Python是一种高级编程语言，它具有易学易用、跨平台等优点，因此在开发中得到了广泛的应用。
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
安装好之后，可以使用命令conda，可以使用一系列命令参数，conda --help 或 conda -h 、 conda --version 或 conda -V
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。
简介： Anaconda，中文大蟒蛇，是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。
django安装了，但是找不到，在控制台执行import django也不会报错。 此时python解释器在linux的anaconda中。
Linux操作系统为32位的 要下载armv7结尾的.sh文件，但是Miniconda对armv7的支持版本已经很古老了，在创建虚拟环境Python3.7以上貌似都会出现问题，勉强支持到Python3.4版本左右，而且官方的作者对armv7结尾的.sh文件已经停更很久了，不建议安装使用，推荐树莓派安装64位的Linux。
通常执行 python 程序要有相应的 Python 环境，但某些特定场景下，我们可能并不愿意这么麻烦的去配置这些环境（比如将写好的脚本发给客户进行操作），如果可以提前将程序打包成 Windows平台的 .exe 文件或者是Linux下的 .sh 脚本，那么使用起来就会方便很多，py2exe 和 PyInstaller 这两款工具都是干这么个事的，下面以 hello.py 脚本（代码内容如下）为例进行介绍。
这个问题我因为不是第一次遇到了，但是每次都去网站找答案，结果找了一圈，发现大多都并不能解决问题，这次终于花了点时间解决了这个问题，故此记录下来
在一个名为test_setup的路径下，作为我们最上层的项目根目录。然后在根目录下有需求配置文件requirements.txt，我们可以在这个文件中添加我们的python库所依赖的其他python库，如numpy、scipy等。而setup.py就是我们这里的安装文件，在后面的章节中会着重提到。最后是我们的项目的核心路径ts，里面包含了我们的核心代码。
在很多情况下，编程人员是在Linux环境下完成的编程任务，但是更多的使用人员是在Windows环境下的，比方说，在参考链接1的文章中提到：
一、以send_email.py文件内容实例讲解 windows环境下，lib目录下的send_email.py文件内容与Linux环境下lib目录下的send_email.py文件内容区别如截图标注所示：
一、以文件内容实例讲解： windows环境下，lib目录下的send_email.py文件内容与Linux环境下lib目录下的send_email.py文件内容区别如截图标注所示：
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！ 我们在Linux的概念与体系，多次提及进程的重要性。Python的os包中有查询和修改进程信息的函数。学习Python的这些工具也有助于理解Linux体系。 进程信息 os包中相关函数如下： uname() 返回操作系统相关信息。类似于Linux上的uname命令。 umask() 设置该进程创建文件时的权限mask。类似于Linux上的umask命令，见Linux文件管理背景知识 get
python程序需要连接linux时，需要使用密码或者秘钥验证以登录os进行命令操作或者文件传输，python中实现此功能的模块为paramiko;下面是该模块的基础用法
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
Python黑帽编程1.3 Python运行时与包管理工具 0.1 本系列教程说明 本系列教程，采用的大纲母本为《Understanding Network Hacks Attack and Defense with Python》一书，为了解决很多同学对英文书的恐惧，解决看书之后实战过程中遇到的问题而作。由于原书很多地方过于简略，笔者根据实际测试情况和最新的技术发展对内容做了大量的变更，当然最重要的是个人偏好。教程同时提供图文和视频教程两种方式，供不同喜好的同学选择。 0.2 前言 前两节里，我们完成
在上一篇博客中执行过conda的更新以及用conda安装了gxx_linux-64之后，再执行pip的一些指令时，就会给出如下所示的报错：
PyInstaller将Python应用程序及其所有依赖项捆绑到一个包中。用户可以在不安装Python解释器或任何模块的情况下运行打包的应用程序。
本系列教程是讲述Django框架的，如果你正在看本教程那么你应该对Django已经有了初步的了解，简而言之Django就是一个基于Python的Web开发框架。在学习Django之前最好有Python基础，如果没有Python基础但是有别的开发经验（例如Java、.NET）学习Django也是非常容易的。下面让我们开始经典的HelloWorld。
.sh还需要处理DOS文件和UNIX文件的差异，使之可执行。在Linux命令行逐条执行：
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
当前版本的Hades-C2可以用作安全分析研究或CTF比赛，但功能并不完善，目前该项目仍在积极开发中，之后还会增加更多的功能。
没有任何基础，第一次跑hadoop实例，遇到不少问题，记录下来以便自查和帮助同样情况的hadoop学习者。
