import re f = open("no no no.pcapng", "rb").read() a = re.findall(b"/sqli/example2\.php\?name=(...)", f) f1 = open("test.txt", "a+") for i in a: j = i.decode() strs = "".join(j) f1.write(strs) f1.close()

这是一段 Python 代码，其中使用了 re 模块进行正则表达式匹配。代码的功能是读取名为 "no no no.pcapng" 的二进制文件，从中匹配出所有包含 "/sqli/example2.php?name=" 字符串的内容，并将其解码后写入名为 "test.txt" 的文本文件中。

具体的实现过程是，使用 re.findall() 函数匹配所有符合条件的内容，返回一个包含所有匹配结果的列表 a。然后，遍历列表 a 中的元素，将其解码为字符串并写入文本文件中，最后关闭文件。

需要注意的是，代码中的正则表达式是使用字节字符串 b"/sqli/example2\.php\?name=(...)" 进行匹配的，其中的反斜杠 \ 是用来转义问号 ? 和点号 . 的。

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select_sqli = "SELECT time,sum(xiaoliang) FROM sheji.sale where type_c='两厢车' group by time ;" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang']) for col in data.columns: for i in range(1, len(data)): if data.loc[i, col]=="--": data.loc[i, col] = data.loc[i-1, col] data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data['xiaoliang'] = data['xiaoliang'].astype(int) data = data.set_index('time') #data = data.sort_index() print(data) model = sm.tsa.ExponentialSmoothing(data, trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12).fit() forecast = model.forecast(12) plt.figure(figsize=(9.42,5.62)) plt.plot(data, label='Original Data') plt.plot(forecast, label='Forecasted Data') plt.xlabel('日期', fontproperties=font,fontsize=16) # 设置x轴标签字体 plt.ylabel('销量', fontproperties=font,fontsize=16) # 设置y轴标签字体 plt.title('销量变化', fontproperties=font,fontsize=16) # 设置标题字体 plt.xticks(fontproperties=font, fontsize=14) plt.yticks(fontproperties=font, fontsize=14) plt.savefig('total.png',dpi=300)为什么画出的图预测的是过去的时间，请修改

在绘制图像之前，需要对 `forecast` 进行处理，将其索引改为未来的时间点，然后再与原始数据拼接起来，才能得到正确的预测结果。

下面是修改后的代码：

select_sqli = "SELECT time,sum(xiaoliang) FROM sheji.sale where type_c='两厢车' group by time ;"
cur.execute(select_sqli)
data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang'])

# 处理缺失值
for col in data.columns:
    for i in range(1, len(data)):
        if data.loc[i, col] == "--":
            data.loc[i, col] = data.loc[i-1, col]

# 转换时间序列数据
data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m')
data['xiaoliang'] = data['xiaoliang'].astype(int)
data = data.set_index('time')

# 构建模型并预测未来数据
model = sm.tsa.ExponentialSmoothing(data, trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12).fit()
forecast = model.forecast(12)

# 将索引设置为未来的时间点
idx = pd.date_range(start=data.index[-1], periods=12, freq='M')
forecast.index = idx

# 拼接原始数据和预测数据
combined_data = pd.concat([data, forecast])

# 绘制图像
plt.figure(figsize=(9.42, 5.62))
plt.plot(combined_data, label='Combined Data')
plt.xlabel('日期', fontproperties=font, fontsize=16)
plt.ylabel('销量', fontproperties=font, fontsize=16)
plt.title('销量变化', fontproperties=font, fontsize=16)
plt.xticks(fontproperties=font, fontsize=14)
plt.yticks(fontproperties=font, fontsize=14)
plt.legend()
plt.savefig('total.png', dpi=300)

在上面的代码中，我们首先将 `forecast` 的索引设置为未来的时间点，然后使用 `concat` 函数将原始数据和预测数据拼接起来，并将其作为参数传递给了 `plot` 函数。这样就可以得到正确的预测结果了。

靶场：http://192.168.126.137/pikachu/vul/sqli/sqli_str.php 要求：采用sql注入技术获取flag值，格式：flag{***********} 提示：flag值进行了rot13加密

这是一个Web应用程序的安全漏洞挑战，涉及SQL注入攻击。靶场URL指向一个名为`/sqli_str.php`的页面，可能存在一个未正确处理用户输入的安全问题，允许恶意用户通过插入SQL查询来访问数据库中的数据。提示提到flag值经过rot13加密，意味着你需要先对获取到的数据进行解密。

为了完成这个任务，你需要：

1. **识别注入点**：分析URL和PHP脚本，找到能接收用户输入的地方，通常是GET或POST请求中的查询字符串部分。

2. **构造payload**：利用SQL注入语法，插入可以查看flag数据的查询。由于提示提到了rot13加密，你可能需要构造一个包含`UNION SELECT`的查询，然后解码结果。

SELECT column_name FROM table_name WHERE condition LIKE '%username%' OR column_name = UNHEX('hex_string') -- 这里的'hex_string'是你获取到的经过rot13编码的数据

这里的`column_name`是你要找的字段名，`table_name`是对应的表名，`username`是一个假定存在的用户名，`hex_string`会被你的查询替换为解码后的flag。

3. **测试并解码**：在你的工具（如Burp Suite、Postman等）中，尝试不同的payload，并观察返回结果。一旦看到可能的flag，使用rot13解密它。

4. **提交结果**：确认解密后的flag符合要求的格式`flag{***********}`，然后提交给靶场系统。