pysmbPython

① pymol安装为啥要python

pymo是Python语言编写的一个Python OpenMVG接口历铅，需要Python语言来进行代码编译和执行。因此，在安装pymo时需要先安装Python环境。使用衡孙Python语言编写的模块可以方便与Python代码进行咐烂链集成和共存，提高代码的可读性和可维护性。所以要安装pymo，需要先安装Python。

② Python渗透测试工具都有哪些

网络

Scapy, Scapy3k: 发送，嗅探，分析和伪造网络数据包。可用作交互式包处理程序或单独作为一个库

pypcap, Pcapy, pylibpcap: 几个不同 libpcap 捆绑的python库

libdnet: 低级网络路由，包括端口查看和以太网帧的转发

dpkt: 快速，轻量数据包创建和分析，面向基本的 TCP/IP 协议

Impacket: 伪造和解码网络数据包，支持高级协议如 NMB 和 SMB

pynids: libnids 封装提供网络嗅探，IP 包碎片重组，TCP 流重组和端口扫描侦查

Dirtbags py-pcap: 无需 libpcap 库支持读取 pcap 文件

flowgrep: 通过正则表达式查找数据包中的 Payloads

Knock Subdomain Scan: 通过字典枚举目标子域名

SubBrute: 快速的子域名枚举工具

Mallory: 可扩展的 TCP/UDP 中间人代理工具，可以实时修改非标准协议

Pytbull: 灵活的 IDS/IPS 测试框架（附带超过300个测试样例）

调试和逆向工程

Paimei: 逆向工程框架，包含PyDBG, PIDA , pGRAPH

Immunity Debugger: 脚本 GUI 和命令行调试器

mona.py: Immunity Debugger 中的扩展，用于代替 pvefindaddr

IDAPython: IDA pro 中的插件，集成 Python 编程语言，允许脚本在 IDA Pro 中执行

PyEMU: 全脚本实现的英特尔32位仿真器，用于恶意软件分析

pefile: 读取并处理 PE 文件

pydasm: Python 封装的libdasm

PyDbgEng: Python 封装的微软 Windows 调试引擎

uhooker: 截获 DLL 或内存中任意地址可执行文件的 API 调用

diStorm: AMD64 下的反汇编库

python-ptrace: Python 写的使用 ptrace 的调试器

vdb/vtrace: vtrace 是用 Python 实现的跨平台调试 API, vdb 是使用它的调试器

Androguard: 安卓应用程序的逆向分析工具

Capstone: 一个轻量级的多平台多架构支持的反汇编框架。支持包括ARM,ARM64,MIPS和x86/x64平台

PyBFD: GNU 二进制文件描述(BFD)库的 Python 接口

Fuzzing

Sulley: 一个模糊器开发和模糊测试的框架，由多个可扩展的构件组成的

Peach Fuzzing Platform: 可扩展的模糊测试框架(v2版本 是用 Python 语言编写的)

