《python 绝技 》这本书小白能看么

可以

先来说说我试读的第一章，Python基础，作为一个Java开发人员，通过作者书本的内容，对于Python有了一个基本的了解，虽然语言不同，但是从语法上，可以看到很多相似的影子。而作者通过代码实例的讲解，让我这个Python门外汉觉得Python并不难，且学习起来还挺有趣的。第二章利用Python进行渗透测试中，一下子提起了我的兴趣，作者用生动的描述和殷实的案例，讲解了如何通过Python进行密码破解、端口扫描，还将如何构建一个SSH僵尸网络，利用FTP破解感染WEB服务器等等这些秘籍全部倾囊相授。我看的那就叫一个过瘾！以至于后面的电子取证、网络流量分析、无线网络攻击、网络刺探、免杀等内容，吊足我的胃口！最后不得不佩服译者水平的高超！一本老外写的技术书籍，能通过译者的思想和领悟，让读者能产生如此强烈的认同感和好奇心！可见书本的翻译水平，貌似登峰造极了！

说实话，读完《Python绝技：运用Python成为顶级黑客》的试读章节，我内容产生了一种不安和欢喜。不安，是看到目录后，发现原来我们使用的网络和机器原来可以这样被玩，这不由让我的后背一阵发凉！不可思议的是，既然用Python脚本语言可以玩的这么大，而Python语言的语法还那么简单。不仅仅能够通过Python语言编写密码破解程序，还能通过Python编写一个端口扫描器，破解SSH密码，黑掉整个计算机群，构建一个SSH僵尸网络，让所有被控制的计算机自动执行我们想要的指令。还可以通过破解FTP用户名密码，然后间接破解WEB服务器，植入木马或者病毒，从而获得更多敏感信息。而以上两种危害极大的攻击方式，才是黑客攻击中渗透测试的开始，后面的电子取证，网络流程分析，以及无线网络攻击、网络刺探，也只是黑客们攻击的家常便饭，最后介绍的病毒免杀，让我感觉当前的电脑里，就可能存在着一个黑客，我面前的这台电脑仿佛一丝不挂的展现在黑客面前。当然，我不仅仅是看到书的内容后，才有如此的反映，而是回想起工作时发生的事件，才越发觉得网络安全的重要性和紧迫性，以及了解网络安全的必要性。两年之前，我所在的公司就出现过Oracle数据库一夜之间，突然就没有了的事情，当时检查服务器、查日志、扫磁盘，都没有发现问题，可是数据库就是没有了，如果不是监控系统告警，可能问题会变得更严重，虽然大家都知道可能是黑客干的，但是，怎么干的，却无人知晓！还好公司有备库，只损失了一天的数据。但是，从那以后，公司便成立了安全部门，对网络安全开始格外注重。而最近一次遇见黑客，是新公司线上OA服务器磁盘被格 ，唉，伤心的往事不想再提！所以我认为网络安全，无处不在，而且网络安全应该是每个IT技术从业人员的必备课！

虽然有诸多不安，但是还是幸好遇见《Python绝技：运用Python成为顶级黑客》这本书，让我能有幸一睹黑客的真容，原来他们牛逼的背后还有一个帮手Python！最令我兴奋不已的是《Python绝技：运用Python成为顶级黑客》将黑客工作的点点滴滴全盘托出，让我们对网络安全，计算机安全有了更深的了解和认识。古人云，知己知彼，百战不殆！如果信息安全如此重要，作为一个IT建设者来说，我们就更应该了解其中的奥秘，如果我们知道他们是如何做的，那么我们就能从这些方面入手，利用木桶理论，补齐自己的短板，巩固自己。虽然信息没有绝对的安全，但是，我们可以通过巩固自己，变得更安全。

在日常生活中，Python会涉及到各种类型的数据源和数据类型。以下是其中一些常见的：

文本文件：Python经常用于处理文本文件，例如txt、csv等等。我们可以使用Python的内置文件处理函数来读取和写入这些文件。

数据库：Python中有许多模块可以连接和 *** 作数据库，包括MySQL、Oracle、SQLite等等。我们可以使用Python *** 作数据库管理数据。

网络数据：在Web应用程序中，Python可以用来处理来自用户浏览器或其他Web服务的各种数据。并且，因为Python有许多>

1、数据收集：（1）Scrapy:协助使用者自动提取网页所需信息，并将其整理为表格或JSON格式的数据结构；（2）Selenium:使用者在感兴趣的网站上已经进行了交互行为之后，Seleniumn一般能派上用场；（3）BeautifulSoup：用来收集网站内容的Python库，更适合应用于规模相对较小的问题或一次性任务。

2、数据清理和转化：（4）Pandas:必须学习的，使用者可以运用Pandas *** 控处于Pandas数据框架内的数据，而且其内置巨量的函数，帮助使用者进行数据转换；（5）Numpy:必须学习的，Numpy将Python的对象列表拓展成了全面的多维度序列，而且其内置海量的数学函数；（6）Spacy:帮助使用者将自由文本转化为结构型数据，支持多种语言版本。

3、数据可视化：（7）Matplotlib:最全面的Python数据可视化库；（8）Plotly:只需要写最少的代码就能得出最多彩缤纷的图像。

4、数据模块化：（9）Scikit Learn:高级分析师，开启机器学习之旅，有六大主要模块:数据预处理，维度缩减，数据回归，数据分类，数据聚类分析，模型选择；（10）Tensorflow：由谷歌推出的来源机器学习库，是一个基于网页自动生成的仪表盘，它将数据学习流和结果进行了可视化处理，这一功能对于排错和展示都十分有用；（11）PyTorch:由Facebook发布的一个开源库，用作Python的公共机器学习框架。

5、音频和图像识别：（12）OpenCV：是最常用的图像和视频识别库，能让Python在图像和视频识别领域完全替代Matlab，不仅支持Python，还支持JAVA和Matlab；（13）Librosa：是一个非常强大的音频和声音处理Python库，可以从音频段中提取各个部分，例如节奏以及节拍。

6、网页：（14）Django：开发网页服务后端，设计理念是能用几行代码就建立一个网站的高级框架；（15）Flask：是一个用于Python的轻量级网页开发框架。

尽量不要用Sybase，很难用。（不依赖Sybase的略过本答案即可）

Python-sybase项目几乎无更新。

Bug多多。

暂时没找到其他项目代替。

其实很多数据库python都可以链接使用的，看你自己擅长使用什么数据库了，如果对数据库什么的不是很了解的话就用mongodb吧，配合pymongo很好使用的，当然其他的数据库如mysqlpostgressql等等都无压力的。

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