本文目录一览：
- 1、python学习之如何检测非法字符
- 2、Python都是学什么？
- 3、求大神帮忙写个Python脚本进行网页恶意代码检测
- 4、利用XSS漏洞，用Python编写脚本获取目标服务器的cookie！！！本人在做测试
- 5、这个xss有过滤方案么
- 6、如何用python检测网站可用性
python学习之如何检测非法字符
#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf8 -*-
import binascii
import sys
import os
#定义文件,并检测多个文件
FILE_PATH = '/Users/wj6/TH'+‘001’
#把文件不同的部分做一个字典，方便检测多个文件，减少重复代码。
m = {
'a':{'file_name':'_a.txt'}
'b':{'file_name':'_b.txt'}
}
#遍历文件
for file_info in m:
fd = open(FILE_PATH + pid[file_info][file_name])
file_b = fd.read()
fd.close()
#做一个标记默认为0
#binascii.b2a_hex()函数换成ascii形式
#程序首先运行else段，遇到回车标记改为1，运行if语句，进行判断是否回车换行在一起。
flag=0
for s in file_b:
asc = binascii.b2a_hex(s)
if flag==1:
if asc=='0a'
flag=0
else:
print "error,only 0d",pid[file_info][file_name]
break;
else:
if asc == '0a':
print "error,only 0a",pid[file_info][file_name]
break
if asc=='20':
print "error,only 20",pid[file_info]['file_name']
break
if asc=='22':
print "error,only 22",pid[file_info]['file_name']
break
if asc=='0d':
flag=1
Python都是学什么？
以下是老男孩教育Python全栈课程内容：阶段一：Python开发基础
Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置 *** 、递归、迭代器、装饰器、内置 *** 、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密\re正则\logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。
阶段二：Python高级级编编程数据库开发
Python高级级编编程数据库开发课程内容包括：面向对象介绍、特性、成员变量、 *** 、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态 *** 、类 *** 、属性 *** 、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket *** 套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、C\S架构FTP服务器开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍，表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。
阶段三：前端开发
前端开发课程内容包括：HTML\CSS\ *** 学习、DOM操作、 *** ONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、事件、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5\CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、事件绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuex actions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。
阶段四：WEB框架开发
WEB框架开发课程内容包括：Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTV\MVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBV\CBV视图、Models ORM、FORM、表单验证、Django session cookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、Django Admin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog实战项目开发等。
阶段五：爬虫开发
爬虫开发课程内容包括：Requests模块、BeautifulSoup，Selenium模块、Phantom *** 模块学习、基于requests实现登陆：抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定义开发一个异步非阻塞模块、验证码图像识别、Scrapy框架以及源码剖析、框架组件介绍（engine、spider、downloader、scheduler、pipeline）、分布式爬虫实战等。
阶段六：全栈项目实战
全栈项目实战课程内容包括：互联网企业专业开发流程讲解、git、github协作开发工具讲解、任务管理系统讲解、接口单元测试、敏捷开发与持续集成介绍、django + uwsgi + nginx生产环境部署学习、接口文档编写示例、互联网企业大型项目架构图深度讲解、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
数据分析课程内容包括：金融、股票知识入门股票基本概念、常见投资工具介绍、市基本交易规则、A股构成等，K线、平均线、KDJ、MACD等各项技术指标分析，股市操作模拟盘演示量化策略的开发流程，金融量化与Python，numpy、pandas、matplotlib模块常用功能学习在线量化投资平台：优矿、聚宽、米筐等介绍和使用、常见量化策略学习，如双均线策略、因子选股策略、因子选股策略、小市值策略、海龟交易法则、均值回归、策略、动量策略、反转策略、羊驼交易法则、PEG策略等、开发一个简单的量化策略平台，实现选股、择时、仓位管理、止盈止损、回测结果展示等功能。
阶段八：人工智能
人工智能课程内容包括：机器学习要素、常见流派、自然语言识别、分析原理词向量模型word2vec、剖析分类、聚类、决策树、随机森林、回归以及神经 *** 、测试集以及评价标准Python机器学习常用库scikit-learn、数据预处理、Tensorflow学习、基于Tensorflow的CNN与RNN模型、Caffe两种常用数据源 *** 、OpenCV库详解、人脸识别技术、车牌自动提取和遮蔽、无人机开发、Keras深度学习、贝叶斯模型、无人驾驶模拟器使用和开发、特斯拉远程控制API和自动化驾驶开发等。
阶段九：自动化运维开发
自动化运维开发课程内容包括：设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统，如安全API接口开发与使用，开发支持windows和linux平台的客户端，对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。IT审计+主机管理系统开发，真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件操作、用户登录报表等。分布式主机监控系统开发，监控多个服务，多种设备，报警机制，基于http+restful架构开发，实现水平扩展，可轻松实现分布式监控等功能。
