可以让你快速用Python进行数据分析的10个小技巧
一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。
一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物，并且可以成为真正的生产力助推器。所以，这里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便。
Pandas中数据框数据的Profiling过程
Profiling（分析器）是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行 探索 性数据分析。
Pandas中df.describe()和df.info()函数可以实现EDA过程之一步。但是，它们只提供了对数据非常基本的概述，对于大型数据集没有太大帮助。 而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息，且在交互式HTML报告中也是如此。
对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息：
由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等。
安装
用pip安装或者用conda安装
pip install pandas-profiling
conda install -c anaconda pandas-profiling
用法
下面代码是用很久以前的泰坦尼克数据集来演示多功能Python分析器的结果。
#importing the necessary packages
import pandas as pd
import pandas_profiling
df = pd.read_csv('titanic/train.csv')
pandas_profiling.ProfileReport(df)
一行代码就能实现在Jupyter Notebook中显示完整的数据分析报告，该报告非常详细，且包含了必要的图表信息。
还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。
profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)
profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")
Pandas实现交互式作图
Pandas有一个内置的.plot（）函数作为DataFrame类的一部分。但是，使用此功能呈现的可视化不是交互式的，这使得它没那么吸引人。同样，使用pandas.DataFrame.plot（）函数绘制图表也不能实现交互。 如果我们需要在不对代码进行重大修改的情况下用Pandas绘制交互式图表怎么办呢？这个时候就可以用Cufflinks库来实现。
Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起，非常便于绘图。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库。
安装
pip install plotly
# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks
pip install cufflinks
用法
#importing Pandas
import pandas as pd
#importing plotly and cufflinks in offline mode
import cufflinks as cf
import plotly.offline
cf.go_offline()
cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)
是时候展示泰坦尼克号数据集的魔力了。
df.iplot()
df.iplot() vs df.plot()
右侧的可视化显示了静态图表，而左侧图表是交互式的，更详细，并且所有这些在语法上都没有任何重大更改。
Magic命令
Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。使用命令％l *** agic可以看到所有的可用命令。
所有可用的Magic命令列表
Magic命令有两种：行magic命令（line magics），以单个％字符为前缀，在单行输入操作；单元magic命令（cell magics），以双%%字符为前缀，可以在多行输入操作。如果设置为1，则不用键入%即可调用Magic函数。
接下来看一些在常见数据分析任务中可能用到的命令：
% pastebin
％pastebin将代码上传到Pastebin并返回url。Pastebin是一个在线内容托管服务，可以存储纯文本，如源代码片段，然后通过url可以与其他人共享。事实上，Github gist也类似于pastebin，只是有版本控制。
在file.py文件中写一个包含以下内容的python脚本，并试着运行看看结果。
#file.py
def foo(x):
return x
在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一个pastebin url。
%matplotlib notebook
函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline，可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。但记得这个函数要在导入matplotlib库之前调用。
%run
用％run函数在notebook中运行一个python脚本试试。
%run file.py
%%writefile
%% writefile是将单元格内容写入文件中。以下代码将脚本写入名为foo.py的文件并保存在当前目录中。
%%latex
%%latex函数将单元格内容以LaTeX形式呈现。此函数对于在单元格中编写数学公式和方程很有用。
查找并解决错误
交互式调试器也是一个神奇的功能，我把它单独定义了一类。如果在运行代码单元时出现异常，请在新行中键入％debug并运行它。 这将打开一个交互式调试环境，它能直接定位到发生异常的位置。还可以检查程序中分配的变量值，并在此处执行操作。退出调试器单击q即可。
Printing也有小技巧
如果您想生成美观的数据结构，pprint是首选。它在打印字典数据或 *** ON数据时特别有用。接下来看一个使用print和pprint来显示输出的示例。
让你的笔记脱颖而出
我们可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注释框来突出显示重要内容或其他需要突出的内容。注释的颜色取决于指定的警报类型。只需在需要突出显示的单元格中添加以下任一代码或所有代码即可。
蓝色警示框：信息提示
p class="b14b-5534-e6c1-86cd alert alert-block alert-info"
bTip:/b Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.
If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”.
/p
黄色警示框：警告
p class="5534-e6c1-86cd-bea1 alert alert-block alert-warning"
bExample:/b Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.
/p
绿色警示框：成功
p class="e6c1-86cd-bea1-a55e alert alert-block alert-success"
Use green box only when necessary like to display links to related content.
/p
红色警示框：高危
p class="86cd-bea1-a55e-1cb3 alert alert-block alert-danger"
It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.
