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分享!5种常用的Python工具
IDLE
在安装Python时，默认也会安装IDLE。这是最优秀的Python工具之一。它可以降低Python入门的门槛。它的主要功能包括Python Shell窗口(交互式解释器)、自动补齐、高亮显示语法以及基本的集成调试器。IDLE轻巧易用，方便学习。但是，它不适用于大型项目。许多程序员都将其作为最佳的Python工具。
Scikit-learn
Scikit-learn是数据科学最常使用的Python工具之一。这是一款为机器学习和数据科学而设计的Python工具。该工具主要用于处理分类、回归、聚类、模型选择以及预处理等任务。scikit-Learn最出色的功能是在测试数据集上执行基准测试时，表现出的惊人速度。因此，对于程序员和学生来说，Scikit-learn是最优秀的Python工具之一。
Theano
Theano是一款数据科学的Python工具，对于程序员和学生而言，这是一款非常可靠的工具。它是深度学习方面最好的Python工具，因此非常适合深度学习。Theano的设计主旨是用户友好、模块化、易于扩展，而且可以与Python配合使用。它能够以最佳方式表达神经网络。Theano可以在TensorFlow和CNTK等流行的神经网络之上运行。
Selenium
Selenium是最佳的Python自动化工具之一。它适用于Python测试的自动化，常常用作Web应用程序的自动化框架。我们可以利用Selenium，通过许多编程语言(包括Java、C#、Python、ruby以及其他许多程序员和学生使用的语言)来编写测试脚本。你还可以在Selenium中集成Junit和TestNG等工具，来管理测试用例并生成报告。
Test complete
Testcomplete是另一款非常出色的Python自动化工具。支持Web、移动和桌面自动化测试。更高级的应用需要获得商业许可，而且它还可以帮助学生提高学业成绩。Test complete还可以像机器人框架一样执行关键字驱动的测试。它拥有最出色的录制以及回放功能，非常实用。
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Python渗透测试工具都有哪些
网络
Scapy, Scapy3k: 发送，嗅探，分析和伪造网络数据包。可用作交互式包处理程序或单独作为一个库
pypcap, Pcapy, pylibpcap: 几个不同 libpcap 捆绑的python库
libdnet: 低级网络路由，包括端口查看和以太网帧的转发
dpkt: 快速，轻量数据包创建和分析，面向基本的 TCP/IP 协议
Impacket: 伪造和解码网络数据包，支持高级协议如 NMB 和 SMB
pynids: libnids 封装提供网络嗅探，IP 包碎片重组，TCP 流重组和端口扫描侦查
Dirtbags py-pcap: 无需 libpcap 库支持读取 pcap 文件
flowgrep: 通过正则表达式查找数据包中的 Payloads
Knock Subdomain Scan: 通过字典枚举目标子域名
SubBrute: 快速的子域名枚举工具
Mallory: 可扩展的 TCP/UDP 中间人代理工具，可以实时修改非标准协议
Pytbull: 灵活的 IDS/IPS 测试框架（附带超过300个测试样例）
调试和逆向工程
Paimei: 逆向工程框架，包含PyDBG, PIDA , pGRAPH
Immunity Debugger: 脚本 GUI 和命令行调试器
mona.py: Immunity Debugger 中的扩展，用于代替 pvefindaddr
IDAPython: IDA pro 中的插件，集成 Python 编程语言，允许脚本在 IDA Pro 中执行
PyEMU: 全脚本实现的英特尔32位仿真器，用于恶意软件分析
pefile: 读取并处理 PE 文件
pydasm: Python 封装的libdasm
PyDbgEng: Python 封装的微软 Windows 调试引擎
uhooker: 截获 DLL 或内存中任意地址可执行文件的 API 调用
diStorm: AMD64 下的反汇编库
