python安全測試

⑴ 安全測試怎麼入門

安全測試涵蓋的范圍很廣，在某種程度上你需要有比性能測試、自動化測試等更為廣泛的基礎知識。在這里我簡單給大家一個自學路線：
1. 掌握更多的軟體基本知識。例如http協議、http狀態碼、資料庫操作、中間件、伺服器、linux、python等基礎知識。
2. 學習了解安全漏洞的原理。各種注入、跨站、繞過等等黑客技術的原理和實現。
3. 學習安全漏洞的測試方法。基於原理，了解學習最簡單有效的安全漏洞測試方法，可以結合使用部分半自動化工具等。
4. 了解安全漏洞的防範知識。安全人員要知其然，還要知其所以然，不僅要知道如何去測，還要知道如何去改。教開發碼代碼，這才是你應該到達的境界。
5. 學會監控。更多時候不管是面對一個系統，還是一個蜜罐，你都要用監控的方式來查看「腳本小子」們到底在用什麼方式嘗試攻擊你的系統，從而採取最合理的方式去避免攻擊。

上面的自學路線說的比較寬泛，你可以閱讀安全測試自學路線來獲取更詳細的自學信息。當然除了自學外，也可以加入一些qq群等，與同行更多交流，互相學習。

⑵ python都能幹什麼

python主要可以做Web 和 Internet開發、科學計算和統計、桌面界面開發、軟體開發、後端開發等領域的工作。

Python是一種解釋型腳本語言。Python可以應用於眾多領域，如：數據分析、組件集成、網路服務、圖像處理、數值計算和科學計算等眾多領域。互聯網公司廣泛使用Python來做的事一般有：自動化運維、自動化測試、大數據分析、爬蟲、Web 等。

(2)python安全測試擴展閱讀

python的主要優點：

簡單易學：Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。因有極其簡單的說明文檔，Python極其容易上手。

運行速度快：Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標准庫和第三方庫也都是用 C 寫的，運行速度非常快。

免費、開源資源：Python是FLOSS（自由/開放源碼軟體）之一。使用者可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。

可擴展性：如果需要一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些演算法不公開，可以部分程序用C或C++編寫，然後在Python程序中使用它們。

⑶ python和java哪個比較適合做自動化測試，和測試開發一般用哪種語言。

語言歷史：

Python：簡單易懂。Python誕生於1991年，這門語言的初衷就是為了讓程序員可以用更少的代碼，寫出一樣的程序，達到事半功倍的效果。Python化繁為簡，給程序員減輕了不少壓力，以至於業界衍生出：人生苦短，我學Python。

Java：地位穩定。Java誕生於1995年，是一門有class為單位，高度面向對象的高級編程語言，因為Java語言穩定，很多公司在做商業級別項目時，都會選擇Java語言。

語言優點：

Python：易於學習、語法簡潔。Python對比其他語言來說，更容易一些，因為Python語言簡潔明了，很多外行人也能讀懂它的代碼，Python語言不需要很豐富的詞彙，簡單明了直奔主題，只需要少量的代碼就能創建出功能。

Java：架構獨特、速度快。Java是一門面向對象的編程語言，吸收了C++語言的各種優點同時擯棄了缺點，Java是可以跨平台的，應用十分廣泛，速度快的同時又十分穩定。

語言發展：

Python：快速崛起。Python發展快速，這是一個不爭的事實，Python主要優勢就是在任何方面都很強大，尤其是數據分析、機器學習、人工智慧領域，Python是人工智慧時代的第一語言。

