PyShark入门(1)：简介

includecmath 发布于2019-07-25 10:38 / 1814人阅读

摘要：如主页文档中展示的打开存储的捕获文件从网络接口上进行捕获使用或者方法建立对象后，在捕获和数据包层面就会有多个方法和属性可用。的强大在于可以调用内建的所有数据包解码器。后续文章中会说明需要那些措施来保留内存。下一篇入门和模块

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文章作者以PyShark为基础开发了Cloud-Pcap，一个类似CloudShark的pcap在线存储、分析工具。

你可以使用PyShark在网络接口上进行嗅探，或者打开存储的pcap文件进行分析。如PyShark主页文档中展示的：

import pyshark

# 打开存储的捕获文件
cap = pyshark.FileCapture("/tmp/mycapture.cap")

# 从网络接口上进行捕获
capture = pyshark.LiveCapture(interface="eth0")
capture.sniff(timeout=10)

使用 LiveCapture 或者 FileCapture 方法建立 Capture 对象后，在捕获（capture）和数据包（packet）层面就会有多个方法和属性可用。PyShark的强大在于可以调用tshark内建的所有数据包解码器。我这里只简单展示一下你可以做的一些事情，后续的文章中会展开更深入的说明。

获取数据包摘要（类似于tshark捕获的输出）

>>> for pkt in cap:
...:     print pkt
...:
2 0.512323 0.512323 fe80::f141:48a9:9a2c:73e5 ff02::c SSDP 208 M-SEARCH * HTTP/
3 1.331469 0.819146 fe80::159a:5c9f:529c:f1eb ff02::c SSDP 208 M-SEARCH * HTTP/
4 2.093188 0.761719 192.168.1.1 239.255.255.250 SSDP 395 NOTIFY * HTTP/1.  0x0000 (0)
5 2.096287 0.003099 192.168.1.1 239.255.255.250 SSDP 332 NOTIFY * HTTP/1.  0x0000 (0)

按层深入获取数据包属性

>>> pkt.   #(tab auto-complete)
pkt.captured_length     pkt.highest_layer       pkt.ip                  pkt.pretty_print        pkt.transport_layer
pkt.eth                 pkt.http                pkt.layers              pkt.sniff_time          pkt.udp
pkt.frame_info          pkt.interface_captured  pkt.length              pkt.sniff_timestamp
>>>
>>> pkt[pkt.highest_layer].    #(tab auto-complete)
pkt_app.                 pkt_app.get_field_value  pkt_app.raw_mode         pkt_app.request_version
pkt_app.DATA_LAYER       pkt_app.get_raw_value    pkt_app.request
pkt_app.chat             pkt_app.layer_name       pkt_app.request_method
pkt_app.get_field        pkt_app.pretty_print     pkt_app.request_uri

遍历数据包，对每个数据包使用给定函数处理

>>> cap = pyshark.FileCapture("test.pcap", keep_packets=False)
>>> def print_highest_layer(pkt)
...: print pkt.highest_layer
>>> cap.apply_on_packets(print_highest_layer)
HTTP
HTTP
HTTP
HTTP
HTTP
... (truncated)

这些只算是管中窥豹！谁能想到在Python脚本中使用tshark/Wireshark的强大力量会如此容易呢！
我现在发现的唯一缺陷是性能。一旦你开始处理几千个数据包，PyShark就开始变慢了。
后续文章中会说明需要那些措施来保留内存。

下一篇：PyShark入门(2): FileCapture和LiveCapture模块

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