能力说明:
深度理解Python的语法与数据类型知识,对运算符、控制语句、列表、元组、字典的应用等具有清晰的认知。理解Flask、Django等Web开发框架的原理、构建方法,掌握利用Python爬虫技术与常用工具进行数据收集的应用能力。
97年东北电力工业分析学士学位毕业,毕业以后一直从事IT相关的行业。也从未间断过这方面的学习,先后考取了CCNP、Java软件工程师、CISE、CISP-PTE、讯飞的Prompt Engineer、工信部的高级数据分析师、BEC剑桥商务英语中级、长春工大计算机第二学士学位。
社会工程学是一种利用人性弱点而非技术漏洞来获取敏感信息或进行攻击的策略。常见技术包括钓鱼攻击、预设信任、尾随、垃圾箱搜寻、电话欺诈和社交媒体工程。防范措施包括提高意识、双重验证、物理安全、信息管理和技术防护等。通过综合措施,可以有效降低社会工程学攻击的风险,保护信息安全。
本文介绍了如何使用Python和FFmpeg将TS文件转换为MP4文件。首先需要安装Python和FFmpeg,然后通过`subprocess`模块调用FFmpeg命令,实现文件格式的转换。代码示例展示了具体的操作步骤,包括检查文件存在性、构建FFmpeg命令和执行转换过程。
本指南介绍如何利用 HTA 文件和 Metasploit 框架进行渗透测试。通过创建反向 shell、生成 HTA 文件、设置 HTTP 服务器和发送文件,最终实现对目标系统的控制。适用于教育目的,需合法授权。
Metasploit框架是广泛使用的渗透测试工具,支持漏洞利用、有效载荷执行、辅助操作等功能,适用于安全研究与测试。通过模块化设计,Metasploit提供了从信息收集到后渗透的完整攻击流程,助力提升系统安全性。使用时需遵守法律,确保测试授权。
本文详细解析了 vsftpd 2.3.4 版本中的“笑脸漏洞”,该漏洞允许攻击者通过特定用户名和密码触发后门,获取远程代码执行权限。文章提供了漏洞概述、影响范围及一个 Python 脚本,用于检测目标服务器是否受此漏洞影响。通过连接至目标服务器并尝试登录特定用户名,脚本能够判断服务器是否存在该漏洞,并给出相应的警告信息。
本文介绍了如何使用Python及其相关库(如`pandas`、`openpyxl`、`python-docx`等)实现办公文件格式间的转换,包括XLS转XLSX、DOC转DOCX、PPT转PPTX、Word转PDF及PDF转Word,并提供了具体代码示例和注意事项。
本示例展示了如何使用Python和Pandas库实现学生期末考试成绩的数据录入、追加和校验,并生成Excel表格。首先通过`pip install pandas openpyxl`安装所需库,然后定义列名、检查并读取现有数据、用户输入数据、数据校验及保存至Excel文件。程序支持成绩范围验证,确保数据准确性。
本文介绍了如何使用Python的`openpyxl`库设置Excel单元格中的文本对齐方式,包括文本旋转、换行、自动调整大小和缩进等,通过具体示例代码展示了每种对齐方式的应用方法,适合需要频繁操作Excel文件的用户学习参考。
本文介绍了一种使用Python和`pdfplumber`库自动筛选简历的方法,特别是针对包含“SQL”技能的简历。通过环境准备、代码解析等步骤,实现从指定文件夹中筛选出含有“SQL”关键词的简历,并将其移动到新的文件夹中,提高招聘效率。
本文介绍了如何使用Python结合Pandas和python-pptx库,根据Excel数据表自动批量生成个性化PowerPoint格式的奖状文件,详细步骤包括导入库、读取数据、替换模板占位符及保存文件,有效提升工作效率。
本文介绍如何使用Python结合Pandas和python-docx库自动化生成物业通知单。通过读取Excel数据并填充至Word模板,实现高效准确的通知单批量制作。包括环境准备、代码解析及效果展示,适用于物业管理场景。