Java：無法取代。Java是非常高級的編程語言，全球百分之八十以上的伺服器後台用的編程語言都是Java，至今還沒有語言可以替代它。

語言應用：

Python：人工智慧的首選。Python主要應用於數據分析、人工智慧、游戲開發、機器學習、腳本開發、網路爬蟲等領域，是大數據、人工智慧時代的主力軍。

Java：壟斷企業級應用的開發。Java主要應用就是伺服器開發、web開發以及安卓開發，壟斷了企業級應用的開發。

總體情況來講，Python和Java各有各的優勢，至於哪個更適合自動化測試，在這里小編推薦首選Python。

⑷ 安全測試中，需要關注哪些測試點

安全測試涵蓋的范圍很廣，在某種程度上你需要有比性能測試、自動化測試等更為廣泛的基礎知識。在這里我簡單給大家一個自學路線：
1. 掌握更多的軟體基本知識。例如http協議、http狀態碼、資料庫操作、中間件、伺服器、linux、python等基礎知識。
2. 學習了解安全漏洞的原理。各種注入、跨站、繞過等等黑客技術的原理和實現。
3. 學習安全漏洞的測試方法。基於原理，了解學習最簡單有效的安全漏洞測試方法，可以結合使用部分半自動化工具等。
4. 了解安全漏洞的防範知識。安全人員要知其然，還要知其所以然，不僅要知道如何去測，還要知道如何去改。教開發碼代碼，這才是你應該到達的境界。
5. 學會監控。更多時候不管是面對一個系統，還是一個蜜罐，你都要用監控的方式來查看「腳本小子」們到底在用什麼方式嘗試攻擊你的系統，從而採取最合理的方式去避免攻擊。

上面的自學路線說的比較寬泛，你可以閱讀安全測試自學路線(超鏈)來獲取更詳細的自學信息。當然除了自學外，也可以加入一些qq群等，與同行更多交流，互相學習。

⑸ Python測試有什麼用途

Python測試有什麼用途

Python測試用途如下：

1、使用Python +Selenium實現web端的UI自動化

Selenium是一個用於Web應用程序測試的工具。Selenium測試直接運行在瀏覽器中，就像真正的用戶在操作一樣。這個工具的主要功能包括：測試與瀏覽器的兼容性——測試你的應用程序看是否能夠很好得工作在不同瀏覽器和操作系統之上。測試系統功能——創建回歸測試檢驗軟體功能和用戶需求。

Python與Selenium結合能夠很好的實現web端的UI級別的自動化。Selenium幾乎能解決目前遇到的web頁面中所有的定位難題，當然有些特殊的可以藉助JavaScripts也可以實現。

2、使用Python + Requests實現介面測試

進入python requests官網看到的的第一句話是：Requests 唯一的一個非轉基因的Python HTTP 庫，人類可以安全享用。

通過requests庫提供的各種API可以非常方便的模擬HTTP請求，實現介面自動化測試。

3、使用Python + Appium實現app自動化測試

Appium是一個自動化測試開源工具，支持 iOS 平台和Android 平台上的原生應用，web 應用和混合應用。

所謂的 移動原生應用 是指那些用iOS 或者 Android SDK 寫的應用。所謂的 移動 web 應用 是指使用移動瀏覽器訪問的應用（Appium 支持 iOS 上的Safari 和 Android 上的 Chrome）。所謂的「混合應用」是指原生代碼封裝網頁視圖——原生代碼和web 內容交互。比如，像 Phonegap，可以幫助開發者使用網頁技術開發應用，然後用原生代碼封裝，這些就是混合應用。

重要的是，Appium 是一個跨平台的工具：它允許測試人員在不同的平台（iOS，Android）使用同一套API來寫自動化測試腳本，這樣大大增加了iOS 和 Android 測試套件間代碼的復用性。

Appium也是多語言支持，當然也是支持python的，運用python + Appium可以實現跨平台的app UI自動化測試。

更多技術請關注Python視頻教程。

⑹ python怎麼實現web安全測試

python有自帶的httplib, urllib, xmlrpclib等函數方便你使用抓取功能，還有就是第三方的BeautifulSoup也不錯，詳細的爬取代碼，建議慕課網搜python爬取，畢竟視頻講的更清楚

