# coding: utf-8 #!/usr/bin/env python from __future__ import absolute_import from __future__ import print_function import traceback import argparse import ipaddress from binascii import hexlify import socket import struct import sys import dpkt impor

用法:python extract_tls_flow.py -vr  white_pcap/11/2018-01-10_13-05-09_2.pcap  -o pcap_ssl_flow.txt  >log.txt python dpkt解析ssl流,记录含有client hello到app data的完整ssl 流,同时记录ssl证书: #!/usr/bin/env python from __future__ import absolute_import from __future__ im

用python正则表达式提取字符串 在日常工作中经常遇见在文本中提取特定位置字符串的需求.python的正则性能好,很适合做这类字符串的提取,这里讲一下提取的技巧,正则表达式的基础知识就不说了,有兴趣的可以看re的教程. 提取一般分两种情况,一种是提取在文本中提取单个位置的字符串,另一种是提取连续多个位置的字符串.日志分析会遇到这种情况.下面我会分别讲一下对应的方法: 1. 单个位置的字符串提取 这种情况我们可以使用(.+?)这个正则表达式来提取. 举例,一个字符串"a123b",如果

一.Xpath是什么 XPath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言.XPath 用于在 XML 文档中通过元素和属性进行导航. XPath 使用路径表达式在 XML 文档中进行导航 XPath 包含一个标准函数库 XPath 是 XSLT 中的主要元素 XPath 是一个 W3C 标准 二.XPath在python内容提取中的常用规则 1.选取节点 XPath 使用路径表达式在 XML 文档中选取节点.节点是通过沿着路径或者 step 来选取的. 下面列出了最有用的路径表达式: 表达式 描

在日常工作中经常遇见在文本中提取特定位置字符串的需求.python的正则性能好,很适合做这类字符串的提取,这里讲一下提取的技巧,正则表达式的基础知识就不说了,有兴趣的可以看re的教程. 提取一般分两种情况,一种是提取在文本中提取单个位置的字符串,另一种是提取连续多个位置的字符串.日志分析会遇到这种情况.下面我会分别讲一下对应的方法: 1. 单个位置的字符串提取 这种情况我们可以使用(.+?)这个正则表达式来提取. 举例,一个字符串"a123b",如果我们想提取ab之间的值123,可以使

前言 在我们获取了网页的信息后,往往需要对原始信息进行提取,得到我们想要的数据.对信息的提取方式主要有以下几种:正则表达式.XPath.BeautifulSoup.本篇博客主要总结这三种方式的基本语法,以及举一些例子来说明如何使用这些方法. 正则表达式 什么是正则表达式? 正则表达式是使用某种预定义的模式去匹配一类具有共同特征的字符串,主要用于处理字符串,可以快速.准确地完成复杂的查找.替换等要求. 在Python中,re模块提供了正则表达式操作所需要的功能.所以,在Python中使用正则表达式

字符串转十六进制绕过特征检测SQL注入 Python中内置库与出色第三方库的学习 # 字符串转十六进制 mystr = "hello world" print(":".join("{:02x}".format(ord(c)) for c in mystr)) # format的参数化格式控制字符串 | join的用法 # str.join()区别于os.path.join()的使用 >>> src = '/var/www/' &

python使用正则表达式提取关键字 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf-8") import re ss = "全选?每页 20305080100 条?共6509条?第1/30条?第1/217页首页上页下页末页转" print re.findall(u"共(.+?)条".encode('utf8'),ss.encode('utf8'))

dpkt Tutorial #2: Parsing a PCAP File 原文链接:https://jon.oberheide.org/blog/2008/10/15/dpkt-tutorial-2-parsing-a-pcap-file/正如我们在dpkt库第一部分教程所示,dpkt库构建数据包很简单.Dpkt在解析数据包和文件时是等同效率的,所以在第二部分的教程中我们将会证明解析PCAP文件和被它所包含的包. Dpkt在创建和解析数据包上是一个非常棒的框架.然而dpkt并没有很多文档,一旦

Python是一门支持面向对象编程的语言,在大型软件项目中,我们往往会使用面向对象的特性去组织我们的代码,那有没有这样一种工具,可以帮助我们从已有代码中提取出UML图呢?答案是有的.以下,我们逐个介绍这些工具.   pyreverse 是一套python code 逆向工程(reverse engineering)的工具.它使用类层次结构的python 项目表示已提取任何可用的信息,可以很方便的应用于UML图的生成,或者单元测试,如pyargo和py2tests.pyreverse 已被整合进p

