# 如何实现Python MySQL多线程爆破
## 一、整体流程
首先，我们需要明确整个实现多线程爆破的流程，可以通过下面的表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
|:----:|:----:|
| 1 | 导入必要的模块 |
| 2 | 创建MySQL连接 |
| 3 | 编写爆破函数 |
| 4 | 创建线程池 |
| 5 | 启动多线程爆破 |
| 6 | 结果输出 |
## 二、
原创
2024-05-07 03:34:29
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引入Java提供了种类丰富的锁，每种锁因其特性的不同，在适当的场景下能够展现出非常高的效率。下面先带大家来总体预览一下锁的分类图 1、乐观锁 VS 悲观锁乐观锁与悲观锁是一种广义上的概念，体现了看待线程同步的不同角度。在Java和数据库中都有此概念对应的实际应用。先说概念。对于同一个数据的并发操作，悲观锁认为自己在使用数据的时候一定有别的线程来修改数据，因此在获取数据的时
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2024-04-10 09:28:40
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1.多线程的线程守护在python3中，主线程主进程结束，子进程不会结束，为了能够让主线程回收子线程，可以把子线程设置为守护线程,即该线程不重要，主线程结束，子线程结束： 举个例子：import time
import threading
def test():
while True:
print('测试线程守护！！',threading.currentThread())
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2024-01-30 22:49:42
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在处理数据集时，常常会遇到用for循环处理数据集的情况。但是如果简单地用for循环就会出现cpu资源利用不充分的情况。下图是直接使用for循环的cpu利用率：大概是10-15之间，单线程无疑了，此外100个数据耗时50秒。features = []
with open(self.file_name) as f:
for line in tqdm(f.read
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2023-07-27 18:19:29
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在本教程中，我们将学习如何使用Python实现多线程和多处理方法。这些方法指导操作系统优化使用系统硬件，从而提高代码执行效率。多线程引用Wiki的解释—在计算机体系结构中，多线程是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术。具有多线程能力的计算机因有硬件支持而能够在同一时间执行多个线程，进而提升整体处理性能。并发指的是可以实现多个进程的并行执行，从而实现更快的运行时间。当执行基于I/O的任务（如
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2023-06-12 10:35:00
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1. 为什么需要线程锁?多个线程对同一个数据进行修改时， 可能会出现不可预料的情况.2. 如何实现线程锁?# 1. 实例化一个锁对象;
lock = threading.Lock()
# 2. 操作变量之前进行加锁
lock.acquire()
# 3. 操作变量之后进行解锁
lock.release()python多线程是并发执行，
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2023-06-06 14:50:03
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一、简介：关于多线程 Python多线程和C/C++多线程利用CPU核不太一样，Python多线程由于GIL存在的原因，只能单核分时间片来轮询运行多个线程，也就是说不管CPU是多少个核，用多线程时候只能是单核，然后多个thread将CPU分为一个个的时间片，一般来说是100条机械码，切换一个线程，轮询着来
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2023-06-16 13:22:35
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Python多线程是指在一个程序中同时执行多个线程，每个线程都可以执行独立的任务。多线程可以让程序在执行阻塞操作（如I/O操作）时不会阻塞整个程序的执行，从而提高程序的效率。
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2023-03-30 17:22:12
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前言最近常常需要处理大量的crash数据，对这些数据进行分析，在此之前需要将存量的数据导入自己的数据库，开始一天一天的去导，发现太慢了，后来尝试通过python多线程并行导入多天数据，以此记录对于Python多线程的使用。进程与线程在介绍Python的多线程之前，我们需要先明确一下线程和进程的概念，其实线程和进程是操作系统的基本概念，都是实现并发的方式，其二者的区别可以用一句话概括：进程是资源分配
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2023-05-31 22:41:33
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1.1 什么是多线程 Threading多线程可简单理解为同时执行多个任务。多进程和多线程都可以执行多个任务，线程是进程的一部分。线程的特点是线程之间可以共享内存和变量，资源消耗少(不过在Unix环境中，多进程和多线程资源调度消耗差距不明显，Unix调度较快)，缺点是线程之间的同步和加锁比较麻烦。1.2 添加线程 Thread导入模块import threading获取已激活的线程数threadi
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2023-07-05 01:10:31