antiparser: 模糊测试和故障注入的 API

TAOF: (The Art of Fuzzing, 模糊的艺术)包含 ProxyFuzz, 一个中间人网络模糊测试工具

untidy: 针对 XML 模糊测试工具

Powerfuzzer: 高度自动化和可完全定制的 Web 模糊测试工具

SMUDGE: 纯 Python 实现的网络协议模糊测试

Mistress: 基于预设模式，侦测实时文件格式和侦测畸形数据中的协议

Fuzzbox: 媒体多编码器的模糊测试

Forensic Fuzzing Tools: 通过生成模糊测试用的文件，文件系统和包含模糊测试文件的文件系统，来测试取证工具的鲁棒性

Windows IPC Fuzzing Tools: 使用 Windows 进程间通信机制进行模糊测试的工具

WSBang: 基于 Web 服务自动化测试 SOAP 安全性

Construct: 用于解析和构建数据格式(二进制或文本)的库

fuzzer.py(feliam): 由 Felipe Andres Manzano 编写的简单模糊测试工具

Fusil: 用于编写模糊测试程序的 Python 库

Web

Requests: 优雅，简单，人性化的 HTTP 库

HTTPie: 人性化的类似 cURL 命令行的 HTTP 客户端

ProxMon: 处理代理日志和报告发现的问题

WSMap: 寻找 Web 服务器和发现文件

Twill: 从命令行界面浏览网页。支持自动化网络测试

Ghost.py: Python 写的 WebKit Web 客户端

Windmill: Web 测试工具帮助你轻松实现自动化调试 Web 应用

FunkLoad: Web 功能和负载测试

spynner: Python 写的 Web浏览模块支持 javascript/AJAX

python-spidermonkey: 是 Mozilla JS 引擎在 Python 上的移植，允许调用 Javascript 脚本和函数

mitmproxy: 支持 SSL 的 HTTP 代理。可以在控制台接口实时检查和编辑网络流量

pathod/pathoc: 变态的 HTTP/S 守护进程，用于测试和折磨 HTTP 客户端

③ python新手应该怎么学习更好

Python是一中面向对象的编程语言，语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。对于初学编程者来说，首选Python是个非常棒的选择。

3、加入Python讨论群，推荐个不错的qun- 227-435-450态度友好笑眯眯（很重要，这样高手才会耐心纠正你错误常识）。很多小问题，纠结许久，对方一句话点播思路，就可以使你绕很多弯路。

每天的编码必不可少，既然选择学习编程，学习Python，坚持编码应该是必须做到的。没有代码积累，要写出高质量的代码，几乎不可能。

4、要善于总结。如果你光学不练，这是不好的，如果你不善于总结，这也是不好的。语言都是用不上的时候开始学习。都是用的上的时候开始复习。要是用得上的时候开始学习，除非你抗压能力一流，不然我想你心情烦躁，效果会很不好的。学习的时候多总结一下，复习的时候可以翻出来看看，这样就不至于完全荒废了，并且恢复相当快速。

学习编程不要太排斥英文。如果让你直接从英文开始学习，我想这个很难，但是如果用英文版本开始复习，这个就很好了。

5、保持兴趣，用最简单的方式解决问题，什么底层驱动，各种交换，留给大牛去写吧。我们利用已经有的包完成。

俗话说的好：兴趣是最好的老师

6、在写过不少基础代码之后，可以去各大Python相关的网站阅读别人的代码，多阅读别人的也是提高自己的编码水平的很好途径，同时，有把自己的代码分享给别人阅读，一边互相交流促进。

教别人的时候，其实你已经自己再次思考一次了。

最后祝你学有所成，希望对你有所帮助。

④ pycharm和python区别

Python和pycharm是不一样的，二者有本质的区别。Python是一门计算机程序设计语言；而pycharm是一款集成开发环境，是用来辅助开发的，所以两者是不一样的。

下载地址和安装的方式不同；python是一种基本编译环境，就像java和jar一样。pycharm是一种集成开发环境，为了能够让你快速编写代码，便于调试。Python是个解释器，pycharm是为Python编程语言专门打造的一款IDE（集成开发环境）。

在pycharm中编写Python程序，最终还是要有Python解释器的支持，两者配合工作。单独下基没信载一个pycharm是不行的，同时还要下载一个python解释器。

相关信息

在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。

在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象察伍。

并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计搏轮只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

⑤ Python爬虫如何写

Python的爬虫库其实很多，像常见的urllib，requests，bs4，lxml等，初始入门爬虫的话，可以学习一下requests和bs4(BeautifulSoup)这2个库，比较简单，也易学习，requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面，下面我以这2个库为基础，简单介绍一下Python如何爬取网页静态数据和网页动态数据，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

Python爬取网页静态数据

这个就很简单，直接根据网址请求页面就行，这里以爬取糗事网络上的内容为例：

1.这里假设我们要爬取的文本内容如下，主要包括昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段：

打开网页源码，对应网页结构如下，很简单，所有字段内容都可以直接找到：

2.针对以上网页结构，我们就可以编写相关代码来爬取网页数据了，很简单，先根据url地址，利用requests请求页面，然后再利用BeautifulSoup解析数据（根据标签和属性定位）就行，如下：

