大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下黑客编程代码大全python的问题，以及和常用的黑客代码大全的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
python都可以写什么病毒
黑客是违法的，请不要将技术应用于违法乱纪的行为之中，这是对技术、科技的滥用。希望我的回答对你有帮助----------河南新华
Windows用户如何运行一个GitHub上的Python脚本
这个实现起来不难，首先还是要搭建python环境，其次是安装包，然后就可以测试这个python脚本了，我这里不再赘述如何搭建python环境了，我的回答里面有详细的搭建过程。下面我以GitHub上比较流行的词云wordcloud为例，简单介绍一下如何测试运行它自带的示例python脚本，实验环境搭建在Anaconda2的基础上，主要步骤如下：
1.首先需要下载这个压缩包，官网地址https://github.com/amueller/word_cloud，我们这里下载zip压缩包，如图所示：
2.解压下载的word_cloud-master.zip这个压缩文件，如下图：
3.我的存放目录是“F:\word_cloud-master”，下面就可以进行这个词云wordcloud的安装，命令是"pythonsetup.pyinstall",如下图所示：
4.安装成功后，这里可以进行简单的测试一下，可以试着导入词云，命令是"importwordcloud"，如下图所示，已经成功安装wordcloud：
5.最后就可以进行examples目录例子的测试了，这里以simple.py脚本例子为例，命令是"pythonsimple.py"如下：
程序运行截图如下，证明脚本已经运行成功，词云图片已经生成：
至此，已经成功在Windows上完成GitHub上python脚本的运行，整个过程来说，主要分为三部分（前提是python环境已经搭建）：下载解压zip文件；执行"pythonsetup.pyinstall"安装下载的包；测试运行脚本，这个不难，只要你有一定的python基础，多熟悉熟悉过程，调试调试代码，很快就能掌握的。其实GitHub上有的python项目直接可以pipinstall进行安装，例如这个例子可以直接运行"pipinstallwordcloud"进行安装，不需要像上边那样源码安装，还有点麻烦，但测试脚本的过程都是一样的，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
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……
夸张一点说，几乎没有什么做不了的东西（笔芯）。小慕今天分享两个可以用Python做的非常好玩的事情，大家都可以试试看~一、面部识别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：
importcv2importdlibfromsubprocessimportcallfromtimeimporttimeFREQ=5FACE_DETECTOR=dlib.get_frontal_face_detector()#macOS下可以使用AppleScript发送通知defnotify(text,title):cmd=r'displaynotification"%s"withtitle"%s"'%(text,title)call(["osascript","-e",cmd])if__name__=='__main__':#初始化摄像头cap=cv2.VideoCapture(0)#创建绘图窗口#cv2.namedWindow('face')notify_time=0whileTrue:#获取一帧ret,frame=cap.read()#不需要太精细的图片frame=cv2.resize(frame,(320,240))#探测人脸，可能有多个faces=FACE_DETECTOR(frame,1)forfaceinfaces:#提取人脸部分画个方框#fimg=frame[face.top():face.bottom(),face.left():face.right()]#cv2.rectangle(frame,(face.left(),face.top()),(face.right(),face.bottom()),(255,0,0),3)#不超过FREQ秒一次的发提醒iftime()-notify_time>FREQ:notify(u'检测到人脸',u'注意')notify_time=time()#画到窗口里#cv2.imshow('face',frame)#按Q退出ifcv2.waitKey(500)&0xff==ord('q'):break#清理窗口释放摄像头#cv2.destroyAllWindows()cap.release()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）
二、数据分析来分析下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?
答案是：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~
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据我了解，初级黑客一般都是使用现成的攻击工具尝试去找漏洞，具备一些互联网传输协议就足够，不需要学习语言；中级黑客比较喜欢python作为辅助工具，这都是极客思想，怎么简单怎么来，高级黑客则喜欢C语言，注意不是C++！C语言也是直接明了的东西，老黑客很喜欢研究网络和各大系统的特质，开发一些提高效率的工具。新生代黑客则偏向于Go语言了，因为Go内置网络接口，很方便，而且和C语言是一脉传承的。他们都慵懒，喜欢这种语言！
python兼职工作有哪些
Python兼职工作还是很多的，我主要接触的就五种吧
1.爬虫很多人入门Python的必修课之一就是web开发和爬虫。但是这两项想要赚钱的话，就必须知道开发什么爬什么数据才能赚钱。如果你都不知道的话问题也不大的，可以开个网店，或者猪八戒做服务外包。这里呢，还是需要找到好的项目，举个舒服的例子就是：帮一些证券大佬抓取一些财经新闻或者是舆情相关的数据，开发玩了之后每个月要保证爬虫不挂的话基本上可以收入3-5k。自己买个云主机的话，一个月要两三百的成本，自己还能做别的事情。2.量化交易用python来完成量化交易是很方便的，方然不涉及到高频交易，对于新手来说，这边比较推荐的JionQuant，新手教程和在线Python策略开发环境我个人认为都是比较优化的，做Quant其实就是一个做数据挖掘的过程。不同的策略就是你手中能用的模型，选股，择时，资金管理就是你所要做的特征工程。不需要纠结是用均线策略或者是BOLL，找到策略适应的股和择时才是关键。要追求稳定的收益的话，可以去考虑各种虚拟币交易市场搬砖，编程能力较弱的朋友可以考虑一下bots，统计逃离虽然也能稳定盈利但显然不合适个人了，一般需要HFT支持。3.代写程序或者是外包某宝上有不少的代写程序的，物美价廉，几百块就能搞定一套基于LAMP的xx管理系统，看看买家评论就会知道，绝大部分都是学生的大作业或者是毕设。这些能转多少钱呢？首先是不要帮别人写论文，这是吃力不讨好的事情，基本上后期你就会处于一直改稿的阶段。一般本科毕设都是偏工程研发的，这类门槛低，通用的代码很多，基本上找到开源的改一改就能完成任务。硕士毕业的有很多偏机器学习的，实现一个overfitting的算法实现，基本上也就是1-2天的功夫，前者1-2K，后者2-3k。4.开发网站大学期间主要是WordPress还有Django撸了几个小站，搞搞前端基本就能过关，大概每个站能赚3-5千，投入产出比很高，但是不是经常能碰到这种活。
4.白帽python是黑客的第一语言，还用多说吗？这边灰产不说了。只要爬虫公里足够强的话，刷个阅读排名点赞都是可以的。毕竟说透了都是模拟请求，只不过是有些简单HTTPGet请求。有些是通过Ajax提交的Post请求，还有就是写Socket请求，然后顺一下时间中不同请求的时间和依赖关系。大多兼职都是重复简单的工作，还是要少做，多花点时间提高自己，才能在主业上更进一步。
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