本文目录一览：
- 1、python工具有哪些
- 2、python能做什么
- 3、分享!5种常用的Python工具
- 4、Python渗透测试工具都有哪些
- 5、用python搞渗透可以不
- 6、在对一个网站进行渗透测试时要用到哪些工具
python工具有哪些
之一款：最强终端 Upterm
它是一个全平台的终端，可以说是终端里的IDE，有着强大的自动补全功能，之前的名字叫作：BlackWindow。有人跟他说这个名字不利于社区推广，改名叫Upterm之后现在已经17000+Star了。
第二款：交互式解释器 PtPython
一个交互式的Python解释器，支持语法高亮、提示，甚至是VIM和emacs的键入模式。
第三款：包管理必备 Anaconda
强烈推荐：Anaconda。它能帮你安装许多麻烦的东西，包括：Python环境、pip包管理工具、常用的库、配置好环境路径等等。这些小事情小白自己一个个去做的话，容易遇到各种问题，也容易造成挫败感。如果你想用Python搞数据方面的事情，安装它就可以了，它甚至开发了一套JIT的解释器Numba。所以Anaconda有了JIT之后，对线上科学计算效率要求比较高的东西也可以搞定了。
第四款：编辑器 Sublime3
如果你是小白的话，推荐从PyCharm开始上手，但是有时候写一些轻量的小脚本，就会想到轻量级一点的工具。Sublime3很多地方都有了极大的提升，并且用起来比原来还要简单，配合安装Anaconda或CodeIntel插件，可以让Sublime3拥有近乎IDE的体验。
第五款：前端在线编辑器 CodeSandbox
虽然这个不算是真正意义上的Python开发工具，但如果后端工程师想要写前端的话，这个在线编辑器太方便了，节省了后端工程师的生命。不用安装npm的几千个包了，它已经在云端完成了，才让你直接就可以上手写代码、看效果。对于React、Vue这些主流前端框架都支持。
第六款：Python Tutor
Python
Tutor是一个免费教育工具，可帮助学生攻克编程学习中的基础障碍，理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。通过这个工具，教师或学生可以直接在web浏览器中编写Python代码，并逐步可视化地运行程序。
第七款：IPython
如何进行交互式编程?没错，就是通过IPython。IPython相对于Python自带的shell要好用的多，并且能够支持代码缩进、TAB键补全代码等功能。如果进行交互式编程，这是不可缺少的工具。
第八款：Jupyter Notebook
Jupyter
Notebook就像一个草稿本，能将文本注释、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中，以Web页面的方式展示，它是数据分析、机器学习的必备工具。
第九款：Pycharm
Pycharm是程序员常常使用的开发工具，简单、易用，并且能够设置不同的主题模式，根据自己的喜好来设置代码风格。
第十款：Python Tutor
这个工具可能对初学者比较有用，而对于中高级程序员则用处较少。这个工具的特色是能够清楚的理解每一行代码是如何在计算机中执行的，中高级程序员一般通过分步调试可以实现类似的功能。这个工具对于最初接触Python、最初来学习编程的同学还是非常有用的，初学者可以体验一下。
python能做什么
python的用途：
Python的优势有必要作为之一步去了解，Python作为面向对象的脚本语言，优势就是数据处理和挖掘，这也注定了它和AI、互联网技术的紧密联系。
*** 爬虫。顾名思义，从互联网上爬取信息的脚本，主要由urllib、requests等库编写，实用性很强，小编就曾写过爬取5w数据量的爬虫。在大数据风靡的时代，爬虫绝对是新秀。
人工智能。AI使Python一战成名，AI的实现可以通过tensorflow库。神经 *** 的核心在于激活函数、损失函数和数据，数据可以通过爬虫获得。训练时大量的数据运算又是Python的show time。
扩展资料：
Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。在某些对运行速度要求很高的情况，Python设计师倾向于使用JIT技术，或者用使用C/C++语言改写这部分程序。可用的JIT技术是PyPy。
Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。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。
参考资料来源：百度百科-Python
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。
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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
用python搞渗透可以不
可以的
python是一种很方便的脚本语言
写成脚本去进行渗透
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。