Python中的用来进行流量分析的库都有哪些？

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网络流量分析是在CTF（Capture The Flag）竞赛中的一个常见题型，尤其是涉及到一些捕获和分析网络包的情况的时候，通过Python脚本来实现相关的分析操作不失为一种不错的手段，下面我们就来总结一下在Python中一些常用的流量分析包。

Scapy

Scapy 是一个强大的交互式网络包处理工具和库，支持多种协议，可以用来创建、发送、接收、解析和操作网络数据包，适用于流量分析、网络协议分析、数据包生成和注入、漏洞利用研究等场景。如下所示。

from scapy.all import * # 捕获数据包 packets = sniff(count=10) packets.summary() # 解析并显示数据包 for pkt in packets: print(pkt.show())

PyShark

PyShark 是 Wireshark 的一个 Python 封装，它允许我们通过程序化的方式来读取、分析和操作Wireshark捕获的pcap文件，如下所示。

import pyshark # 读取并解析 pcap 文件 cap = pyshark.FileCapture('file.pcap') for packet in cap: print(packet)

由于支持Wireshark中的显示过滤器，我们可以通过过滤功能，选择特定的协议或数据包。

pcapy

pcapy是libpcap的一个Python封装，通过与pcap（Packet Capture）文件的Python绑定来实现对pcap文件的读取和分析操作，适合于读取和处理pcap文件和一些低级流量的分析和处理场景。

import pcapy cap = pcapy.open_offline('file.pcap') while True: (header, packet) = cap.next() print(header, packet)

dpkt

dpkt是用来快速处理和分析pcap文件的Python库，支持了各种常见的协议，例如TCP、UDP、HTTP 等。提供了对网络数据包的访问，适合进行协议分析和流量重组操作。

import dpkt with open('file.pcap', 'rb') as f: pcap = dpkt.pcap.Reader(f) for timestamp, buf in pcap: eth = dpkt.ethernet.Ethernet(buf) print(eth)

tshark

tshark是Wireshark的命令行版本，Python可以通过subprocess调用来与它进行交互，用来捕获和分析网络数据包。如下所示，可以用来捕获实时的网络流量，还可以用来读取和分析 pcap 文件。

import subprocess result = subprocess.run(['tshark', '-r', 'file.pcap'], capture_output=True) print(result.stdout.decode())

socket

Socket作为Python的标准库之一，可以实现低级的网络通信用来进行流量分析，我们还可以通过Socket来构建自定义协议解析工具。可以创建网络连接，发送和接收数据，实现定制化的数据包捕获和分析工具。

import socket s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) s.connect(('example.com', 80)) s.send(b'GET / HTTP/1.1\r\nHost: example.com\r\n\r\n') response = s.recv(4096) print(response)

Pylibpcap

Pylibpcap是libpcap操作的Python，是pcap的封装库，用来捕获和分析网络流量。

from pylibpcap import Open pcap = Open("file.pcap") for packet in pcap: print(packet)

mitmproxy

mitmproxy是一个交互式的中间人代理，用于HTTP和HTTPS流量的分析 ，支持了对于流量的拦截、修改分析等操作，提供了基于Python实现API工具来实现自动化的操作。适合去做一些中间人攻击、HTTP/HTTPS 流量分析、数据包修改等操作。

from mitmproxy import http def request(flow: http.HTTPFlow) -> None: if "example.com" in flow.request.pretty_url: flow.response = http.Response.make(200, b"Intercepted!") 

总结

Python中包含了很多的流量分析有关的工具库，涵盖的范围比较广，我们可以根据自己的实际需求来掌握合适的分析库，或者可以根据具体的需求来选择合适库来实现我们的需求。