Python攻防之多线程、C段扫描和数据库编程

[网络安全自学篇] 十五.Python攻防之多线程、C段扫描和数据库编程（二）

2019-10-05 11:44:11 Eastmount 阅读数 91更多

分类专栏： 网络安全 Web安全 Python学习系列

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这是作者的系列网络安全自学教程，主要是关于网安工具和实践操作的在线笔记，特分享出来与博友共勉，希望您们喜欢，一起进步。前文分享了Python网络攻防相关基础知识，包括正则表达式、Web编程和套接字通信，本文将继续分析Python攻防之多线程、C段扫描和数据库编程。本文参考了爱春秋ADO老师的课程内容，这里也推荐大家观看他Bilibili和ichunqiu的课程，同时也结合了作者之前的经验进行讲解。

作者作为网络安全的小白，分享一些自学基础教程给大家，希望你们喜欢。同时，更希望你能与我一起操作深入进步，后续也将深入学习网络安全和系统安全知识并分享相关实验。总之，希望该系列文章对博友有所帮助，写文不容易，大神请飘过，不喜勿喷，谢谢！

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文章目录

• 一.Python多线程
  • 1.进程和线程
  • 2.thread模块
  • 3.检测ichunqiu地址
  • 4.threading模块
• 二.多线程+Queue实现C段扫描
• 三.数据库编程
  • 1.基础概念
  • 2.MySQLdb
• 四.总结

前文学习：
[网络安全自学篇] 一.入门笔记之看雪Web安全学习及异或解密示例
[网络安全自学篇] 二.Chrome浏览器保留密码功能渗透解析及登录加密入门笔记
[网络安全自学篇] 三.Burp Suite工具安装配置、Proxy基础用法及暴库示例
[网络安全自学篇] 四.实验吧CTF实战之WEB渗透和隐写术解密
[网络安全自学篇] 五.IDA Pro反汇编工具初识及逆向工程解密实战
[网络安全自学篇] 六.OllyDbg动态分析工具基础用法及Crakeme逆向破解
[网络安全自学篇] 七.快手视频下载之Chrome浏览器Network分析及Python爬虫探讨
[网络安全自学篇] 八.Web漏洞及端口扫描之Nmap、ThreatScan和DirBuster工具
[网络安全自学篇] 九.社会工程学之基础概念、IP获取、IP物理定位、文件属性
[网络安全自学篇] 十.论文之基于机器学习算法的主机恶意代码
[网络安全自学篇] 十一.虚拟机VMware+Kali安装入门及Sqlmap基本用法
[网络安全自学篇] 十二.Wireshark安装入门及抓取网站用户名密码（一）
[网络安全自学篇] 十三.Wireshark抓包原理（ARP劫持、MAC泛洪）及数据流追踪和图像抓取（二）
[网络安全自学篇] 十四.Python攻防之基础常识、正则表达式、Web编程和套接字通信（一）

前文欣赏：
[渗透&攻防] 一.从数据库原理学习网络攻防及防止SQL注入
[渗透&攻防] 二.SQL MAP工具从零解读数据库及基础用法
[渗透&攻防] 三.数据库之差异备份及Caidao利器
[渗透&攻防] 四.详解MySQL数据库攻防及Fiddler神器分析数据包

[python] 专题七.网络编程之套接字Socket、TCP和UDP通信实例
[python] 专题八.多线程编程之thread和threading
[python] 专题九.Mysql数据库编程基础知识

参考文献：
《安全之路Web渗透技术及实战案例解析》陈小兵老师
《Wireshark数据包分析实战》第二版 Chris Sanders
《TCP/IP协议栈详解卷一》 W.Richard Stevens

《Wireshark协议分析从入门到精通》-51cto老师
https://www.bilibili.com/video/av29479068
2019 Python黑客编程：安全工具开发 - bilibili 白帽黑客教程
http://www.heibanke.com/lesson/crawler_ex00/
python subprocess模块使用总结

声明：本人坚决反对利用社会工程学方法进行犯罪的行为，一切犯罪行为必将受到严惩，绿色网络需要我们共同维护，更推荐大家了解它们背后的原理，更好地进行防护。

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一.Python多线程

1.进程和线程

进程： 是程序的一次执行，每个进程都有自己的地址空间、内存、数据栈及其他记录运行轨迹的辅助数据。
线程： 所有的线程都运行在同一个进程当中，共享相同的运行环境。线程有开始、顺序执行和结束三个部分。

