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Scapy的交互shell是运行在一个终端会话当中。因为需要root权限才能发送数据包，所以我们在这里使用 sudo
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在Windows当中，请打开命令提示符（ cmd.exe ），并确保您拥有管理员权限：
如果您没有安装所有的可选包，Scapy将会告诉你有些功能不可用：
虽然没有安装，但发送和接收数据包的基本功能仍能有效。
本节将会告诉您一些Scapy的功能。让我们按上文所述打开Scapy，亲自尝试些例子吧。
让我们来建立一个数据包试一试
/ 操作符在两层之间起到一个组合的作用。当使用该操作符时，下层可以根据其上层，使它的一个或多个默认字段被重载。（您仍可以赋予您想要的值）一个字符串也可以被用作原料层（ raw layer ）。
每一个数据包都可以被建立或分解（注意：在Python中 _ （下划线）是上一条语句执行的结果）：
我们看到一个分解的数据包将其所有的字段填充。那是因为我认为，附加有原始字符串的字段都有它自身的价值。如果这太冗长， hide_defaults() 方法将会删除具有默认值的字段：
你可以从PCAP文件中读取数据包，并将其写入到一个PCAP文件中。
如果您已经安装PyX，您可以做一个数据包的图形PostScript/ PDF转储（见下面丑陋的PNG图像，PostScript/PDF则具有更好的质量...）
目前我们只是生成一个数据包。让我们看看如何轻易地定制一组数据包。整个数据包的每一个字段（甚至是网络层次）都可以是一组。在这里隐含地定义了一组数据包的概念，意即是使用所有区域之间的笛卡尔乘积来生成的一组数据包。
某些操作（如修改一个数据包中的字符串）无法对于一组数据包使用。在这些情况下，如果您忘记展开您的数据包集合，只有您忘记生成的列表中的第一个元素会被用于组装数据包。
现在我们知道了如何处理数据包。让我们来看看如何发送它们。 send() 函数将会在第3层发送数据包。也就是说它会为你处理路由和第2层的数据。 sendp() 函数将会工作在第2层。选择合适的接口和正确的链路层协议都取决于你。
fuzz() 函数可以通过一个具有随机值、数据类型合适的对象，来改变任何默认值，但该值不能是被计算的（像校验和那样）。这使得可以快速建立循环模糊化测试模板。在下面的例子中，IP层是正常的，UDP层和NTP层被fuzz。UDP的校验和是正确的，UDP的目的端口被NTP重载为123，而且NTP的版本被更变为4.其他所有的端口将被随机分组：
现在让我们做一些有趣的事情。 sr() 函数是用来发送数据包和接收应答。该函数返回一对数据包及其应答，还有无应答的数据包。 sr1() 函数是一种变体，用来返回一个应答数据包。发送的数据包必须是第3层报文（IP，ARP等）。 srp() 则是使用第2层报文（以太网，802.3等）。
DNS查询（ rd = recursion desired）。主机192.168.5.1是我的DNS服务器。注意从我Linksys来的非空填充具有Etherleak缺陷：
发送和接收函数族是scapy中的核心部分。它们返回一对两个列表。第一个就是发送的数据包及其应答组成的列表，第二个是无应答数据包组成的列表。为了更好地呈现它们，它们被封装成一个对象，并且提供了一些便于操作的方法：
如果对于应答数据包有速度限制，你可以通过 inter 参数来设置两个数据包之间等待的时间间隔。如果有些数据包丢失了，或者设置时间间隔不足以满足要求，你可以重新发送所有无应答数据包。你可以简单地对无应答数据包列表再调用一遍函数，或者去设置 retry 参数。如果retry设置为3，scapy会对无应答的数据包重复发送三次。如果retry设为-3，scapy则会一直发送无应答的数据包，直到。 timeout 参数设置在最后一个数据包发出去之后的等待时间：
在Scapy提示符中执行一下命令，可以对经典的SYN Scan初始化：
以上向Google的80端口发送了一个SYN数据包，会在接收到一个应答后退出：
从以上的输出中可以看出，Google返回了一个SA（SYN-ACK）标志位，表示80端口是open的。
使用其他标志位扫描一下系统的440到443端口：
或者
可以对收集的数据包进行摘要（summary），来快速地浏览响应：
以上显示了我们在扫描过程中的请求应答对。我们也可以用一个循环只显示我们感兴趣的信息：
可以使用 make_table() 函数建立一个表格，更好地显示多个目标信息：
在以上的例子中，如果接收到作为响应的ICMP数据包而不是预期的TCP数据包，就会打印出ICMP差错类型（error type）。
