自学python当黑客 学python可以当黑客吗

一、可以用Python编程语言做哪些神奇好玩的事情

Python作为一种应用极为广泛的语言，几乎在任何领域都能派上用场。想做Web有Flask/Django/Tornado；想做分布式有Celery；想做手机App有Kivy；想做数据分析有Pandas；想做可视化有Matplotlib/Seaborn/Plotly/Bokeh；想做机器学习有Tensorflow/PyTorch/MxNet……

得益于大量前人的工作，如今利用Python做一些简单的计算机视觉工作已经变得非常非常简单了。像人脸识别、面部特征提取之类的工作，就可以直接拿来用，极少需要自己实现繁琐的算法。

DLib就是一个这样的C++库，而同时它也提供了Python接口。

想必大家都有过在办公室遭遇boss探视的经历，而此时此刻你却在毫无自知地逛着淘宝/知乎/豆瓣，场面一度十分尴尬……

那我们就来尝试一下，用Python通过摄像头探测人脸。如果有人进入了摄像头范围，则让Python提出一个通知，告诉你——赶紧把不相关的东西关掉！

整个代码很短，无非几十行，为了能够使用，我们还需要安装一些包和库。这里需要用到的包括OpenCV和DLib。由于dlib需要boost-python，因此还需要安装boost和boost-python。（注意：boost-python默认情况下只编译python2依赖的库，如果使用python3，需要加编译开关；而dlib里是没有探测python版本的，所以可能还需要做一些小hack或者是直接改boost-python库里的文件名）

至于代码，可以简单地放出来：

代码的原理很简单：通过opencv捕获摄像头获取的图像，然后交由dlib的facedetector进行检测。如果检测到脸部，则通过AppleScript发出系统提醒（notify函数即通过process执行AppleScript发出提醒，如果你使用的是Windows，也可以替换成别的内容，例如Win下使用VBScript发出弹窗提醒）。

当然，既然检测到人脸，那就不仅仅只是能做简单提醒了。还可以做的事情包括多张照片的脸部变形合成——比如，找出你和你女朋友的照片来做个夫妻相合成什么的……

或者，提取所有的标志性点，给人脸合成出意外的表情或者哈哈镜效果。

甚至可以借助其它的深度学习网络进行人脸识别。这算是超级弱化版的脸部识别，比不上FaceID但也挺好玩，不过计算量就不容乐观了。

顺便说一句，什么人脸识别关掉不该看的东西，对小慕来说不存在的，人家上班刷知乎可是经过老板点头的！（骄傲脸叉腰）

来分析下Marvel今年的最后一部戏：「雷神3：诸神的黄昏」。前一段时间满天飞的预告片，神秘博士的客串，绿巨人的出演，看得人十分兴奋！来张大图：

大家对于这部电影的评价是怎么样的呢？小慕爬取了2w条豆瓣影评，做一个简单分析。

先来看看豆瓣的短评：

这里只抓取了前2w条评论，说一个小技巧，喜欢写爬虫的小伙伴们注意了：爬取的网页一定要缓存到本地！这可以减少解析网页时出错，避免需要重新再爬一遍的「尴尬」！另外这能给服务器减少负载，人家网站管理员看你的请求还算守规矩，也就不会封你账号/ip啦！

代码大概是这样的：

下面是缓存下来的网页文件：

既然有2w多条数据，怎么能直接写sql，那会累死的……于是要来封装一下操作数据库的逻辑：

来看看效果，除去部分出错的，还剩下19672条：

具体的数据是长这样的：

另外，赞同数量排名第一卷耳君的影评实在是太有意思了：

第一部：《爸爸，再爱我一次》

第二部：《哥哥，再爱我一次》

第三部：《姐姐，再爱我一次》

ps:托尔终于从锤神变成了雷神

锤子之神这个梗小慕表示能玩一年（手动微笑脸）。

光有数据还不足以说明什么，深入分析一波：细心的小伙伴一定发现了，雷神明明是11月3号才上映，为啥10月份就有影评了？小慕猜测，这肯定是漫威铁杆粉跑国外看了，一查发现，果然人家洛杉矶10月10号就上映了：

