python多线程扫描端口(线程池)

本文主要讲述了如何使用Python的多线程技术，特别是利用线程池ThreadPoolExecutor来扫描服务器的开放端口。这种技术可以提高扫描效率，减少扫描时间。在学习这部分内容之前，需要有Python基础，了解网络编程中的socket库，以及线程和线程池的基本概念。 知识点详细说明如下： 1. Python多线程编程 Python提供了多种方式来实现多线程编程，其中一种就是利用threading模块。但是由于Python的全局解释器锁（GIL）限制，在CPU密集型任务中，多线程的效率提升可能不明显。然而对于I/O密集型任务，如网络扫描，多线程可以显著提高程序运行效率，因为多线程能够在等待I/O操作完成时切换到其他线程，从而提升资源的利用率。 2. 线程池ThreadPoolExecutor 线程池是管理线程生命周期的一种技术，通过预先创建一定数量的线程，并将任务放到队列中等待线程去执行。使用线程池可以有效地管理线程资源，避免频繁地创建和销毁线程带来的性能开销。Python中可以通过concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor类来方便地创建和管理线程池。 3. socket编程 socket是网络编程的基础，Python中的socket模块可以用来实现网络通信。在端口扫描的过程中，需要使用socket连接到目标主机的端口上，判断端口是否开放。扫描端口通常需要发送特殊的网络请求，并监听来自目标主机的响应。根据响应的不同来判断端口是开放还是关闭。 4. 正则表达式 在代码中使用了正则表达式来验证输入的IP地址是否符合规范。正则表达式是强大的字符串匹配工具，可以用来检查字符串是否符合特定的格式要求。在这个场景中，它用来验证输入的字符串是否是一个合法的IPv4地址。 5. 使用socket进行端口扫描 文章中给出了一个端口扫描的函数portscan(ip, port)，该函数使用socket来尝试连接目标主机的某个端口。如果连接成功，则说明端口是开放的；如果连接超时或失败，则端口可能是关闭的或不可达。扫描函数中设置了socket的超时时间，这样即使端口不响应，程序也不会无限制地等待下去。 6. 异常处理 在进行网络编程时，会涉及到很多网络异常情况，如连接超时、连接被拒绝等。在portscan函数中，对于这些异常情况进行了捕获，并根据是否开启DEBUG模式来决定是否打印错误信息或返回错误提示。 7. 使用时间戳记录扫描开始和结束时间 程序中利用datetime模块记录了端口扫描的开始时间和结束时间，通过这两个时间戳的差值可以计算出整个扫描过程耗费了多少时间。 8. CPU性能与线程数的关系 在描述中提到，使用i7 CPU时可以开启大约600个线程。不过，实际上线程数应该根据CPU性能以及系统的其他参数来确定。如果线程数过多，可能会造成CPU资源的过度消耗，反而降低程序效率。因此，通常需要根据实际机器的配置和性能来适当调整线程池的大小。 9. Python的版本要求 文章中涉及到的代码使用了Python 3.6版本的语法，因此在运行代码之前，需要确保Python环境是符合版本要求的。 总结来说，本文深入探讨了如何利用Python的多线程以及线程池技术来实现端口扫描，并且涉及到了网络编程、异常处理、正则表达式验证IP地址、以及性能优化等方面的知识。通过本文的学习，可以掌握在Python中进行高效网络扫描的方法，并了解如何使用线程池来提升程序性能。