⑺ Python滲透測試工具都有哪些

網路

Scapy, Scapy3k: 發送，嗅探，分析和偽造網路數據包。可用作互動式包處理程序或單獨作為一個庫

pypcap, Pcapy, pylibpcap: 幾個不同 libpcap 捆綁的python庫

libdnet: 低級網路路由，包括埠查看和乙太網幀的轉發

dpkt: 快速，輕量數據包創建和分析，面向基本的 TCP/IP 協議

Impacket: 偽造和解碼網路數據包，支持高級協議如 NMB 和 SMB

pynids: libnids 封裝提供網路嗅探，IP 包碎片重組，TCP 流重組和埠掃描偵查

Dirtbags py-pcap: 無需 libpcap 庫支持讀取 pcap 文件

flowgrep: 通過正則表達式查找數據包中的 Payloads

Knock Subdomain Scan: 通過字典枚舉目標子域名

SubBrute: 快速的子域名枚舉工具

Mallory: 可擴展的 TCP/UDP 中間人代理工具，可以實時修改非標准協議

Pytbull: 靈活的 IDS/IPS 測試框架（附帶超過300個測試樣例）

調試和逆向工程

Paimei: 逆向工程框架，包含PyDBG, PIDA , pGRAPH

Immunity Debugger: 腳本 GUI 和命令行調試器

mona.py: Immunity Debugger 中的擴展，用於代替 pvefindaddr

IDAPython: IDA pro 中的插件，集成 Python 編程語言，允許腳本在 IDA Pro 中執行

PyEMU: 全腳本實現的英特爾32位模擬器，用於惡意軟體分析

pefile: 讀取並處理 PE 文件

pydasm: Python 封裝的libdasm

PyDbgEng: Python 封裝的微軟 Windows 調試引擎

uhooker: 截獲 DLL 或內存中任意地址可執行文件的 API 調用

diStorm: AMD64 下的反匯編庫

python-ptrace: Python 寫的使用 ptrace 的調試器

vdb/vtrace: vtrace 是用 Python 實現的跨平台調試 API, vdb 是使用它的調試器

Androguard: 安卓應用程序的逆向分析工具

Capstone: 一個輕量級的多平台多架構支持的反匯編框架。支持包括ARM,ARM64,MIPS和x86/x64平台

PyBFD: GNU 二進制文件描述(BFD)庫的 Python 介面

Fuzzing

Sulley: 一個模糊器開發和模糊測試的框架，由多個可擴展的構件組成的

Peach Fuzzing Platform: 可擴展的模糊測試框架(v2版本 是用 Python 語言編寫的)