本文介绍了如何使用Python的`openpyxl`库在Excel中创建折线图,包括安装库、加载Excel文件、定义数据范围、设置图表属性(如标题、轴标签)及保存文件等步骤,适合数据可视化初学者。
本文介绍如何使用Python的`openpyxl`库为Excel文件添加条件格式,包括颜色渐变、图标集、数据条及基于公式的规则等,提升数据可读性和美观度。通过具体示例,展示了从安装库、加载文件到应用各种条件格式的详细过程,最后保存修改后的文件。
本文介绍如何使用Python的`pandas`库批量合并不同工作簿至同一Excel文件。通过模拟生成三个班级的成绩数据,分别保存为Excel文件,再将这些文件合并成一个包含所有班级成绩的总成绩单。步骤包括安装必要库、生成数据、保存与合并工作簿。
使用Python的pandas库,可以轻松将Excel文件按条件拆分为多个工作表。本文通过一个具体示例,展示了如何根据学生班级将成绩数据拆分到不同的工作表中,并生成一个包含总成绩表和各班级成绩表的Excel文件。代码简洁明了,适合初学者学习和应用。
本文介绍了基于ChatTTS大模型的文字转语音工具,该工具结合现代文本处理和语音合成技术,提供高效的音频生成解决方案。文章详细描述了工具的主要功能,包括文本输入、语音选择、语速调整等,并探讨了其在广播电视行业的应用前景,如新闻播报、广告制作和教育培训等领域。未来,该工具将集成更多高级功能,以满足行业需求。
本文介绍了如何使用Python的Pandas库实现Excel中的数据透视表功能,包括环境准备、创建模拟销售数据、代码实现及输出等步骤。通过具体示例展示了按地区和销售员汇总销售额的不同方法,如求和、平均值、最大值等,帮助读者掌握Pandas在数据处理上的强大能力。
使用Python的pandas库,可以轻松将Excel文件按条件拆分到不同的工作表中。本文通过一个示例代码展示了如何生成一个包含总成绩表和三个班级表的Excel文件。代码首先创建了一个包含学生姓名、班级和各科成绩的数据框,然后按班级分组,将每个班级的数据分别写入不同的工作表。最后,生成的Excel文件将包含四个工作表,分别为总成绩表和三个班级的成绩表。
本文介绍了 Pandas 库中核心数据结构 Series 和 DataFrame 的四种创建方法,包括从列表、字典、标量和 NumPy 数组创建 Series,以及从字典、列表的列表、NumPy 数组和 Series 字典创建 DataFrame,通过示例详细说明了每种创建方式的具体应用。
Pandas 是 Python 数据分析的重要工具,其核心数据结构 Series 和 DataFrame 广泛应用。本文详细介绍了这两种结构的常用属性,如 `index`、`values`、`dtype` 等,并通过具体示例帮助读者更好地理解和使用这些属性,提升数据分析效率。
本文介绍了使用Python将总秒数转换为小时、分钟和秒的格式的方法,包括定义转换函数和格式化输出函数,并提供了完整的代码实现及测试用例,帮助用户更友好地展示时间信息。
本文介绍了一个使用Python编写的脚本,用于查找指定目录及其子目录中在过去指定秒数内被修改的文件。通过`os`和`time`模块,脚本遍历目录,检查文件的最后修改时间,并列出符合条件的文件。文章还提供了代码优化建议,包括增加日志记录、异常处理和性能优化,使脚本更加健壮和高效。
本文介绍了如何使用Python生成CIDR表示的IP地址范围,通过解析CIDR字符串,将其转换为二进制形式,应用子网掩码,最终生成该CIDR块内所有可用的IP地址列表。示例代码利用了Python的`ipaddress`模块,展示了从指定CIDR表达式中提取所有IP地址的过程。
本文介绍了如何使用Python的`ast`模块解析和分析Python源代码,包括安装准备、解析源代码、分析抽象语法树(AST)等步骤,展示了通过自定义`NodeVisitor`类遍历AST并提取信息的方法,为代码质量提升和自动化工具开发提供基础。
