU 内存 网络的监控脚本的编写。 Python 版本说明 Python 是由 Guido van Rossum 开发的、可免费获得的、非常高级的
初始化 为什么要选择Python？ Python作为目前Linux系统下最流行的编程语言之一，对于安全工作者的作用可以和C++相提并论。Python提供了丰富的库供调用，丰富的第三方扩展模块。在网络应用，文本解析方面，Python编程有着其他语言无可比拟的优势。同时Python也是面向对象并且跨平台的语言，可以在linux/Unix、OSX、windows上无障碍运行。 1.1 查看PYTHON版本信息 Kali Linux默认已经安装了Python运行环境，运行下面的命令，可以查看当前Python版本。
将下述代码保存为setup.py至需打包项目根目录，安装cython后执行python setup.py即可打包。
大家好，又见面了，我是全栈君，祝每个程序员都可以多学几门语言。 1、概述 Anaconda是RedHat、CentOS、Fedora等Linux的安装管理程序。它能够提供文本、图形等安装管理方式，并支持Kickstart等脚本提供自己主动安装的功能。此外，其还支持很多启动參数，熟悉这些參数可为安装带来非常多方便。该程序的功能是把位于光盘或其它源上的数据包，依据设置安装到主机上。为实现该定制安装，它提供一个定制界面，能够实现交互式界面供用户选择配置（如选择语言，键盘，时区等信息）。Anaconda的大部分模块用Python编写，有少许的加载模块用C编写。 Anaconda支持的管理模式： （1）Kickstart提供的自己主动化安装； （2）对一个RedHat实施upgrade； （3）Rescuse模式对不能启动的系统进行故障排除。 要进入安装步骤，须要先有一个引导程序引导启动一个特殊的Linux安装环境系统；引导有多种方式： （1）基于网络方式的小型引导镜像，须要提供小型的引导镜像； （2）U盘引导，通过可引导存储介质中的小型引导镜像启动安装过程； （3）基于PXE的网络安装方式，要提供PXE的完整安装环境； （4）其它bootloder引导（如GRUB）。 可用的安装方式：本地CDROM、硬盘驱动器、网络方式（NFS、FTP、HTTP）。 通过网络方式安装时，不论通过FTP、HTTP还是NFS方式共享安装，能够将安装光盘先复制到网络server上保存为iso镜像，然后loop挂载到共享文件夹或网页文件夹（当然，拷贝镜像中的全部文件到指定位置或直接挂载到共享文件夹也可），而通过NFS方式时，能够直接将光盘的iso文件放到共享文件夹就可以，安装程序挂载共享文件夹后能够自己主动识别镜像。 注意思复制安装光盘，并保存为一个 iso 映像文件的方法（对于 DVD/CD）： # dd if=/dev/cdrom of=/location/of/disk/space/RHEL.iso bs=32k 注意拷贝时bs块大小设置为32k，我实验时设为1M，尽管减小了文件体积，可是安装读镜像时会报错。 对于Kickstart，它是一个利用Anconda工具实现server自己主动化安装的方法。通过生成的kickstart配置文件ks.cfg，server安装能够实现从裸机到全功能服务的的非交互式（无人值守式）安装配置；ks.cfg是一个简单的文本文件，文件包括Anconda在安装系统及安装后配置服务时所须要获取的一些必要配置信息（如键盘设置，语言设置，分区设置等）。Anconda直接从该文件里读取必要的配置，仅仅要该文件信息配置正确无误且满足全部系统需求，就不再须要同用户进行交互获取信息，从而实现安装的自己主动化。可是配置中假设忽略不论什么必需的项目，安装程序会提示用户输入相关的项目的选择，就象用户在典型的安装过程中所遇到的一样。一旦用户进行了选择，安装会以非交互的方式（unattended）继续。使用kickstart能够实现流线化自己主动化的安装、高速大量的裸机部署、强制建立的一致性（软件包，分区，配置，监控，安全性）、以及降低人为的部署失误。 使用Kickstart方法安装的过程包含创建一个kickstart文件、创建有kickstart文件的引导介质或者使这个文件在网络上可用、筹备一个安装树、開始ks安装（anconda自身启动 –>选取ks安装模式–> 从ks文件读取配置 –> 最后安装）。创建kickstart配置文件能够使用不论什么文本编辑器，也能够使用图形化配置工具system-config-kickstat（须要安装system-config-kickstart.noarch包）。注意配置文件生成后，推荐使用ksvalidator命令检查配置文件语法及完整性错误，比如： [root@bogon ~]# ksvalidator ks.cfg not enough arguments for format string Kickstart文件的语法及參数含义可參考 http://docs.redhat.com/docs/en-US/Red_Hat_Enterprise_Linux/6/html/Installation_Guide/s1-kickstart2-options.html。 我们以RHEL 6.0的安装为例来分析Anaconda。为紧跟新版本号，anaconda源代码则使用较新的在Fedora 15中使用的版本号。先从Fedora的下载网