由于单线程效率低，这里引入了多线程编程。
计算机的核心是CPU，它承担了所有的计算任务，它就像一座工厂，时刻运行着。假定工厂的电力有限，一次只能供给一个车间使用。也就是说，一个车间开工的时候，其他车间都必须停工。背后的含义就是，单个CPU一次只能运行一个任务。
进程就好比工厂的车间，它代表CPU所能处理的单个任务。任一时刻，CPU总是运行一个进程，其他进程处于非运行状态。一个车间里，可以有很多工人。他们协同完成一个任务。线程就好比车间里的工人，一个进程可以包括多个线程。

2.thread模块

Python thread模块可以调用下述函数实现多线程开启。它将产生一个新线程，在新的线程中用指定的参数和可选的kwargs来调用这个函数。
start_new_thread(function, args kwargs=None)

注意：使用这个方法时，一定要加time.sleep()函数，否则每个线程都可能不执行。此方法还有一个缺点，遇到较复杂的问题时，线程数不易控制。

# -*- coding: utf-8 -*-
# By:CSDN Eastmount 2019-10-05
import thread
import time

def fun1():
    print "hello world %s" % time.ctime()
    
#多线程
def main():
    thread.start_new_thread(fun1, ()) #无参数
    thread.start_new_thread(fun1, ())
    time.sleep(2)
    print "over"

#程序成功在同一时刻运行两个函数
if __name__ == '__main__':
    main()

输出结果如下图所示：

上面的代码简单讲述了thread模块的多线程使用。但实际应用中这种例子遇到比较少，而哪一种情况比较多呢？假如说所有C段的地址ping探测其是否存活，代码如下。

# -*- coding: utf-8 -*-
# By:CSDN Eastmount 2019-10-05
import thread
import time
from subprocess import Popen, PIPE

def ping_check():
    #check = Popen(['/bin/bash', '-c', 'ping -c 2 ' + '127.0.0.1'], stdin=PIPE, stdout=PIPE)
    ip = '127.0.0.1'
    #ping指定次数后停止ping 但报错访问被拒绝，选项 -c 需要具有管理权限。
    #check = Popen("ping -c 3 {0} \n".format(ip), stdin=PIPE, stdout=PIPE,  shell=True)
    check = Popen("ping {0} \n".format(ip), stdin=PIPE, stdout=PIPE,  shell=True)
    data = check.stdout.read() #数据
    print data

#程序成功在同一时刻运行两个函数
if __name__ == '__main__':
    ping_check()

如果输入的ip地址为本机127.0.0.1，则输出正常连通结果，如下所示。

如果输入的ip地址为本机220.0.0.1，则提示超时，如下图所示。

接着思考：如何对一个C段网址进行ping探测呢？
设计一个循环，如果主机不存在，返回的是timeout；如果主机存在，则包含TTL字样，这里以TTL为判断标准，从而判断存活的数据。

# -*- coding: utf-8 -*-
# By:CSDN Eastmount 2019-10-05
import thread
import time
from subprocess import Popen, PIPE

def ping_check():
    ip = '127.0.0.1'
    check = Popen("ping {0} \n".format(ip), stdin=PIPE, stdout=PIPE,  shell=True)
    data = check.stdout.read() #数据
    if 'TTL' in data: #存活
        print 'UP'

#程序成功在同一时刻运行两个函数
if __name__ == '__main__':
    ping_check()

输出结果为“UP”。

3.检测ichunqiu地址

接下来我们尝试检测ichunqiu网站的ip地址存活情况。首先，调用ping命令检测该网站的ip地址，即：1.31.128.240。

这里将ping_check()函数设置一个传递参数，对应ip地址，对它进行探测；通过thread线程实现ip地址存活性探测，能探测到很多存活的主机。

# -*- coding: utf-8 -*-
# By:CSDN Eastmount 2019-10-05
import thread
import time
from subprocess import Popen, PIPE

def ping_check(ip):
    check = Popen("ping {0} \n".format(ip), stdin=PIPE, stdout=PIPE, shell=True)
    data = check.stdout.read() #数据
    if 'TTL' in data: #存活
        print '%s is UP' % ip