本文介绍了如何使用Python中的`xml.etree.ElementTree`库将字典数据结构转换为XML格式。通过定义递归函数处理字典到XML元素的转换,生成符合标准的XML文档,适用于与旧系统交互或需支持复杂文档结构的场景。示例代码展示了将一个简单字典转换为XML的具体实现过程。
本文对比了Python中两种获取文件元数据的方法:`os.path`和`os.stat`。通过示例代码展示了如何获取文件大小和修改时间,并从性能、功能性和代码可读性三方面进行了详细对比。最终给出了根据具体需求选择合适方法的最佳实践建议。
马特赛特旋转算法是Python `random`模块的核心,由松本真和西村拓士于1997年提出。它基于线性反馈移位寄存器,具有超长周期和高维均匀性,适用于模拟、密码学等领域。Python中通过设置种子值初始化状态数组,经状态更新和输出提取生成随机数,代码简单高效。
本文介绍了如何使用Python的`calendar`和`datetime`模块轻松获取任意月份的公休日期,包括周六和周日。通过示例代码,用户可以输入年份和月份,程序将输出该月份的所有公休日。这对于安排会议、规划旅行或数据分析都非常有用。
本文介绍了如何使用 Python 编写一个简单程序,以获取任意月份的所有工作日。通过 `datetime` 和 `calendar` 模块,程序能够准确地识别出每个月的周一至周五,帮助用户高效管理时间和任务。
本文介绍了递归下降解析器的原理与实现,重点讲解了如何使用Python构建一个简单的算术表达式解析器。通过定义文法、实现词法分析器和解析器类,最终实现了对基本算术表达式的解析与计算功能。
递归下降解析器是一种自顶向下的解析技术,常用于编译器和解释器中,通过递归函数处理语法规则,构建语法树。适用于上下文无关文法(CFG),特别是LL(1)文法。其特点是实现简单、易于理解和调试,但可能面临性能问题和不支持回溯的限制。
本文介绍了字符串插值的概念与应用,特别是在Python中实现变量值插入字符串的方法。涵盖了使用 `%` 操作符、`str.format()` 方法及 f-string 的基本用法,以及高级技巧如 `format_map()` 和 `vars()` 的结合使用,强调了安全性考量和处理缺失键的策略。
本文介绍了如何在Windows 7中通过创建批处理脚本来简化BitLocker驱动器的解锁过程。利用`manage-bde`命令行工具,用户可以通过输入驱动器盘符和密码来解锁BitLocker保护的驱动器,同时强调了安全注意事项,建议避免在脚本中直接写入密码以防止安全隐患。
本文详细介绍了Python中三引号(`"""` 或 `'''`)的用法,包括其基本功能、如何在多行字符串中使用变量(如f-string、str.format()和%操作符),以及实际应用示例,帮助读者更好地理解和运用这一强大工具。
本文详细介绍了 Python `logging` 模块的默认打印级别及其配置方法。`logging` 模块支持 `DEBUG`、`INFO`、`WARNING`、`ERROR` 和 `CRITICAL` 五个日志级别,默认级别为 `WARNING`。文章通过示例代码展示了如何设置和使用不同日志级别,并介绍了进一步的配置选项,如日志格式和文件输出。
本文介绍了如何使用Python的`matplotlib`库绘制一个圆,并在其外部绘制一个正方形。通过计算正方形的边长和顶点坐标,实现了圆和正方形的精确对齐。代码示例详细展示了绘制过程,适合初学者学习和实践。
旅行商问题(TSP)是寻找最短路径,使旅行商能访问每个城市一次并返回起点的经典优化问题。本文介绍使用Python的`ortools`库解决TSP的方法,通过定义城市间的距离矩阵,调用库函数计算最优路径,并打印结果。此方法适用于小规模问题,对于大规模或特定需求,需深入了解算法原理及定制策略。