dmPython 是 DM 提供的依据 Python DB API version 2.0 中 API 使用规定而开发的数据库访问接口。
多编程语言都有一个特殊的函数，当操作系统开始运行程序时会自动执行该函数。这个函数通常被命名为main()，并且依据语言标准具有特定的返回类型和参数。另一方面，Python解释器从文件顶部开始执行脚本，并且没有自动执行的特殊函数。
这阵子组内流行使用 Django 写管理端程序。大家习惯了在 Windows 上使用 PyCharm 等 IDE 快速方便地进行开发，但是由于管理端使用了一些公司的公共组件，而这些组件又只提供了 Linux 上的 Python 接口，因此必须在 Linux 上运行 Django 程序。值得庆幸的是，大多数的 IDE 都提供了远程调试功能， PyCharm 也可以经过简单配置进行远程调试。
由于Python开源的特性，在一些商业场景下，若不想将源码暴露，可通过混淆、编译为pyc或so（Windows下为pyd）文件等方法起到保护源码的效果。其中，将源码编译为so文件是常用且较好的一种保护方法。
相比于无聊的用法介绍，我更想说一下Pocsuite3为什么会有这些功能以及是如何实现的。如果你也想制造一款类似的工具，Pocsuite3的一些思想或许能够帮助到你。本文同时也是记录Pocsuite3开发过程中的一些思考与理解。
1.查询模块：按目录依次查找需要导入的模块，模块目录一般在：/usr/lib64/python2.7
一个项目开发完毕后总有一种想法，就是生成可执行文件，总不能一直用python xxx执行吧。
当操作文件、目录时，可在命令行下面输入操作系统提供的各种命令来完成，如dir、cp等 其实操作系统提供的命令只是简单地调用了操作系统提供的接口函数，Python内置的os模块也可以直接调用操作系统提供的接口函数
这周一直在折腾一个很常见的需求。打算做成脚本和批处理，将策划从人肉手工和低效中解救出来。
Zabbix-gnomes 是一组 Zabbix 的开源脚本工具集合，它使用 Python 对 Zabbix API 的进行了分装，使得日常的大部分操作可以通过命令行完成，非常方便。最新的 Zabbix-gnomes 代码可以在 Github 上获取到。
故事起源于工作中需要一个tf1.15的环境，然后我平时用的是2.3或者1.14，就得自己再重新安装一个tf1.15的环境，然后发现每一次安装环境都得去google一下命令，嗯，不要问为什么，问就是用的少，记性差，嗯，一定是的。。。
主要介绍用的比较多的sys的模块命令包括：sys.argv，sys.platform，sys.getdefaultencoding，sys.setdefaultencoding()，sys.getfilesystemencoding()，sys.exit(n)，sys.path，sys.modules.keys()，sys.stdin，sys.stdout，sys.stderr 等。
在python中有多种运行外部程序的方法,比如,运行操作系统命令或另外的python脚本,或执行一个磁盘上的文件,或通过网络来运行文件
python作为一门动态语言，语法的灵活性和强大的模块支持使得开发效率大大提升，传统C/C++程序员可以借助python来实现业务逻辑来减少开发成本。而另一方面，python灵活的语言特性带来的代价是性能的降低，在一些密集计算型任务面前显得力不从心，但这个问题可以由C/C++来解决，将对性能要求较高的部分用C语言来实现即可， 而且对于一些加密解密算法，还可以保持源码的私密性。而本文正是针对两者的双剑合璧，对C/C++与python相互调用的讲解。
最近一直在开发自动化运维发布平台，底层命令行、文件通道主要基于 paramiko 模块，使用过程中遇到各种各样的问题，本文主要用于收集问题及解决记录，以备后续使用。 一、Error reading S
Anaconda是用于Fedora, RHEL等Linux发行版的安装程序，可以实现通过LiveCD,PXE,NFS等方式安装Linux系统以及利用kickstart文件实现无人值守的无交互安装。 发行版制作(Fedoran系统环境) 选择所需的软件包。 制作自己的发行版首先要确定你的发行版需要安装哪些软件。决定之后需要把这些软件相应的RPM包拷贝到某个目录，然后在这个目录下执行createrepo命令来创建RPM软件源。 创建ks文件。 ks文件用于指定制作发行版时用到的软件源及软件包，具体语法可参考 k
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