asyncore, 端口转发, socket
在Python中,既可直接使用socket类,也可使用socketserver,asyncore等经过封装的类来进行编码。asyncore这个库中主要包含了两个函数:
内容 知识点 asyncore 、asynchat模块运用 环境 python 3.5 功能描绘 在本实验中,我们将实现一个简略的图形界面谈天系统。我们可以经过图形客户端登录谈天室,并与其他成员进行谈天。 分析 由于 Python 是一门带 GIL 的语言,所以在 Python 中运用多线程处理IO操作过多的使命并不是很好的选择。同时谈天服务器将同多个 socket 进行通信,所以我们可以根据 asyncore 模块实现谈天服务器。aysncore 模块是一个异步的 socket 处理器,经过运用
cpu计算时线程需要获取GIL锁,只有一个,因此多核cpu也只有一个线程可以执行,主要防止多线程垃圾回收不安全
模块的选择: 使用 asyncore 和 asynchat 模块,实现 多客户端的接入 和 服务器、客户端之间消息的传递。 几个类及各自的功能: EndSession:异常类,用于产生异常退出 CommandHandler:消息分类处理,区分 命令消息 和 聊天消息 Room:进行用户的会话管理,比如保持房间内所有用户的会话、用户进入房间、退出房间、退出服务器、向其他用户发送消息 Hall:大厅。输入昵称登陆、退出服务器、选择聊天室 ChatRoom:聊天室。进入聊天室、查看聊天室在线用户、广播消息、返回大
在这个项目中,我们将做些正式的网络编程工作:编写一个聊天服务器,让人们能够通过网络实时地聊天。使用Python创建这种程序的方式有很多,一种简单而自然的方法是使用框架Twisted,其核心是LineReceiver类。在本项目中,我将只使用标准库中的异步网络编程模块。
几乎在学习、使用任何一种编程语言的时候,关于socket的练习从来都不会少,尤其是会写一些局域网的通信的东西。所以书上的这个项目刚好可以练习一下socket编程。
github:github.com/NotSoSecure/icmp_tunnel_ex_filtrate
引言: 我相信学习Python过的朋友,一定会喜欢上这门语言,简单,库多,易上手,学习成本低,但是如果是学习之后,不经常使用,或者工作中暂时用不到,那么不久之后又会忘记,久而久之,就浪费了很多的时间再自己的“曾经”会的东西上。所以最好的方法就是实战,通过真是的小型项目,去巩固,理解,深入Python,同样的久而久之就不会忘记。 所以这里小编带大家编写10个小型项目,去真正的实操Python,这10个小型项目是来自《Python权威指南》中后面10个章节的项目,有兴趣的朋友可以自行阅读。希望这篇文章能成为给大家在Python的学习道路上的奠基石。 建议大家是一边看代码,一边学习,文章中会对代码进行解释: 这里是项目的gitlab地址(全代码):
在渗透中,我们往往需要结合多种漏洞进行getshell,下面将通过多种漏洞配合利用来getshell服务器。
这是 Python Knowledge Weekly(PKW)第一期,之所以做这个东西,主要还是为了激励自己,每周都能有学习输入,同时再把知识点做一个总结输出。希望自己能够坚持下来,点点滴滴,不忘初心。
在本节中,我不演示如何逐步设计和实现游戏,而在源代码中包含大量的注释和文档字符串。你可通过研究源代码来了解其工作原理,但这里还是简单地说说其中的要点(以及不那么直观的细节)。
我将通过示例展示如何使用 Python 来编写以各种方式使用网络(如互联网)的程序。Python 提供了强大的网络编程的支持,有很多库实现了常见的网络协议以及基于这些协议的抽象层,让你能够专注与程序的逻辑,而无需关心通过线路来传输比特的问题。另外,对于有些协议格式,可能没有处理它们的现成代码,但编写起来也很容易,因为 Python 很擅长处理字节流中的各种模式(从各种处理文本文件的方式中,你可能领教了这一点)。
上篇文章介绍了supervisor的使用, 今天介绍一下supervisor的源码。 supervisor是python写的。如果你不懂python,我也介绍一下golang版的实现。 如果你不会,其他语言的实现,应该也有,github找一下。 自己读一下。实现原理应该都是一样的。
