简介 python-nmap是一个使用nmap进行端口扫描的python库,它可以很轻易的生成nmap扫描报告,并且可以帮助系统管理员进行自动化扫描任务和生成报告.同时,它也支持nmap脚本输出. 可以看到python-nmap只有四个py文件(__init__.py, nmap.py, test.py, test_nmap.py),下面就一一进行解读  __init__.py 除去几十行的注释外,真正的代码只有四行,基本内容就是从同目录的nmap.py下导入一些基本信息:作者(__author

1.系统中需要安装nmap 2.系统中安装pip 2.安装python调用nmap的lib包 命令为:pip install python-nmap 以下是在centos系统下安装成功后的截图 在命令行下输入python,进入python的交互模式 引入nmap包,并设置好参数 >>> nm.scan(hosts=ip,arguments=arg) 可能的结果如下:

阅读目录 一.python查询功能代码 1.查询修改配置文件 global log 127.0.0.1 local2 daemon maxconn 256 log 127.0.0.1 local2 info defaults log global mode http timeout connect 5000ms timeout client 50000ms timeout server 50000ms option dontlognull listen stats :8888 stats ena

python查询数据库返回数据主要运用到flask框架,pymysql 和 json‘插件’ #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import pymysql import flask,json server=flask.Flask(__name__) @server.route('/index',methods=['get','post']) def create(): db = pymysql.connect("localhost",

Python 查询Mysql,如果是datetime类型,在json序列化的时候会出现问题. 在网上查了一下,解决方案基本都是遍历dict数据,如果是datetime则转化为字符串. from datetime import date, datetime def json_serial(obj): """JSON serializer for objects not serializable by default json code""" if

一.NMAP简介 NMap,也就是Network Mapper,最早是Linux下的网络扫描和嗅探工具包. nmap是一个网络连接端扫描软件,用来扫描网上电脑开放的网络连接端.确定哪些服务运行在哪些连接端,并且推断计算机运行哪个操作系统(这是亦称 fingerprinting).它是网络管理员必用的软件之一,以及用以评估网络系统安全. 正如大多数被用于网络安全的工具,nmap 也是不少黑客及骇客(又称脚本小子)爱用的工具 .系统管理员可以利用nmap来探测工作环境中未经批准使用的服务器,但是黑客

#coding=utf-8 import nmap import optparse import threading import sys import re ''' 需安装python_nmap包,支持2.x以及3.x python_nmap包提供了python调用nmap的一系列接口 (一)重要类及方法: 1.创建nmap扫描器 class PortScanner() __init__(self, nmap_search_path=('nmap', '/usr/bin/nmap', '/us

1. 建立连接 from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch(["localhost:9200"]) 2. 查询所有数据 # 方式1: es.search(index="index_name", doc_type="type_name") # 方式2: body = { "query":{ "match_all":{} } } es.s

版本 elasticsearch==5.5.0 python==3.7 说明 用python查询es上存储的状态数据,将查询到的数据用pandas处理成excel code # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/7/22 10:41 # @Author : Skyell Wang # @FileName: es_data_get.py from elasticsearch import Elasticsearch import pandas as pd i

Python查询Mysql时返回字典结构的代码 MySQLdb默认查询结果都是返回tuple,输出时候不是很方便,必须按照0,1这样读取,无意中在网上找到简单的修改方法,就是传递一个cursors.DictCursor就行. 默认程序:  MySQLdb默认查询结果都是返回tuple,输出时候不是很方便,必须按照0,1这样读取,无意中在网上找到简单的修改方法,就是传递一个cursors.DictCursor就行.默认程序: 代码如下: import MySQLdb  db = MySQLdb.c

python查询mysql数据(3) """数据查询""" import pymysql import datetime from pymysql import cursors # import pymysql.cursors # 连接数据库 connect = pymysql.Connect( host='10.10.146.28', port=3306, user='admin_m', passwd='fcfmTbRw1tz2x5L5GvjJ

python2.7 查询或者插入中文数据在mysql中的时候出现中文乱码 --- 可能情况: 1.mysql数据库各项没有设置编码,默认为'latin' 2.使用MySQL.connect的时候没有设置默认编码 3.没有设置python的编码,python2.7默认为'ascii' 4.没有解码 --- 解决方法: 1.设置mysql的编码 ubuntu执行下列语句:** sudo vim /etc/mysql/my.cnf **然后在里面插入语句: [client]default-charac

通过python pymssql直接访问SQLserver数据库,查找其数据库mode,这个脚本具有很强的抛砖引玉特性: 1.可以巡检多台多数据库服务器 2.query内容可以多样化,譬如查询死锁.连接数等 当然还有更多需要优化的地方: 1.输出内容未优化 2.未捕获异常 3.未多线程化 #!/usr/bin/python3 #coding=utf-8 import pymssql odbj=[("10.1.10.67","sa","r2hat"

一.介绍 我们知道 java 项目中的 JMX 接口信息是十分有用的,我们可以提取这些信息来分析或告警.但是 JMX 的 API 只在 java 中实现,因此,找到一个 Python 代码调用 Java 代码的桥梁是非常有意义的.JPype 就是这样的一个工具,利用它可以使 Python 程序方便的调用 Java 代码,从而扩充 Python 语言的能力,弥补 Python 语言的不足.本文介绍了如何利用 JPype 来对JMX接口进行访问查询.官方地址:http://jpype.sourcef

环境:Linux +python2.7+mysql5.6 1.提前安装xlwt(excel写入操作模块),MySQLdb(mysql操作模块) 2.脚本如下: #!/usr/bin/python #coding: utf-8 import sys import xlwt import MySQLdb import datetime import time import smtplib from email.mime.multipart import MIMEMultipart from emai

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf_8 -*- # Date: 2015年10月23日 # Author:蔚蓝行 # 博客 http://www.cnblogs.com/duanv/ from IPy import IP import threading import nmap import time import sys import subprocess from xml.dom import minidom def usage(): print

今天在看Python连接数据库的内容,然后遇到了最常遇到的字符乱码的状况,这真的很烦人,由于我用的是3.6的版本,,默认的是utf-8,如果是3以下的版本,请在文件开头加一句代码 #encoding=utf-8 这是菜鸟教程上的代码 import pymysql # 打开数据库连接 db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" ) # 使用curs

1.添加数据: # 方法1:对象.save() book = Book(**kwargs) book.save() # 方法2:类.create(**kwargs) Book.create(**kwargs) 2.删除数据:拿到对象list,然后.delete() Book.objects.filter(title='').delete() 3.修改数据: # 方法1:拿到集list,然后update(**kwargs) Book.objects.filter(title='t1').updat

import datetime import sys import getopt import hashlib from elasticsearch import Elasticsearch """ 初始化elasticsearch连接 """ def init_es(): return Elasticsearch(["localhost:9200"]) """ 查询数据, 支持分页 "

今天尝试着用 Python 写了个脚本试着连接 mysql 数据库,并查询里边的数据,不过最终查询结果中文字符变成了ascii格式. 代码如下: #!/usr/bin/python #encoding=utf-8 import MySQLdb import json db = MySQLdb.connect(host='xxx.xxx.xx.xxx',port=3306,user='name',passwd='pwd',db='my_database_name') cursor = db.cur

在使用python操作neo4j的时候,如果查询的数据比较多,结构比较复杂的时候,返回的数据量会比较大,而且信息比较多,并且不唯一.所以写了该方法,用于查询比较复杂的数据. def query_graph(query): graph = get_graph() data = graph.run(query).data() node_ids = [] new_nodes = [] new_links = [] for a in data: for tk,tv in a.items(): nodes