Python核心模块的高级用法及Linux系统常用命令

news2025/3/13 6:24:17

一、Python相关

1、正则表达式

（1）正则表达式基础

①含义：记录文本规则的代码。

②注意：需要导入re模块

③特点：

  • 语法比较复杂，可读性较差。
  • 通用性很强，适用于多种编程语言

④步骤：

  1. 导入re模块
  2. 使用match方法进行匹配操作，re.match（）能匹配出以xxx开头的字符串，如果起始位置没有匹配成功，返回None
  3. 如果上一步数据匹配成功，使用group（）提取数据。
①普通字符

直接匹配字符本身：

  • a 匹配字母 a

  • 5 匹配数字 5

②特殊字符（需转义）

使用 \ 转义特殊字符：

  • \. 匹配 .（如 example.com 中的点）

  • \\ 匹配 \

③字符集合

  • [abc] 匹配 a、b 或 c 中的任意一个字符。

  • [a-z] 匹配任意小写字母。

  • [^abc] 匹配非 a、b、c 的字符（取反）。

④ 预定义字符类

  • \d 匹配数字（等价于 [0-9]）。

  •  \D匹配非数字。

  • \w 匹配字母、数字或下划线（等价于 [a-zA-Z0-9_]）。

  •  \W匹配非单词字符。

  • \s 匹配空白字符（空格、制表符、换行等）。

  •  \S匹配非空白。

  • . 匹配任意字符（默认不包括换行符，使用 re.DOTALL 标志可包含）。

示例：

import re

# 匹配单个数字
re.findall(r'\d', "a1b2c3")  # ['1', '2', '3']

# 匹配非字母字符
re.findall(r'[^a-zA-Z]', "a1!b2@")  # ['1', '!', '2', '@']

（2）正则表达式高级用法

匹配多个内容：通过量词控制匹配的次数。

量词：

  • *：0次或多次（贪婪模式）。

  • +：1次或多次。

  • ?：0次或1次。

  •  {m}：匹配前一个字符出现m次。

  • {m,n}：匹配前一个字符出现至少 m 次，至多 n 次（如 {3} 表示精确匹配3次）。

①贪婪与非贪婪模式

贪婪模式（默认）：.*   （尽可能多匹配）

re.findall(r'a.*b', 'a123b456b')  # ['a123b456b']

非贪婪模式：.*?     （尽可能少匹配）

re.findall(r'a.*?b', 'a123b456b')  # ['a123b', 'a456b']

示例：

# 匹配连续3个数字
re.findall(r'\d{3}', "12345")  # ['123', '45']（第二个匹配不满足3位）

# 匹配1到3个字母
re.findall(r'[a-z]{1,3}', "abc def")  # ['abc', 'def']
import re
text = "<div>content1</div><div>content2</div>"
# 贪婪匹配（匹配整个字符串）
re.findall(r'<div>.*</div>', text)  # ['<div>content1</div><div>content2</div>']
# 非贪婪匹配（匹配单个div标签）
re.findall(r'<div>.*?</div>', text)  # ['<div>content1</div>', '<div>content2</div>']

②匹配开头与结尾

  • ^ 匹配字符串开头（或在多行模式 re.MULTILINE 下匹配行首）。

  • $ 匹配字符串结尾（或在多行模式下匹配行尾）。

  • \A 严格匹配字符串开头。

  • \Z 严格匹配字符串结尾

示例：

# 匹配以 "http" 开头的字符串
re.findall(r'^http', "http://example.com")  # ['http']

# 匹配以 ".com" 结尾的字符串
re.findall(r'\.com$', "example.com")  # ['.com']

# 多行模式匹配每行开头
text = "Line1\nLine2"
re.findall(r'^Line', text, flags=re.MULTILINE)  # ['Line', 'Line']

③分组匹配与反向引用

捕获组 ( )

  • 用 () 包裹内容，捕获匹配的子字符串。

  • 通过 \1、\2 反向引用分组（或在替换时使用 $1、$2）。

示例：

# 匹配日期格式（年-月-日）
text = "2023-10-05"
match = re.search(r'(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})', text)
print(match.groups())  # ('2023', '10', '05')
print(match.group(1))  # '2023'