Python提供了强大的网络编程支持,很多库实现了常见的网络协议以及基于这些协议的抽象层,让你能够专注于程序的逻辑,而无需关心通过线路来传输比特的问题。
我会实现一个守护进程,从这个程序你将了解,Linux 应用程序开发基本流程 我们将实现一个远程shell的功能,可以通过tcp协议,运行远程机器上的命令或shell脚本 通过这个命令可以实现批量操作,管理上千台服务器。需要发挥你的想象力,灵活使用它。 写这个脚本,我是为了替代SSH远程操作,因为SSH不能控制运行命令,操作风险大,也不安全。 程序还不完善,还需要很多后续改进工作,比如通过SSL建立Socket链接,用户认证,ACL访问控制等等. ---- 目录 1. 环境 2. nodekeeper 主程序
1 help函数:查看模块、函数、变量的详细说明: 查看模块 >>> help("modules") Please wait a moment while I gather a list of all available modules... BaseHTTPServer array htmllib sets Bastion ast httplib sgmlli
这是一篇来自Python世界的文章,但是对整个编程领域还是适用的,多线程虽然让我们处理请求更快,但是也是有天花板的,绿色(微线程micro-thread)线程之类才是解决方案。 多线程软件开发解决了大量的问题,尤其是以网络为中心的应用程序,这些程序需要严苛的性能快速响应用户。不幸的是,多线程并不足以解决大规模并发性的问题。 解决这些问题需要改变编程模型,使用异步事件和基于回调机制。在Druva,我们创建了一个基于python库的名为Dhaga来解决大规模并发,而编程模型不需要重大改变。 软件开发人员生活在一个并发的世界。线程如今是一等公民,今天在开发过程中,特别是当您的应用程序执行密集的网络运营,如同Druva一样的inSync系统(网络安全同步产品)。多线程帮助网络操作的编程代码流变得简单和顺序。当我们的应用程序需要增强的性能或改善其可伸缩性,我们可以增加线程的数量。 但是当需要成千上万规模的并发请求,线程是不够的。 我们发现多线程使用有以下缺点: 1. inSync系统客户端需要大量的文件通过网络RPC调用备份到服务器。开发人员加快速度的典型方法是使用线程。但多线程带来的性能却增加内存和CPU的使用成本;开发人员需要在速度和线程数之间保持一个平衡。 2.我们的服务器需要处理inSync系统与成千上万的客户之间并发连接和通知。为了有效地处理连接,我们使用线程来处理请求。但inSync系统客户的不断增加也意味着我们不得不继续增加线程的数量,从而消耗大量服务器的内存和CPU。 3.我们的Web服务器需要处理成千上万的平行的HTTP请求。大部分工作是在接收和发送的数据网络套接字并将其传给inSync系统的后端。导致大多数的线程等待网络操作。导致C10K问题,当有成千上万的同步请求到Web服务器,为每个请求生成一个线程是相当不可扩展的(Scale)。 异步框架的限制 许多异步框架,包括 Twisted扭曲、Tornado龙卷风和asyncore可以帮助开发人员远离使用线程的流行的方式。这些框架依赖非阻塞套接字和回调机制(类似Node.js)。如果我们按原样使用这些框架,我们Druva代码的主要部分必须重构。这不是我们想要做的事。重构代码会增加开发和测试周期,从而阻止我们达到规模要求。鉴于产品的多个部分需要大规模,我们每个人将不得不重构他们——因此增加一倍或两倍的努力。 为了避免改变如此多的代码,我们不得不离开直接使用现有的框架。幸运的是,我们发现一些有用的工具。 因为我们想要控制在网络I / O的代码执行,我们需要一种将一个线程划分为微线程micro-thread的方法。我们发现greenlets。它提供一种非隐式的微线程调度,称为co-routine协程。换句话说。当你想控制你的代码运行时它非常有用。您可以构建自定义计划的微线程,因为你可以控制greenlets什么时候yield暂停。这对我们来说是完美的,因为它给了我们完全控制我们的代码的调度。 Tornado是一个用Python编写的简单的、非阻塞的Web服务器框架,旨在处理成千上万的异步请求。我们使用它的核心组件,IOLoop IOStream。IOLoop是一个非阻塞套接字I / O事件循环;它使用epoll(在Linux上)或队列(BSD和Mac OS X),如果他们是可用的,否则选择()(在Windows上)。