既然关心到日期，可以来统计一下周一到周日哪天去看电影的人比较多：

整体数据显示：果然还是周末去看电影的人更多……周一数据高于二、三、四的原因，不知道是不是没有周末的朋友调休去看的？

PS：数据库里的日期是2017-10-25格式的：怎么快速让他显示成周X呢？这里只要写个小函数就行：

从数据库里读数据和统计的方式在这：（后面的统计方式也都类似，就不每次都把代码放出来啦）

说了这么多还是没提到电影的受欢迎程度，直接放图：

总体上看还是推荐的人比较多耶，这应该挺符合大家的预期，毕竟是漫威出品，光忠实粉丝就不计其数。更何况这个片子里出现了很多超级火爆的场面戏，还有各种超级英雄助阵，这样的统计结果也就不足为奇了。

最后将排名前100的评论内容做了一下分词，做成词云：

至于补充提问中提到的这为什么适合用Python做，其实说到底就是用Python来抓取和处理各种数据都非常「顺手」。

据小慕所知，目前的数据工作中，数据科学家使用最多的工具语言就是Python，排在第二的工具语言是R语言。但这里有一个有趣的现象，那就是同时使用Python或者R语言的人，推荐别人使用Python的却远高于R语言。Why?

1.Python简单易学，极其容易上手，语法简单，处理速度会比R语言要快，而且无需把数据库切割。

2.市场前景好，是目前的趋势，就业也会更容易。

3.标准库非常庞大，特别的“功能齐全”，可以处理各种工作，其中就包含抓取和处理数据。

所以，有一种说法是：python语言在工程方便比较实用，R语言则更受学术界欢迎。具体是否赞同这种说法，还要看大家自己的理解咯~其实除了小慕举例说的这两种有趣的事情，Python能做的还有很多，在此不一一列举，如果感觉get到了新姿势，记得回来点赞啦~

二、以后想从事渗透测试，需要学习python web后端吗

渗透测试

渗透测试是通过模拟恶意黑客的攻击方法，来评估计算机网络系统安全的一种评估方法。这个过程包括对系统的任何弱点、技术缺陷或漏洞的主动分析，这个分析是从一个攻击者可能存在的位置来进行的，并且从这个位置有条件主动利用安全漏洞。

渗透技术包含：数据库，asp.php.xss等各种语言，Http等协议、代码审计、web渗透，脚本渗透、ava,c++等。

Python是如今众多语言中的一种，作为一款计算机程序设计语言，由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。

Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。主要应用领域:Web和Internet开发，科学计算和统计，人工智能，教育，桌面界面开发，软件开发，后端开发。

Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。对于初学者来说，是一款入门上手快的语言

对渗透测试来说，Python只是一种学习语言，正所谓技多不压身，学习多了，对自己以后肯定会有一些作用，加油！

三、python爬虫和黑客本质有什么区别可以理解为黑客吗

技术层面，爬虫核心是前端技术，黑客是为信息安全；数据层面，一个是公开，一个是私有。爬虫是黑客的一个小小技能。

爬虫是获取公开的数据，黑客是获取私有的数据。一个是将用户浏览的数据用程序自动化的方式收集起来，一个是寻找漏洞获取私密数据，又可分为白帽黑客和黑帽黑客。

比如用户评论的数据，商品价格的信息，比如用户的视频，这些通过浏览器大众可以公开访问到的数据，可以通过爬虫技术获取，爬和反爬永远存在着斗争，因为爬虫是机器，非真正的用户。

而黑客如果获取用户银行账号，密码，公司私有数据等等，即使用到爬虫技术，但本质上是黑客，如果用于非法目的去获利，则是黑帽黑客。

爬虫主要涉及前端和数据存储之分，比如通过模拟浏览器来将数据存储起来，对于一些反爬技术做的好的站点，你要模拟登录，cookie信息维护，有时还要翻看js代码，核心技术是前端。

而黑客核心技术是是信息安全，涉及领域众多，比如操作系统、网络技术、编程技术、硬件技术等，技术上黑客目的是寻找漏洞，一切达到目的技术都要为我所用。

如果要写爬虫，频率要放缓，否则会对服务器造成压力，影响真实用户体验。有些数据涉及版权，爬取和使用上要留心。

如果做黑客，做白帽黑客，不要为了短期内的私人利益把自己送进铁房子，不值得。