Python マルチスレッド ポート スキャンの例
代码如下:
# -*-coding: cp936 -*-
インポートソケット
from threading import Thread,activeCount,Lock
from time import ctime
mutex = Lock()
class Loop(Thread):
def __init__(self,ip,port,que):
Thread.__init__(self)
self.ip = ip
self.port = port
self.que = que
def run(self):
global mutex
try:
client =ソケット.socket()
インジケーター = client.connect_ex((self.ip,self.port))
if mutex.acquire(1):
if インジケータ == 0:
que.append(self.ip+'t'+str(self.port))
else:
自分自身を印刷します。 ip,'t',str(self.port),'不可达'
mutex.release()
ただし:
if mutex.acquire(1):
print self.ip,' t',str(self.port),'不可达'
mutex.release()
class Main(Thread):
def __init__(self,ip,que):
Thread.__init__(self)
self.ip = ip
self.que = que
def run(self):
i = 0
while i < 65536:
if activeCount() Loop(ip=self.ip,port=i,que=self.que).start()
i = i + 1
if __name__ == '__main__':
que = []
ip = raw_input('IP=')
main = Main(ip = ip,que = que)
main.start()
True の場合:
activeCount() Break
print ''
f = open('portOpen.py','a')
f.write("'''")
f.write(ctime()+'n' )
f.flush()
for i in range(0,len(que)):
print que[i]
f.write('t'+que[i]+' n')
f.flush()
f.write("'''")
f.close()
raw_input()
'''Mon Jan 13 2014 07:12:53
localhost 135
localhost 1028
localhost 8048
localhost 8080
localhost 8181
localhost 8730
localhost 120 40
localhost 12897
localhost 18040
localhost 18611
''''''火曜日 Jan 14 2014 10:04:58
localhost 135
localhost 1028
localhost 8048
localhost 8080
localhost 8181
localhost 12897
localhost 18040
localhost 18611
'''

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C++ での関数例外処理は、マルチスレッド環境でスレッドの安全性とデータの整合性を確保するために特に重要です。 try-catch ステートメントを使用すると、特定の種類の例外が発生したときにそれをキャッチして処理し、プログラムのクラッシュやデータの破損を防ぐことができます。

マルチスレッド環境で JUnit を使用する場合、シングルスレッド テストとマルチスレッド テストという 2 つの一般的なアプローチがあります。シングルスレッド テストは同時実行性の問題を回避するためにメイン スレッドで実行されますが、マルチスレッド テストはワーカー スレッドで実行され、共有リソースが妨げられないように同期されたテスト アプローチが必要です。一般的な使用例には、マルチスレッド環境での JUnit のアプリケーションを反映する、キーと値のペアを格納するための ConcurrentHashMap の使用や、キーと値のペアを操作してその正しさを検証するための同時スレッドなど、マルチスレッド セーフなメソッドのテストが含まれます。 。

Java 関数を使用した同時実行およびマルチスレッド技術により、次の手順を含むアプリケーションのパフォーマンスを向上させることができます。 同時実行およびマルチスレッドの概念を理解する。 Java の同時実行性と、ExecutorService や Callable などのマルチスレッド ライブラリを活用します。マルチスレッドの行列乗算などのケースを練習して、実行時間を大幅に短縮します。同時実行性とマルチスレッドによってもたらされる、アプリケーションの応答速度の向上と最適化された処理効率の利点をお楽しみください。

PHP マルチスレッドとは、1 つのプロセスで複数のタスクを同時に実行することを指します。これは、独立して実行されるスレッドを作成することによって実現されます。 PHP の Pthreads 拡張機能を使用して、マルチスレッド動作をシミュレートできます。インストール後、Thread クラスを使用してスレッドを作成および開始できます。たとえば、大量のデータを処理する場合、データを複数のブロックに分割し、対応する数のスレッドを作成して同時処理することで効率を向上させることができます。

ミューテックスは C++ でマルチスレッド共有リソースを処理するために使用されます。std::mutex を通じてミューテックスを作成します。 mtx.lock() を使用してミューテックスを取得し、共有リソースへの排他的アクセスを提供します。ミューテックスを解放するには mtx.unlock() を使用します。

マルチスレッド環境では、PHP 関数の動作はそのタイプによって異なります。 通常の関数: スレッドセーフで、同時に実行できます。グローバル変数を変更する関数: 安全ではないため、同期メカニズムを使用する必要があります。ファイル操作機能: 安全ではないため、アクセスを調整するには同期メカニズムを使用する必要があります。データベース操作機能: 安全ではないため、競合を防ぐためにデータベース システムのメカニズムを使用する必要があります。

マルチスレッド環境では、C++ メモリ管理はデータ競合、デッドロック、メモリ リークなどの課題に直面します。対策には次のものが含まれます: 1. ミューテックスやアトミック変数などの同期メカニズムの使用、 2. ロックフリーのデータ構造の使用、 4. (オプション) ガベージ コレクションの実装。

マルチスレッド プログラムのテストは、非再現性、同時実行エラー、デッドロック、可視性の欠如などの課題に直面しています。戦略には以下が含まれます。 単体テスト: 各スレッドの単体テストを作成して、スレッドの動作を検証します。マルチスレッド シミュレーション: シミュレーション フレームワークを使用して、スレッド スケジューリングを制御しながらプログラムをテストします。データ競合の検出: valgrind などのツールを使用して、潜在的なデータ競合を見つけます。デバッグ: デバッガー (gdb など) を使用して、ランタイム プログラムのステータスを調べ、データ競合の原因を見つけます。