IOStream提供方便包装等非阻塞套接字读和写。我们委托所有套接字操作给Tornado,然后使用回调触发代码操作完成(banq注:非常类似Node.js机制)。 这是一个好的开始,但我们需要更多。如果我们在我们的代码中直接用上面的模块,我们大量的RPC代码将不得不改变,通过greenlets调度RPC,确保greenlets不要阻塞(如果greenlets堵塞,它会堵塞整个线程和其他全部),处理来自tornado的回调功能。 我们需要一个抽象来管理和安排greenlets 以避免让它被外部调用堵塞,这个抽象能够超越线程达到大规模可扩展。这个抽象是Dhaga,它能让应用代码流编程起来像传统同步顺序,但是执行是异步的。 Dhaga(来自印地语,这意味着线程)是我们抽象的一个轻量级线程的执行框架。Dhaga类是来源于greenlet,使用堆栈切换在一个操作系统线程中执行多个代码流。一个操作系统的线程中使用协作调度执行多个dhagas。每当一段dhaga等待时(主要是等待一个RPC调用返回),它yield控制权给父一级(也就是说,是创建它的操作系统级别线程的执行上下文)。然后父一级会调度安排的另一个dhaga准备运行。RPC调用将传递给tornado web服务器异步写入Socket,然后在其返回时注册一个回调,当这个RPC返回时,正在等待的dhaga将被添加到可运行队列中,然后后被父线程拾起。(banq注:类似node.js原理) 我们可以使用Dhaga代替线程
文本 string:通用字符串操作 re:正则表达式操作 difflib:差异计算工具 textwrap:文本填充 unicodedata:Unicode字符数据库 stringprep:互联网字符串准备工具 readline:GNU按行读取接口 rlcompleter:GNU按行读取的实现函数 二进制数据 struct:将字节解析为打包的二进制数据 codecs:注册表与基类的编解码器 数据类型 datetime:基于日期与时间工具 calendar:通用月份函数 collections:容器数据类型
第一个原型虽然是个管用的聊天服务器,但其功能很有限,最明显的缺陷是没法知道每句话都是谁说的。另外,它也不能解释命令(如say或logout),而最初的规范要求提供这样的功能。有鉴于此,需要添加对身份(每个用户都有唯一的名字)和命令解释的支持,同时必须让每个会话的行为都依赖于其所处的状态(刚连接、已登录等)。添加这些功能时,必须确保程序是易于扩展的。
我的博客已迁移到xdoujiang.com请去那边和我交流 一、基础环境 1、角色、ip、版本、内核 serverA 10.1.10.117 3.2.0-4-amd64 7.8 python readline rlcompleter python-2.7.3 二、python tab键自动补齐命令安装 1、安装python apt-get -y install python 2、查看下目前已安装的模块 python Python 2.7.3 (default, Mar 13 2014, 11:03:55
用python获取snmp信息有多个现成的库可以使用,其中比较常用的是netsnmp和pysnmp两个库。网上有较多的关于两个库的例子。
Python有一套很有用的标准库(standard library)。标准库会随着Python解释器,一起安装在你的电脑中的。它是Python的一个组成部分。这些标准库是Python为你准备好的利器,
Python有一套很有用的标准库(standard library)。标准库会随着Python解释器,一起安装在你的电脑中的。它是Python的一个组成部分。这些标准库是Python为你准备好的利器,可以让编程事半功倍。 我将根据我个人的使用经验中,挑选出标准库三个方面的包(package)介绍: Python增强 系统互动 网络 第一类:Python增强 Python自身的已有的一些功能可以随着标准库的使用而得到增强。 1) 文字处理 Python的string类提供了对字符串进行处理的方法。更进一步,通
底层的socket库可以直接访问本地Csocket库并且可与任何网络服务通信。select同时监控多个sockets,支持网络服务和多个客户端通信。