对于更大型的扫描，我们可能对某个响应感兴趣，下面的例子就只显示设置了"SA"标志位的数据包：
如果我们想对响应进行专业分析，我们可以使用使用以下的命令显示哪些端口是open的：
对于更大型的扫描，我们可以建立一个端口开放表：
如果以上的方法还不够，Scapy还包含一个 report_ports() 函数，该函数不仅可以自动化SYN scan，而且还会对收集的结果以LaTeX形式输出：
TCP路由追踪：
注意：TCP路由跟踪和其他高级函数早已被构造好了：
发送和接收数据包的过程是相当复杂的。
我们可以简单地捕获数据包，或者是克隆tcpdump或tethereal的功能。如果没有指定interface，则会 在所有的interface上进行嗅探：
对于控制输出信息，我们可以使用 sprintf() 函数：
我们可以嗅探并进行被动操作系统指纹识别：
猜测操作系统版本前的数字为猜测的精确度。
演示一下bpf过滤器和sprintf()方法：
这儿有一个例子来实现类似(h)ping的功能：你一直发送同样的数据包集合来观察是否发生变化：
通常可以将数据包保存为pcap文件以备后用，或者是供其他的应用程序使用：
还原之前保存的pcap文件：
或者
Scapy允许你以不同的十六进制格式输出编码的数据包。
使用 hexdump() 函数会以经典的hexdump格式输出数据包：
使用 import_hexcap() 函数可以将以上的hexdump重新导入到Scapy中：
使用 str() 函数可以将整个数据包转换成十六进制字符串：
通过选择合适的起始层（例如 Ether() ），我们可以重新导入十六进制字符串。
使用 export_object() 函数，Scapy可以数据包转换成base64编码的Python数据结构：
使用 import_object() 函数，可以将以上输出重新导入到Scapy中：
最后可以使用 save_session() 函数来保存所有的session变量：
使用 load_session() 函数，在下一次你启动Scapy的时候你就能加载保存的session：
现在我们来演示一下 make_table() 函数的功能。该函数的需要一个列表和另一个函数（返回包含三个元素的元组）作为参数。第一个元素是表格x轴上的一个值，第二个元素是y轴上的值，第三个原始则是坐标(x,y)对应的值，其返回结果为一个表格。这个函数有两个变种， make_lined_table() 和 make_tex_table() 来复制/粘贴到你的LaTeX报告中。这些函数都可以作为一个结果对象的方法：
在这里，我们可以看到一个多机并行的traceroute（Scapy的已经有一个多TCP路由跟踪功能，待会儿可以看到）：
这里有个更复杂的例子：从他们的IPID字段中识别主机。我们可以看到172.20.80.200只有22端口做出了应答，而172.20.80.201则对所有的端口都有应答，而且172.20.80.197对25端口没有应答，但对其他端口都有应答。
你在使用TTL和显示接收到的TTL等情况下，它可以很轻松地帮你识别网络拓扑结构。
现在Scapy有自己的路由表了，所以将你的数据包以不同于操作系统的方式路由：
我们可以很容易地将收集起来的数据绘制成Gnuplot。（清确保你已经安装了Gnuplot-py和Gnuplot）例如，我们可以通过观察图案知道负载平衡器用了多少个不同的IP堆栈：
Scapy也有强大的TCP traceroute功能。并不像其他traceroute程序那样，需要等待每个节点的回应才去下一个节点，scapy会在同一时间发送所有的数据包。其缺点就是不知道什么时候停止（所以就有maxttl参数），其巨大的优点就是，只用了不到3秒，就可以得到多目标的traceroute结果：
最后一行实际上是该函数的返回结果：traceroute返回一个对象和无应答数据包列表。traceroute返回的是一个经典返回对象更加特殊的版本（实际上是一个子类）。我们可以将其保存以备后用，或者是进行一些例如检查填充的更深层次的观察：
和其他返回对象一样，traceroute对象也可以相加：
Traceroute返回对象有一个非常实用的功能：他们会将得到的所有路线做成一个有向图，并用AS组织路线。你需要安装graphviz。在默认情况下会使用ImageMagick显示图形。
如果你安装了VPython，你就可以用3D来表示traceroute。右边的按钮是旋转图案，中间的按钮是放大缩小，左边的按钮是移动图案。如果你单击一个球，它的IP地址就会出现/消失。如果你按住Ctrl单击一个球，就会扫描21,22,23,25,80和443端口，并显示结果：
frame injection的前提是你的无线网卡和驱动得正确配置好。
本文出自《Python高手之路》中的Doug Hellmann访谈。
