❶ python可以做系統底層開發嗎
可以的,因為pytho可以調用系統的API,C怎麼調用,python一樣怎麼調用就行。
具體如何實現可以參考:python灰帽子一書,這本書的中文版網上到處有下,一下就好
下面是目錄:看看吧,沒什麼不能做的
目錄
· · · · · ·
第1章 搭建開發環境 1
1.1 操作系統要求 1
1.2 獲取和安裝Python 2.5 2
1.2.1 在Windows下安裝Python 2
1.2.2 在Linux下安裝Python 2
1.3 安裝Eclipse和PyDev 4
1.3.1 黑客摯友:ctype庫 5
1.3.2 使用動態鏈接庫 6
1.3.3 構建C數據類型 8
1.3.4 按引用傳參 9
1.3.5 定義結構體和聯合體 9
第2章 調試器原理和設計 12
2.1 通用寄存器 13
2.2 棧 15
2.3 調試事件 17
2.4 斷點 18
2.4.1 軟斷點 18
2.4.2 硬體斷點 20
2.4.3 內存斷點 22
第3章 構建自己的Windows調試器 24
3.1 Debugee,敢問你在何處 24
3.2 獲取寄存器狀態信息 33
3.2.1 線程枚舉 34
3.2.2 功能整合 35
3.3 實現調試事件處理常式 39
3.4 無所不能的斷點 44
3.4.1 軟斷點 44
3.4.2 硬體斷點 49
3.4.3 內存斷點 55
3.5 總結 59
第4章 PyDbg——Windows下的純Python調試器 60
4.1 擴展斷點處理常式 60
4.2 非法內存操作處理常式 63
4.3 進程快照 66
4.3.1 獲取進程快照 67
4.3.2 匯總與整合 70
第5章 Immunity Debugger——兩極世界的最佳選擇 74
5.1 安裝Immunity Debugger 74
5.2 Immunity Debugger 101 75
5.2.1 PyCommand命令 76
5.2.2 PyHooks 76
5.3 Exploit(漏洞利用程序)開發 78
5.3.1 搜尋exploit友好指令 78
5.3.2 「壞」字元過濾 80
5.3.3 繞過Windows 下的DEP機制 82
5.4 破除惡意軟體中的反調試常式 87
5.4.1 IsDebuugerPresent 87
5.4.2 破除進程枚舉常式 88
第6章 鉤子的藝術 90
6.1 使用PyDbg部署軟鉤子 90
6.2 使用Immunity Debugger部署硬鉤子 95
第7章 DLL注入與代碼注入技術 101
7.1 創建遠程線程 101
7.1.1 DLL注入 102
7.1.2 代碼注入 105
7.2 遁入黑暗 108
7.2.1 文件隱藏 109
7.2.2 構建後門 110
7.2.3 使用py2exe編譯Python代碼 114
第8章 Fuzzing 117
8.1 幾種常見的bug類型 118
8.1.1 緩沖區溢出 118
8.1.2 整數溢出 119
8.1.3 格式化串攻擊 121
8.2 文件Fuzzer 122
8.3 後續改進策略 129
8.3.1 代碼覆蓋率 129
8.3.2 自動化靜態分析 130
第9章 Sulley 131
9.1 安裝Sulley 132
9.2 Sulley中的基本數據類型 132
9.2.1 字元串 133
9.2.2 分隔符 133
9.2.3 靜態和隨機數據類型 134
9.2.4 二進制數據 134
9.2.5 整數 134
9.2.6 塊與組 135
9.3 行刺WarFTPD 136
9.3.1 FTP 101 137
9.3.2 創建FTP協議描述框架 138
9.3.3 Sulley會話 139
9.3.4 網路和進程監控 140
9.3.5 Fuzzing測試以及Sulley的Web界面 141
第10章 面向Windows驅動的Fuzzing測試技術 145
10.1 驅動通信基礎 146
10.2 使用Immunity Debugger進行驅動級的Fuzzing測試 147
10.3 Driverlib——面向驅動的靜態分析工具 151
10.3.1 尋找設備名稱 152
10.3.2 尋找IOCTL分派常式 153
10.3.3 搜尋有效的IOCTL控制碼 155
10.4 構建一個驅動Fuzzer 157
第11章 IDAPython——IDA PRO環境下的Python腳本編程 162
