python白帽子学习笔记（整合）

学习笔记目录

python白帽子学习笔记（整合）
前言
一、基础篇
二、模块篇
三、爬虫基础篇
四、python信安结合篇
五、Tkinter篇
总结

前言

【原始笔记在本人onenote上】Python具有清晰的语法结构，因此也被称为可执行的伪代码。并且Python开发环境默认已经附带了很多高级数据结构，如：列表、元组、字典、集合等，使编写程序变得异常简单，仅需要很少的代码就能实现你的想法。
Python也非常流行，使用广泛，具有丰富的模块库，可以大大的缩短开发周期。
基于Python以上的特性，使用Python可以避免花费太多精力在程序编写上，从而可以将精力更多的投入到处理数据的内在含义上。
Python语言的唯一不足就是性能问题，Python程序的运行效率不如Java或C，但在需要效率的地方，我们可以使用Python调用C编译的代码。

一、基础篇

1.正则表达式

在这里插入图片描述

2.列表

在这里插入图片描述

3.元组带上了枷锁的列表

在这里插入图片描述

4.奇葩的内置方法

在这里插入图片描述
4.1.内置方法运行实例截图

5.格式化字符

在这里插入图片描述

6.序列

在这里插入图片描述

7.定义函数

在这里插入图片描述
7.1 定义高级函数

8.内嵌函数和闭包

在这里插入图片描述

9.lambda表达式

在这里插入图片描述

10.递归是什么？

在这里插入图片描述

11.汉诺塔

在这里插入图片描述

12字典

在这里插入图片描述

13.集合

在这里插入图片描述

14.打开文件

在这里插入图片描述

15.异常总结

在这里插入图片描述
基础篇完。

二、模块篇

1.os模块

在这里插入图片描述

2.pickle模块

在这里插入图片描述

3.random模块

在这里插入图片描述

4.异常处理

在这里插入图片描述

5.if esle语句的连用、输入和输出

在这里插入图片描述

6.easygui模块的安装

在这里插入图片描述

7.类和对象的特点

在这里插入图片描述

7.1类的内置函数

在这里插入图片描述

8.魔术方法time模块

在这里插入图片描述

8.1定义一个计时器

在这里插入图片描述

8.2魔法方法属性访问

在这里插入图片描述

8.3魔法方法：描述方法和下划线

在这里插入图片描述

8.4 魔法方法创造序列、迭代器

在这里插入图片描述

9.导入模块

在这里插入图片描述
模块篇完。

三、爬虫基础篇

1.爬取简单的数据

在这里插入图片描述

2.爬虫实战加隐藏

在这里插入图片描述

3.教学实战爬取美女图片

在这里插入图片描述

4.实战爬取小说

在这里插入图片描述

5.正则表达式

在这里插入图片描述

6.错误异常处理

在这里插入图片描述

7.安装scrapy

在这里插入图片描述

8.scrapy框架

在这里插入图片描述

9.linux下scrapy的安装和创建工程

在这里插入图片描述

10.scrapy基础框架的建立

在这里插入图片描述

11.scrapy案例介绍

在这里插入图片描述

12.初始与结束条件（初始化Item对象）

在这里插入图片描述

13.保存爬虫数据

在这里插入图片描述

爬虫基础篇完。

四、python信安结合篇

1.python-htpp响应

在这里插入图片描述

2.HTTP代理

在这里插入图片描述

3.会话编程

在这里插入图片描述

4.目录扫描工具的编写

在这里插入图片描述

5.IIS PUT漏洞探测工具的编写

在这里插入图片描述

6.获取中间件信息

在这里插入图片描述

7.漏洞检测工具

在这里插入图片描述

8.站点地图的构建

在这里插入图片描述

五、Tkinter篇

1.利用Label建立我们第一个框框

在这里插入图片描述

2.图片的调用

在这里插入图片描述

3.插入选项多行显示

在这里插入图片描述

4.输入文本框的使用

在这里插入图片描述

总结

为什么选择Python 经常会有同学问我为什么选择Python。我很喜欢这门语言，因为它的简洁灵活，易学，易读，可移植并且功能强大。

高级
可以说，每一代编程语言的产生，我们都会达到一个新的高度。从汇编语言，到C Pascal等，伴随着C语言的诞生，产生了C++、Java这样的现代编译语言，之后有了强大的可以进行系统调用的解释性脚本语言Python、 Perl…
比如Python中就有一些高级的数据结构，列表和字典就是内建于语言本身可以直接使用的，在核心语言中提供这些重要的构建单元，可以缩短开发时间和代码量，产生可读性更好的代码。

面向对象
Python是面向对象编程

内存管理器
C 或者 C++最大的弊病在于内存管理是由开发者负责的。所以哪怕是对于一个很少访问、修改和管理内存的应用程序,程序员也必须在执行了基本任务之外履行这些职责。这些加诸在开发者身上的没有必要的负担和责任常常会分散精力。
在 Python 中,由于内存管理是由 Python 解释器负责的,所以开发人员就可以从内存事务中解放出来,全神贯注于最直接的目标,仅仅致力于开发计划中首要的应用程序。这会使错误更少、程序更健壮、开发周期更短。

解释性和编译性
Python 是一种解释型语言,这意味着开发过程中没有了编译这个环节。一般来说,由于不是以本地机器码运行,纯粹的解释型语言通常比编译型语言运行的慢。然而,类似于 Java,Python实际上是字节编译的,其结果就是可以生成一种近似机器语言的中间形式。这不仅改善了 Python的性能,还同时使它保持了解释型语言的优点。

Python为什么运行速度相较于C语言慢
因为Python等动态语言每一个简单的操作都需要大量的指令才能完成。Python是动态语言，变量只是对象的引用，比如对于一个简单的操作：a+b，在C语言中只需要一个机器指令ADD就好，而对于Python而言，变量a和b本身没有类型，而它们的值有类型，所以在相加之前需要先判断类型，之后，读取数值，相加，生成一个新对象，将运算结果存入，返回对象，当然，可能还会考虑内存溢出等问题。