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一、多线程的概念：多线程指的是从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术，通俗上说就是同时执行的多个任务。（同时执行多个任务就是并行，这是个伪概念，因为pycharm的运行机制决定了不可能真正实现并行）二、什么是并发以及并行：1.并发: 指的是任务数多余 cpu 核数,通过操作系统的各种任务调度算法 2.并行：指的是任务数小于等于 cpu 核数，即任务真的是一起执行的三、多线程的创建：#导包：
i
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2023-06-15 11:34:58
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hydra暴力破解win10用户名和密码准备工作：win10计算机开启3389端口和关闭防火墙开启3389端口3389端口：Windows 10远程桌面的服务端口，可以通过这个端口，用"远程桌面"等连接工具来连接到远程的服务器。在桌面上右击“我的电脑”，选择“属性”，点击左边“远程设置”，选择“允许连接到此计算机”。此外，为了让扫描更加顺利，我们还需要关闭win10计算机的防火墙。当然我们也可以借
不知不觉中，我们又一起完成了第二大章进阶篇的学习。我非常高兴看到很多同学一直在坚持积极地学习，并且留下了很多高质量的留言，值得我们互相思考交流。也有一些同学反复推敲，指出了文章中一些表达不严谨或是不当的地方，我也表示十分感谢。大部分留言，我都在相对应的文章中回复过了。而一些手机上不方便回复，或是很有价值很典型的问题，我专门摘录了出来，作为今天的答疑内容，集中回复。问题一：列表 self appen
暴力破解前言暴力破解是指采用反复试错的方法并希望最终猜对，以尝试破解密码或用户名或找到隐藏的网页，或者找到用于加密消息的密钥。这是一种较老的攻击方法，但仍然有效，并深受黑客追捧。本文暴力破解主要分为三种案例。1） 利用burpsuite工具实现暴力破解，基于tomcat服务的暴力破解案例采用CTFshow靶机的web21案例。启动靶机到登录页面： 打开burpsuite，先输入admin
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2023-11-30 21:56:42
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背景今天朋友给我发了一个某游戏的兑换码，压缩文件发过来的。结果被加密了。wc？还说叫爸爸就给我密码？男人是这么容易像恶势力低头的？直接给你爆了好吧，小兔崽子。一、思路爆密码的思路其实都大同小异：无非就是字典爆破，就看你是有现成密码字典，还是自己生成密码字典，然后进行循环输入密码，直到输入正确位置。现在很多都有防爆破限制，根本无法进行暴力破解，但是似乎zip这种大家都是用比较简单的密码而且没有什么限
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2023-08-14 15:26:49
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一、使用函数来创建线程使用函数来创建线程，顾名思义，就是我们把要完成的任务封装成一个个函数，然后使用 threading 库中的 threading.Thread(target=) 函数来创建线程，其中传给target的就是我们创建的函数。比如我们要创建两个线程，一个线程用来执行 写字 这个任务，一个线程用来执行 绘画 这个任务，那么就可以将这两个任务封装成函数，然后再进行创建进程。示例代码如下：
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2023-07-04 22:57:02
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多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点：使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度程序的运行速度可能加快在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。线程在执行过程中与进程还是有区
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2023-08-03 11:17:36
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wait 和notify的应用场景在学习wait，notify之前首先需要解释java中wait()和notify()的应用场景。wait和notify提供了对多个线程之间的等待和通知操作。例如抓取站外多张图片通常会通过多个thread同时进行，但主线程需要等到这批数据返回的结果。多线程操作通常都有提交者（submiter）和执行者(executor)，java通过concurrent包提供的Ex
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2023-11-10 22:32:44
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文章目录python写目录爆破工具多线程最终版工具 python写目录爆破工具先骂一下python，注释有中文也要报错，要先写encoding = utf-8 对url批量进行字典爆破#!/usr/bin/python
def bruster(url)
rep = request.get(url)
rep_code = rep.status_code
if(rep_code !=404)
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2024-06-08 22:07:37
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初学python， 自己编写了个FTP多线爆破小脚本代码很丑= =#!usr/bin/env python
#!coding=utf-8
__author__='zhengjim'
from ftplib import FTP
import ftplib
from threading import Thread
def Login(host,username,password):
f
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2023-07-05 13:01:48
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