内容导读：导航目录:1、分享!5个好用的Python工具2、Python渗透测试工具都有哪些3、在对一个网站进行渗透测试时要用到哪些工具4、分享!5种常用的Python工具5、用Python写过哪些的小工具6、Pyth...……
导航目录:
- 1、分享!5个好用的Python工具
- 2、Python渗透测试工具都有哪些
- 3、在对一个网站进行渗透测试时要用到哪些工具
- 4、分享!5种常用的Python工具
- 5、用Python写过哪些的小工具
- 6、Python编程5种常用工具是什么?
分享!5个好用的Python工具
1、 IDLE
IDLE直译过来就是集成开发与学习环境的意思，一般安装 Python 时也会默认安装 IDLE。每个语言都可以有自己的IDLE。它让Python的入门变得简单，对于没什么基础的人写就对了。它的主要功能包括Python shell 窗口(交互式解释器)、跨平台(Windows、Linux、UNIX、Mac OS X)、智能缩进、代码着色、自动提示、可以实现断点提示、单步执行等调试功能的基本集成调试器。
2、 Scikit-learn
scikit-learn是一个建立在Scipy基础上的用于机器学习的Python模块。其中scikit-learn是最有名的，是开源的，任何人都可以免费地使用这个库或者进行二次开发。它是一个非常强大的工具，能为库的开发提供高水平的支持和严格的管理。它也得到了很多第三方工具的支持，有丰富的功能适用于各种用例。
3、Theano
Theano是一个较老牌和稳定的机器学习python库之一，虽然目前使用的人数有所下降。但它毕竟是一个祖师级的存在，一定有它的优点所在。Theano基于Python擅长处理多维数组，属于比较底层的框架，theano起初也是为了深度学习中大规模人工神经 *** 算法的运算所设计，我们可利用符号化式语言定义想要的结果，支持GPU加速，非常适合深度学习Python。
4、Selenium
Selenium 是自动化的更佳工具之一。它属于 Python 测试的自动化。它在 Web 应用程序中用于自动化框架。支持多款主流浏览器，提供了功能丰富的API接口，常被用作爬虫工具。使用它可以用许多编程语言编写测试脚本，包括Java、C#、python、ruby等。还可以集成 Junit 和 TestNG 等铀工具来管理测试用例并生成报告。
5、Skulpt
Skulpt 是一个用 Javascript 实现的在线 Python 执行环境，完全依靠浏览器端模拟实现Python运行的工具。不需要任何预处理、插件或服务器端支持，只需编写python并重新载入即可。因为代码完全是在浏览器中运行的，所以不用担心服务器崩溃的问题。
关于分享!5个好用的Python工具，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习 *** 及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。
Python渗透测试工具都有哪些
***
Scapy, Scapy3k: 发送，嗅探，分析和伪造 *** 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 *** 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 *** 数据包，支持高级协议如 NMB 和 *** B
pynids: libnids 封装提供 *** 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 *** 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
pyda *** : Python 封装的libda ***
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 *** 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
*** UDGE: 纯 Python 实现的 *** 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 *** 日志和报告发现的问题
W *** ap: 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 *** 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 *** 引擎在 Python 上的移植，允许调用 Javascript 脚本和函数
mitmproxy: 支持 SSL 的 HTTP *** 。可以在控制台接口实时检查和编辑 *** 流量
pathod/pathoc: 变态的 HTTP/S 守护进程，用于测试和折磨 HTTP 客户端
在对一个网站进行渗透测试时要用到哪些工具
要做网站渗透测试，首先我们要明白以下几点：
1、什么叫渗透测试？
渗透测试最简单直接的解释就是：完全站在攻击者角度对目标系统进行的安全性测试过程。
2、进行渗透测试的目的？
了解当前系统的安全性、了解攻击者可能利用的途径。它能够让管理人员非常直观的了解当前系统所面临的问题。
3、渗透测试是否等同于风险评估？
不是，你可以暂时理解成渗透测试属于风险评估的一部分。事实上，风险评估远比渗透测试复杂的多，它除渗透测试外还要加上资产识别，风险分析，除此之外，也还包括了人工审查以及后期的优化部分。
4、渗透测试是否就是黑盒测试？
否，很多技术人员对这个问题都存在这个错误的理解。渗透测试不只是要模拟外部黑客的入侵，同时，防止内部人员的有意识（无意识）攻击也是很有必要的。
5、渗透测试涉及哪些内容?