antiparser: 模糊測試和故障注入的 API

TAOF: (The Art of Fuzzing, 模糊的藝術)包含 ProxyFuzz, 一個中間人網路模糊測試工具

untidy: 針對 XML 模糊測試工具

Powerfuzzer: 高度自動化和可完全定製的 Web 模糊測試工具

SMUDGE: 純 Python 實現的網路協議模糊測試

Mistress: 基於預設模式，偵測實時文件格式和偵測畸形數據中的協議

Fuzzbox: 媒體多編碼器的模糊測試

Forensic Fuzzing Tools: 通過生成模糊測試用的文件，文件系統和包含模糊測試文件的文件系統，來測試取證工具的魯棒性

Windows IPC Fuzzing Tools: 使用 Windows 進程間通信機制進行模糊測試的工具

WSBang: 基於 Web 服務自動化測試 SOAP 安全性

Construct: 用於解析和構建數據格式(二進制或文本)的庫

fuzzer.py(feliam): 由 Felipe Andres Manzano 編寫的簡單模糊測試工具

Fusil: 用於編寫模糊測試程序的 Python 庫

Web

Requests: 優雅，簡單，人性化的 HTTP 庫

HTTPie: 人性化的類似 cURL 命令行的 HTTP 客戶端

ProxMon: 處理代理日誌和報告發現的問題

WSMap: 尋找 Web 伺服器和發現文件

Twill: 從命令行界面瀏覽網頁。支持自動化網路測試

Ghost.py: Python 寫的 WebKit Web 客戶端

Windmill: Web 測試工具幫助你輕松實現自動化調試 Web 應用

FunkLoad: Web 功能和負載測試

spynner: Python 寫的 Web瀏覽模塊支持 Javascript/AJAX

python-spidermonkey: 是 Mozilla JS 引擎在 Python 上的移植，允許調用 Javascript 腳本和函數

mitmproxy: 支持 SSL 的 HTTP 代理。可以在控制台介面實時檢查和編輯網路流量

pathod/pathoc: 變態的 HTTP/S 守護進程，用於測試和折磨 HTTP 客戶端

⑻ 怎樣才可以學好python，用來做自動化測試的

學幾天懂了就不正常了,只是做自動化測試腳本的話,可以先把基礎語法學完,字元串,數組,變數,函數,循環語句,模塊,這些最簡單,這些看會了之後找到你自動化測試使用的腳本,根據你的業務需求,一行一行走讀,遇到不會的就問,讀的多了就可以了,最低級的測試就是能卡看懂腳本大概內容,遇到報錯知道哪裡出問題,是產品問題還是腳本邏輯問題,在深入就是自己寫腳本了--------本人五年測試工程師,三年在華為做自動化測試,2年安全滲透測試工程師,python好好學,他不只是用自動化

⑼ 如何使用python根據介面文檔進行介面測試

1，關於requests
requests是python的一個http客戶端庫，設計的非常簡單，專門為簡化http測試寫的。
2，開發環境
mac下面搭建開發環境非常方便。
sudo easy_install pip
sudo pip install requests

測試下：python命令行
import requests
>>> r = requests.get('', auth=('user', 'pass'))
>>> r.status_code
200
>>> r.headers['content-type']
'application/json; charset=utf8'
>>> r.encoding
'utf-8'
>>> r.text
u'{type:User...'
>>> r.json()
{u'private_gists': 419, u'total_private_repos': 77, ...}

開發工具，之前使用sublime，發現運行報錯，不識別table字元。
IndentationError: unindent does not match any outer indentation level

非常抓狂的錯誤，根本找不到代碼哪裡有問題了。甚至開始懷疑人生了。
python的這個空格區分代碼真的非常讓人抓狂。開始懷念有大括弧，分號的語言了。
徹底解決辦法，直接換個IDE工具。使用牛刀，IDA開發。

直接下載社區版本即可，因為就是寫個腳本啥的，沒有用到太復雜的框架。

果然效果非常好，直接格式下代碼，和java的一樣好使，可以運行可以debug。右鍵直接運行成功。
3，測試介面
沒有啥太復雜的，直接使用requests框架即可。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

################

import requests

#測試網路
def _func(url):
headers = {}
params = {}
req = requests.post(url, headers=headers, params=params)
print(req.text)
if __name__ == '__main__':
url =
_func(url)

4，總結
測試非常重要，尤其是對外的介面出現的漏洞，需要花時間去仔細測試，同時要仔細分析代碼。
安全是挺重要的事情，要花時間去琢磨。
python學習還是非常容易學習的，一個小時就能把語法學會。
同時滲透測試，安全掃描的好多工具也是python寫的。PyCharm CE版本的開發工具足夠強大，能夠幫你快速學習python。
如果想快速做點界面的開發，wxPython是非常不錯的選擇。

⑽ 測試新人如何使用Python代碼封裝自動化測試的用例

使用Python代碼封裝自動化測試的用例, 意味著將代碼封裝到一個整體中, 在python中面向對象的編程思維方式是最適合封裝了: ①把測試的數據和測試的過程封裝到類的內部成為一個整體, 便於測試數據和測試流程的管理維護 ②Python中面向對象封裝的特性有利於隱藏內部實現的復雜度, 對於調用者來說直接調用即可
③Python面向對象中的類是實現封裝最佳體現, 把數據和對數據的操作封裝在類的內部,, 對數據起到保護作用, 提高了代碼的安全性和健壯性
④Python中面向對象的編程模式體現了模塊化的思想, 模塊可以重用, 模塊容易擴展, 簡化測試的流程, 提高測試的效率
更高效的編寫實現自動化測試用例，Python中面向對象編程思維方式是必須掌握的，親戚在傳智播客學的軟體測試，現在月薪13K。