Python实现的多线程端口扫描工具分享
昨晚今晚写了两晚,总算把Py Port Scanner 写完了,姑且称之为0.1版本,算是一个Python多线程端口扫描工具。
水平有限,实话中间有一些困惑和不解的地方,代码可能也写的比较乱。有些问题并未找到很好的解决方法,还望大家谅解。速度大家自己试验,我感觉还行。
送上效果图两份,分别是扫单IP和扫IP段:
源码:
# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = 'Phtih0n'
import threading, socket, sys, cmd, os, Queue
#扫描常用端口
PortList = [21, 22, 23, 25, 80, 135, 137, 139, 445, 1433, 1502, 3306, 3389, 8080, 9015]
#得到一个队列
def GetQueue(list):
PortQueue = Queue.Queue(65535)
for p in list:
PortQueue.put(p)
return PortQueue
#单IP扫描线程个数
nThread = 20
#线程锁
lock = threading.Lock()
#超时时间
Timeout = 3.0
#打开的端口列表
OpenPort = []
class ScanThread(threading.Thread):
def __init__(self, scanIP):
threading.Thread.__init__(self)
self.IP = scanIP
def Ping(self, Port):
global OpenPort, lock, Timeout
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.settimeout(Timeout)
address = (self.IP, Port)
try:
sock.connect(address)
except:
sock.close()
return False
sock.close()
OpenPort.append(Port)
if lock.acquire():
print "IP:%s Port:%d" % (self.IP, Port)
lock.release()
return True
class ScanThreadSingle(ScanThread):
def __init__(self, scanIP, SingleQueue):
ScanThread.__init__(self, scanIP)
self.SingleQueue = SingleQueue
def run(self):
while not self.SingleQueue.empty():
p = self.SingleQueue.get()
self.Ping(p)
class ScanThreadMulti(ScanThread):
def __init__(self, scanIP, PortList):
ScanThread.__init__(self, scanIP)
self.List = PortList[:]
def run(self):
for p in self.List:
self.Ping(p)
class Shell(cmd.Cmd):
u'''Py Port Scanner 0.1 使用说明:
port [port..] 设置扫描的端口,用逗号分隔。
默认:21, 22, 23, 25, 80, 135, 137, 139, 445, 1433, 1502, 3306, 3389, 8080, 9015
example:port 21,23,25
example: port 1000..2000
example: port 80,443,1000..1500
scan [IP] 扫描某一IP地址
example: scan 192.168.1.5
search [IP begin]-[IP end] 扫描某一IP段
example: search 192.168.1.1-192.168.1.100
time [timeout] 设置超时时间,默认为3秒
example: time 5
cls 清楚屏幕内容
listport 打印端口列表
help 打开本帮助
'''
def __init__(self):
cmd.Cmd.__init__(self)
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
self.prompt = "Port Scan >>"
self.intro = "Py Port Scanner 0.1"
def do_EOF(self, line):
return True
def do_help(self, line):
print self.__doc__
#设置端口
def do_port(self, line):
global PortList
PortList = []
ListTmp = line.split(',')
for port in ListTmp:
if port.find("..")
if not port.isdigit():
print "输入错误"
return False
PortList.append(int(port))
else:
RangeLst = port.split("..")
if not (RangeLst[0].isdigit() and RangeLst[1].isdigit()):
raise ValueError
exit()
for i in range(int(RangeLst[0]), int(RangeLst[1])):
PortList.append(i)
def do_scan(self, line):
global nThread, PortList
ThreadList = []
strIP = line
SingleQueue = GetQueue(PortList)
for i in range(0, nThread):
t = ScanThreadSingle(strIP, SingleQueue)
ThreadList.append(t)
for t in ThreadList:
t.start()
for t in ThreadList:
t.join()
def do_search(self, line):
global nThread, PortList
ThreadList = []
(BeginIP, EndIP) = line.split("-")
try:
socket.inet_aton(BeginIP)
socket.inet_aton(EndIP)
except:
print "输入错误"
return
IPRange = BeginIP[0:BeginIP.rfind('.')]
begin = BeginIP[BeginIP.rfind('.') + 1:]
end = EndIP[EndIP.rfind('.') + 1:]
for i in range(int(begin), int(end)):
strIP = "%s.%s" % (IPRange, i)
t = ScanThreadMulti(strIP, PortList)
ThreadList.append(t)
for t in ThreadList:
t.start()
for t in ThreadList:
t.join()
def do_listport(self, line):
global PortList
for p in PortList:
print p,
print '\n'
def do_time(self, line):
global Timeout
try:
Timeout = float(line)
except:
print u"参数错误"
def do_cls(self, line):
os.system("cls")
if '__main__' == __name__:
try:
os.system("cls")
shell = Shell()
shell.cmdloop()
except:
exit()