技术层面主要包括 *** 设备，主机，数据库，应用系统。另外可以考虑加入社会工程学（入侵的艺术/THE ART OF INTRUSION）。
6、渗透测试有哪些不足之处？
主要是投入高，风险高。而且必须是专业的 *** 安全团队（或公司，像网堤安全）才能相信输出的最终结果。
看完以上内容，相信大家已经明白渗透测试是不能光靠工具的，还要有专业的人员才行。推荐还是选择专攻 *** 安全这一块的公司或团队进行。
分享!5种常用的Python工具
IDLE
在安装Python时，默认也会安装IDLE。这是更优秀的Python工具之一。它可以降低Python入门的门槛。它的主要功能包括Python Shell窗口(交互式解释器)、自动补齐、高亮显示语法以及基本的集成调试器。IDLE轻巧易用，方便学习。但是，它不适用于大型项目。许多程序员都将其作为更佳的Python工具。
Scikit-learn
Scikit-learn是数据科学最常使用的Python工具之一。这是一款为机器学习和数据科学而设计的Python工具。该工具主要用于处理分类、回归、聚类、模型选择以及预处理等任务。scikit-Learn最出色的功能是在测试数据集上执行基准测试时，表现出的惊人速度。因此，对于程序员和学生来说，Scikit-learn是更优秀的Python工具之一。
Theano
Theano是一款数据科学的Python工具，对于程序员和学生而言，这是一款非常可靠的工具。它是深度学习方面更好的Python工具，因此非常适合深度学习。Theano的设计主旨是用户友好、模块化、易于扩展，而且可以与Python配合使用。它能够以更佳方式表达神经 *** 。Theano可以在TensorFlow和CNTK等流行的神经 *** 之上运行。
Selenium
Selenium是更佳的Python自动化工具之一。它适用于Python测试的自动化，常常用作Web应用程序的自动化框架。我们可以利用Selenium，通过许多编程语言(包括Java、C#、Python、ruby以及其他许多程序员和学生使用的语言)来编写测试脚本。你还可以在Selenium中集成Junit和TestNG等工具，来管理测试用例并生成报告。
Test complete
Testcomplete是另一款非常出色的Python自动化工具。支持Web、移动和桌面自动化测试。更高级的应用需要获得商业许可，而且它还可以帮助学生提高学业成绩。Test complete还可以像机器人框架一样执行关键字驱动的测试。它拥有最出色的录制以及回放功能，非常实用。
关于分享!5种常用的Python工具，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习 *** 及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。
用Python写过哪些的小工具
为了逃避学校布置的美术作业，写过一个画素描的程序。
从后再也不担心美术作业了。
也就是利用Python的PIL库来 将彩色图片转化为素描效果的图片
更新说明：
前面那个程序写的太粗糙了，不好意思拿出来分享，重新写了一遍，加上了GUI图形界面。
配置环境：
windows 10
python 3.5
image.py
from PIL import Image
import numpy as np
import os
import join
import time
def image(sta,end,depths=10):
a = np.asarray(Image.open(sta).convert('L')).astype('float')
depth = depths # (0-100)
grad = np.gradient(a) # 取图像灰度的梯度值
grad_x, grad_y = grad # 分别取横纵图像梯度值
grad_x = grad_x * depth / 100.
grad_y = grad_y * depth / 100.
A = np.sqrt(grad_x ** 2 + grad_y ** 2 + 1.)
