论实习生不能转正
爬虫
shell脚本部署docker
端口扫描
之前有写过一篇python查询mysql数据的文章,今天写通过python插入数据到mysql数据库。1.先建库,建表,建用户mysql> create database top_ten DEFAULT CHARACTER SET utf8; mysql> use top_ten mysql&
主要还是参考网上内容,自己做了修改。虽然代码有小bug,但是不影响学习和测试。功能:1.额度:80002.可以提现,手续费5%3.每月最后一天出账单,写入文件4.记录每月日常消费流水5.提供还款接口1.atm的脚本[root@python atm]# cat atm.py #!/usr/bin/env python # -*- codi
之前写的大多数python文章比较粗糙,以后尽量写的深入一点。1.脚本内容[root@python ~]# cat blj_login.py #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- ''' Date:2017-03-11 Author:Bob ''' import os ip
后续应该不会更新awk了,因为不可能把所有的awk用法都写出来,主要还是看工作中的运用。1. if语句[root@localhost ~]# awk '/root/{i++}END{print i}' /etc/passwd 2 [root@localhost ~]# awk -F: '{if($3==0){
awk终于能入门了,所以整理了该文章,内容大多来自网上。一、bash支持一维数组(不支持多维数组),没有限定数组的大小。在shell中,用括号来表示数组,数组元素用空格符号分割开。类似于C语言,数组元素的下标由0开始编号。获取数组中的元素要利用下标,下标可以是整数或算术表达式,其值应大于或等于01. 定义数组 数组名array,元素a b c [root@localh
学python好久了,也没写过脚本,先来个mysql数据库的查询脚本吧.1.首先要安装MySQLdb[root@python ~]# pip install MySQL-pythonCollecting MySQL-python Downloading MySQL-python-1.2.5.zip (108kB) 100% |█████████████████
[root@localhost~]# cat file 1 2 3 4 5 6 7 8 9 [root@localhost~]# cat file |xargs -n1 [root@localhost~]# xargs -n 1 <
去年在centos 6.4上面yum装了openvas,结果扫描的时候,客户端经常挂掉,囧。openvas对centos的支持很不好,在centos 6.4重新yum又安装不上了,编译也是各种依赖需要export。终于还是放弃了centos 6.4,在ubuntu上编译安装。一、准备工作1. 系统环境root@bob-Openvas:~# lsb_release -aUbuntu 14.
https://github.com/elastic/beats-dashboards一、介绍filebeat貌似功能笔logstash更好,是下一代的日志收集器。topbeat定期收集系统信息如每个进程信息、负载、内存、磁盘等等,然后将数据发送到elasticsearch进行索引。packetbeat可以分析某个时间段mysql或者mongodb的慢查询日志情况;还有I/O吞吐量;这个时间段内经
一、介绍elasticsearch集群安装成功之后,需要对集群中的索引数据、运行情况等信息进行查看,索引需要安装一些插件,方便查看。elasticsearch的插件非常多,我一般安装这三个head、bigdesk、kopf。二、需要的插件包1、elasticsearch-head-master.zip2、bigdesk-master.zip3、kopf-master.zip三、安装插件1、head
一、书接上文上篇博客说到单台es状态为yellow,需要搭建集群解决。如果你资源有限只有一台机器, cp一个elasticsearch,使用相同命令在本机再启动一个es实例,再次检查集群健康, 发现unassigned_shards减少, active_shards增多。下面看es介绍、es配置文件和es集群搭建。二、es介绍1、elasticsearch(下文称es)是一款分布式且高可扩展的全文
装完elk跑起来之后,我的内心几乎是崩溃的,16G内存16核cpu还经常报错。一、logstash和elasticsearch同时报错logstash出现大量报错,可能是es占用heap太多,没有优化es导致的retrying failed action with response code: 503 {:level=>:warn}too many attempts at sending e
前段时间用ossec收集了一些系统的日志(syslog、secure、maillog等),看了下elk这个架构,发现很适合ossec,也很好玩。一、介绍:elk官网 https://www.elastic.co/downloadselk由elasticsearch、logstash和kiabana三个开源工具组成。二、ossec+redis+elk架构图:1、每个应用的功能:ossec:
