pysmbPython
① pymol安裝為啥要python
pymo是Python語言編寫的一個Python OpenMVG介面歷鉛，需要Python語言來進行代碼編譯和執行。因此，在安裝pymo時需要先安裝Python環境。使用衡孫Python語言編寫的模塊可以方便與Python代碼進行咐爛鏈集成和共存，提高代碼的可讀性和可維護性。所以要安裝pymo，需要先安裝Python。
② Python滲透測試工具都有哪些
網路
Scapy, Scapy3k: 發送，嗅探，分析和偽造網路數據包。可用作互動式包處理程序或單獨作為一個庫
pypcap, Pcapy, pylibpcap: 幾個不同 libpcap 捆綁的python庫
libdnet: 低級網路路由，包括埠查看和乙太網幀的轉發
dpkt: 快速，輕量數據包創建和分析，面向基本的 TCP/IP 協議
Impacket: 偽造和解碼網路數據包，支持高級協議如 NMB 和 SMB
pynids: libnids 封裝提供網路嗅探，IP 包碎片重組，TCP 流重組和埠掃描偵查
Dirtbags py-pcap: 無需 libpcap 庫支持讀取 pcap 文件
flowgrep: 通過正則表達式查找數據包中的 Payloads
Knock Subdomain Scan: 通過字典枚舉目標子域名
SubBrute: 快速的子域名枚舉工具
Mallory: 可擴展的 TCP/UDP 中間人代理工具，可以實時修改非標准協議
Pytbull: 靈活的 IDS/IPS 測試框架（附帶超過300個測試樣例）
調試和逆向工程
Paimei: 逆向工程框架，包含PyDBG, PIDA , pGRAPH
Immunity Debugger: 腳本 GUI 和命令行調試器
mona.py: Immunity Debugger 中的擴展，用於代替 pvefindaddr
IDAPython: IDA pro 中的插件，集成 Python 編程語言，允許腳本在 IDA Pro 中執行
PyEMU: 全腳本實現的英特爾32位模擬器，用於惡意軟體分析
pefile: 讀取並處理 PE 文件
pydasm: Python 封裝的libdasm
PyDbgEng: Python 封裝的微軟 Windows 調試引擎
uhooker: 截獲 DLL 或內存中任意地址可執行文件的 API 調用
diStorm: AMD64 下的反匯編庫
python-ptrace: Python 寫的使用 ptrace 的調試器
vdb/vtrace: vtrace 是用 Python 實現的跨平台調試 API, vdb 是使用它的調試器
Androguard: 安卓應用程序的逆向分析工具
Capstone: 一個輕量級的多平台多架構支持的反匯編框架。支持包括ARM,ARM64,MIPS和x86/x64平台
PyBFD: GNU 二進制文件描述(BFD)庫的 Python 介面
Fuzzing
Sulley: 一個模糊器開發和模糊測試的框架，由多個可擴展的構件組成的
Peach Fuzzing Platform: 可擴展的模糊測試框架(v2版本 是用 Python 語言編寫的)
antiparser: 模糊測試和故障注入的 API
TAOF: (The Art of Fuzzing, 模糊的藝術)包含 ProxyFuzz, 一個中間人網路模糊測試工具
untidy: 針對 XML 模糊測試工具
Powerfuzzer: 高度自動化和可完全定製的 Web 模糊測試工具
SMUDGE: 純 Python 實現的網路協議模糊測試
Mistress: 基於預設模式，偵測實時文件格式和偵測畸形數據中的協議
Fuzzbox: 媒體多編碼器的模糊測試
Forensic Fuzzing Tools: 通過生成模糊測試用的文件，文件系統和包含模糊測試文件的文件系統，來測試取證工具的魯棒性
Windows IPC Fuzzing Tools: 使用 Windows 進程間通信機制進行模糊測試的工具
WSBang: 基於 Web 服務自動化測試 SOAP 安全性
Construct: 用於解析和構建數據格式(二進制或文本)的庫
fuzzer.py(feliam): 由 Felipe Andres Manzano 編寫的簡單模糊測試工具
Fusil: 用於編寫模糊測試程序的 Python 庫
Web
Requests: 優雅，簡單，人性化的 HTTP 庫
HTTPie: 人性化的類似 cURL 命令行的 HTTP 客戶端
ProxMon: 處理代理日誌和報告發現的問題
WSMap: 尋找 Web 伺服器和發現文件
Twill: 從命令行界面瀏覽網頁。支持自動化網路測試
Ghost.py: Python 寫的 WebKit Web 客戶端