/p
打印单元格所有代码的输出结果
假如有一个Jupyter Notebook的单元格，其中包含以下代码行：
In [1]: 10+5
11+6
Out [1]: 17
单元格的正常属性是只打印最后一个输出，而对于其他输出，我们需要添加print()函数。然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出。
添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来。
In [1]: 10+5
11+6
12+7
Out [1]: 15
Out [1]: 17
Out [1]: 19
恢复原始设置：
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"
使用'i'选项运行python脚本
从命令行运行python脚本的典型 *** 是：python hello.py。但是，如果在运行相同的脚本时添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多优势。接下来看看结果如何。
首先，即使程序结束，python也不会退出解释器。因此，我们可以检查变量的值和程序中定义的函数的正确性。
其次，我们可以轻松地调用python调试器，因为我们仍然在解释器中：
import pdb
pdb.pm()
这能定位异常发生的位置，然后我们可以处理异常代码。
自动评论代码
Ctrl / Cmd + /自动注释单元格中的选定行，再次命中组合将取消注释相同的代码行。
删除容易恢复难
你有没有意外删除过Jupyter notebook中的单元格？如果答案是肯定的，那么可以掌握这个撤消删除操作的快捷方式。
如果您删除了单元格的内容，可以通过按CTRL / CMD + Z轻松恢复它。
如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESC + Z或EDIT撤消删除单元格。
结论
在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。我相信它们会对你有用，能让你有所收获，从而实现轻松编码！
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简介：Python是一门黑客语言，它简单易学，开发效率高，大量的第三方库，学习门槛低。Python 提供了高效的开发平台来构建我们自己的攻击工具。如果你用的是 Mac OS X 或者是 Linux 系统，Python 已经内置在你的系统中。丰富的攻击攻击已经存在，学习 Python 可以帮助你解决那些工具不能解决的问题。
黑客使用Python能做些什么?
目测提问者跟我一样是个想去学习Python或者刚刚入门的人吧。看了楼上的许多回答。。好像很厉害的样子。可是这么厉害的语言自己学了之后真的就能做到么。。。举个例子吧，现在在学校已经学完了C语言了，也知道用C语言可以干什么什么什么，但是自己真的做不到啊！！
Jargon File中对“黑客”一词给出了很多个定义，大部分定义都涉及高超的编程技术，强烈的解决问题和克服限制的欲望。如果你想知道如何成为一名黑客，那么好，只有两方面是重要的。（态度和技术）
长久以来，存在一个专家级程序员和 *** 高手的共享文化社群，其历史可以追溯到几十年前之一台分时共享的小型机和最早的ARPAnet实验时期。 这个文化的参与者们创造了“黑客”这个词。 黑客们建起了Internet。黑客们使Unix操作系统成为今天这个样子。黑客们搭起了Usenet。黑客们让WWW正常运转。如果你是这个文化的一部分，如果你已经为它作了些贡献，而且圈内的其他人也知道你是谁并称你为一个黑客，那么你就是一名黑客。
黑客精神并不仅仅局限于软件黑客文化圈中。有些人同样以黑客态度对待其它事情如电子和音乐---事实上，你可以在任何较高级别的科学和艺术中发现它。软件黑客们识别出这些在其他领域同类并把他们也称作黑客---有人宣称黑客实际上是独立于他们工作领域的。 但在本文中，我们将注意力集中在软件黑客的技术和态度，以及发明了“黑客”一词的哪个共享文化传统之上。
另外还有一群人，他们大声嚷嚷着自己是黑客，实际上他们却不是。他们是一些蓄意破坏计算机和 *** 系统的人（多数是青春期的少年）。真正的黑客把这些人叫做“骇客”(cracker)，并不屑与之为伍。多数真正的黑客认为骇客们是些不负责任的懒家伙，还没什么大本事。专门以破坏别人安全为目的的行为并不能使你成为一名黑客， 正如拿根铁丝能打开汽车并不能使你成为一个汽车工程师。不幸的是，很多记者和作家往往错把“骇客”当成黑客；这种做法激怒真正的黑客。
黑客与逆向工程师的Python编程之道的简介
