python 抓包pc端

在Python中，你可以使用第三方库来抓包并分析PC端的网络流量。其中，最常用的库是Scapy和PyShark。下面是使用这两个库的简单示例：

使用Scapy抓包：

from scapy.all import *

def packet_handler(packet):
    if packet.haslayer(TCP):
        print(packet[TCP].show())

sniff(filter="tcp", prn=packet_handler, count=10)

使用PyShark抓包：

import pyshark

capture = pyshark.LiveCapture(interface='eth0')
capture.sniff(packet_count=10)

for packet in capture:
    print(packet)

请注意，上述示例只是基本的抓包示例，你可以根据具体需求对抓取到的数据进行进一步处理和分析。另外，对于Windows系统，你可能需要使用WinPcap或Npcap来支持抓包功能。

相关问题

python抓包工具

Python有许多常用的抓包工具，其中包括Fiddler、Charles、Wireshark和Tcpdump等。 Fiddler是一款常用的抓包工具，可以用于捕获网络流量数据包。要使用Fiddler进行抓包，需要确保打开Capture Traffic选项，在菜单栏的File中选择Capture Traffic选项。开启后，左下角会显示抓包状态，也可以直接点击左下角的图标来开启或关闭抓包功能。其他的抓包工具如Charles、Wireshark和Tcpdump也是常用的Python抓包工具，可以用于分析和监控网络通信。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [『Python爬虫』抓包工具 Fiddler 入门教程](https://blog.csdn.net/sixqingfeng/article/details/124923084)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Python 抓包工具 | Fiddler 下载、安装教程](https://blog.csdn.net/weixin_47068543/article/details/126269698)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

抓包 分析 python

在Python中，抓包和分析可以使用不同的方法和库来完成。其中，抓包可以使用scapy和dpkt这两个常用的Python包进行。你可以使用`sniff`函数来进行抓包操作，使用`wrpcap`函数将抓取到的数据保存到文件中。以下是一个抓包的示例代码：

from scapy.sendrecv import sniff
from scapy.utils import wrpcap

# 抓包
packets = sniff(count=10)  # 抓取10个数据包
wrpcap('capture.pcap', packets)  # 将抓取的数据包保存到文件中

而对于数据包的分析，可以使用json库来处理JSON格式的数据。以下是一个读取JSON文件并进行格式化输出的示例代码：

import json

data_file = r'E:\download\data.json'
with open(data_file, 'r', encoding='utf8') as f:
    data_list = json.loads(f.read())
    print(data_list<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* [使用Python实现windows下的抓包与解析](https://download.csdn.net/download/weixin_38592643/13988137)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
-  *2* *3* [利用python简单分析抓包数据](https://blog.csdn.net/weixin_46413513/article/details/126389886)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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