self.start_time = time.time()

代码段 `self.start_time = time.time()` 是在一个类的方法中使用 `time.time()` 函数来获取当前时间，并将其赋值给类的实例变量 `start_time`。

在这段代码中，`self` 是一个指向类的实例的引用。通过使用 `self.start_time`，我们可以在类的其他方法中访问和操作这个实例变量。

`time.time()` 函数是 Python 标准库中的一个函数，它返回当前时间的时间戳，以浮点数形式表示。通过调用 `time.time()` 函数，我们可以获取当前时间的时间戳，并将其赋值给 `start_time` 实例变量。

这样，每当调用包含这段代码的方法时，都会记录该方法开始执行的时间。这对于计算方法的执行时间或实现一些与时间相关的功能非常有用。

相关问题

class InfoDisScanner(object): def __init__(self, timeout=600, args=None): self.START_TIME = time.time() self.TIME_OUT = timeout self.args = args self.LINKS_LIMIT = 100 # max number of Folders to scan self.full_scan = args.full_scan self._init_rules() self.url_queue = Queue() # all urls to scan self.urls_processed = set() # processed urls self.urls_enqueued = set() # entered queue urls self.lock = threading.Lock()

这是一个名为InfoDisScanner的类，它是一个信息扫描器。它有一个初始化方法`__init__`，接受两个参数：timeout（超时时间，默认为600秒）和args（其他参数）。在初始化方法中，它设置了一些属性，包括START_TIME（开始时间，使用time.time()获取当前时间）、TIME_OUT（超时时间）、args、LINKS_LIMIT（最大扫描文件夹数）、full_scan（是否进行完整扫描的标志）等。

它还有一个`_init_rules`方法，用于初始化规则。

该类还有一些属性，包括url_queue（用于存储待扫描的URL）、urls_processed（已处理的URL集合）、urls_enqueued（已添加到队列中的URL集合）和lock（线程锁）。

def start_click(self): if self.sniffer: # 停止嗅探 self.sniffer.stop() self.packets = self.sniffer.results #将嗅探的数据包序列保存下来 #print(self.packets[0].summary()) self.sniffer = None self.ui.Start_pushButton.setText("开始") self.ui.Interface_comboBox.setEnabled(True) self.ui.BPF_Edit.setEnabled(True) return exp = self.ui.BPF_Edit.text() # 筛选框的内容 # logger.debug("filter expression： %s", exp) iface = self.get_iface() # 得到网卡信息 self.sniffer = cap.AsyncSniffer( # 嗅探 iface=iface, # 接口 prn=self.sniff_action, # 回调函数 type：function filter=exp, # BPF过滤器 ) self.counter = 0 self.packets = None self.ui.Start_pushButton.setText("停止") self.ui.Interface_comboBox.setEnabled(False) self.ui.BPF_Edit.setEnabled(False) self.ui.tableWidget.clearContents() # 重置列表 self.ui.tableWidget.setRowCount(0) self.ui.treeWidget.clear() self.ui.Binary_text.clear() self.start_time = time.time() # 开始时间 self.sniffer.start()。在上述代码中，如何对获取的packets列表处理，处理内容为：根据符合BPF格式的exp字符串进行过滤筛选，要求exp字符串不可以拆分。请给出详细代码

可以使用scapy库中的PacketList对象进行过滤筛选。

代码实现如下：

from scapy.all import *

# 在start_click函数中添加以下代码
filtered_packets = PacketList(filter(exp, self.packets))

其中，filter函数可以对PacketList对象进行过滤，返回符合BPF格式的数据包列表。然后将返回的数据包列表存储到filtered_packets变量中，即可对符合BPF格式的数据包进行处理。

请注意，此处的过滤操作不会改变self.packets中的数据包列表，而是返回一个新的数据包列表。如果需要在后续代码中使用过滤后的数据包列表，需要将其存储到一个新的变量中。