我曾经有幸和Doug Hellmann一起工作过数月。他在DreamHost是一位非常资深的软件开发工程师，同时他也是OpenStack项目的贡献者。他发起过关于Python的网站Python Module of the Week（），也出版过一本很有名的Pyhton书The Python Standard Library By Example（），同时他也是Python的核心开发人员。我曾经咨询过Doug关于标准库以及库的设计与应用等方面的问题。
当你从头开发一个Python应用时，如何迈出第一步呢？它和开发一个已有的应用程序有什么不同？
从抽象角度看步骤都差不多，但是细节上有所不同。相对于对比开发新项目和已有项目，我个人在对应用程序和库开发的处理方式上有更多的不同。
当我要修改已有代码时，特别是这些代码是其他人创建的时，起初我需要研究代码是如何工作的，我需要改进哪些代码。我可能会添加日志或是输出语句，或是用pdb，利用测试数据运行应用程序，以便我理解它是如何工作的。我经常会做一些修改并测试它们，并在每次提交代码前添加可能的自动化测试。
创建一个新应用时，我会采取相同的逐步探索方法。我先创建一些代码，然后手动运行它们，在这个功能可以基本调通后，再编写测试用例确保我已经覆盖了所有的边界情况。创建测试用例也可以让代码重构更容易。
这正是smiley（）的情况。在开发正式应用程序前，我先尝试用Python的trace API写一些临时脚本。对于smiley我最初的设想包括一个仪表盘并从另一个运行的应用程序收集数据，另一部分用来接收通过网络发送过来的数据并将其保存。在添加几个不同的报告功能的过程中，我意识到重放已收集的数据的过程和在一开始收集数据的过程基本是一样的。于是我重构了一些类，并针对数据收集，数据库访问和报告生成器创建了基类。通过让这些类遵循同样的API使我可以很容易地创建数据收集应用的一个版本，它可以直接将数据写入数据库而无需通过网络发送数据。
当设计一个应用程序时，我会考虑用户界面是如何工作的，但对于库，我会专注于开发人员如何使用其API。通过先写测试代码而不是库代码，可以让思考如何通过这个新库开发应用程序变得更容易一点儿。我通常会以测试的方式创建一系列示例程序，然后依照其工作方式去构建这个库。
我还发现，在写任何库的代码之前先写文档让我可以全面考虑功能和流程的使用，而不需要提交任何实现的细节。它还让我可以记录对于设计我所做出的选择，以便读者不仅可以理解如何使用这个库，还可以了解在创建它时我的期望是什么。这就是我用在stevedore上的方法。
我知道我想让stevedore能够提供一组类用来管理应用程序的插件。在设计阶段，我花了些时间思考我见过的使用插件的通用模式，并且写了几页粗略的文档描述这些类应该如何使用。我意识到，如果我在类的构造函数中放最复杂的参数，方法map()几乎是可互换的。这些设计笔记直接写进了stevedore官方文档的简介里，用来解释在应用程序中使用插件的不同模式和准则。
将一个模块加入Python标准库的流程是什么？
完整的流程和规范可以在Python Developer's Guide（）中找到。
一个模块在被加入Python标准库之前，需要被证明是稳定且广泛使用的。模块需要提供的功能要么是很难正确实现的，要么是非常有用以至于许多开发人员已经创建了他们自己不同的变种。API应该非常清晰并且它的实现不能依赖任何标准库之外的库。
提议一个新模块的第一步是在社区通过python-ideas邮件列表非正式地了解一下大家对此的感兴趣程度。如果回应很积极，下一步就是创建一个Python增强提案（PythonEnhancement Proposal，PEP），它包括添加这个模块的动因，以及如何过渡的一些实现细节。
因为包的管理和发现工作已经非常稳定了，尤其是pip和Python Package Index（PyPI），因此在标准库之外维护一个新的库可能更实用。单独的发布使得对于新功能和bug修复（bugfix）的更新可以更频繁，对于处理新技术或API的库来说这尤其重要。
标准库中的哪三个模块是你最想人们深入了解并开始使用的？
最近我做了许多关于应用程序中动态加载扩展方面的工作。我使用abc模块为那些作为抽象基类进行的扩展定义API，以帮助扩展的作者们了解API的哪些方法是必需的，哪些是可选的。抽象基类已经在其他一些语言中内置了，但我发现很多Python程序员并不知道Python也有。
bisect模块中的二分查找算法是个很好的例子，一个广泛使用但不容易正确实现的功能，因此它非常适合放到标准库中。我特别喜欢它可以搜索稀疏列表，且搜索的值可能并不在其中。
collections模块中有许多有用的数据结构并没有得到广泛使用。我喜欢用namedtuple来创建一些小的像类一样的数据结构来保存数据但并不需要任何关联逻辑。如果之后需要添加逻辑的话，可以很容易将namedtuple转换成一个普通的类，因为namedtuple支持通过名字访问属性。另一个有意思的数据结构是ChainMap，它可以生成良好的层级命名空间。ChainMap能够用来为模板解析创建上下文或者通过清晰的流程定义来管理不同来源的配置。