本文介绍了如何使用Python通过串行接口(如UART、RS-232或RS-485)读取温度传感器的数据。详细步骤包括硬件连接、安装`pyserial`库、配置串行端口、发送请求及解析响应等。适合嵌入式系统和物联网应用开发者参考。
`ss` 命令用于查看网络连接状态,常用选项包括 `-t` 显示 TCP 连接,`-a` 显示所有连接,`-n` 显示数字形式的地址和端口,`-l` 仅显示监听端口。例如,`ss -tanl` 可查看所有 TCP 监听端口及其详细信息。其他常用选项有 `-u` 显示 UDP 连接,`-p` 显示进程信息,`-e` 显示扩展信息等。通过这些选项,可以灵活地检查和分析网络连接。
本文介绍了浅蓝色在计算机图形和Web开发中的表示方法,包括RGB、十六进制和HSL三种常见格式,并详细说明了如何使用Python的Pillow和colorsys库来处理和转换这种颜色,最后给出了生成浅蓝色背景的CSS代码示例。
在Python中,`range`函数用于生成整数序列,支持正向和负向增长。本文详细介绍了如何使用`range`生成负增长的整数序列,并提供了多个实际应用示例,如反向遍历列表、生成倒计时和计算递减等差数列的和。通过这些示例,读者可以更好地掌握`range`函数的使用方法。
本文介绍如何使用Python推送FLV流,涵盖环境准备、FFmpeg安装、创建Flask应用及前端页面,最后提供运行服务器和查看结果的步骤,适合初学者参考实践。
本文介绍了如何使用Python构建一个简单的摇号系统,包括用户输入、随机抽取、结果展示和日志记录等功能。通过导入`random`、`datetime`和`logging`模块,实现了从参与者名单中随机抽取中奖者,并记录每次摇号的结果,方便后续查看和审计。完整代码示例提供了从功能实现到主程序调用的全过程。
本文介绍了如何使用 Python 进行计票,包括使用字典、`collections.Counter` 和 `pandas` 等方法。通过多个示例详细展示了每种方法的具体应用,帮助读者掌握计票技巧。
PyAutoGUI 是一个用于自动化鼠标和键盘操作的 Python 库,支持屏幕截图。结合 Pillow 库,可以实现屏幕截图的裁剪。本文介绍如何使用这两个库截取屏幕区域并裁剪图像,包括安装库、截取屏幕、保存图片、裁剪图片的完整示例代码。
蓄水池抽样是一种适用于从未知大小或大数据集中高效随机抽样的算法,确保每个元素被选中的概率相同。本文介绍其基本概念、工作原理,并提供Python代码示例,演示如何实现该算法。
本文介绍了如何在Python环境中创建、发送和接收SOAP请求,包括安装`zeep`库、创建SOAP客户端、发送请求、处理复杂类型、错误处理、自定义SOAP头、性能优化、日志记录等内容。SOAP因其标准化、安全性、可靠性和互操作性,在企业级应用中仍被广泛采用。通过本文,读者可以掌握使用Python与SOAP Web服务交互的基本方法。
本文介绍了如何使用Python的`requests`和`urllib`库发送HTTP请求并处理响应体。`requests`库简化了HTTP请求过程,适合快速开发;`urllib`库则更为底层,适用于性能要求较高的场景。文章详细演示了发送GET请求、处理JSON响应等常见操作。
本文介绍了如何使用递归判断一个字符串是否是回文。回文字符串是指正读和反读都相同的字符串。文章详细讲解了递归的基本思想和Python实现,并通过多个示例验证了函数的正确性。递归方法通过将大问题分解成更小的子问题,使得判断回文变得简单高效。
本文介绍了常用的网络CMD命令及其用法,包括`ping`、`ipconfig`、`tracert`、`nslookup`、`netstat`、`route`、`telnet`、`ftp`、`netsh`、`arp`、`nbtstat`、`hostname`、`systeminfo`、`ipconfig /flushdns`和`tasklist`。这些命令在日常的网络管理和故障排查中非常实用,帮助你轻松进行网络诊断、配置和监控。