11.1 安裝IDAPython 163
11.2 IDAPython函數 164
11.2.1 兩個工具函數 164
11.2.2 段(Segment) 164
11.2.3 函數 165
11.2.4 交叉引用 166
11.2.5 調試器鉤子 166
11.3 腳本實例 167
11.3.1 搜尋危險函數的交叉代碼 168
11.3.2 函數覆蓋檢測 169
11.3.3 檢測棧變數大小 171
第12章 PYEmu——腳本驅動式模擬器 174
12.1 安裝PyEmu 174
12.2 PyEmu概覽 175
12.2.1 PyCPU 175
12.2.2 PyMemory 176
12.2.3 PyEmu 176
12.2.4 指令執行 176
12.2.5 內存修改器與寄存器修改器 177
12.2.6 處理常式(Handler) 177
12.3 IDAPyEmu 182
12.3.1 函數模擬 184
12.3.2 PEPyEmu 187
12.3.3 可執行文件加殼器 188
12.3.4 UPX加殼器 188
12.3.5 利用PEPyEmu脫UPX殼 189
❷ java和python哪一個比較好
如果有人跟你說Java比Python好或Python比Java好,奉勸你一句不要相信!用Python並且薪資待遇比較好的人,一定會告訴你Python好。用Java的人也一定會告訴你Java好。
一、Java VS Python 定位不同
Java源自C和C++的技術體系,於1995年推出,定位於給專門的程序員設計大型的復雜分布式應用而設計。
Python是1991年推出(比Java還早)主要面向於系統管理、科研、教育和非程序員群體等。
如果從時間來看,Python比Java早4年出身。在國內由於大數據的盛行、互聯網的快速發展,Python逐漸進入大眾眼中,相關企業開始加大了對Python人才的招聘力度。而Python的火爆直接導致相關人才真正的技術能力並沒有那麼好,但也能拿到高薪!隨後便流傳了「人生苦短,我用Python」。
但當Python進入大眾眼中的同時,Java也並未受到任何影響。薪資待遇及市場需求一直在穩步前進。
二、難易程度不同
1、Python
Python是一種解釋型腳本語言。而提到Python,大部人會想到簡單易學。其在設計上也堅持了清晰劃一的風格,這使得Python成為易讀、易維護的語言。
Python的設計目標之一是讓代碼具備高度的可閱讀性。它設計時盡量使用其它語言經常使用的標點符號和英文單字,讓代碼看起來整潔美觀。它不像其他的靜態語言如C、Pascal那樣需要重復書寫聲明語句,也不像它們的語法那樣經常有特殊情況和意外。
Python開發者有意讓違反了縮進規則的程序不能通過編譯,以此來強製程序員養成良好的編程習慣。並且Python語言利用縮進表示語句塊的開始和退出(Off-side規則),而非使用花括弧或者某種關鍵字。增加縮進表示語句塊的開始,而減少縮進則表示語句塊的退出。縮進成為了語法的一部分。
簡而言之:Python可直接調用別人的代碼介面。
2、Java
Java語言作為靜態面向對象編程語言的代表,極好地實現了面向對象理論,允許程序員以優雅的思維方式進行復雜的編程。
Java看起來設計得很像C++,但是為了使語言小和容易熟悉,設計者們把C++語言中許多可用的特徵去掉了,例如Java不支持go to語句。Java還剔除了C++的操作符過載(overload)和多繼承特徵,並且不使用主文件。因為Java沒有結構,數組和串都是對象,所以不需要指針。Java能夠自動處理對象的引用和間接引用,實現自動的無用單元收集,使用戶不必為存儲管理問題煩惱。
簡而言之:Java的很多處理相對要原生一點,代碼要多一些。
三、Java VS Python 應用領域不同
1、Python
· Web 和 Internet開發
· 科學計算和統計
· 人工智慧
· 教育
· 桌面界面開發
· 軟體開發
· 後端開發
2、Java
· Android應用
· 金融業應用的伺服器程序
· 網站
· 嵌入式領域
· 大數據技術
· 高頻交易的空間
· 科學應用
以上就是整理的Python和Java之間的區別。Python和Java哪個好?主要是結合個人想要發展的領域進行學習。兩個編程語言在市場的地位均不可撼動,但只有喜好才能讓你更容易付出百分之二百的努力!
