第一步是收集可能的几个javascript文件(更多的文件=更多的路径,参数->更多的vulns)。
https://afdian.net/group/37beff8aadd211ee90945254001e7c00[1]
最近一次工作中,涉及python与.net core,应用开发完成,自然就需要在服务器上部署。
本人在原来博客上写有学习动机可以看看本人写的内容 https://blog.51cto.com/2491855/2129988 基本感觉就是python可以快速高效完成,配合一下其它语言可以发挥出不同效果来。
初入行时,当我看到 cpu 的 sys 占用比较高会慌的一批;岁月渐长,伴随知识和经历的积累,我渐渐的看开了,主要是这个东西逃不掉的,哪怕是最简单的 hello world 都要好多个系统调用才能完成。
dirsearch是一个基于python3的命令行工具,常用于暴力扫描页面结构,包括网页中的目录和文件。相比其他扫描工具disearch的特点是:
在我们最近的工作中,构建网站使用的架构是带有 Django REST Framework(DRF)后端的 React 前端。它们是通过在前端使用 axios(前端库)调用后端 API 来交互的。我们还使用了 Redux(前端库)来存储全局的应用程序状态(存在浏览器端)。这是我们首选,因为它允许前后端完全分离。只要我们提前定义好请求的资源列表(后面单个都简称:endpoint)和返回的数据格式,前端和后端就可以并行的进行开发。这也使我们可以轻松的为未来的任何项目创建移动端 App,因为它们仍然可以复用后端 A
这是一个前端用 Vue,后端用 Python 的 Web 框架 Flask 开发的词云生成应用,代码已上传到 flask-vue-word-cloud。写这个小项目的起因是最近团队年终述职,有一些大佬的 PPT 上用了词云来展示自己团队一年的工作成果。还有大佬说不要守着自己的一亩三分地,在技术上拓宽视野可以帮助我们更好的成长。正好之前接触过 Python 和 R 生成词云,于是作为一个移动端开发者,想在本地跑一个生成词云的服务,就有了这个项目。
可以通过修改default.conf文件去修改dirsearch的默认配置(默认文件拓展名,超时时间,wordlist所在目录等)
今天就分享一个用Flask做的词云生成网站,非常有意思的小web,适合练手。这是一个前端用 Vue,后端用 Python 的 Web 框架 Flask 开发的词云生成应用,代码已上传到 flask-vue-word-cloud
mac 升级了系统之后,之前的 electron 项目打包出现了异常,无法生成安装包:
Python里面两大最牛的Web框架,一个是Django,一个是Flask 。今天就分享一个用Flask做的词云生成网站,非常有意思的小web,适合练手。
近期线上出现一个bug,研发的小伙伴把测试环境的地址写死到代码中,在上线前忘记修改,导致线上发布的代码中使用了测试环境地址。
今日推文说明: 次条是JS破解教程 三条是某企业破产动态,没有永久的企业,也没有永久的工作
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。python版本为python3,实例都是经过实际验证。 https://blog.csdn.net/jinxiaonian11/article/details/85341995
日常 Web 端爬虫过程中,经常会遇到参数被加密的场景,因此,我们需要分析网页源代码
云函数产品文档:https://cloud.tencent.com/product/scf
女票是做运营的,一直苦恼于起推文标题。领导还会频繁突袭:“XX,给这次活动拟一个标题。”
众所周知,node.js 在异步 IO 有着天然优势, 而 python 则在数据科学处理方面有着更广泛的应用。本文将会对比 node.js 有一定开发经验的读者,简单介绍几个入门 python 开发推荐使用的相关工具。
摘要 看了网上很多的教程都是通过OCR识别的,这种方法的有优点在于通用性强。不同的答题活动都可以参加,但是缺点也明显,速度有限,并且如果通过调用第三方OCR,有次数限制。但是使用本教程提到的数据接口。我们能很容易的获取数据,速度快,但是接口是变化的,需要及时更新。 一、前言 看了网上很多的教程都是通过OCR识别的,这种方法的优点在于通用性强。不同的答题活动都可以参加,但是缺点也明显,速度有限,并且如果通过调用第三方OCR,有次数限制。但是使用本教程提到的数据接口。我们能很容易的获取数据,速度快,但是接口是变
MacC2是一款基于Python开发的macOS后渗透漏洞利用工具,该工具使用的是Objective-C调用或Python代码库,而并非命令行执行。MacC2的客户端基于Python2开发,虽然Python2现在已经算是被弃用了,但它仍然可以随Big Sur安装一起提供。在将来,苹果很可能会从macOS的基础安装组件中移除Python2(或者直接删除预置的Python环境支持),但直到2020年11月,这种情况还没出现。
想要享受更轻松愉悦的编程,脚本语言是首选。想要更敏捷高效,c++则高山仰止。所以我一直试图在各种通用或者专用的脚本语言中将c++的优势融入其中。原来贡献过一篇《c++和js的混合编程》也是同样的目的。 得益于机器学习领域的发展,Python最近一直维持热度,但Python的速度,比node.js都差距不小,所以使用c++来提高一些速度更有必要。 编写Python的扩展模块已经有不少的不错的框架,但感觉上boost是最好用的一个。
asciinema是Linux系统下一款终端会话记录和回放的神器, 它是一个在终端下录制分享软件,基于文本的录屏工具,对终端输入输出进行捕捉, 然后以文本的形式来记录和回放,且在观看过程中可随时暂停视频并执行复制代码或者其他操作。