dummy_threading:threading模块的替代(当_thread不可用时)
Python3.12的发布也意味着距离Python3.14只差两个版本,那时应该称Python为π-thon?(谐音哏扣钱 O(∩_∩)O哈哈~
Python 是一种极具可读性和通用性的编程语言。Python 这个名字的灵感来自于英国喜剧团体 Monty Python,它的开发团队有一个重要的基础目标,就是使语言使用起来很有趣。Python 易于设置,并且是用相对直接的风格来编写,对错误会提供即时反馈,对初学者而言是个很好的选择。
cStringIO 是 C 语言实现的,提供高性能;而 StringIO 是 Python 实现的,提供 Unicode 兼容性。
Python标准库,是Python程序员应该熟悉了解的又一个宝库。Python 标准库非常庞大,所提供的组件涉及范围十分广泛。简要描述如下:
今天给大家介绍一下200多个Python标准库,让大家对Python标准库有一个大致的认识。
让用户提交 Python 代码并在服务器上执行,是一些 OJ、量化网站重要的服务,很多 CTF 也有类似的题。为了不让恶意用户执行任意的 Python 代码,就需要确保 Python 运行在沙箱中。沙箱经常会禁用一些敏感的函数,例如 os,研究怎么逃逸、防护这类沙箱还是蛮有意思的。
个人感觉SSTI有点难度且繁琐的..哎,还是有好多不会的,只能参照着师傅的解法尝试复现一下。
Twisted is an event-driven networking engine in Python. It was born in the early 2000s, when the writers of networked games had few scalable and no cross-platform libraries, in any language, at their disposal. The authors of Twisted tried to develop games in the existing networking landscape, struggled, saw a clear need for a scalable, event-driven, cross-platform networking framework and decided to make one happen, learning from the mistakes and hardships of past game and networked application writers.
从本章开始,终于开始写代码了!本书中所有的代码都适用于Python 3.5及以上版本。当模块、语句或语法结构不适用于以前的版本时(比如Python 2.7),会在本章中指出。进行一些修改,本书代码也可以运行在Python 2.x版本上。 先回顾下上一章的知识。我们已经学到,改变算法的结构可以让其运行在本地计算机,或运行在集群上。即使是在一台计算机上运行,我们也可以使用多线程或多进程,让子程序运行在多个CPU上。 现在暂时不考虑多CPU,先看一下单线程/进程。与传统的同步编程相比,异步编程或非阻塞编程,可以使
前文提到 import 指令是用来载入 module 的,如果需要,也会顺道做编译的事。但 import 指令,还会做一件重要的事情就是把 import 的那个 module 的代码执行一遍,这件事情很重要。Python 是解释执行的,连函数都是执行的时候才创建的。如果不把那个 module 的代码执行一遍,那么 module 里面的函数都没法创建,更别提去调用这些函数了。
写在前面: 花了一周的时间,对协程做了一个简单的梳理,特别是异步编程asyncio库的使用,做了详细的说明。本文主要包括的知识点有:yield生成器的复习并实现协程的功能、greenlet库实现协程、gevent库实现协程、asyncio异步协程的介绍、异步协程的创建与运行、任务的创建与运行、并发运行gather/wait/as_complete/wait_for等方法的实现、异步协程的嵌套、await关键字的理解等等,这些都是基础。由于篇幅比较长,打算分为两篇,第二篇在介绍一下asyncio的其他用法。
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