❸ 學python好還是java好
python和java這兩大編程語言,很多人都喜歡拿來對比,一個是後起之秀,潛力無限;一個是行業經典,成熟穩定.對於想從事IT技術的人員來說,很難抉擇。那麼,python和java到底哪一個就業前景更好呢?
python在國外應用相對成熟,在國內還處於起步階段,近兩年,隨著人工智慧、機器學習、大數據以及雲計算的興起,python發展勢如破竹,很多企業開始進入該行業,python人才是必不可少的環節,而且市場python人才緊缺。因此,python人才的就業形勢和薪資待遇相比較與同等資質的IT技術人員要好很多,想轉行做python,現在就是很好的時機!
java相比較於python,資歷更老,市場需求量大,且應用跟廣泛,而且是一門很持久的編程語言,在互聯網的發展長河中,很多編程語言都被淘汰了,然而,java卻一直處於廣泛應用的狀態,因此,學習java更加穩定。當然,作為編程語言的元老,java市場已經十分完善,對於java開發人員的技能要求更高,同等技能的python和java開發人員,python開發人員薪資相對較高。
對於IT初學者,Python編程是一個好的選擇,語法簡單,語言優美,更易入門,只要認真學習,掌握合適的方法,精通Python更加容易;Java編程較Python復雜,人們學習較難,如果你邏輯思維能力很強,對編程語言感興趣,可以嘗試學習Java,能學好Java,Python自然不在話下,而且之後的拓展空間也很大,Java人才轉型做大數據更加得心應手!
❹ Python該怎麼入門
Python是當前全球的主流編程語言之一,基於其簡潔的語法結構,可以讓開發者用更少的代碼完成很多復雜的效果開發。
誕生近30年來,很多我們耳熟能詳的產品都是基於Python開發出來的,國內的豆瓣、知乎和果殼網都是基於Python開發的,而Youtube、Dropbox和Reddit也是誕生於Python的框架之下。
越來越多的人編程新人會選擇Python作為他們學習的第一種編程語言加以學習。那麼Python改怎麼學呢?
第一步當然是准備基礎,准備運行環境,學習基礎知識。在學習基礎知識的階段,可以選擇讀書,自製力稍微差一點的可以選擇看網課,但是一定要好好的制定學習計劃,從基礎知識開始一步一步的深入。
第二步,了解了一些基礎知識之後,可以開始寫一些簡單的項目,比如小游戲小項目之類的,鞏固一下自己的知識。
第三步,同時也是相對來說最重要的一步,這個時候最好要確定一下自己的主攻方向了。
一般來說,確定下自己的開發方向的話,學習過程會更加順利。比如說你確定要做web開發,主攻Django框架的話,就要多多熟悉Django框架,各種web開發相關的內容和其他框架的相關知識也可以有所涉獵。
❺ 如何把Python入門
階段一:基礎階段
Python語言基礎
· 環境搭建與裝備· 變數和數據類型· 編程根底· 裝修器· gui介紹
簡易爬蟲實戰
· http和urllib2· 正則表達式和re· 編寫爬蟲代碼· 多線程
工具階段
· Pip安裝辦法以及環境· Pip根底運用和指定源· Virtualenv安裝· Pycharm&pdb調試技巧
Python面向目標
· 面向目標入門及特徵· 類辦法運用及特徵· 訪問束縛· super和self目標· 嵌套類和嵌套函數
web前端根底
· HTML+CSS· Javascript· Jquery
萬丈高樓平地起,再牛逼的大神也需求打好根底,Python語言根底、面向目標編程、開發工具及前端根底等知識點。
階段二:爬蟲階段
爬蟲根底
· 簡略爬蟲實例· 辦法抓取· 正則表達式的根本運用· 模仿登陸· cookie操作· requsts
Git根本運用
· 基於github文檔裝備· pull requst· 常用命令· remote和clone· big分支· feature分支
Scrapy結構
· Scrapy初步簡介· Scrapy常用命令· 爬蟲中心· 圖片抓取· cookie處理
MYSQL資料庫
· sql標准和創建· 主外鍵束縛· 數據關聯處理· 運算符· 常用函數
從爬蟲根底,到各大爬蟲結構的應用,能熟練掌握常用的爬蟲技巧並能獨立開發商業爬蟲
階段三:Web階段
flask入門
· flask上下文呼應· flask路由· flask模板· flask入門資料庫操作· Jinja2根本語法· flask入門布置
Django根底
· 創建網站· sqlite3資料庫簡介· 資料庫根本操作· admin運用
Ajax初步
· Ajax簡介/運轉環境· eval&dom· 數據封裝· ajax注冊用戶
Django進階
· jinjia2替換模板引擎· admin高檔定製· admin actions· 集成已有的資料庫· 通用視圖
實戰:個人博客系統
· 項目分析· Web開發流程介紹· 資料庫設計· 自定義Manger管理· 項目布置上線
flask,django等常用的python web開發結構,以及ajax等交互技術,經過學習能夠將爬取的數據以網頁或者介面的形式來呈現給用戶
階段四:項目階段
· 開發前預備· 需求和功用解說· 代碼結構· 注意事項