下面的文本(https://www.aimsciences.org/article/doi/10.3934/cpaa.2009.8.1725)
环境:依赖最初test2数据库 ?????????? python3版本 ?????????? 多python版本环境 进入,python3虚拟环境,新建项目test4: ]# cd py3/dj
爬虫、大数据、测试、Web、AI、脚本处理,自动化运维与自动化测试,机器学习(例如谷歌的Tensor Flow也是支持Python),可以混合C++、Java等来编程(胶水语言)等等。
其有非常多的优点,但是也并不是完美的,除了大家都知道的执行速度不够快,Python2和Python3的兼容问题,以及GIL锁,在其语法上也有一些特点(是否是缺点见仁见智啦):
下面分享下抓去网站模板的完整版实现,亲测可用。(注:仅限个人爱好者研究使用,不要用于其他非法用途。)
PyCharm可以直接在搜索引擎中直接搜索官网下载,在每种平台均有社区版和专业版两种。社区版免费但功能有限,适合初学者;专业版功能齐全,适合专业开发者。开发者可以根据需要自行选择。
这一次使用vue.js+tornado的组合来部署前后端分离的web项目,vue.js不用说了,前端当红炸子鸡,泛用性非常广,无论是单页应用,还是混合式开发app,亦或是微信小程序开发,样样得心应手,tornado最近的风头有点被新锐框架sanic抢走了,但是作为老牌的异步非阻塞框架,其内置了支持epoll/kqueue 等高效网络库,而具备了处理高并发的能力并且开发效率也不低,这一次tornado作为承载后端压力的角色。
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。
mdwiki是一款markdown wiki系统,可以作为个人或小型团队的知识库管理系统。项目地址:本系列文章最后一篇给出(需要时间整理和测试)
前言 在渗透测试过程中,信息收集是一个必不可少的过程,也是最重要的过程。 此时就得有一个比较趁手的工具。古人云:工欲善其事,必先利其器。 今天就简单推荐一个比较好用的js收集工具 JSFinder
2.字典转json:json.dumps(dict,ensure_ascii=False),加,ensure_ascii=False转换之后无中文乱码
说起国内的御剑套装,相信各位都已经非常熟悉了。但御剑已经好多年不更新了,而且需要windows,有时候线程设置大了点,扫了半天中途还可能卡住不动了,也没有实时的数据保存,前功尽弃。总之各种不爽。
说到信息收集,网上已经有许多文章进行描述了,那么从正常的子域名、端口、旁站、C段等进行信息收集的话,对于正常项目已经够用了,但是挖掘SRC的话,在诸多竞争对手的“帮助”下,大家收集到的信息都差不多,挖掘的漏洞也往往存在重复的情况。 那么现在我就想分享一下平时自己进行SRC挖掘过程中,主要是如何进行入手的。以下均为小弟拙见,大佬勿喷。
这个改动真是太不正常了,ruby、js和lisp都没这么干的。我也没搞懂这样做有什么好处?
random 模块基于 Mersenne Twister 算法提供了一个快速的伪随机数生成器。Mersenne Twister 最初开发用于为蒙特卡洛模拟器生成输入,可生成具有分布均匀,大周期的数字,使其可以广泛用于各种应用。
说到信息收集,网上已经有许多文章进行描述了,那么从正常的子域名、端口、旁站、C段等进行信息收集的话,对于正常项目已经够用了,但是挖掘SRC的话,在诸多竞争对手的“帮助”下,大家收集到的信息都差不多,挖掘的漏洞也往往存在重复的情况。
python可视化神器——pyecharts库导读: 根据与大佬的询问,故而开启《python pyecharts》这个系列 📷 pyecharts是什么? pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,pyecharts 是为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页,也可以在flask、django中集成使用。
SubDomainizer是一款用于查找隐藏在页面的内联和引用Javascript文件中子域的工具。除此之外,它还可以为我们从这些JS文件中检索到S3 bucket,云端URL等等。这些对你的渗透测试可能有非常大的帮助,例如具有可读写权限的S3 bucket或是子域接管等。
在渗透测试及漏洞挖掘过程中,信息搜集是一个非常重要的步骤。而在网站的JS文件中,会存在各种对测试有帮助的内容。
当同时安装Python2和Python3后,如何兼容并切换使用详解(比如pip使用) 由于历史原因,[Python](https://so.csdn.net/so/search?from=pc_blo
frida tools主要有Frida CLI、frida-ps、frida-trace、frida-discover、frida-ls-devices、frida-kill等命令工具
div.style.cssText = “width:200px;height:200px;line-height:200px”;
最近在项目中需要将结果导出到HTML中,在网上搜索的时候发现了这个库,通过官方的一些文档以及网上的博客发现它的使用还是很简单的,因此选择在项目中使用它。 在使用的时候发现在Python3中有些问题,网上很多地方都没有提到,因此我在这将它的使用以及我遇到的问题和解决方案整理出来供大家参考 本文主要参考pyh中文文档 下载的样本也是该文中提到的地址
GNU/Linux GNU/Linux 用户使用系统内置包管理器,如Ubuntu/Debian:
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