Windmill: Web 測試工具幫助你輕松實現自動化調試 Web 應用
FunkLoad: Web 功能和負載測試
spynner: Python 寫的 Web瀏覽模塊支持 javascript/AJAX
python-spidermonkey: 是 Mozilla JS 引擎在 Python 上的移植，允許調用 Javascript 腳本和函數
mitmproxy: 支持 SSL 的 HTTP 代理。可以在控制台介面實時檢查和編輯網路流量
pathod/pathoc: 變態的 HTTP/S 守護進程，用於測試和折磨 HTTP 客戶端
③ python新手應該怎麼學習更好
Python是一中面向對象的編程語言，語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。對於初學編程者來說，首選Python是個非常棒的選擇。
3、加入Python討論群，推薦個不錯的qun- 227-435-450態度友好笑眯眯（很重要，這樣高手才會耐心糾正你錯誤常識）。很多小問題，糾結許久，對方一句話點播思路，就可以使你繞很多彎路。
每天的編碼必不可少，既然選擇學習編程，學習Python，堅持編碼應該是必須做到的。沒有代碼積累，要寫出高質量的代碼，幾乎不可能。
4、要善於總結。如果你光學不練，這是不好的，如果你不善於總結，這也是不好的。語言都是用不上的時候開始學習。都是用的上的時候開始復習。要是用得上的時候開始學習，除非你抗壓能力一流，不然我想你心情煩躁，效果會很不好的。學習的時候多總結一下，復習的時候可以翻出來看看，這樣就不至於完全荒廢了，並且恢復相當快速。
學習編程不要太排斥英文。如果讓你直接從英文開始學習，我想這個很難，但是如果用英文版本開始復習，這個就很好了。
5、保持興趣，用最簡單的方式解決問題，什麼底層驅動，各種交換，留給大牛去寫吧。我們利用已經有的包完成。
俗話說的好：興趣是最好的老師
6、在寫過不少基礎代碼之後，可以去各大Python相關的網站閱讀別人的代碼，多閱讀別人的也是提高自己的編碼水平的很好途徑，同時，有把自己的代碼分享給別人閱讀，一邊互相交流促進。
教別人的時候，其實你已經自己再次思考一次了。
最後祝你學有所成，希望對你有所幫助。
④ pycharm和python區別
Python和pycharm是不一樣的，二者有本質的區別。Python是一門計算機程序設計語言；而pycharm是一款集成開發環境，是用來輔助開發的，所以兩者是不一樣的。
下載地址和安裝的方式不同；python是一種基本編譯環境，就像java和jar一樣。pycharm是一種集成開發環境，為了能夠讓你快速編寫代碼，便於調試。Python是個解釋器，pycharm是為Python編程語言專門打造的一款IDE（集成開發環境）。
在pycharm中編寫Python程序，最終還是要有Python解釋器的支持，兩者配合工作。單獨下基沒信載一個pycharm是不行的，同時還要下載一個python解釋器。
相關信息
在計算機內部，Python解釋器把源代碼轉換成稱為位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行。這使得使用Python更加簡單。也使得Python程序更加易於移植。Python既支持面向過程的編程也支持面向對象的編程。
在「面向過程」的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在「面向對象」的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。Python是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字元串都是對象察伍。
並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計搏輪只提供了有限的支持。有兩個標准庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。
⑤ Python爬蟲如何寫
Python的爬蟲庫其實很多，像常見的urllib，requests，bs4，lxml等，初始入門爬蟲的話，可以學習一下requests和bs4(BeautifulSoup)這2個庫，比較簡單，也易學習，requests用於請求頁面，BeautifulSoup用於解析頁面，下面我以這2個庫為基礎，簡單介紹一下Python如何爬取網頁靜態數據和網頁動態數據，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：
Python爬取網頁靜態數據