我为了进行黑客技术研究而特地学习了Python这门语言，我敢断言在这个领域中的众多其他同行们也是如此。我曾经花费了大量的时间来寻找一种能够同时适用于黑客技术和逆向工程领域的编程语言，就在几年前，Python成为了黑客编程领域内显而易见的王者。而一个不尽人如意的事实是，到目前为止还没有一本真正意义上的参考手册，来指导你将Python应用于不同的黑客技术场景中。你往往需要游走于各大论坛的技术讨论帖子中或者各种工具手册中。有时为了使你的工具能够正确地运转起来，花费一番不小的功夫来阅读和调试源代码也是司空见惯的情况。而本书正是致力于填补这方面的空缺，将引领你经历一次“旋风”之旅——你将看到Python这门语言是如何被应用在各式各样的黑客技术与逆向工程场景中的。
本书将向你揭示隐藏在各种黑客工具背后的原理机制，其中包括：调试器、后门技术、Fuzzer、仿真器以及代码注入技术，本书将向你一 一演示如何驾驭这些技术工具。除了学到如何使用现有的基于Python的工具之外， 你还将学习如何使用Python构建自己的工具。需要有言在先的一点就是，这并不是一本大全式的参考手册！有大量使用Python编写的信息安全类工具未在此书中被提及。本书的信条是授之以渔，而非授之以鱼！你应当把从本书中所获得的技能灵活地应用于其他的场景中，根据自身的需求对你选择的其他Python工具进行调试，并做出扩展和定制。
阅读本书的方式不仅限于一种，如果你是个Python新手或者对于构建黑客工具尚感陌生，那么从前往后依次阅读对你来说是更好的选择，你将从最基本的理论开始，并在阅读本书的过程中编写相当数量的Python代码。当你阅读完本书时，你应当具备了自行解决各种黑客或逆向工程任务的能力。如果你对Python已有一定程度的了解，并且对Ctype库的使用驾轻就熟，那么不妨直接跳过第1章。对于那些行业浸沉已久的老手，相信你们可以在本书中来回穿梭自如，欢迎你们在日常工作中随时按需撷取本书中的代码片段或者相关章节。
本书在调试器相关的内容上花费了相当的篇幅，从第2章讲述调试器的基本原理开始，直至第5章介绍完Immunity Debugger为止。调试器对于任何一个真正的黑客而言都是至关重要的工具，因此我毫不吝惜笔墨来对它们进行广泛而全面的介绍。在之后的第6章和第7章中你将学到一些钩子和代码注入的技术，这些技术同样可以被调试器工具采用，作为控制程序流和操纵内存的手段。
本书接下来的焦点放在使用Fuzzer工具来攻破应用程序体系上。在第8章中，你将开始学习基本的Fuzzing技术理论，我们将构建自己的文件Fuzzing工具。第9章将向你演示如何驾驭强大的Fuzzing框架——Sulley来攻破一个现实世界中的FTP daemon程序。在第10章中，你将学习如何构建一个Fuzzer工具来攻击Windows驱动。
在第11章中，你将看到如何在IDA Pro中（一款流行的二进制静态分析工具）实现自动化执行静态分析任务。在第12章中，我们将介绍一款基于Python的仿真器——PyEmu，来为本书画上句号。
我试着使出现在本书中的代码尽量简洁，并在某些特定的地方加上了详细的注释以帮助你理解代码的本质。学习一门新的编程语言或者掌握一套陌生的函数库的过程少不了你自己的亲身实践，以及不断的自我纠正。
python灰帽子讲的什么
内容简介
《Python灰帽子》是由知名安全机构Immunity Inc的资深黑帽Justin Seitz主笔撰写的一本关于编程语言Python如何被广泛应用于黑客与逆向工程领域的书籍。老牌黑客，同时也是Immunity Inc的创始人兼首席技术执行官（CTO）Dave Aitel为这本书担任了技术编辑一职。书中绝大部分篇幅着眼于黑客技术领域中的两大经久不衰的话题：逆向工程与漏洞挖掘，并向读者呈现了几乎每个逆向工程师或安全研究人员在日常工作中所面临的各种场景，其中包括：如何设计与构建自己的调试工具，如何自动化实现烦琐的逆向分析任务，如何设计与构建自己的fuzzing工具，如何利用fuzzing 测试来找出存在于软件产品中的安全漏洞，一些小技巧诸如钩子与注入技术的应用，以及对一些主流Python安全工具如PyDbg、 Immunity Debugger、Sulley、IDAPython、PyEmu等的深入介绍。作者借助于如今黑客社区中备受青睐的编程语言 Python引领读者构建出精悍的脚本程序来一一应对上述这些问题。出现在书中的相当一部分Python代码实例借鉴或直接来源于一些优秀的开源安全项目，诸如Pedram Amini的Paimei，由此读者可以领略到安全研究者们是如何将黑客艺术与工程技术优雅融合来解决那些棘手问题的。
相关推荐：《Python教程》
作者简介
Justin Seitz是一名Immunity公司的高级安全研究员，他在以往的工作中花费了大量的时间从事漏洞挖掘、逆向工程、编写漏洞利用以及编写Python代码的研究。
目录
第1章 搭建开发环境 1
1.1 操作系统要求 1
1.2 获取和安装Python 2.5 2
1.2.1 在Windows下安装Python 2
1.2.2 在Linux下安装Python 2
1.3 安装Eclipse和PyDev 4
1.3.1 黑客挚友：ctype库 5
1.3.2 使用动态链接库 6
1.3.3 构建C数据类型 8