许多项目（包括OpenStack）或者外部库，会在标准库之上封装一层自己的抽象。例如，我特别想了解对于日期/时间的处理。对此你有什么建议吗？程序员应该坚持使用标准库，还是应该写他们自己的函数，切换到其他外部库或是开始给Python提交补丁？
所有这些都可以。我倾向于避免重复造轮子，所以我强烈主张贡献补丁和改进那些能够用来作为依赖的项目。但是，有时创建另外的抽象并单独维护代码也是合理的，不管在应用程序内还是作为一个新的库。
你提到的例子中，OpenStack里的timeutils模块就是对Python的datetime模块的一层很薄的封装。大部分功能都简短且简单，但通过将这些最常见的操作封装为一个模块，我们可以保证它们在OpenStack项目中以一致的方式进行处理。因为许多函数都是应用相关的，某种意义上它们强化了一些问题决策，例如，字符串时间戳格式或者“现在”意味着什么，它们不太适合作为Python标准库的补丁或者作为一个通用库发布以及被其他项目采用。
与之相反，我目前正致力于将OpenStack的API服务项目从早期创建时使用的WSGI框架转成采用一个第三方Web开发框架。在Python中开发WSGI应用有很多选择，并且当我们可能需要增强其中一个以便其可以完全适应OpenStack API服务器的需要时，将这些可重用的修改贡献对于维护一个“私有的”框架似乎更可取。
当从标准库或其他地方导入并使用大量模块时，关于该做什么你有什么特别的建议吗？
我没有什么硬性限制，但是如果我有过多的导入时，我会重新考虑这个模块的设计并考虑将其拆到一个包中。与上层模块或者应用程序模块相比，对底层模块的这种拆分可能会发生得更快，因为对于上层模块我期望将更多片段组织在一起。
关于Python 3，有什么模块是值得一提而且能令开发人员有兴趣深入了解的？
支持Python 3的第三方库的数量已经到了决定性的时刻。针对Python 3开发新库或应用程序从未如此简单过，而且幸亏有3.3中加入的兼容性功能使同时维护对Python 2.7的支持也很容易。主要的Linux发行版正在致力于将Python 3默认安装。任何人要用Python创建新项目都应该认真考虑对Python 3的支持，除非有尚未移植的依赖。目前来说，不能运行在Python 3上的库基本会被视为“不再维护”。
许多开发人员将所有的代码都写入到应用程序中，但有些情况下可能有必要将代码封装成一个库。关于设计、规划、迁移等，做这些最好的方式是什么？
应用程序就是“胶水代码”的集合用来将库组织在一起完成特定目的。起初设计时可以将这些功能实现为一个库，然后在构建应用程序时确保库的代码能够很好地组织到逻辑单元中，这会让测试变得更简单。这还意味着应用程序的功能可以通过库进行访问，并且能够被重新组合以构建其他应用程序。未能采用这种方法的话意味着应用程序的功能和用户界面的绑定过于紧密，导致很难修改和重用。
对于计划开始构建自己的Python库的人们有什么样的建议呢？
我通常建议自顶向下设计库和API，对每一层应用单一职责原则（Single Responsibility Principle，SRP）（）这样的设计准则。考虑调用者如何使用这个库，并创建一个API去支持这些功能。考虑什么值可以存在一个实例中被方法使用，以及每个方法每次都要传入哪些值。最后，考虑实现以及是否底层的代码的组织应该不同于公共API。
SQLAlchemy是应用这些原则的绝好例子。声明式ORM、数据映射和表达式生成层都是单独的。开发人员可以自行决定对于API访问的正确的抽象程度，并基于他们的需求而不是被库的设计强加的约束去使用这个库。
当你随机看Python程序员的代码时遇到的最常见的编程错误是什么？
Python的习惯用法和其他语言的一个较大的不同在于循环和迭代。例如，我见过的最常见的反模式是使用for循环过滤一个列表并将元素加入到一个新的列表中，然后再在第二个循环中处理这个结果（可能将列表作为参数传给一个函数）。我通常建议将过滤循环改成生成器表达式，因为生成器表达式，更有效也更容易理解。列表的组合也很常见，以便它们的内容可以以某种方式一起被处理，但却没有使用itertools.chain()。
还有一些我在代码评审时给出的更细小的建议，例如，使用dict()而不是长的if:then:else块作为查找表，确保函数总是返回相同的类型（如一个空列表而不是None），通过使用元组和新类将相关的值合并到一个对象中从而减少函数的参数，以及在公共API中定义要使用的类而不是依赖于字典。
有没有关于选择了一个“错误”的依赖的具体的例子是你亲身经历或目睹过的？