在网址https://www.anaconda.com/products/distribution下载安装包，我这里下载的是Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh，它对应的Python版本为3.9。
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。
执行 python-2.7.12.amd64.msi文件，不需要修改安装路径，默认为C:/Python27即可
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。
一个基于linux的态势感知系统，基于python和flask框架开发，项目文件目录如下：
机器之心转载 来源：知乎 作者：Posibilitee（悉尼大学人工智能与图像处理博士） 热评：想象自己有四块3090，什么赛博唯心主义？ 怎样让ChatGPT在其内部训练神经网络？这个话题有点超乎大多数人的理解。 步骤是这样的: 1. 先让它伪装成 Ubuntu 18.04，给它说你安装了 Python 3.9, Pytorch 1.8, CUDA 11.3 和其他训练一个 pytorch 模型所需要的库。 让 ChatGPT 伪装成 Linux 终端，这个梗在外网有过讨论，这里需要让他额外安装（让
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。
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，具有丰富和强大的库，使用其开发产品快速高效。
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。
paramiko是用python语言写的一个模块，遵循SSH2协议，支持以加密和认证的方式，进行远程服务器的连接。
Linux/UNIX中的sed命令是Stream Editor文本流编辑的缩写，它能同时处理多个文件多行的内容，比如文搜索，查找和替换，插入或删除。虽然sed命令在Linux/UNIX中最常见的用途是替代或查找。通过使用sed，您甚至可以在不打开文件的情况下编辑文件，这比先在VI编辑器中打开文件然后更改文件要快得多。
在我们平时码字时，经常需要调用系统脚本或者系统命令来解决很多问题，接下来我们就介绍给大家一个很好用的模块command，可以通过python调用系统命令，调用系统命令command模块提供了三种方法：cmd代表系统命令
我们还是以那个翻译程序为例子，上次给各位老铁讲了在windows下的应用程序打包，这一次给各位老铁讲一讲，在linux下为python文件可以自己执行，从而不需要python xxx.py。
之后放在linux上却 /usr/local/python3/lib/python3.7/socket.py
python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。
Python分为3.X和2.X两个大版本。Python的3.0版本，常被称为Python 3000，或简称Py3k。相对于Python的早期版本，这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘，Python 3.X在设计的时候没有考虑向下相容，许多针对早期Python版本设计的程式都无法在Python 3.X上正常执行。大多数第三方库都正在努力地相容Python 3.X版本。
Splunk Attack Range是一款针对Splunk安全的模拟测试环境创建工具，该工具完全开源，目前由Splunk威胁研究团队负责维护。
去官网下载 pyinstaller 安装包：https://pypi.org/project/PyInstaller/#files
本篇概览 本篇记录了自己在Ubuntu 16.04.7 LTS系统上搭建TensorFlow2开发环境的过程，用于将来重装时的参考 硬件是2018年购买的惠普暗隐精灵3代，显卡GTX1060，已经安装了Ubuntu16 LTS桌面版 执行本篇操作前需要安装Nvidia的驱动，详情请参考《Ubuntu16安装Nvidia驱动(GTX1060显卡)》 查看驱动信息，如下图，可见CUDA版本是10.1 版本匹配 去tensorflow官网查看版本匹配关系，地址：https://tensorflow.googl
linux系统下部署Django 1、Python3安装 2、setuptools安装 3、django安装
Linux/Unix的系统上，一般默认的 python 版本为 2.x，我们可以将 python3.x 安装在 /usr/local/python3 目录中。
1.Linux下python3 的安装 1.1下载python3的源码包 # Linux下执行 # 版本可自主选定 # wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.7/Python-3.6.7.tar.xz 1.2解压源码包到 /opt 目录下 1.3安装 python3 所需要的软件依赖，等待全部完成再执行下一步 # Linux下执行，直接复制，yum下载，注意空格 yum install gcc patch libffi-devel python-devel
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。
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