CI_Knight

且行善举，莫问前程。

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我说，如果想操纵时间那肯定要操纵空间。两量车，出发时间间隔20分钟，那么两车之间距离是是一定的，如果想超过前面的车就要加速度。追上前面车时，可以说空间相同，这时时间是否相同？我想不出来，也不知道该怎么研究，相对论、穿越时间太深奥了，不过相信有一天会做到的。

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搞些区块链的东西，比如做个区块链象棋，发个代币，没给人初始都有一些代币，可以来下象棋，输的人要给赢的人一些代币，而且象棋的棋谱永远保存在区块链上，不会被篡改丢失。也可以搞搞区块链抽奖，用代币买随机号码，每天抽出幸运号码，给幸运者发奖励等等。总之这是个机会。

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你能想多远就能走多远，比如我下象棋只能像后想三步，我看数字货币只能看到眼前的涨跌，自主思考才是最重要啊。走路走多了，停下来思考思考。

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观察力还是很重要的，这个和个人脑力也有关，有的人一篇文章要看十分钟，有些人只要看五分钟，还比前者提取到到信息多，主要是人家还思考了呢。

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羡慕那些有梦想的人。

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羡慕那些有梦想，而且仍然在努力的人。

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羡慕那些已经深陷梦想，而且仍然努力着的人。

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有一个很经典的故事，斯坦门次为福特公司画了一条线，收了1000美元，其中画一条线的价值是1美元，知道在哪里画条线值999美元。这个故事让我深有感触。

前些天和同时排查一个问题数据库问题，我们staging环境有一个服务总是卡死，导致一些api超时无法访问，最终排查是数据库死锁，又经过一系列排查，具体到了一个函数内，这个函数中会先去获取一个数据库的advisory lock，然后再执行SQL，这一系列操作都在try cache中，也是为了方便回滚数据库，一切看起来都没问题。

为了复现这种情况，我们手动获取advisory lock，然后触发该函数，结果卡死。找不到具体原因，另一个同事看我们讨论激烈，过来询问并一语道破，这个数据库驱动是C写的，Python并不能抓取到C中的异常，所以会一直等待释放。

真是直接命中问题所在，和这个同事相比，不是经验问题，和我同岁，工作年限比我少，为什么他可以很快解决，而我并不能。

这是一个值得思考反思的问题。

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偌大的上海繁华的不着边际，随便找出个的地方也能比我家强一些。

毕业两年，加上实习也有两年半了，待过北京跑过上海，浑浑噩噩的，我也许是在互联网圈子的朋友中混的最差的了，有过太多的错误决定，不成熟也不稳重。时间推移，急躁的心也变得平静。

没有例外，只能默默自许，还年轻，急躁不得。人生不公平，理想奢侈，遥不可及。

偌大的上海，在繁华的中心，来来往往的人，不知要走向何方。记不起当初的理想，也不知该走向何方。

最后只剩

低落

低落

低落。

然后又抬起头微笑。

人生公平，有失有得。人生苦短，唯有珍惜。何必羡慕，唯有努力，即便没有方向。

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2016年的最后一篇文章，势必赶在最后的两小时前写完这篇文章。

ARP 欺诈

ARP 欺诈主要是在局域网内，通过伪造 IP 地址和 MAC 地址来达到欺诈的目的，并且会在网络中产生大量的 ARP 通讯，使网络瘫痪。攻击者只要持续不断的发出伪造的 ARP 响应包就能更改目标主机 ARP 缓存中的 IP-MAC 条目，造成网络中断或中间人攻击。

怎么实现 ARP 欺诈

在网络上搜索还是能搜到具体的方法的，在此只做总结，具体实现目前也没有研究过。仅供娱乐切勿违法。

欺诈前准备

一台接入路由器的电脑，路由器会分配给你内网 IP。电脑系统最好是 Linux ，如果是 windows 大概软件会更多。

一些软件

  • ettercaps，ARP 欺诈发包软件
  • driftnet，数据包图片显示软件

在 Ubuntu 下可以直接使用 apt 来安装

使用方法

ettercaps ARP欺骗之会话劫持

加入你连接路由的网卡是 eth0，网关为 10.0.0.1，那么

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ettercap -i eth0 -T -M arp:remote /10.0.0.1/ // # 欺骗局域网内所有主机
ettercap -i eth0 -T -M arp:remote /10.0.0.1/ /10.0.0.12/ # 欺骗IP为10.0.0.12的主机

这是可以使用 tcpdump 对欺诈成功后发过来的包进行抓取，使用 tcpdump

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tcpdump -i eth0

也可以使用 driftnet 实时显示图片。

如何防御

防御还是比较棘手的，造成网络拥堵的情况下只能找到发包的主机，还有就是要绑定自己电脑的网关地址。

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Python解释器

有时候我们会把 Python 的 REPL (命令行下Python的交互环境)当作解释器，它会将源代码编译为字节码并执行。Python 解释器是一个模拟堆栈机器的虚拟机，仅使用多个栈来完成操作。也可以看看 500行实现一个解释器