版本控制管理軟體
· 常用版本控制和原理· Svn常用實操· Svn高檔· 四大開源站點· Git詳解· Git對比Svn
Diango緩存優化
· Filesystem緩存解析· Database緩存解析· 緩存裝備與運用· 自定義緩存· Redis緩存· Django緩存優化性能評估
網站發布
· 介紹Diango和它的基· 布置前預備· 主流布置方法介紹· Diango多伺服器分離· 腳本自動化· Diango的伺服器安全
豐厚的項目經驗是找工作的必要條件
❻ Python自學可以嗎
當然可以自學。Python是一門相對來說比較簡單的編程語言,自學完全ok。
2、現用現學。這是我個人的學習方法,供大家參考。我是先學一遍基礎教程,然後在量化平台開始數據分析,用到什麼不會再去補什麼,比如數據分析用到pandas,我再去學pandas。
哪怕是基礎知識,當用到時發覺忘記了回頭復習鞏固是常有之事。只有追著自己想要的東西去學,學會了才有成就感,有動力繼續下去。這好比你追求妹子,每日負責接送,送花送包包,一段時間後,妹子和你牽手了,你才有成就感,才有動力追下去。
不信你可以做一下各種py基礎教程的練習題,做起來不是那麼有趣,有點做奧賽題的感覺,很傷腦筋,你又不知道跟自己想要的有什麼關系,你很快會覺得無聊。但大家對於基礎課程要堅持,練習題可以不做,但你要保證自己至少看懂了教程的內容。
所以,學習python是不難的,關鍵還是要有目的還有恆心,三天曬網兩天打魚這樣肯定是不成的。
❼ 如何快速學習Python
1、目標:學習python我們首先要明確自己的目標,其實現在很少人在學習之前會想目標是什麼,大部分都是隨大流,覺得python是比較火的才想著去學習的,這個不是目標,除了這個之外,我們需要定一個更加具有新引力的目標,比如:我喜歡人工智慧,想開發機器人,或者說我對數據分析感興趣,擁有一個持久性的目標。
2、規劃:確定好自己的目標之後,python學習還需要做一個系統的規劃。python學習是一個比較長久的過程,需要不斷的進步以及提升自己,才能夠在行業內越走越遠,要對python每一塊學習制定一個相應的計劃以及學習進度,做到嚴格的要求自己,如果覺得自己制定的學習不太合理,或不夠專業,可以找有經驗的人幫助你,老男孩教育老師很樂意為您效勞,科學合理的學習進度,能夠起到事半功倍的效果,當然,堅持學習是最重要的!
3、方法:具體的學習方法選擇,python學習方法手段有很多,我們需要選擇找一個合適的。對於python學習來說,我們可以選擇自學或者報名培訓班兩種學習方式,相對於來說,python自學更加吃力一些,周期比較久,所以報名培訓班更加切合實際,如果有條件的話,報名培訓班學習是最好的選擇,現在培訓班分為三種不同模式,可以滿足不同人的需求。
學習Python課程一定要有目標、有計劃,同時掌握合適的學習方法,這樣學習起來效果更好。
❽ python後端開發需要學什麼
第一階段:Python語言基礎
主要學習Python最基礎知識,如Python3、數據類型、字元串、函數、類、文件操作等。階段課程結束後,學員需要完成Pygame實戰飛機大戰、2048等項目。
第二階段:Python語言高級
主要學習Python庫、正則表達式、進程線程、爬蟲、遍歷以及MySQL資料庫。
第三階段:Pythonweb開發
主要學習HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知識,掌握python三大後端框架(Django、 Flask以及Tornado)。需要完成網頁界面設計實戰;能獨立開發網站。
第四階段:Linux基礎
主要學習Linux相關的各種命令,如文件處理命令、壓縮解壓命令、許可權管理以及Linux Shell開發等。
第五階段:Linux運維自動化開發
主要學習Python開發Linux運維、Linux運維報警工具開發、Linux運維報警安全審計開發、Linux業務質量報表工具開發、Kali安全檢測工具檢測以及Kali 密碼破解實戰。
第六階段:Python爬蟲
主要學習python爬蟲技術,掌握多線程爬蟲技術,分布式爬蟲技術。
第七階段:Python數據分析和大數據
主要學習numpy數據處理、pandas數據分析、matplotlib數據可視化、scipy數據統計分析以及python 金融數據分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapRece、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。
第八階段:Python機器學習
主要學習KNN演算法、線性回歸、邏輯斯蒂回歸演算法、決策樹演算法、樸素貝葉斯演算法、支持向量機以及聚類k-means演算法。
關於python後端開發需要學什麼的內容,青藤小編就和您分享到這里了。如果您對python編程有濃厚的興趣,希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於python編程的技巧及素材等內容,可以點擊本站的其他文章進行學習。