#主函数
if __name__ == '__main__':
    #寻找目标 ichunqiu  1.31.128.240
    for i in range(1,255):
        ip = '1.31.128.' + str(i)
        #多线程方法
        thread.start_new_thread(ping_check, (ip, ))
        time.sleep(0.1)

输出结果如下图所示：

问题：
在多线程编程中，几个线程是同时启动，所以输出也是输出在一行，那怎么才能换行输出呢？这里使用系统输出。

# -*- coding: utf-8 -*-
# By:CSDN Eastmount 2019-10-05
import thread
import time
from subprocess import Popen, PIPE
import sys

def ping_check(ip):
    check = Popen("ping {0} \n".format(ip), stdin=PIPE, stdout=PIPE, shell=True)
    data = check.stdout.read() #数据
    if 'TTL' in data: #存活
        sys.stdout.write('%s is UP \n' % ip)

#主函数
if __name__ == '__main__':
    #寻找目标 ichunqiu  1.31.128.240
    for i in range(1,255):
        ip = '1.31.128.' + str(i)
        #多线程方法
        thread.start_new_thread(ping_check, (ip, ))
        time.sleep(0.1)

按行输出结果，如下图所示：

4.threading模块

thread模块存在一些缺点，尤其是线程数不能被控制。下面使用threading解决线程数可控制的问题。

• 使用threading模块
• 子类化Thread类

# -*- coding: utf-8 -*-
import threading
import time
import sys

def fun1(key):
    sys.stdout.write('hello %s:%s \n'%(key, time.ctime()))

def main():
    threads = []
    keys = ['a', 'b', 'c']

    #线程数
    threads_count = len(keys)

    for i in range(threads_count):
        t = threading.Thread(target=fun1,  args=(keys[i],))
        threads.append(t)

    for i in range(threads_count):
        threads[i].start()

    for i in range(threads_count):
        threads[i].join()

if __name__ == '__main__':
    main()

输出结果如下图所示，三个线程同时发生。

多线程threading方法实现了我们想要的功能，能够控制线程数，例如想写成requests模块，获取网站的status_code状态码。

# -*- coding: utf-8 -*-
import threading
import time
import requests
import sys

def fun1():
    time_start = time.time()
    r = requests.get(url="http://www.eastmountyxz.com/")
    times = time.time() - time_start
    #print('Status:%s--%s--%s'%(r.status_code, times, time.strftime('%H:%M:%S')))
    sys.stdout.write('Status:%s--%s--%s\n'%(r.status_code, times, time.strftime('%H:%M:%S')))
    
def main():
    threads = []
    #线程数 网页访问10次
    threads_count = 10

    for i in range(threads_count):
        t = threading.Thread(target=fun1,  args=())
        threads.append(t)

    for i in range(threads_count):
        threads[i].start()

    for i in range(threads_count):
        threads[i].join()

if __name__ == '__main__':
    main()

输出结果如下图所示：

---

二.多线程+Queue实现C段扫描

生产者-消费者问题和Queue模块：

• Queue模块：qsize()、empty()、full()、put()、get()
• 完美搭配，Queue+Thread

虽然threading解决了线程数可控问题，但是面对复杂问题的时候，比如生产者和消费者问题，仍然不能很好地解决。

生产者和消费者问题
生产者生产货物，将货物放到队列数据中，生产者在生产这些货物时，它的时间是不确定的；当生存着将货物交给消费者，消耗的时间也是不确定的；由于两个时间都不确定，多线程编程存在一定问题。

这里引入Queue模块解决该问题。

import Queue

queue = Queue.Queue()

for i in range(10):
    queue.put(i)
print(queue.empty())
print(queue.qsize())

#取数据 get依次取出里面的数据
print(queue.get())
print(queue.get())

输出结果如下所示：

生产者利用Queue将所有数据货物按顺序放入Queue，接着消费者依次取出Queue中的数据。接着实现C段扫描。

# -*- coding: utf-8 -*-
# By:CSDN Eastmount 2019-10-05
import threading
import Queue
import sys
from subprocess import Popen, PIPE