摘要: Python对于文件和流的操作与其他编程语言基本差不多,甚至语句上比其他语言更为简洁.文件和流函数针对的对象除了这两者之外还有,类文件(file-like),即python中只支持读却不支持写的流函数.本文介绍了python中常见的文件和流的操作函数以及操作方式. Python中最基本的流函数:open open(name[, mode[, buffering]]):其中name是文件所在路径, Python中常用的文件模式: r: 只读模式 w: 覆盖模式 a: 扩展模式 b: 二进制

作者:R语言和Python学堂链接:https://www.jianshu.com/p/e3c04d4fb5f3 这个函数就是本文要介绍的video2frames()函数,功能就是从视频中提取图片,名称“video2frames”是我自己取的,还比较形象.现将它分享给大家,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,完整代码附在文末. 1. 主要功能 这个函数有以下主要功能: 提取特定时间点图片,比如:提取视频第3秒, 第5秒,第9秒图片 设定提取的起始时刻,比如:从视频的第10秒开始提取 设定提取的终止时刻

前言 今天这篇博文有点意思,它是从一个例子出发,从而体现出在编程中的种种细节和一些知识点的运用.和从前一样,我是人,离成神还有几十万里,所以无可避免的出现不严谨的地方甚至错误,请酌情阅读. 0x00 首先,题目是:读取一个位图文件(xxx.bmp),然后读取前30个字节,从这前三十个字节中提取一些信息. 这里有一些知识要先知道:一个位图的前30位有什么? BMP格式采用小端方式存储数据,文件头的结构按顺序如下: 前两个字节:'BM'表示Windows位图,'BA'表示OS/2位图: 一个4字节整

常用的提取网页数据的工具有三种xpath.css选择器.正则表达式 1.xpath 1.1在python中使用xpath必须要下载lxml模块: lxml官方文档 :https://lxml.de/index.html pip install lxml 然后导入: from lxml import etree 使用: selector = etree.HTML(html_str) selector.xpath("xpath语法") 1.2xpath语法 w3c xpath语法:http

前言 最近刚学python,写一个小工具时需要提取sql语句中表名,查询一番后找到一篇文章挺不错的,mark一下 PS.那篇文章是转载的,且没有标注转载自哪里 正文 import ply.lex as lex, re def extract_table_name_from_sql(sql_str): # remove the /* */ comments q = re.sub(r"/\*[^*]*\*+(?:[^*/][^*]*\*+)*/", "", sql_st

前言 在 Groove 音乐中,当我们改变歌曲时,底部播放栏的颜色会随专辑封面而变,比如下图中播放栏的颜色变成了 aiko 衣服的颜色.下面我们会在 python 中实现相同的效果,也就是提取出图片中的主题色. 实现流程 安装依赖 提取主题色有很多方法,比如使用 k-means 聚类,选出 k 个 RGB 坐标的聚类中心,但是速度会差一些,我们这里换成中位切分法.已经有人为我们实现好这个算法了,我们可以拿来就用. pip install color-thief 提取主题色 color-thief

从批量eml文件中提取附件,使用方式如下 代码如下 import email import os import sys #获取eml附件信息 def Get_Annex_Message(FilePath, Annex_Path): global sum try: fp = open(FilePath, 'rb') #打开任意格式文件,通过email库来判断是否为eml文件 msg = email.message_from_binary_file(fp) for part in msg.walk(

Python函数 函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段. 函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率.你已经知道Python提供了许多内建函数,比如print().但你也可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数. 定义一个函数 你可以定义一个由自己想要功能的函数,以下是简单的规则: 函数代码块以 def 关键词开头,后接函数标识符名称和圆括号 (). 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间,圆括号之间可以用于定义参数. 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于

def extract_cookies(cookie): """从浏览器或者request headers中拿到cookie字符串,提取为字典格式的cookies""" cookies = dict([l.split("=", 1) for l in cookie.split("; ")]) return cookies if __name__ == "__main__": cookie

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,它使得人们很容易的进行阅读和编写.同时也方便了机器进行解析和生成.适用于进行数据交互的场景,比如网站前台与后台之间的数据交互. JSON和XML的比较可谓不相上下. Python 2.7中自带了JSON模块,直接import json就可以使用了. 官方文档:http://docs.python.org/library/json.html Json在线解析网站:http://www.json.cn/#