如何比较字典,看看有什么变化?

我的python代码中有3个字典:

> self.new_port_dict = {}#字典来存储新端口
来自curr_host
> self.old_port_dict = {}#Dictionary用于存储old_host中的旧端口
> self.results_ports_dict = {}#保存已更改/新添加端口的结果

该脚本需要比较哪个端口发生了变化,我几乎无法提供帮助我:

      def comp_ports(self,filename):
          try:
                f = open(filename)
                self.prev_report = pickle.load(f) # NmapReport

                for s in self.prev_report.hosts:
                    self.old_port_dict[s.address] = set()
                    for x in s.get_open_ports():
                        self.old_port_dict[s.address].add(x)

                for s in self.report.hosts:
                    self.new_port_dict[s.address] = set()
                    for x in s.get_open_ports():
                       self.new_port_dict[s.address].add(x)

                print "The following Host/ports were available in old scan : !!"
                print `self.old_port_dict`
                print "--------------------------------------------------------"
                print "The following Host/ports have been added in new scan:  !!"
                print `self.new_port_dict`
                for h in self.old_port_dict.keys():
                 self.results_ports_dict[h] = self.new_port_dict[h]- self.old_port_dict[h]
                 print "Result Change: for",h,"->",self.results_ports_dict[h]         

 except Exception as l:
             print l

这给出了一个输出

The following Host/ports were available in old scan : !!
{'172.16.0.41': set([(80,'tcp'),(666,'tcp')]),'172.16.0.163': set([(80,(22,'tcp')])}
--------------------------------------------------------
The following Host/ports have been added in new scan:  !!
{'172.16.0.41': set([(80,'tcp')])}

Result Change: for 172.16.0.41 -> set([(22,'tcp')])  From set([(80,'tcp')])

Result Change: for 172.16.0.163 -> set([])  From set([(80,'tcp')])

正如你可以清楚地看到的那样,我也得到了改变后的字典.我想打印:

    For "host_name",Port changed from "port_id" to "new_port_id" 

ex: For 172.16.0.41,Port changed from (666,'tcp')  to  (22,'tcp')
最佳答案
我相信你不是在比较字典,而是实际上与键对应的值.

这里的基本想法是:

>主机不能总是出现在过去和现在的扫描中,并且会使用collections.defaultdict,以确保即使在没有主机的情况下也可以直接比较值.因为将自动生成缺失键的值(空集)
>在端口集上有3个操作

>& (交叉点):查看扫描中哪些端口保持不变(相同端口)
> old – new:查看哪些端口在旧扫描中但不再在新的(已删除端口)中
> new – old:查看哪些端口在新扫描中但不在旧端口(添加端口)

有几种方法可以移动代码进行优化,但我想这一点更清晰.

希望能帮助到你

import collections

scan0 = collections.defaultdict(set,{
    '172.16.0.41': set([(80,'tcp')])
})

scan1 = collections.defaultdict(set,'tcp')])
})

hosts = sorted(set(scan0.keys() + scan1.keys()))


scan_same = dict()
scan_new = dict()
scan_del = dict()

for host in hosts:
    scan_same[host] = scan0[host] & scan1[host]
    scan_new[host] = scan1[host] - scan0[host]
    scan_del[host] = scan0[host] - scan1[host]

print()
print('-' * 10,'Same')
for host,ports in scan_same.items():
    print(host,':')
    for port in ports:
        print(':::',port[0],'/',port[1])
print()
print('*' * 10,'Added')
for host,ports in scan_new.items():
    print(host,port[1])

print()
print('=' * 10,'Deleted')
for host,ports in scan_del.items():
    print(host,port[1])

这将输出

---------- Same
172.16.0.163 :
::: 80 / tcp
::: 22 / tcp
172.16.0.41 :
::: 80 / tcp