ossec批量部署中遇到了很多问题,说下其中的两个。1、key_gen.py该脚本一次最多生成1000个keys,超过1000台agent,需多生成几次,只要ip对应正确的key即可。agent的名字最大支持32个字符,超过32个字符就会报错。该脚本可以添加、移除、提取、导入agent/root/ossec-hids-2.8.3/contrib/ossec-batch-manager.plUsag
一、nfs解释 NFS(Network File System)即网络文件系统,是FreeBSD支持的文件系统中的一种,它允许网络中的计算机之间通过TCP/IP网络共享资源。在NFS的应用中,本地NFS的客户端应用可以透明地读写位于远端NFS服务器上的文件,就像访问本地文件一样。以下是NFS最显而易见的好处:1. 节省本地存储空间,将常用的数据存放在一台NFS服务器上且可以通
apache默认是开启目录浏览功能的,nginx需要配置下才能实现。编译安装nginx在官网下载最新版本的nginx,编译安装[root@nginx ~]# yum -y install pcre pcre-devel[root@nginx ~]# wget http://nginx.org/download/nginx-1.9.9.tar.gz [root@ngin
1.公司有windows的服务器,需要安装ossec windows的客户端2.下载ossec客户端,貌似官网没有64位的客户端:ossec-agent-win32-2.8.3.exe3.安装过程很简单,装完之后输入ossec服务端IP和key就可以了4.输入服务端IP和key5.启动和关闭服务6.查看日志和配置文件
一、本文主要还是借鉴网上,自己做了小改动server:192.168.153.172client:192.168.153.173 192.168.153.174二、服务器配置服务器详细安装过程见http://whnba.blog.51cto.com/1215711/1633004 搭建ftp方便我们下载配置文件[root@ossec-server ~]
open的几种模式r 以读方式打开w 以写方式打开 a 以追加模式打开r+ 以读写模式打开w+ 以读写模式打开 a+ 以读写模式打开 rb
time和datetime模块>>> import time>>> import datetime>>> time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M') '2015-12-16 17:21'>>> datetime.datetime.now()datetime.datetime(2015, 12, 1
md5 加密>>> import md5>>> hash = md5.new()>>> hash.update('admin')>>> print hash.hexdigest()21232f297a57a5a743894a0e4a801fc3几种hash算法 sha1 sha224 sha256 &n
random随机模块>>> import random 导入模块>>> random.random() 随机生成一个浮点数0.30851751369227465>>> random.randrange(6) 随机生成0-5的数字2>>> ran
sys模块>>> import sys 导入sys模块>>> sys.version 获取Python的版本信息'2.7.10 (default, Dec 4 2015, 22:23:19) \n[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-16)]'>>> sys.path &nb
安装依赖包[root@python ~]#yum -y install zlib zlib-devel[root@python ~]#yum -y install openssl openssl-devel重新编译安装Python[root@python ~]# cd Python-2.7.10[root@python Python-2.7.10]# ./configure --pref
Python内建了map() reduce() filter()函数。我们先看map。map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的list返回。map即通过函数对列表进行处理得到新的列表。>>> def cube(x):... return x * x ... &g
Python内置了字典:使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度。字典是无序的。和list比较,dict有以下几个特点:查找和插入的速度极快,不会随着key的增加而增加;需要占用大量的内存,内存浪费多。而list相反:查找和插入的时间随着元素的增加而增加;占用空间小,浪费内存很少。所以,dict是用空间来换取时间的一种方法。dict可以用在需要高速查找的很多地方,在Python代码
Copyright © 2005-2024 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号