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Obwohl eindeutig und unterschiedlich mit der Unterscheidung zusammenhängen, werden sie unterschiedlich verwendet: Unterschieds (Adjektiv) beschreibt die Einzigartigkeit der Dinge selbst und wird verwendet, um Unterschiede zwischen den Dingen zu betonen; Das Unterscheidungsverhalten oder die Fähigkeit des Unterschieds ist eindeutig (Verb) und wird verwendet, um den Diskriminierungsprozess zu beschreiben. In der Programmierung wird häufig unterschiedlich, um die Einzigartigkeit von Elementen in einer Sammlung darzustellen, wie z. B. Deduplizierungsoperationen; Unterscheidet spiegelt sich in der Gestaltung von Algorithmen oder Funktionen wider, wie z. B. die Unterscheidung von ungeraden und sogar Zahlen. Bei der Optimierung sollte der eindeutige Betrieb den entsprechenden Algorithmus und die Datenstruktur auswählen, während der unterschiedliche Betrieb die Unterscheidung zwischen logischer Effizienz optimieren und auf das Schreiben klarer und lesbarer Code achten sollte.

Es gibt kein absolutes Gehalt für Python- und JavaScript -Entwickler, je nach Fähigkeiten und Branchenbedürfnissen. 1. Python kann mehr in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen bezahlt werden. 2. JavaScript hat eine große Nachfrage in der Entwicklung von Front-End- und Full-Stack-Entwicklung, und sein Gehalt ist auch beträchtlich. 3. Einflussfaktoren umfassen Erfahrung, geografische Standort, Unternehmensgröße und spezifische Fähigkeiten.

! X Understanding! X ist ein logischer Nicht-Operator in der C-Sprache. Es booleschen den Wert von x, dh wahre Änderungen zu falschen, falschen Änderungen an True. Aber seien Sie sich bewusst, dass Wahrheit und Falschheit in C eher durch numerische Werte als durch Boolesche Typen dargestellt werden, ungleich Null wird als wahr angesehen und nur 0 wird als falsch angesehen. Daher handelt es sich um negative Zahlen wie positive Zahlen und gilt als wahr.

Es gibt keine integrierte Summenfunktion in C für die Summe, kann jedoch implementiert werden durch: Verwenden einer Schleife, um Elemente nacheinander zu akkumulieren; Verwenden eines Zeigers, um auf die Elemente nacheinander zuzugreifen und zu akkumulieren; Betrachten Sie für große Datenvolumina parallele Berechnungen.

Die H5 -Seite muss aufgrund von Faktoren wie Code -Schwachstellen, Browserkompatibilität, Leistungsoptimierung, Sicherheitsaktualisierungen und Verbesserungen der Benutzererfahrung kontinuierlich aufrechterhalten werden. Zu den effektiven Wartungsmethoden gehören das Erstellen eines vollständigen Testsystems, die Verwendung von Versionstools für Versionskontrolle, die regelmäßige Überwachung der Seitenleistung, das Sammeln von Benutzern und die Formulierung von Wartungsplänen.

Das Kopieren und Einfügen des Codes ist nicht unmöglich, sollte aber mit Vorsicht behandelt werden. Abhängigkeiten wie Umgebung, Bibliotheken, Versionen usw. im Code stimmen möglicherweise nicht mit dem aktuellen Projekt überein, was zu Fehlern oder unvorhersehbaren Ergebnissen führt. Stellen Sie sicher, dass der Kontext konsistent ist, einschließlich Dateipfade, abhängiger Bibliotheken und Python -Versionen. Wenn Sie den Code für eine bestimmte Bibliothek kopieren und einfügen, müssen Sie möglicherweise die Bibliothek und ihre Abhängigkeiten installieren. Zu den häufigen Fehlern gehören Pfadfehler, Versionskonflikte und inkonsistente Codestile. Die Leistungsoptimierung muss gemäß dem ursprünglichen Zweck und den Einschränkungen des Codes neu gestaltet oder neu gestaltet werden. Es ist entscheidend, den Code zu verstehen und den kopierten kopierten Code zu debuggen und nicht blind zu kopieren und einzufügen.

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PS "Laden" Probleme werden durch Probleme mit Ressourcenzugriff oder Verarbeitungsproblemen verursacht: Die Lesegeschwindigkeit von Festplatten ist langsam oder schlecht: Verwenden Sie Crystaldiskinfo, um die Gesundheit der Festplatte zu überprüfen und die problematische Festplatte zu ersetzen. Unzureichender Speicher: Upgrade-Speicher, um die Anforderungen von PS nach hochauflösenden Bildern und komplexen Schichtverarbeitung zu erfüllen. Grafikkartentreiber sind veraltet oder beschädigt: Aktualisieren Sie die Treiber, um die Kommunikation zwischen PS und der Grafikkarte zu optimieren. Dateipfade sind zu lang oder Dateinamen haben Sonderzeichen: Verwenden Sie kurze Pfade und vermeiden Sie Sonderzeichen. Das eigene Problem von PS: Installieren oder reparieren Sie das PS -Installateur neu.