*********** Added
172.16.0.163 :
172.16.0.41 :
::: 22 / tcp

========== Deleted
172.16.0.163 :
172.16.0.41 :
::: 666 / tcp

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。

相关推荐


我最近重新拾起了计算机视觉,借助Python的opencv还有face_recognition库写了个简单的图像识别demo,额外定制了一些内容,原本想打包成exe然后发给朋友,不过在这当中遇到了许多小问题,都解决了,记录一下踩过的坑。 1、Pyinstaller打包过程当中出现warning,跟d
说到Pooling,相信学习过CNN的朋友们都不会感到陌生。Pooling在中文当中的意思是“池化”,在神经网络当中非常常见,通常用的比较多的一种是Max Pooling,具体操作如下图: 结合图像理解,相信你也会大概明白其中的本意。不过Pooling并不是只可以选取2x2的窗口大小,即便是3x3,
记得大一学Python的时候,有一个题目是判断一个数是否是复数。当时觉得比较复杂不好写,就琢磨了一个偷懒的好办法,用异常处理的手段便可以大大程度帮助你简短代码(偷懒)。以下是判断整数和复数的两段小代码: 相信看到这里,你也有所顿悟,能拓展出更多有意思的方法~
文章目录 3 直方图Histogramplot1. 基本直方图的绘制 Basic histogram2. 数据分布与密度信息显示 Control rug and density on seaborn histogram3. 带箱形图的直方图 Histogram with a boxplot on t
文章目录 5 小提琴图Violinplot1. 基础小提琴图绘制 Basic violinplot2. 小提琴图样式自定义 Custom seaborn violinplot3. 小提琴图颜色自定义 Control color of seaborn violinplot4. 分组小提琴图 Group
文章目录 4 核密度图Densityplot1. 基础核密度图绘制 Basic density plot2. 核密度图的区间控制 Control bandwidth of density plot3. 多个变量的核密度图绘制 Density plot of several variables4. 边
首先 import tensorflow as tf tf.argmax(tenso,n)函数会返回tensor中参数指定的维度中的最大值的索引或者向量。当tensor为矩阵返回向量,tensor为向量返回索引号。其中n表示具体参数的维度。 以实际例子为说明: import tensorflow a
seaborn学习笔记章节 seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库。seaborn是matplotlib的高级封装,可以绘制有吸引力且信息丰富的统计图形。相对于matplotlib,seaborn语法更简洁,两者关系类似于numpy和pandas之间的关系,seabo
Python ConfigParser教程显示了如何使用ConfigParser在Python中使用配置文件。 文章目录 1 介绍1.1 Python ConfigParser读取文件1.2 Python ConfigParser中的节1.3 Python ConfigParser从字符串中读取数据
1. 处理Excel 电子表格笔记(第12章)(代码下载) 本文主要介绍openpyxl 的2.5.12版处理excel电子表格,原书是2.1.4 版,OpenPyXL 团队会经常发布新版本。不过不用担心,新版本应该在相当长的时间内向后兼容。如果你有新版本,想看看它提供了什么新功能,可以查看Open
1. 发送电子邮件和短信笔记(第16章)(代码下载) 1.1 发送电子邮件 简单邮件传输协议(SMTP)是用于发送电子邮件的协议。SMTP 规定电子邮件应该如何格式化、加密、在邮件服务器之间传递,以及在你点击发送后,计算机要处理的所有其他细节。。但是,你并不需要知道这些技术细节,因为Python 的
文章目录 12 绘图实例(4) Drawing example(4)1. Scatterplot with varying point sizes and hues(relplot)2. Scatterplot with categorical variables(swarmplot)3. Scat
文章目录 10 绘图实例(2) Drawing example(2)1. Grouped violinplots with split violins(violinplot)2. Annotated heatmaps(heatmap)3. Hexbin plot with marginal dist
文章目录 9 绘图实例(1) Drawing example(1)1. Anscombe’s quartet(lmplot)2. Color palette choices(barplot)3. Different cubehelix palettes(kdeplot)4. Distribution
Python装饰器教程展示了如何在Python中使用装饰器基本功能。 文章目录 1 使用教程1.1 Python装饰器简单示例1.2 带@符号的Python装饰器1.3 用参数修饰函数1.4 Python装饰器修改数据1.5 Python多层装饰器1.6 Python装饰器计时示例 2 参考 1 使
1. 用GUI 自动化控制键盘和鼠标第18章 (代码下载) pyautogui模块可以向Windows、OS X 和Linux 发送虚拟按键和鼠标点击。根据使用的操作系统,在安装pyautogui之前,可能需要安装一些其他模块。 Windows: 不需要安装其他模块。OS X: sudo pip3
文章目录 生成文件目录结构多图合并找出文件夹中相似图像 生成文件目录结构 生成文件夹或文件的目录结构,并保存结果。可选是否滤除目录,特定文件以及可以设定最大查找文件结构深度。效果如下: root:[z:/] |--a.py |--image | |--cat1.jpg | |--cat2.jpg |
文章目录 VENN DIAGRAM(维恩图)1. 具有2个分组的基本的维恩图 Venn diagram with 2 groups2. 具有3个组的基本维恩图 Venn diagram with 3 groups3. 自定义维恩图 Custom Venn diagram4. 精致的维恩图 Elabo
mxnet60分钟入门Gluon教程代码下载,适合做过深度学习的人使用。入门教程地址: https://beta.mxnet.io/guide/getting-started/crash-course/index.html mxnet安装方法:pip install mxnet 1 在mxnet中使
文章目录 1 安装2 快速入门2.1 基本用法2.2 输出图像格式2.3 图像style设置2.4 属性2.5 子图和聚类 3 实例4 如何进一步使用python graphviz Graphviz是一款能够自动排版的流程图绘图软件。python graphviz则是graphviz的python实