最近，我有个例子，pyparsing（）的一个新发布取消了对Python 2的支持，这给我正在维护的一个库带来了一点儿小麻烦。对pyparsing的更新是个重大的修改，而且是明确标识成这样的，但是因为我没有在对cliff（）的设置中限制依赖版本号，所以pyparsing的新发布给cliff的用户造成了问题。解决方案就是在cliff的依赖列表中对Python 2和Python 3提供不同的版本边界。这种情况突显了理解依赖管理和确保持续集成测试中适当的测试配置的重要性。
你怎么看待框架？
框架像任何工具类型一样。它们确实有帮助，但在选择框架时要特别谨慎，应确保它能够很好地完成当前的工作。
通过抽取公共部分到一个框架中，你可以将你的开发精力专注于应用中独特的方面。通过提供许多类似运行在开发模式或者写一个测试套件这样的引导代码，它们还可以帮你让一个应用程序迅速达到一个可用的状态而不是从头开发。它们还可以激励你在应用程序开发过程中保持一致，这意味着最终你的代码将更易于理解且更可重用。
虽然使用框架时还有其他一些潜在的缺点需要注意。决定使用某个特定框架通常能够反映应用程序本身的设计。如果设计的限制不能从根本上符合应用程序的需求，那么选择错误的框架会令应用的实现变得更难。如果你试着使用与框架建议不同的模式或惯用方式，你最终将不得不同框架做斗争。
这个需要安装一个模块scapy
代码如下：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from scapy.all import srp,Ether,ARP,conf
ipscan='192.168.1.1/24'
try:
ans,unans = srp(Ether(dst="FF:FF:FF:FF:FF:FF")/ARP(pdst=ipscan),timeout=2,verbose=False)
except Exception,e:
print str(e)
else:
for snd,rcv in ans:
list_mac=rcv.sprintf("%Ether.src% - %ARP.psrc%")
print list_mac
楼主对于os.system方法理解有误，不是你PING不通才返回的0，
os.system只是帮你执行命令而已，如果这个命令是有效的他返回0，如果无效则返回1，你可以试试os.system('abc')他是返回1的（因为abc这个命令是无效的），对于你的PING命令来说，只要他能成功执行无论PING通不PING通他都会返回0.
你要测试网络是否通不能采用这种方式，应该使用PYTHON自带的库。
参考：
VFX是Unity基于GPU的全新的粒子系统，但只支持内置的管线(传统，URP，HDRP)。我们自己的RP要想使用VFX的话，需要一点技巧。
如果我们查看 Packages/Visual Effect Graph/Editor/PackageInfo.cs 的话，我们可以看到：
以上这些定义了 Unity.VisualEffectGraph.Editor 这一assembly对哪些assembly内部可见，即可以使用VFX Graph。我们可以看到HDRP是单独定义的，因此可以模仿其构建一个assembly definition。
assembly definition的文档参考：
创建一个 VFXGraph 文件夹，并加入一个 Unity.RenderPipelines.HighDefinition.Editor.asmdef 文件，内容如下：
创建好之后， VFXGraph 文件夹下就可以访问所需的内容了。接着创建一个自定义的VFX Binder：
注意命名空间，这个VFX Binder与HDRP的类似，主要是告知模板等着色器的路径等。
接下来要做的就是将模板加入到我们的SRP中。参考 Packages/Visual Effect Graph/Shaders/RenderPipeline/Universal 来设置模板即可，也可以参考HDRP的模板来编写或直接使用。
VFXPasses 里面主要是SRP中使用的 LightModes tag的定义，以及一些函数，放于 VFXGraph/Editor/Shaders 下：
注意 VFXCommon.hlsl 和 VFXDefines 也要加上，其中包含生成的计算着色器所需要的方法和定义，可以直接复制，当然我们也可以修改为适合自己管线的方法。
最基础的是模板 VFXParticlePlanarPrimitive.template ：
这个直接复制就行，该模板对应 Shaders 下的许多预制Pass。改文件放于 VFXGraph/Editor/Shaders/Templates 下。
最后记得在管线的遍历摄像机渲染的方法中加上：
这样，基本的内嵌就完成了。新建一个Visual Effect组件和一个VFX Graph的效果: