信息收集篇—用python实现子域名探测

文章目录

• 前言
• 
  

  一、爬虫

• • 1.ip138
  • 2.bing
• 
  

  二、通过字典进行子域名爆破

• 
  

  三、python爬虫 *** 作步骤

• • 1.写出请求头headers与目标网站url
  • 2.生成请求
  • 3.抓取数据
  • 4.分析源码，截取标签中内容
• 
  

  四、爬虫一些总结

• • 1.抓取数据，生成soup
  • 2.从文档中获取所有文字内容
  • 3.从文档中找到所有< a >标签的链接

前言

意义：子域名枚举是为一个或多个域查找子域的过程，它是信息收集阶段的重要组成部分。

实现方法：使用爬虫与字典爆破。

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一、爬虫 1.ip138

def search_2(domain):
    res_list = []
    headers = {
        'Accept': '*/*',
        'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.8',
        'Cache-Control': 'max-age=0',
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.116 Safari/537.36',
        'Connection': 'keep-alive',
        'Referer': 'http://www.baidu.com/'
    }
    results = requests.get('https://site.ip138.com/' + domain + '/domain.htm', headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(results.content, 'html.parser')
    job_bt = soup.findAll('p')

    try:
        for i in job_bt:
            link = i.a.get('href')
            linkk = link[1:-1]
            res_list.append(linkk)
            print(linkk)
    except:
        pass
    print(res_list[:-1])

if __name__ == '__main__':
    search_2("jd.com")

返回结果：

2.bing

def search_1(site):
    Subdomain = []
    headers = {
        'Accept': '*/*',
        'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.8',
        'Cache-Control': 'max-age=0',
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.116 Safari/537.36',
        'Connection': 'keep-alive',
        'Referer': 'http://www.baidu.com/'
    }
    for i in range(1, 16):
        url = "https://cn.bing.com/search?q=site%3A" + site + "&go=Search&qs=ds&first=" + str(
            (int(i) - 1) * 10) + "&FORM=PERE"
        # conn = requests.session()
        # conn.get('http://cn.bing.com', headers=headers)
        # html = conn.get(url, stream=True, headers=headers)
        html = requests.get(url, stream=True, headers=headers)
        soup = BeautifulSoup(html.content, 'html.parser')
        # print(soup)

        job_bt = soup.findAll('h2')
        for i in job_bt:
            link = i.a.get('href')
            print(link)
            if link in Subdomain:
                pass
            else:
                Subdomain.append(link)

    print(Subdomain)


if __name__ == '__main__':
    search_1("jd.com")

返回结果：

二、通过字典进行子域名爆破

def dict(url):
    for dict in open('dic.txt'):
        dict = dict.replace('\n', "")
        zym_url = dict + "." + url
        try:
            ip = socket.gethostbyname(zym_url)
            print(zym_url + "-->" + ip)
            time.sleep(0.1)
        except Exception as e:
            # print(zym_url + "-->" + ip + "--error")
            time.sleep(0.1)
  
if __name__ == '__main__':
    dict("jd.com")

返回结果：

三、python爬虫 *** 作步骤 1.写出请求头headers与目标网站url

headers = {
        'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/42.0.2311.135 Safari/537.36 Edge/12.10240"
    }
url = "https://site.ip138.com/"

2.生成请求

get：res = requests.get(url + domain, headers=headers)

post：res = requests.post(url + domain, headers=headers, data=data)

3.抓取数据

soup = BeautifulSoup(res.content, 'html.parser')  # 以html解析器解析res的内容

此时print(soup)，返回结果：

4.分析源码，截取标签中内容

1.通过分析源码，确定需要提取p标签中的内容：

job_bt = soup.findAll('p')

此时print(job_bt)，返回结果：

2.继续提取a标签内属性为href的值：

try:
    for i in job_bt:
        link = i.a.get('href')
        linkk = link[1:-1]
        res_list.append(linkk)
        print(linkk)
except:
    pass

得结果：

3.再进行截取：

res_list[:-1]

得结果：

四、爬虫一些总结 1.抓取数据，生成soup

soup = BeautifulSoup(res.content, 'html.parser')  # 以html解析器解析res的内容

2.从文档中获取所有文字内容

print(soup.get_text())

3.从文档中找到所有< a >标签的链接

for link in soup.find_all('a'):
    print(link.get('href'))