20180719-set
20180719-set
- 20180719-set
- preface:
- Keyword : set
- What:
- 什么是set数据类型?
- set数据类型有哪些方法？
- set的分类：
- set缺点:
- Why:
- 为什么set操作起来的效率会更高?
- How:
- 用了哪些函数?
- 怎么样找出三种类型的漏洞?
- When&Where:
- 什么时候什么场景会用到set?
- Who:
- Boss
- 拓展：
- What:
preface:
今天做了一个Python脚本,功能是比较两个漏扫结果表(第一次扫描结果、第二次扫描结果)
找出当中的三种类型的漏洞：
- 未修复
- 已修复
- 新增
我一开始的思路就是
- 分别读取两个excel表中的漏洞记录存入两个列表a,b中
- 逐行比较
这样子的话要循环很多次，效率会很低
而Boss给了我一个思路,说他之前写的漏洞情况比较，用了set数据类型,操作起来很方便。
So,Let’s start.
Keyword : set
What:
什么是set数据类型?
Unordered collections of unique elements
去重的无序集合
定义很重要
set数据类型有哪些方法？
set的分类：
原来set根据能否修改的特点还分两种:
- set
- ImmutableSet
可变的set比ImmutableSet多了这些方法，这让我联想到最近看的fluent python中的一张图，
set缺点:
本来还想说set的缺点就是无序，会出现图的这种乱序现象。
看了set的定义后，才知道是我自己的对set这个data model不了解
人家本来就是去重的无序集合 Unordered collections of unique elements
Why:
为什么set操作起来的效率会更高?
- 第一次扫描结果,从Excel中读取出来后存入first_list
- 第二次扫描结果,从Excel中读取出来后存入second_list
- 假设长度均为100条
每次你需要比较一条数据的时候都要循环second_list一次，即100次
要比较完所有first_list中的数据的话，你总共需要循环100*100次
相比这种遍历的比较方式，相当于是自己定义的函数，肯定不及内置类型自带的方法快。
因为built-in type 及其方法 is implemented in C.
比如要你用了built-in type，你要计算数据的长度，你调用len()方法，它会走short-cut直接返回ob_size
How:
用了哪些函数?
#获取两个list 的交集
def same(a,b):
return list(set(a).intersection(set(b)))
#获取两个list 的并集
def union(a,b):
return list(set(a).union(set(b)))
#获取两个list 的差集 a中有而b中没有的
def diff(a,b):
return list(set(a).difference(set(b)))怎么样找出三种类型的漏洞?
a:第一次扫描结果
b:第二次扫描结果
- a与b的交集:
- a和b共同出现过的漏洞，说明是未修复的
- a与b的差集:
- a中有而b中没有，说明是已修复的
- a中没有而b中有，说明是新增的漏洞
When&Where:
什么时候什么场景会用到set?
先了解你的数据，再考虑需要用什么数据类型来存储
数据结构这个时候好像变得重要了起来啊….
Who:
Boss
看来有相关开发经验确实可以少走很多坑
姜还是老得辣啊。。。
拓展：
- 数据结构