# 替换日期格式为 "月/日/年"
re.sub(r'(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})', r'\2/\3/\1', text)  # '10/05/2023'

非捕获组 (?: )

  • 仅分组但不捕获（节省内存，提高性能）。
re.findall(r'(?:https?|ftp)://([^/]+)', "http://example.com ftp://test.org")
# 匹配域名：['example.com', 'test.org']

命名分组 (?P<name> )

  • 通过名称引用分组，提高可读性。
match = re.search(r'(?P<year>\d{4})-(?P<month>\d{2})', "2023-10")
print(match.group('year'))   # '2023'
print(match.groupdict())     # {'year': '2023', 'month': '10'}

示例：

# 分组提取
match = re.search(r'(\d{3})-(\d{4})', 'Phone: 123-4567')
print(match.group(1))  # '123'

# 反向引用（匹配重复单词）
re.findall(r'\b(\w+)\b\s+\1', 'hello hello world')  # ['hello']
④预搜索（零宽断言）
# 正向肯定预查（匹配后面是 '@' 的字符）
re.findall(r'\w+(?=@)', 'user@example.com')  # ['user']

（3）综合示例

匹配邮箱
email_pattern = r'^[\w.-]+@[\w-]+(\.[\w-]+)+$'
emails = "user@example.com, invalid@.com"
re.findall(email_pattern, emails, flags=re.MULTILINE)  # ['user@example.com']
匹配重复单词
text = "hello hello world"
re.findall(r'\b(\w+)\b\s+\1', text)  # ['hello']（匹配连续重复的单词）

总结

  • 单个字符：字符集合、预定义字符类。

  • 多个内容：量词控制次数，注意贪婪与非贪婪模式。

  • 开头结尾：^ 和 $ 控制边界。

  • 分组匹配：捕获组、非捕获组、命名分组的灵活使用。

2、高级用法

2.1、re.search（）：扫描整个字符串并返回第一个成功匹配的对象，如果匹配失败，则返回None。

示例：

import re

text = "Order ID: ABC123, Date: 2023-10-05"

# 提取第一个订单ID和日期
match = re.search(r'Order ID: (\w+), Date: (\d{4}-\d{2}-\d{2})', text)
if match:
    print("完整匹配:", match.group(0))  # Order ID: ABC123, Date: 2023-10-05
    print("订单ID:", match.group(1))    # ABC123
    print("日期:", match.group(2))      # 2023-10-05
    print("所有分组:", match.groups())  # ('ABC123', '2023-10-05')

关键方法：

  • group(0)：返回完整匹配的字符串。

  • group(n)：返回第 n 个分组的匹配内容。

  • groups()：返回所有分组的元组。

  • groupdict()：返回命名分组的字典（需使用 (?P<name>...) 语法）。

2.2、re.match（）：仅从字符串开头匹配。

  • 功能：仅在字符串开头检查匹配，若开头不匹配则返回 None。

  • 与 re.search() 的区别：match() 只在开头匹配，search() 搜索整个字符串。

示例：

text = "2023-10-05 is a date"
match = re.match(r'\d{4}-\d{2}-\d{2}', text)
if match:
    print("匹配到的日期:", match.group())  # 2023-10-05

text2 = "Today is 2023-10-05"
match2 = re.match(r'\d{4}-\d{2}-\d{2}', text2)
print(match2)  # None（因为日期不在开头）

2.3、re.findall（）：以列表形式返回整个字符串中所有匹配到的字符串。

  • 功能：返回字符串中所有非重叠匹配项的列表（直接返回字符串，而非 Match 对象）。

  • 分组行为：若正则中有分组，返回分组内容的元组列表。

示例：

text = "Emails: user1@example.com, user2@test.org"

# 提取所有邮箱
emails = re.findall(r'\b[\w.-]+@[\w.-]+\.\w+\b', text)
print(emails)  # ['user1@example.com', 'user2@test.org']

# 提取邮箱的用户名和域名（分组）
email_parts = re.findall(r'(\w+)@([\w.-]+\.\w+)', text)
print(email_parts)  # [('user1', 'example.com'), ('user2', 'test.org')]

2.4、re.sub（）：将匹配到的数据进行替换。

  • 功能：将匹配的内容替换为指定字符串或函数返回值。

  • 分组引用：在替换字符串中使用 \1、\2 引用分组。

示例：

text = "2023-10-05 和 2024-12-31"