在解释器接手之前，Python 会执行其他3个步骤：词法分析，语法解析和编译。这三步合起来把源代码转换成 code object，它包含着解释器可以理解的指令。而解释器的工作就是解释 code object 中的指令。

code object

Python字节码

在我们导入 python 脚本时在目录下会生成个一个相应的 pyc 文件，这是 python 解释器生成的字节码，是为了加速下一次的装载。

我们写一个简单的函数，并打印其字节码

dis

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def sample(n:int) -> bool:
    if n >= 1: return True
    return False

print(sample.__code__.co_code)

sample.__code__ 是与其关联的 code object，而 sample.__code__.co_code 就是它的字节码。

输出：

b’|\x00\x00d\x01\x00k\x05\x00r\x10\x00d\x02\x00Sd\x03\x00S’

这是字节码组成的字节串，让我们把它转换成二进制

list(bytearray(sample.__code__.co_code)) [124, 0, 0, 100, 1, 0, 107, 5, 0, 114, 16, 0, 100, 2, 0, 83, 100, 3, 0, 83]

看，这写依然无法理解，这时我们借助标准库 dis(自节码反汇编器) 来查看字节码

dis.dis(sample)

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2           0 LOAD_FAST                0 (n)
            3 LOAD_CONST               1 (1)
            6 COMPARE_OP               5 (>=)
            9 POP_JUMP_IF_FALSE       16

3          12 LOAD_CONST               2 (True)
           15 RETURN_VALUE

4     >>   16 LOAD_CONST               3 (False)
           19 RETURN_VALUE

总共分为五列，分别是

  • 字节码对应的在源代码中的行号
  • 该字节码在字节码串中的第几个字节，也就是该字节码的索引
  • 字节码的人类可读的名字
  • 字节码参数
  • 字节码参数的内容提示

再看

dis.opname[124] ‘LOAD_FAST’ dis.opname[100] ‘LOAD_CONST’

这样我们就可以和之前的字节码对应了。当然这还没有完，我们还不理解这些操作码代表什么含义，打开 python文档 搜索 LOAD_FAST，你可以看到是将 co_varnames[var_num] 放进堆栈中（更高级的目前我也是看不懂），

Python 使用两个字节表示指令参数，如果Python使用一个字节，每个 code object 你只能有256个，而用两个字节，就增加到了256的平方，65536个

Frame

Frame 包含了一段代码运行所需要的信息与上下文环境。Frame 在代码执行时被动态地创建与销毁，每一个 Frame 的创建对应一次函数调用，所以每一个 Frame 都有一个 code object 与其关联，同时一个code object 可以拥有多个 Frame，因为一个函数可以递归调用自己多次。

比如你有一个函数递归的调用自己10次，这时有11个 frame。总的来说 Python 程序的每个作用域有一个 frame，比如每个 module、每个函数调用、每个类定义。这跟数据栈是不同的。

未完待续

It’s interesting

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Python 扩展

Python 和 C 粘合性很好，用 C 给 Python 添加扩展一般是性能问题，另外就是想要加密部分可以编译成二进制，保证源码不会泄露。

C Extending Moudle

C 扩展大概就是使用 Python 提供的方法将 C 代码在封装一遍。Python 提供了 Python.h 头文件，使用这些接口将 C 进行包装，最后编译成 so 文件（在windows下是dll）

编写 C 扩展需要三部分，缺一不可。

  • 导出函数
  • 方法列表
  • 初始化函数

Example

最主要的是先封装C函数，接下来举个例子，我的系统是 Ubuntu 14.04，Python2.7

定义函数

比方用 C 写一个两数相加的方法 plus，文件名为 sample.c

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int plus(int n, int m)
{
    return n + m;
}

导出函数

将该方法使用 Python 提供的API封装，首先导入头文件 Python.h

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#include <Python.h>

static PyObject* wrap_plus(PyObject* self, PyObject* args)
{
    int n, m, result;
    if (!PyArg_ParseTuple(args, "ii:plus", &n, &m))
        return NULL;
    result = plus(n, m);
    return Py_BuildValue("i", result);
}

所有的导出函数都返回一个 PyObject 指针，如果对应的C函数没有真正的返回值(即返回值类型为void)，则应返回一个全局的 None 对象(Py_None)，并将其引用计数增 1

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PyObject* method(PyObject *self, PyObject *args)
{
    Py_INCREF(Py_None);
    return Py_None;
}
  • PyObject 是一个能表示任何Python对象的C数据类型
  • PyArg_ParseTuple() 函数被用来将Python中的值转换成C中对应表示
  • Py_BuildValue() 函数被用来根据C数据类型创建Python对象
  • 更多接口查看文档

注

PyArg_ParseTuple 更多类型请看文档, ii，表示args的长度必须为2，且必须为int类型

方法列表

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static PyMethodDef sampleMethods[] = {
    {"plus", wrap_plus, METH_VARARGS, "Return n plus m"},
    {NULL, NULL}
}
  • 方法列表中的每项由四个部分组成：方法名、导出函数、参数传递方式和方法描述
  • 方法名是从Python解释器中调用该方法时所使用的名字
  • 参数传递方式则规定了Python向C函数传递参数的具体形式，可选的两种方式是METH_VARARGS和METH_KEYWORDS
  • {NULL, NULL} 标识结束

初始化函数

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void initsample()
{
   PyObject* m;
   m = Py_InitModule("sample", sampleMethods);
}

构造 module 也可以使用 PyModuleDef_HEAD_INIT 和 PyModule_Create(官方这么写的)

编译链接

gcc -fpic -c -I/usr/include/python2.7 -I /usr/lib/python2.7/config-x86_64-linux-gnu sample.c gcc -shared -o sample.so sample.o cp sample.so /python/python/site-packages/

或者使用 distutils 安装

参考