uni_x = grad_x / A
uni_y = grad_y / A
uni_z = 1. / A
vec_el = np.pi / 2.2 # 光源的俯视角度，弧度值
vec_az = np.pi / 4. # 光源的方位角度，弧度值
dx = np.cos(vec_el) * np.cos(vec_az) # 光源对x 轴的影响
dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az) # 光源对y 轴的影响
dz = np.sin(vec_el) # 光源对z 轴的影响
b = 255 * (dx * uni_x + dy * uni_y + dz * uni_z) # 光源归一化
b = b.clip(0, 255)
im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) # 重构图像
im.save(end)
def mains(numbers):
number = int(numbers)
startss = os.listdir(".\输入----图片")
time.sleep(2)
for starts in startss:
start = ''.join(starts)
print('正在转化--图片： ' + start)
sta = './' + '输入----图片/' + start
end = './' + '输出----图片/' + 'HD_20' + start
image(sta=sta,end=end,depths=number)
简单来说，就是利用python的Numpy库，将图像降维转化为数字化的数据，之后对数据进行操作，再利用pillow库将操作好的数据转化为素描效果的图片。
GUI图形界面程序
main.py
import os
from image import mains
from tkinter import *
def exists_mkdir():
if os.path.exists('输出----图片') and os.path.exists('输入----图片'):
pass
else:
os.mkdir('输出----图片')
os.mkdir('输入----图片')
def images():
try:
s1 = e1.get()
a = mains(s1)
c["text"] = "我们的程序运行成功了"
except Exception:
c["text"] = "程序运行出错了,可能是缺少了两个配置文件"
#创建程序运行需要的工作目录
exists_mkdir()
tk = Tk()
# 设置窗口大小和位置
tk.geometry('430x350+80+60')
# 不允许改变窗口大小
tk.resizable(False, False)
## 用来显示Label组件
tk.title('素描图生成器')
w1 = Label(tk,text='作者博客：')
w = Label(tk,text='')
w2 = Label(tk,text='欢迎使用：')
w3 = Label(tk,text='步骤一：将需要转化的图片放入 输入----图片 文件夹下')
w4 = Label(tk,text='步骤二：输入 0-100的数值，数值越大，颜色越深。--------标准参数是 10 ')
w5 = Label(tk,text='步骤三：点击确认 运行程序 等待出现提示')
w6 = Label(tk,text='步骤四：到输入----图片 文件夹找到素描图')
w1.grid(row=0,column=0,sticky=W)
w.grid(row=1,column=0,sticky=W)
w2.grid(row=2,column=0,sticky=W)
w3.grid(row=3,column=0,sticky=W)
w4.grid(row=4,column=0,sticky=W)
w5.grid(row=5,column=0,sticky=W)
w6.grid(row=6,column=0,sticky=W)
l = Label(tk,text="输入 0-100的数值")
l.grid(row=8,column=0,sticky=E)
## 用来显示输入框
e1 = Entry(tk)
e1.grid(row=10,column=0,sticky=E)
## 用来显示Button
b = Button(tk,text='确定',command=images)
b.grid(row=12,column=0,sticky=E)
c = Label(tk,text="",background="yellow")
c.grid(row = 15)
# 启动消息主循环
tk.mainloop()
运行效果：
这个程序我用pyinstaller做成exe文件了。
Python编程5种常用工具是什么?
【导语】Python是一种开源的编程语言，可用于Web编程、数据科学、人工智能以及许多科学应用，学习Python可以让程序员专注于解决问题，而不是语法，由于Python拥有各式各样的工具，因此更具优势，在进行Python编程学习的时候，了解使用工具和编程基础是主要的，那么Python编程5种常用工具是什么?一起来了解一下吧。
1、IDLE
在安装Python时，默认也会安装IDLE。这是更优秀的Python工具之一。它可以降低Python入门的门槛。它的主要功能包括Python
Shell窗口(交互式解释器)、自动补齐、高亮显示语法以及基本的集成调试器。IDLE轻巧易用，方便学习。但是，它不适用于大型项目。许多程序员都将其作为更佳的Python工具。
2、Scikit-learn
Scikit-learn是数据科学最常使用的Python工具之一。这是一款为机器学习和数据科学而设计的Python工具。该工具主要用于处理分类、回归、聚类、模型选择以及预处理等任务。scikit-Learn最出色的功能是在测试数据集上执行基准测试时，表现出的惊人速度。因此，对于程序员和学生来说，Scikit-learn是更优秀的Python工具之一。
3、Theano
Theano是一款数据科学的Python工具，对于程序员和学生而言，这是一款非常可靠的工具。它是深度学习方面更好的Python工具，因此非常适合深度学习。Theano的设计主旨是用户友好、模块化、易于扩展，而且可以与Python配合使用。它能够以更佳方式表达神经 *** 。Theano可以在TensorFlow和CNTK等流行的神经 *** 之上运行。
4、Selenium
Selenium是更佳的Python自动化工具之一。它适用于Python测试的自动化，常常用作Web应用程序的自动化框架。我们可以利用Selenium，通过许多编程语言(包括Java、C#、Python、ruby以及其他许多程序员和学生使用的语言)来编写测试脚本。你还可以在Selenium中集成Junit和TestNG等工具，来管理测试用例并生成报告。
5、Test complete
Testcomplete是另一款非常出色的Python自动化工具。支持Web、移动和桌面自动化测试。更高级的应用需要获得商业许可，而且它还可以帮助学生提高学业成绩。Test
complete还可以像机器人框架一样执行关键字驱动的测试。它拥有最出色的录制以及回放功能，非常实用。
关于Python编程常用工具，就给大家介绍到这里了，以上的五种工具希望大家能够好好利用，工具的使用必然能够更好的简化程序编写，所以还是希望大家能够不断进行技能提升，加油!