阶段十：高并发语言GO开发高并发语言GO开发课程内容包括：Golang的发展介绍、开发环境搭建、golang和其他语言对比、字符串详解、条件判断、循环、使用数组和map数据类型、go程序编译和Makefile、gofmt工具、godoc文档生成工具详解、斐波那契数列、数据和切片、makenew、字符串、go程序调试、slicemap、map排序、常用标准库使用、文件增删改查操作、函数和面向对象详解、并发、并行与goroute、channel详解goroute同步、channel、超时与定时器reover捕获异常、Go高并发模型、Lazy生成器、并发数控制、高并发web服务器的开发等。
求大神帮忙写个Python脚本进行网页恶意代码检测
这好高级。。我们可以讨论看看，但是极有可能弄不出来。。。
利用XSS漏洞，用Python编写脚本获取目标服务器的cookie！！！本人在做测试
亲 cookie 在客户端上 服务器是不会保留的
况且你说你获取自己的cookie也没意义
这个xss有过滤方案么
方案一：
避免XSS的 *** 之一主要是将用户所提供的内容输入输出进行过滤，许多语言都有提供对HTML的过滤：
可以利用下面这些函数对出现xss漏洞的参数进行过滤：
PHP的htmlentities()或是htmlspecialchars()。
Python 的 cgi.escape()。
ASP 的 ServerEncode()。
ASP.NET 的 ServerEncode() 或功能更强的 Microsoft Anti-Cross Site Scripting Library
Java 的 xssprotect(Open Source Library)。
Node.js 的 node-validator。
方案二：使用开源的漏洞修复插件。（ 需要站长懂得编程并且能够修改服务器代码 ）
如何用python检测网站可用性
前言
随着站点的增多，管理复杂性也上来了，俗话说：人多了不好带，我发现站点多了也不好管，因为这些站点里有重要的也有不重要的，重要核心的站点当然就管理的多一些，像一些万年都不出一次问题的，慢慢就被自己都淡忘了，冷不丁那天出个问题，还的手忙脚乱的去紧急处理，所以规范的去管理这些站点是很有必要的，今天我们就做之一步，不管大站小站，先统一把监控做起来，先不说业务情况，最起码那个站点不能访问了，要之一时间报出来，别等着业务方给你反馈，就显得我们不够专业了，那接下来我们看看如果用python实现多网站的可用性监控，脚本如下：
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#!/usr/bin/env python
import pickle, os, sys, logging
from httplib import HTTPConnection, socket
from *** tplib import *** TP
def email_alert(message, status):
fromaddr = 'xxx@163.com'
toaddrs = 'xxxx@qq.com'
server = *** TP(' *** tp.163.com:25')
server.starttls()
server.login('xxxxx', 'xxxx')
server.sendmail(fromaddr, toaddrs, 'Subject: %s\r\n%s' % (status, message))
server.quit()
def get_site_status(url):
response = get_response(url)
try:
if getattr(response, 'status') == 200:
return 'up'
except AttributeError:
pass
return 'down'
def get_response(url):
try:
conn = HTTPConnection(url)
conn.request('HEAD', '/')
return conn.getresponse()
except socket.error:
return None
except:
logging.error('Bad URL:', url)
exit(1)
def get_headers(url):
response = get_response(url)
try:
return getattr(response, 'getheaders')()
except AttributeError:
return 'Headers unavailable'
def compare_site_status(prev_results):
def is_status_changed(url):
status = get_site_status(url)
friendly_status = '%s is %s' % (url, status)
print friendly_status
if url in prev_results and prev_results[url] != status:
logging.warning(status)
email_alert(str(get_headers(url)), friendly_status)
prev_results[url] = status
return is_status_changed
def is_internet_reachable():
if get_site_status('') == 'down' and get_site_status('') == 'down':
return False
return True
def load_old_results(file_path):
pickledata = {}
if os.path.isfile(file_path):
picklefile = open(file_path, 'rb')
pickledata = pickle.load(picklefile)
picklefile.close()
return pickledata
def store_results(file_path, data):
output = open(file_path, 'wb')
pickle.dump(data, output)
output.close()
def main(urls):
logging.basicConfig(level=logging.WARNING, filename='checksites.log',
format='%(asctime)s %(levelname)s: %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
pickle_file = 'data.pkl'
pickledata = load_old_results(pickle_file)
print pickledata
if is_internet_reachable():
status_checker = compare_site_status(pickledata)
map(status_checker, urls)
else:
logging.error('Either the world ended or we are not connected to the net.')
store_results(pickle_file, pickledata)
if __name__ == '__main__':
main(sys.argv[1:])
脚本核心点解释：
1、getattr（）是python的内置函数，接收一个对象，可以根据对象属性返回对象的值。
2、compare_site_status（）函数是返回的是一个内部定义的函数。
3、map() ，需要2个参数，一个是函数，一个是序列，功能就是将序列中的每个元素应用函数 *** 。
总结
以上就是这篇文章的全部内容，有需要的朋友们可以参考借鉴。