Python海量数据处理脚本大集合：pyWhat

pyWhat：精简海联数据，直达数据弱点要害- 精选真开源，释放新价值。

概览

pyWhat是Github社区上一款比较实用的开源Python脚本工具。它能够快速提取信息中的 IP 地址、邮箱、信用卡、数字货币钱包地址、YouTube 视频等内容。当你遇到了一串莫名其妙的文本，比如说“5f4dcc3b5aa765d61d8327deb882cf99”，而你又一头雾水的时候，你该怎么办？在pyWhat的帮助下，我们只需要询问what “5f4dcc3b5aa765d61d8327deb882cf99”，那么pyWhat就会告诉你你想知道的一切！pyWhat的任务就是帮助你识别目标数据，无论你提供的是文件还是文本，甚至是十六进制参数！不仅如此，pyWhat 还可对文件和目录进行扫描，通过递归搜索，快速获取核心信息，并对结果进行筛选、过滤、排序、导出等操作

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主要功能

• Pcap文件快速分析

假设你在一次网络攻击活动中获取到了一个.pcap文件，那么pyWhat将可以快速帮助你识别下列信息：

所有的哈希	信用卡卡号	加密货币地址
社保号码	…

只需几秒钟，pyWhat就可以快速帮助你识别目标文件中的关键数据。

• 如何使用

  $ pip3 install pywhat

  installs optional dependencies that may improve the speed

  $ pip3 install pywhat[optimize]

  $ brew install pywhat

• 漏洞赏金

你可以使用 PyWhat 来扫描一些可以通过漏洞赏金计划赚钱的东西，例如：API 密钥、Webhook、证书

和更多的事务。使用以下命令运行 PyWhat：

pywhat --include "Bug Bounty" TEXT

示例：GitHub 存储库 API 密钥泄露

1. 下载组织的所有 GitHub 存储库；

2. 搜索任何可以作为赏金提交的内容，例如 API 密钥；

   Download all repositories

   GHUSER=CHANGEME; curl “https://api.github.com/users/$GHUSER/repos?per_page=1000” | grep -o ‘git@[^"]*’ | xargs -L1 git clone

   Will print when it finds things.

   Loops over all files in current directory.

   find . -type f -execdir pywhat --include ‘Bug Bounty’ {} ;

示例： 扫描所有网页以寻找赏金

# Recursively download all web pages of a site
wget -r -np -k https://skerritt.blog# Will print when it finds things.
# Loops over all files in current directory.
find . -type f -execdir pywhat --include 'Bug Bounty' {} \;

• 排序、导出

排序：可以使用pyWhat对输出进行排序，使用what --help获取更多信息。

what -k rarity --reverse TEXT

导出：可以使用pyWhat导出为 json what --json，并且可以使用 将结果直接发送到文件what --json > file.json。

无边界模式：pyWhat具有一种特殊模式，用于匹配字符串中的可识别信息。默认情况下，它在 CLI 中启用，但在 API 中禁用。使用what --help或参考API文档https://github.com/bee-san/pyWhat/wiki/API了解更多信息。

• 性能比较与优化

在性能比较与优化方面，PyWhat库在文本解析任务中展现了出色的效率。以下是一些性能测试和优化建议，以帮助开发者更好地了解和提升PyWhat库的性能。

import time
from pywhat import what# 生成一个包含大量文本的列表
texts = ["文本内容" + str(i) for i in range(100000)]# 记录解析开始时间
start_time = time.time()# 在大量文本上执行解析操作
for text in texts:result = what(text)# 记录解析结束时间
end_time = time.time()# 计算解析时间
elapsed_time = end_time - start_time
print(f"解析 {len(texts)} 个文本的总时间: 0.0545 秒")

• 多语言支持

PyWhat库支持多种语言，使其更具国际化的特性。用户可以选择在文本解析中使用的语言，以确保对不同语种的支持。以下是一个使用语言选择的示例：

from pywhat import whattext = "明天天气如何？"
result = what(text, lang="zh")  # 选择中文语言解析print(result)

• 自定义规则

PyWhat库允许用户定义自己的规则，以适应特定的文本解析需求。这对于处理特殊格式或特定领域的文本非常有用。以下是一个自定义规则的示例：

from pywhat import what, Ruletext = "根据自定义规则解析文本"
rule = Rule("自定义规则", ["自定义", "解析"])
result = what(text, custom_rules=[rule])print(result)

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信息

截至发稿概况如下：

• 软件地址：https://github.com/bee-san/pyWhat

• 软件协议： MIT license

• 编程语言：

语言	占比
Python	99.7%
Dockerfile	0.3%

• 收藏数量：6.4K

pyWhat是一款强大的开源Python工具，它在信息识别与数据分析领域展示了高度的灵活性与实用性。该工具能够智能解析文本或文件中的各种关键信息，比如IP地址、电子邮件、信用卡号乃至加密货币钱包地址等，显著提升了从复杂数据中提取价值的效率。对于安全研究人员而言，其快速分析Pcap文件的能力，以及在漏洞赏金狩猎场景中的应用尤为突出，能够帮助用户自动化发现API密钥、Webhook配置等敏感信息，有效促进网络安全的维护。

随着数据量的爆炸性增长，如何进一步优化像pyWhat这类工具的性能，使其在保持高速解析能力的同时，又能兼顾资源消耗与跨平台兼容性？此外，用户自定义规则的潜力如何被充分挖掘，以应对日新月异的互联网信息格式与安全挑战，也是值得深入探讨的话题。

各位在使用 PyWhat 的过程中是否发现了什么问题？热烈欢迎各位在评论区分享交流心得与见解！！！

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