实例探究Python以并发方式编写高性能端口扫描器的方法_python教程-查字典教程网
实例探究Python以并发方式编写高性能端口扫描器的方法
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发布时间:2016-12-28 来源:查字典编辑
摘要:关于端口扫描器端口扫描工具(PortScanner)指用于探测服务器或主机开放端口情况的工具。常被计算机管理员用于确认安全策略,同时被攻击者...

关于端口扫描器

端口扫描工具(Port Scanner)指用于探测服务器或主机开放端口情况的工具。常被计算机管理员用于确认安全策略,同时被攻击者用于识别目标主机上的可运作的网络服务。

端口扫描定义是客户端向一定范围的服务器端口发送对应请求,以此确认可使用的端口。虽然其本身并不是恶意的网络活动,但也是网络攻击者探测目标主机服务,以利用该服务的已知漏洞的重要手段。端口扫描的主要用途仍然只是确认远程机器某个服务的可用性。

扫描多个主机以获取特定的某个端口被称为端口清扫(Portsweep),以此获取特定的服务。例如,基于SQL服务的计算机蠕虫就会清扫大量主机的同一端口以在 1433 端口上建立TCP连接。

Python实现

端口扫描器原理很简单,无非就是操作socket,能connect就认定这个端口开放着。

import socket def scan(port): s = socket.socket() if s.connect_ex(('localhost', port)) == 0: print port, 'open' s.close() if __name__ == '__main__': map(scan,range(1,65536))

这样一个最简单的端口扫描器出来了。

等等喂,半天都没反应,那是因为socket是阻塞的,每次连接要等很久才超时。

我们自己给它加上的超时。

s.settimeout(0.1)

再跑一遍,感觉快多了。

多线程版本

import socket import threading def scan(port): s = socket.socket() s.settimeout(0.1) if s.connect_ex(('localhost', port)) == 0: print port, 'open' s.close() if __name__ == '__main__': threads = [threading.Thread(target=scan, args=(i,)) for i in xrange(1,65536)] map(lambda x:x.start(),threads)

运行一下,哇,好快,快到抛出错误了。thread.error: can't start new thread。

想一下,这个进程开启了65535个线程,有两种可能,一种是超过最大线程数了,一种是超过最大socket句柄数了。在linux可以通过ulimit来修改。

如果不修改最大限制,怎么用多线程不报错呢?

加个queue,变成生产者-消费者模式,开固定线程。

多线程+队列版本

import socket import threading from Queue import Queue def scan(port): s = socket.socket() s.settimeout(0.1) if s.connect_ex(('localhost', port)) == 0: print port, 'open' s.close() def worker(): while not q.empty(): port = q.get() try: scan(port) finally: q.task_done() if __name__ == '__main__': q = Queue() map(q.put,xrange(1,65535)) threads = [threading.Thread(target=worker) for i in xrange(500)] map(lambda x:x.start(),threads) q.join()

这里开500个线程,不停的从队列取任务来做。

multiprocessing+队列版本

总不能开65535个进程吧?还是用生产者消费者模式

import multiprocessing def scan(port): s = socket.socket() s.settimeout(0.1) if s.connect_ex(('localhost', port)) == 0: print port, 'open' s.close() def worker(q): while not q.empty(): port = q.get() try: scan(port) finally: q.task_done() if __name__ == '__main__': q = multiprocessing.JoinableQueue() map(q.put,xrange(1,65535)) jobs = [multiprocessing.Process(target=worker, args=(q,)) for i in xrange(100)] map(lambda x:x.start(),jobs)

注意这里把队列作为一个参数传入到worker中去,因为是process safe的queue,不然会报错。

还有用的是JoinableQueue(),顾名思义就是可以join()的。

gevent的spawn版本

from gevent import monkey; monkey.patch_all(); import gevent import socket ... if __name__ == '__main__': threads = [gevent.spawn(scan, i) for i in xrange(1,65536)] gevent.joinall(threads)

注意monkey patch必须在被patch的东西之前import,不然会Exception KeyError.比如不能先import threading,再monkey patch.

gevent的Pool版本

from gevent import monkey; monkey.patch_all(); import socket from gevent.pool import Pool ... if __name__ == '__main__': pool = Pool(500) pool.map(scan,xrange(1,65536)) pool.join()

concurrent.futures版本

import socket from Queue import Queue from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor ... if __name__ == '__main__': q = Queue() map(q.put,xrange(1,65536)) with ThreadPoolExecutor(max_workers=500) as executor: for i in range(500): executor.submit(worker,q)

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