# 将日期格式从 "年-月-日" 改为 "月/日/年"
new_text = re.sub(r'(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})', r'\2/\3/\1', text)
print(new_text)  # 10/05/2023 和 12/31/2024

# 使用函数动态替换（将数字加1）
def increment_year(match):
    year = int(match.group(1)) + 1
    return f"{year}-{match.group(2)}-{match.group(3)}"

new_text = re.sub(r'(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})', increment_year, text)
print(new_text)  # 2024-10-05 和 2025-12-31

2.5、re.split（）：根据匹配进行切割字符串，并返回一个列表。

  • 功能：根据正则表达式分割字符串，返回列表。

  • 保留分隔符：若正则中包含分组，分隔符也会包含在结果中。

示例：

text = "苹果, 香蕉; 西瓜|芒果"

# 按逗号、分号或竖线分割
parts = re.split(r'[,;|]\s*', text)
print(parts)  # ['苹果', '香蕉', '西瓜', '芒果']

# 包含分隔符（使用分组）
parts_with_delim = re.split(r'([,;|])\s*', text)
print(parts_with_delim)  # ['苹果', ',', '香蕉', ';', '西瓜', '|', '芒果']

2.6、re.finditer（）：返回所有匹配的迭代器。

  • 功能：返回一个迭代器，包含所有匹配的 Match 对象。

  • 优势：适用于处理大文本时节省内存。

示例：

text = "IPs: 192.168.1.1, 10.0.0.1"

# 提取所有IP地址及其各部分
for match in re.finditer(r'(\d{1,3})\.(\d{1,3})\.(\d{1,3})\.(\d{1,3})', text):
    print("完整IP:", match.group(0))
    print("四个部分:", match.groups())

2.7、re.compile（）：预编译正则表达式。

  • 功能：将正则表达式编译为 Pattern 对象，提高重复使用时的效率。

  • 优势：适用于多次使用同一正则的场景。

示例：

import re

# 预编译正则表达式
date_pattern = re.compile(r'(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})')

text1 = "日期: 2023-10-05"
text2 = "截止时间: 2024-12-31"

# 复用编译后的正则
match1 = date_pattern.search(text1)
match2 = date_pattern.search(text2)
print(match1.groups())  # ('2023', '10', '05')
print(match2.groups())  # ('2024', '12', '31')

标志参数（Flags）

  • 常用标志：

    • re.IGNORECASE（re.I）：忽略大小写。

    • re.MULTILINE（re.M）：多行模式（^ 和 $ 匹配每行的开头结尾）。

    • re.DOTALL（re.S）：. 匹配包括换行符在内的所有字符。

示例：

text = "Hello\nWorld"

# 多行模式匹配行首
matches = re.findall(r'^\w+', text, flags=re.MULTILINE)
print(matches)  # ['Hello', 'World']

# 忽略大小写匹配
match = re.search(r'world', text, flags=re.IGNORECASE)
print(match.group())  # World

总结

  • re.search()：查找第一个匹配项，适合提取关键信息。

  • re.findall()：快速获取所有匹配的文本列表。

  • re.sub()：灵活替换文本内容（支持函数回调）。

  • re.compile()：提升性能，代码更简洁。

  • 分组和标志：增强正则表达式的灵活性和精确性。

通过组合这些方法，可以高效处理文本解析、数据清洗、日志分析等复杂任务。

3、常用模块

（1）OS模块

作用：用于和操作系统进行交互

通用操作：

  1. 获取平台信息。
  2. 对目录的操作
  3. 判断操作

os.name：指示正在使用的工作平台（返回操作系统类型：对于Windows，返回nt。对于Linux，返回posix.）

os.getenv（环境变量名称）：读取环境变量。

  • os.path.split（）：把目录名和文件名分离，以元组的形式接收，第一个元素是目录路径，第二个元素是文件名。
  • os.path.dirname：显示split分割的第一个元素，即目录。
  • os.path.basename：显示split分割的第二个元素，即文件名。
  • os.path.isfile：判断是否存在文件。
  • os.path.isdir：判断目录是否存在。
# 导入模块
import os
# 目录操作
os.mkdir("new_dir")        # 创建目录
os.rmdir("new_dir")        # 删除空目录
os.listdir(".")            # 列出当前目录内容
os.rename("old", "new")    # 重命名
os.walk("/path")           # 递归遍历目录