這個就很簡單，直接根據網址請求頁面就行，這里以爬取糗事網路上的內容為例：
1.這里假設我們要爬取的文本內容如下，主要包括昵稱、內容、好笑數和評論數這4個欄位：
打開網頁源碼，對應網頁結構如下，很簡單，所有欄位內容都可以直接找到：
2.針對以上網頁結構，我們就可以編寫相關代碼來爬取網頁數據了，很簡單，先根據url地址，利用requests請求頁面，然後再利用BeautifulSoup解析數據（根據標簽和屬性定位）就行，如下：
程序運行截圖如下，已經成功爬取到數據：
Python爬取網頁動態數據
很多種情況下，網頁數據都是動態載入的，直接爬取網頁是提取不到任何數據的，這時就需要抓包分析，找到動態載入的數據，一般情況下就是一個json文件（當然，也敬鏈譽可能是其他類型的文件，像xml等），然後請求解析這個json文件，就能獲取到我們需要的數據，這里以爬取人人貸上面的散標數據為例：
1.這里假設我們爬取的數據如下，主要包括年亮段利率，借款標題，期限，金額，進度這5個欄位：
2.按F12調出開發者工具，依次點擊「Network」->「XHR」，F5刷新頁面，就可以找到動態載入的json文件，具體信息如下：
3.接著，針對以上抓包分析，我們就可以編寫相關代碼來爬取數據了，基本思路和上面的靜態網頁差不多，先利用requests請求json，然後再利用python自帶的json包解析數據就行，如下：
程序運行截圖如下，已經成功獲取到數據：
至此，我們就完成了利用python來爬取網頁數據。總的來說，整個過程很簡單，requests和BeautifulSoup對於初學者來說，非常容易學習，也易掌握，可以學習使用一下，後期熟悉後，可以學習一下scrapy爬蟲框架，可以明顯提高開發效率，非常不錯，當然，網頁中要是有加密、驗證碼等，這個就需要自己好好琢磨，研究對策了，網上也有相關教程和資料，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分喚陸享的內容能對你上有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言。
⑥ 打開pycharm創建python文件後寫了一個代碼無法執行，錯誤在簡介里，怎麼處理
單從報錯提示上看這是沒有程序入口文件（'__main__.py），但還是得的根據你所運行的程序具體分析，看看在配置上有問題沒：
1、配置選擇.py文明戚件，而只選擇了項目首槐賀名。因此選擇Edit Configurations。
3、配置好再試試看
⑦ pycharm怎麼導入python
pycharm添加python解釋器的方法: file->settings->磨兆差project: xxx -> project interpreter
項目代碼直接猜橡 file ->瞎皮 open
⑧ 學習python,用什麼軟體
Python開發軟體可根據其用途不同分為兩種，一種是Python代碼編輯器，一種是Python集成開發工具，兩者的配合使用可以極大的提高Python開發人員的編程效率，以下是常用的幾款Python代碼編輯器和Python集成開發工具。
一、Python代碼編輯器
1.SublimeText
SublimeText是一款非常流行的代碼編輯器，支持Python代碼編輯，同時兼容所有平台，並且豐富的插件擴展了語法和編輯功能，迅捷小巧，具有良好的兼容性，很受編程人士的喜愛！
2.Vim
Vim和Vi是一種模型編輯器，它將文本查看從文本編輯中分離，VIM在原始VI之上做了諸多改進，包括可攔拍擴展模型和就地代碼構建，VIMScripts可用於各種Python開發任務！
3.Atom
Atom被稱為「21世紀可破解的文本編輯器」，可以兼容所有平台，擁有時尚的界面、文件系統瀏覽器和擴展插件市場，使用Electron構建，其運行時安裝的擴展插件可支持Python語言！
4.GNUEmacs
GNUEmacs是一款終身免費且兼容任何平台的代碼編輯器，使用強大的Lisp編程語言進行定製，並為Python開發提供各種定製腳本，是一款可擴展、可定製、自動記錄、實時顯示的編輯器，一直縈繞在UNIX周圍。
5.VisualStudioCode
VisualStudioCode是一款兼容Linux、MacOSX和Windows平台的全功能代碼編輯器，可擴展並且可以對幾乎所有任務進行配置，卜孝對於Python的支持可以在VisualStudioCode中安裝插件，只需快速點擊按鈕即可成功安裝，且可自動識別Python安裝和庫。
二、Python集成開發環境
1.PyCharm
PyCharm是唯一一款專門面向Python的全功能集成開發環境，同樣擁有付費版和免費開源版，PyCharm不論是在Windows、MacOSX系統中，還是在Linux系統中都支持快速安裝和使用。