程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：

Python爬取网页动态数据

很多种情况下，网页数据都是动态加载的，直接爬取网页是提取不到任何数据的，这时就需要抓包分析，找到动态加载的数据，一般情况下就是一个json文件（当然，也敬链誉可能是其他类型的文件，像xml等），然后请求解析这个json文件，就能获取到我们需要的数据，这里以爬取人人贷上面的散标数据为例：

1.这里假设我们爬取的数据如下，主要包括年亮段利率，借款标题，期限，金额，进度这5个字段：

2.按F12调出开发者工具，依次点击“Network”->“XHR”，F5刷新页面，就可以找到动态加载的json文件，具体信息如下：

3.接着，针对以上抓包分析，我们就可以编写相关代码来爬取数据了，基本思路和上面的静态网页差不多，先利用requests请求json，然后再利用python自带的json包解析数据就行，如下：

程序运行截图如下，已经成功获取到数据：

至此，我们就完成了利用python来爬取网页数据。总的来说，整个过程很简单，requests和BeautifulSoup对于初学者来说，非常容易学习，也易掌握，可以学习使用一下，后期熟悉后，可以学习一下scrapy爬虫框架，可以明显提高开发效率，非常不错，当然，网页中要是有加密、验证码等，这个就需要自己好好琢磨，研究对策了，网上也有相关教程和资料，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分唤陆享的内容能对你上有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。

⑥ 打开pycharm创建python文件后写了一个代码无法执行，错误在简介里，怎么处理

单从报错提示上看这是没有程序入口文件（'__main__.py），但还是得的根据你所运行的程序具体分析，看看在配置上有问题没：

1、配置选择.py文明戚件，而只选择了项目首槐贺名。因此选择Edit Configurations。

3、配置好再试试看

⑦ pycharm怎么导入python

pycharm添加python解释器的方法: file->settings->磨兆差project: xxx -> project interpreter
项目代码直接猜橡 file ->瞎皮 open

⑧ 学习python,用什么软件

Python开发软件可根据其用途不同分为两种，一种是Python代码编辑器，一种是Python集成开发工具，两者的配合使用可以极大的提高Python开发人员的编程效率，以下是常用的几款Python代码编辑器和Python集成开发工具。

一、Python代码编辑器

1.SublimeText

SublimeText是一款非常流行的代码编辑器，支持Python代码编辑，同时兼容所有平台，并且丰富的插件扩展了语法和编辑功能，迅捷小巧，具有良好的兼容性，很受编程人士的喜爱！

2.Vim

Vim和Vi是一种模型编辑器，它将文本查看从文本编辑中分离，VIM在原始VI之上做了诸多改进，包括可拦拍扩展模型和就地代码构建，VIMScripts可用于各种Python开发任务！

3.Atom

Atom被称为“21世纪可破解的文本编辑器”，可以兼容所有平台，拥有时尚的界面、文件系统浏览器和扩展插件市场，使用Electron构建，其运行时安装的扩展插件可支持Python语言！

4.GNUEmacs

GNUEmacs是一款终身免费且兼容任何平台的代码编辑器，使用强大的Lisp编程语言进行定制，并为Python开发提供各种定制脚本，是一款可扩展、可定制、自动记录、实时显示的编辑器，一直萦绕在UNIX周围。

5.VisualStudioCode

VisualStudioCode是一款兼容Linux、MacOSX和Windows平台的全功能代码编辑器，可扩展并且可以对几乎所有任务进行配置，卜孝对于Python的支持可以在VisualStudioCode中安装插件，只需快速点击按钮即可成功安装，且可自动识别Python安装和库。

二、Python集成开发环境

1.PyCharm

PyCharm是唯一一款专门面向Python的全功能集成开发环境，同样拥有付费版和免费开源版，PyCharm不论是在Windows、MacOSX系统中，还是在Linux系统中都支持快速安装和使用。

PyCharm直接支持Python开发环境，打开一个新的文件然后就可以开始编写代码，也可以在PyCharm中直接运行和调试Python程序，它还支持源码管理和项目，并且其拥简弊羡有众多便利和支持社区，能够快速掌握学习使用！