python-ptrace: Python 写的使用 ptrace 的调试器
vdb/vtrace: vtrace 是用 Python 实现的跨平台调试 API, vdb 是使用它的调试器
Androguard: 安卓应用程序的逆向分析工具
Capstone: 一个轻量级的多平台多架构支持的反汇编框架。支持包括ARM,ARM64,MIPS和x86/x64平台
PyBFD: GNU 二进制文件描述(BFD)库的 Python 接口
Fuzzing
Sulley: 一个模糊器开发和模糊测试的框架，由多个可扩展的构件组成的
Peach Fuzzing Platform: 可扩展的模糊测试框架(v2版本 是用 Python 语言编写的)
antiparser: 模糊测试和故障注入的 API
TAOF: (The Art of Fuzzing, 模糊的艺术)包含 ProxyFuzz, 一个中间人网络模糊测试工具
untidy: 针对 XML 模糊测试工具
Powerfuzzer: 高度自动化和可完全定制的 Web 模糊测试工具
SMUDGE: 纯 Python 实现的网络协议模糊测试
Mistress: 基于预设模式，侦测实时文件格式和侦测畸形数据中的协议
Fuzzbox: 媒体多编码器的模糊测试
Forensic Fuzzing Tools: 通过生成模糊测试用的文件，文件系统和包含模糊测试文件的文件系统，来测试取证工具的鲁棒性
Windows IPC Fuzzing Tools: 使用 Windows 进程间通信机制进行模糊测试的工具
WSBang: 基于 Web 服务自动化测试 SOAP 安全性
Construct: 用于解析和构建数据格式(二进制或文本)的库
fuzzer.py(feliam): 由 Felipe Andres Manzano 编写的简单模糊测试工具
Fusil: 用于编写模糊测试程序的 Python 库
Web
Requests: 优雅，简单，人性化的 HTTP 库
HTTPie: 人性化的类似 cURL 命令行的 HTTP 客户端
ProxMon: 处理代理日志和报告发现的问题
WSMap: 寻找 Web 服务器和发现文件
Twill: 从命令行界面浏览网页。支持自动化网络测试
Ghost.py: Python 写的 WebKit Web 客户端
Windmill: Web 测试工具帮助你轻松实现自动化调试 Web 应用
FunkLoad: Web 功能和负载测试
spynner: Python 写的 Web浏览模块支持 Javascript/AJAX
python-spidermonkey: 是 Mozilla JS 引擎在 Python 上的移植，允许调用 Javascript 脚本和函数
mitmproxy: 支持 SSL 的 HTTP 代理。可以在控制台接口实时检查和编辑网络流量
pathod/pathoc: 变态的 HTTP/S 守护进程，用于测试和折磨 HTTP 客户端
在对一个网站进行渗透测试时要用到哪些工具
要做网站渗透测试，首先我们要明白以下几点：
1、什么叫渗透测试？
渗透测试最简单直接的解释就是：完全站在攻击者角度对目标系统进行的安全性测试过程。
2、进行渗透测试的目的？
了解当前系统的安全性、了解攻击者可能利用的途径。它能够让管理人员非常直观的了解当前系统所面临的问题。
3、渗透测试是否等同于风险评估？
不是，你可以暂时理解成渗透测试属于风险评估的一部分。事实上，风险评估远比渗透测试复杂的多，它除渗透测试外还要加上资产识别，风险分析，除此之外，也还包括了人工审查以及后期的优化部分。
4、渗透测试是否就是黑盒测试？
否，很多技术人员对这个问题都存在这个错误的理解。渗透测试不只是要模拟外部黑客的入侵，同时，防止内部人员的有意识（无意识）攻击也是很有必要的。
5、渗透测试涉及哪些内容?
技术层面主要包括网络设备，主机，数据库，应用系统。另外可以考虑加入社会工程学（入侵的艺术/THE ART OF INTRUSION）。
6、渗透测试有哪些不足之处？
主要是投入高，风险高。而且必须是专业的网络安全团队（或公司，像网堤安全）才能相信输出的最终结果。
看完以上内容，相信大家已经明白渗透测试是不能光靠工具的，还要有专业的人员才行。推荐还是选择专攻网络安全这一块的公司或团队进行。