PyCharm直接支持Python開發環境，打開一個新的文件然後就可以開始編寫代碼，也可以在PyCharm中直接運行和調試Python程序，它還支持源碼管理和項目，並且其擁簡弊羨有眾多便利和支持社區，能夠快速掌握學習使用！
2.EclipsePyDev
PyDev是Eclipse集成開發環境的一個插件，支持Python調試、代碼補全和互動式Python控制台等，在Eclipse中安裝PyDev非常便捷，只需從Eclipse中選擇「Help」點擊「EclipseMarketplace」然後搜索PyDev，點擊安裝，必要的時候重啟Eclipse即可，對於資深Eclipse開發者來說，PyDev可以很輕松上手！
3.VisualStudio
VisualStudio是一款全功能集成開發平台，提供了免費版和付費版，可以支持各種平台的開發，且附帶了自己的擴展插件市場。在VisualStudio中可進行Python編程，並且支持Python智能感知、調試和其他工具，值得注意的是VisualStudio不支持Linux平台！
4.Spyder
Spyder是一款為了數據科學工作流做了優化的開源Python集成開發環境，它是附在Anaconda軟體包管理器發行版中的，Spyder擁有大部分集成開發環境該具備的功能，如強大語法高亮功能的代碼編輯器、Python代碼補全以及集成文件瀏覽器，其還具有其他Python編輯環境中所不具備的變數瀏覽器功能，十分適合使用Python的數據科學家們。
5.Thonny
Thonny是針對新手的一款集成開發環境，適用於全部主流平台，默認情況下，Thonny會和自帶捆綁的Python版本一起安裝，十分方便新手使用！
⑨ Python的這幾個版本區別
系統區別：
1、Download Windows X86 可供電腦系統32位使用。
2、Download Windows X86-64 可供電腦系統64位使用。
版本區別：
1、Download Windows X86 web-based installer 是通過需要聯網完成安裝的文件。
2、Download Windows X86 executable installer 是可執行的安裝文件，下載後，雙擊安裝即可。
3、Download Windows X86 embeddable zip file 是可嵌入式的壓縮包文件，可以集成到其他應用中。
(9)pysmbPython擴展閱讀：
Python2與Python3的選擇：
因為早期的 Python版本在基礎方面設計存在著一些不足之處。2008 年的時候 Guido van Rossum 又重新開發 Python 3.0（被稱為Python 3000，或簡稱Py3k），Python3在設計的時候很好地解決了這些遺留問題， 並且在性能上也有了一定的提升，。
然而 Python3 帶來的最大的問題就是不完全向後兼容，當時向後兼容的版本是Python2.6。Python開發團隊無法一下子就讓所有項目和類庫都轉到 Python3.0 上面。
所以，兩個版本就進入了長期並行開發和維護的狀態。但是就更新速度來說 ，Python3更新速度遠快於Python2的速度，因為Python2目前主要以維護為主。Python3是未來的趨勢。
⑩ 零基礎如何學習Python
第一：找到一個好的教程
可以買本書，跟著書學習，書上的例子可以跟著寫，課後的習題盡量做。沒有買書的朋友，可以從網上找教程，在浩瀚如煙的互聯網上，沒有你找不到的，只有你想不到的。
徹底0基礎的朋友，建議先確定自己是否對Python感興趣，興趣是好的老師，只有在興趣的驅動下你才能堅定不移克服學習上遇到的困難。課課家Python從入門到精通視頻教程吵攔
第二，循序漸進
既然是零基礎，就不要著急了。你需要做的是，盯住一個教程，從基礎語法，變數類型開始學起，接下來是運算符，條件語句，循環，字元串，list,元組，字典，日期時間，文件讀寫，函數，模塊，纖好異常處理。
第三，照葫蘆畫瓢
這個過程中，如果遇升豎胡到不懂的，不要深究。不懂就問，不會就敲。能看懂多少就懂多少，重要的是按照教程編寫代碼，你看不懂的，可能照著例子寫了，就懂了。再者，有許多知識，其實對非計算機行業的人來說，過於專業了，你也沒有必要懂。
第四，貴在堅持
我不建議大家花費太多的時間在Python學習上，你每天能用30分鍾看看教程，然後照著例子寫代碼就可以了，根本來講，你要學習的不是Python，而是一種思維模式，這種思維模式的建立需要反復的練習，短期內用力過猛是無濟於事的。
你永遠不能叫醒一個裝睡的人，也永遠幫不了一個不努力的人。任何工作要做到優秀都需要不斷的付出和學習，想要成為一名優秀的程序員也是一樣，如果你熱愛Python，熱愛這門語言就應該持續的走下去，人真的去努力。