#定义一个类 传入参数queue
class DoRun(threading.Thread):
    def __init__(self, queue):
        threading.Thread.__init__(self)
        self._queue = queue

    def run(self):
        #非空取数据
        while not self._queue.empty():
            ip = self._queue.get()
            #print ip
            check_ping = Popen("ping {0} \n".format(ip), stdin=PIPE, stdout=PIPE,  shell=True)
            data = check_ping.stdout.read()
            if 'TTL' in data:
                sys.stdout.write(ip+' is UP.\n')
            
def main():
    threads = []
    threads_count = 100
    queue = Queue.Queue()
    
    #放入ip地址
    for i in range(1, 255):
        queue.put('1.31.128.' + str(i))

    for i in range(threads_count):
        threads.append(DoRun(queue))

    for i in threads:
        i.start()

    for i in threads:
        i.join()

if __name__ == '__main__':
    main() 

最终输出结果如下图所示，通过该代码可以实现检测某网站ip段的存活情况。

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三.数据库编程

1.基础概念

Python数据库编程，这里直接引入核心代码即可，更多参考前文：[python] 专题九.Mysql数据库编程基础知识

• Python DB API
• Python MySQL 开发环境
• Python数据库编程实例

早期每个数据库和Python建立连接时，都需要有对应的接口程序，这样导致数据库比较混乱，需要学习很多新的接口程序并修改大量代码。

后来为了解决该问题，我们定义了相关的接口规范，所有数据库接入其中即可编程。我们只要学会Python DB API，就能实现对不同版本数据库的操作，这样更加方便快捷，更改的代码较少。

Python访问数据库的基本流程如下图所示：

2.MySQLdb

Python调用MsSQL需要导入MySQLdb库，如下：

import MySQLdb

connect()函数
主要使用的方法是connect对象。connect()方法生成一个connect对象，用于访问数据库，其参数如下：

user:Username
password:Password
host:Hostname
database:DatabaseName
dsn:Data source name

注意并非所有的接口程序都严格按照这种格式，如MySQLdb。

import MySQLdb
conn = MySQLdb.connect(host='localhost', db='test01', user='root', passwd='123456', port=3306, charset='utf8')

connect()对象方法如下：

lose():关闭数据库连接，或者关闭游标对象
commit():提交当前事务
rollback()：取消当前事务
cursor()：创建游标或类游标对象
errorhandler(cxn,errcls,errval)：作为已给游标的句柄

注意，执行close()方法则上述的连接对象方法不能再使用，否则发生异常。commit()、rollback()、cursor()或许更对于支持事务的数据库更有意义。数据库事务(Database Transaction) ，是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完整地执行，要么完全地不执行。 一旦你完成了数据库连接，关闭了游标对象，然后在执行commit()提交你的操作，然后关闭连接。

游标对象
上面说了connect()方法用于提供连接数据库的接口，如果要对数据库操作那么还需要使用游标对象。游标对象的属性和方法：

fetchone()：可以看作fetch(取出) one(一个)，也就是得到结果集的下一行(一行)。
fetchmany(size):可以看作fetch(取出)many(多个)，这里的参数是界限，得到结果集的下几行(几行)
fetchall()：顾名思义，取得所有。
execute(sql)：执行数据库操作，参数为sql语句。
close():不需要游标时尽可能的关闭

下面是一个获取MySQL数据库版本的代码，它覆盖了Python链接数据库的基本过程。

# -*- coding: utf-8 -*-
import MySQLdb

#建立连接
conn = MySQLdb.connect(
    host = '127.0.0.1',
    port = 3306,
    user = 'root',
    passwd = '123456'
    )

#执行最简单的语句
cus = conn.cursor()

#查看MySQL的版本
sql = 'select version()'

cus.execute(sql)

#查看返回结果
print(cus.fetchone())

#关闭连接和对象
cus.close()
conn.close()

输出结果如下图所示：

Python网络爬虫和MySQL数据库结合的文章参考作者前文：
[python爬虫] 招聘信息定时系统 (一).BeautifulSoup爬取信息并存储MySQL
[python爬虫] Selenium爬取内容并存储至MySQL数据库

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四.总结

希望这篇文章对你有所帮助，这是Python网络攻防非常基础的一篇博客，后续作者也将继续深入学习，制作一些常用的小工具供大家交流。