# 路径操作
os.path.join("dir", "file.txt")  # 拼接路径
os.path.abspath("file.txt")      # 绝对路径
os.path.exists("file.txt")       # 检查存在性

（2）sys模块

作用：负责程序跟Python解释器的交互。

  1. sys.getdefaultencoding()：获取系统默认编码格式。
  2. sys.path：获取环境变量的路径，跟解释器相关。
  3. sys.platform：获取操作系统平台名称。
  4. sys.version：获取Python解释器的版本信息。
import sys
sys.argv           # 命令行参数列表
sys.exit(0)        # 退出程序
sys.path.append("/custom/module/path")  # 添加模块搜索路径
sys.stdin/sys.stdout/sys.stderr  # 标准输入/输出/错误流

（3）time模块

time.sleep()：延时操作，以秒为单位。

import time
time.sleep(2)               # 暂停2秒
current_time = time.time()  # 时间戳（秒）
local_time = time.localtime()  # 结构化时间
formatted = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", local_time)  # 格式化时间

（4）logging模块

logging.basicConfig()        配置root logger的参数。

filename：指定日志文件的文件名，所有会显示的日志都会存放到这个文件。

filemode：文件的打开方式，默认是a，追加模式。

level：指定日志显示级别，默认是警告信息warning。

format：指定日志信息的输出格式。

import logging
logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
    filename='app.log'
)
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("This is an info message")

（5）random模块

作用：用于实现各种分布的伪随机数生成器，可以根据不同的实数分布来随机生成值。

random.random()：产生大于0且小于1之间的小数。

random.uniform(a,b)：产生指定范围的随机小数。

random.randint(a,b)：产生a,b范围内的随机整数，包含开头和结尾。

random.randrange(start,stop,[step])：产生start，stop范围内的整数，包含开头不包含结尾。

import random
random.randint(1, 10)      # 1-10的随机整数
random.choice(["a", "b", "c"])  # 随机选择元素
random.shuffle([1,2,3])    # 打乱列表顺序

二、Linux系统命令

1、虚拟机管理

安装虚拟机工具

# 安装VirtualBox
sudo apt install virtualbox
# 使用Vagrant创建虚拟机
vagrant init ubuntu/focal64 && vagrant up

关机与重启

shutdown -h now      # 立即关机
shutdown -r +5      # 5分钟后重启
reboot              # 立即重启

2、目录操作

cd /path       # 切换目录
ls -l          # 详细列表
mkdir dir      # 创建目录
rmdir dir      # 删除空目录
pwd            # 显示当前路径
tree           # 树形显示目录结构

3、文件操作

touch file.txt    # 创建空文件
cp src.txt dest   # 复制文件
mv old.txt new.txt # 移动/重命名
rm file.txt       # 删除文件（谨慎使用 -r 递归删除）
cat file.txt      # 查看文件内容
head -n 5 file    # 显示前5行
tail -f log.txt   # 实时跟踪日志

4、压缩文件操作

# tar打包
tar -cvf archive.tar dir/     # 创建tar包
tar -xvf archive.tar          # 解压tar包

# gzip压缩
gzip file.txt                # 压缩为.gz
gunzip file.txt.gz           # 解压.gz

# zip压缩
zip -r archive.zip dir/      # 压缩为zip
unzip archive.zip            # 解压zip

5、其他常用命令

# 查找文件
find /path -name "*.txt"    # 按名称查找
grep "pattern" file.txt     # 搜索文本

# 进程管理
ps aux | grep python        # 查看进程
kill -9 PID                 # 强制终止进程

# 网络相关
ping google.com             # 测试网络连通性
ifconfig                    # 查看网络接口

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请求方式 它要我们使用CTF**B Method,其实就是ctfhub方式 我们直接抓包试一试&#xff0c;把GET改成CTFHUB,在发送到repeater 在repeater处点击发送&#xff0c;得到响应 302跳转 点击“give me flag"没有任何变化&#xff0c;我们抓个包试试 我们把它发送到repeater&…
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