2.EclipsePyDev

PyDev是Eclipse集成开发环境的一个插件，支持Python调试、代码补全和交互式Python控制台等，在Eclipse中安装PyDev非常便捷，只需从Eclipse中选择“Help”点击“EclipseMarketplace”然后搜索PyDev，点击安装，必要的时候重启Eclipse即可，对于资深Eclipse开发者来说，PyDev可以很轻松上手！

3.VisualStudio

VisualStudio是一款全功能集成开发平台，提供了免费版和付费版，可以支持各种平台的开发，且附带了自己的扩展插件市场。在VisualStudio中可进行Python编程，并且支持Python智能感知、调试和其他工具，值得注意的是VisualStudio不支持Linux平台！

4.Spyder

Spyder是一款为了数据科学工作流做了优化的开源Python集成开发环境，它是附在Anaconda软件包管理器发行版中的，Spyder拥有大部分集成开发环境该具备的功能，如强大语法高亮功能的代码编辑器、Python代码补全以及集成文件浏览器，其还具有其他Python编辑环境中所不具备的变量浏览器功能，十分适合使用Python的数据科学家们。

5.Thonny

Thonny是针对新手的一款集成开发环境，适用于全部主流平台，默认情况下，Thonny会和自带捆绑的Python版本一起安装，十分方便新手使用！

⑨ Python的这几个版本区别

系统区别：

1、Download Windows X86 可供电脑系统32位使用。

2、Download Windows X86-64 可供电脑系统64位使用。

版本区别：

1、Download Windows X86 web-based installer 是通过需要联网完成安装的文件。

2、Download Windows X86 executable installer 是可执行的安装文件，下载后，双击安装即可。

3、Download Windows X86 embeddable zip file 是可嵌入式的压缩包文件，可以集成到其他应用中。

(9)pysmbPython扩展阅读：

Python2与Python3的选择：

因为早期的 Python版本在基础方面设计存在着一些不足之处。2008 年的时候 Guido van Rossum 又重新开发 Python 3.0（被称为Python 3000，或简称Py3k），Python3在设计的时候很好地解决了这些遗留问题， 并且在性能上也有了一定的提升，。

然而 Python3 带来的最大的问题就是不完全向后兼容，当时向后兼容的版本是Python2.6。Python开发团队无法一下子就让所有项目和类库都转到 Python3.0 上面。

所以，两个版本就进入了长期并行开发和维护的状态。但是就更新速度来说 ，Python3更新速度远快于Python2的速度，因为Python2目前主要以维护为主。Python3是未来的趋势。

⑩ 零基础如何学习Python

第一：找到一个好的教程

可以买本书，跟着书学习，书上的例子可以跟着写，课后的习题尽量做。没有买书的朋友，可以从网上找教程，在浩瀚如烟的互联网上，没有你找不到的，只有你想不到的。
彻底0基础的朋友，建议先确定自己是否对Python感兴趣，兴趣是好的老师，只有在兴趣的驱动下你才能坚定不移克服学习上遇到的困难。课课家Python从入门到精通视频教程吵拦
第二，循序渐进
既然是零基础，就不要着急了。你需要做的是，盯住一个教程，从基础语法，变量类型开始学起，接下来是运算符，条件语句，循环，字符串，list,元组，字典，日期时间，文件读写，函数，模块，纤好异常处理。
第三，照葫芦画瓢
这个过程中，如果遇升竖胡到不懂的，不要深究。不懂就问，不会就敲。能看懂多少就懂多少，重要的是按照教程编写代码，你看不懂的，可能照着例子写了，就懂了。再者，有许多知识，其实对非计算机行业的人来说，过于专业了，你也没有必要懂。
第四，贵在坚持
我不建议大家花费太多的时间在Python学习上，你每天能用30分钟看看教程，然后照着例子写代码就可以了，根本来讲，你要学习的不是Python，而是一种思维模式，这种思维模式的建立需要反复的练习，短期内用力过猛是无济于事的。
你永远不能叫醒一个装睡的人，也永远帮不了一个不努力的人。任何工作要做到优秀都需要不断的付出和学习，想要成为一名优秀的程序员也是一样，如果你热爱Python，热爱这门语言就应该持续的走下去，人真的去努力。