1.3.4 按引用传参 9
1.3.5 定义结构体和联合体 9
第2章 调试器原理和设计 12
2.1 通用寄存器 13
2.2 栈 15
2.3 调试事件 17
2.4 断点 18
2.4.1 软断点 18
2.4.2 硬件断点 20
2.4.3 内存断点 22
第3章 构建自己的Windows调试器 24
3.1 Debugee，敢问你在何处 24
3.2 获取寄存器状态信息 33
3.2.1 线程枚举 34
3.2.2 功能整合 35
3.3 实现调试事件处理例程 39
3.4 无所不能的断点 44
3.4.1 软断点 44
3.4.2 硬件断点 49
3.4.3 内存断点 55
3.5 总结 59
第4章 PyDbg——Windows下的纯Python调试器 60
4.1 扩展断点处理例程 60
4.2 非法内存操作处理例程 63
4.3 进程快照 66
4.3.1 获取进程快照 67
4.3.2 汇总与整合 70
第5章 Immunity Debugger——两极世界的更佳选择 74
5.1 安装Immunity Debugger 74
5.2 Immunity Debugger 101 75
5.2.1 PyCommand命令 76
5.2.2 PyHooks 76
5.3 Exploit（漏洞利用程序）开发 78
5.3.1 搜寻exploit友好指令 78
5.3.2 “坏”字符过滤 80
5.3.3 绕过Windows 下的DEP机制 82
5.4 破除恶意软件中的反调试例程 87
5.4.1 IsDebuugerPresent 87
5.4.2 破除进程枚举例程 88
第6章 钩子的艺术 90
6.1 使用PyDbg部署软钩子 90
6.2 使用Immunity Debugger部署硬钩子 95
第7章 DLL注入与代码注入技术 101
7.1 创建远程线程 101
7.1.1 DLL注入 102
7.1.2 代码注入 105
7.2 遁入黑暗 108
7.2.1 文件隐藏 109
7.2.2 构建后门 110
7.2.3 使用py2exe编译Python代码 114
第8章 Fuzzing 117
8.1 几种常见的bug类型 118
8.1.1 缓冲区溢出 118
8.1.2 整数溢出 119
8.1.3 格式化串攻击 121
8.2 文件Fuzzer 122
8.3 后续改进策略 129
8.3.1 代码覆盖率 129
8.3.2 自动化静态分析 130
第9章 Sulley 131
9.1 安装Sulley 132
9.2 Sulley中的基本数据类型 132
9.2.1 字符串 133
9.2.2 分隔符 133
9.2.3 静态和随机数据类型 134
9.2.4 二进制数据 134
9.2.5 整数 134
9.2.6 块与组 135
9.3 行刺WarFTPD 136
9.3.1 FTP 101 137
9.3.2 创建FTP协议描述框架 138
9.3.3 Sulley会话 139
9.3.4 *** 和进程监控 140
9.3.5 Fuzzing测试以及Sulley的Web界面 141
第10章 面向Windows驱动的Fuzzing测试技术 145
10.1 驱动通信基础 146
10.2 使用Immunity Debugger进行驱动级的Fuzzing测试 147
10.3 Driverlib——面向驱动的静态分析工具 151
10.3.1 寻找设备名称 152
10.3.2 寻找IOCTL分派例程 153
10.3.3 搜寻有效的IOCTL控制码 155
10.4 构建一个驱动Fuzzer 157
第11章 IDAPython——IDA PRO环境下的Python脚本编程 162
11.1 安装IDAPython 163
11.2 IDAPython函数 164
11.2.1 两个工具函数 164
11.2.2 段（Segment） 164
11.2.3 函数 165
11.2.4 交叉引用 166
11.2.5 调试器钩子 166
11.3 脚本实例 167
11.3.1 搜寻危险函数的交叉代码 168
11.3.2 函数覆盖检测 169
11.3.3 检测栈变量大小 171
第12章 PYEmu——脚本驱动式仿真器 174
12.1 安装PyEmu 174
12.2 PyEmu概览 175
12.2.1 PyCPU 175
12.2.2 PyMemory 176
12.2.3 PyEmu 176
12.2.4 指令执行 176
12.2.5 内存修改器与寄存器修改器 177
12.2.6 处理例程（Handler） 177
12.3 IDAPyEmu 182
12.3.1 函数仿真 184
12.3.2 PEPyEmu 187
12.3.3 可执行文件加壳器 188
12.3.4 UPX加壳器 188
12.3.5 利用PEPyEmu脱UPX壳 189
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