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零基础入门
对于从来没有接触过网络安全的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。
同时每个成长路线对应的板块都有配套的视频提供：
因篇幅有限，仅展示部分资料
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接下来，会说一些关于Python 加速工具的选单。
NumPy、SciPy、Sage 和 Pandas
先说 NumPy，它的核心是一个多维数字数组的实现。除了这个数据结构之外，还实现了若干个函数和运算符，可以高效地进行数组运算。并且对于被调用的次数进行了精简。它可以被用来进行极其高效的数学运算。
SciPy 和 Sage 都将 NumPy 内置为自身的一部分，同时内置了其他的不同的工具，从而可以用于特定科学、数学和高性能计算的模块。
Pandas 是一个侧重于数据分析的工具。如果处理大量半结构化数据的时候，可能也会用到 Pandas 相关的工具，比如 Blaze。
PyPy、Pyston、Parakeet、Psyco 和 Unladen Swallow
让代码运行的更快，侵入性最小的就是使用实时编译器(JIT 编译)。以前的话我们可以直接安装 Psyco。安装之后导入 psyco，然后调用 psyco.full()。代码运行速度就可以明显提升。运行 Python 代码的时候，它可以实时监控程序，会将一部分代码编译为了机器码。
现在好多 Psyco 等加速器的项目已经停止维护了，不过类似的功能在 PyPy 中得到了继承。
PyPy 为了方便分析、优化和翻译，用 Python 语言将 Python 重新实现了一遍，这样就可以 JIT 编译。而且 PyPy 可以直接将代码翻译成像 C 那样的性能更高的语言。
Unladen Swallow 是一个 Python 的 JIT 编译器。是 Python 解释器的一本版本，被称为底层虚拟机(LLVM)。不过这个开发已经停止了。
Pyston 是一个与 LLVM 平台较为接近的 Python 的 JIT 编译器。很多时候已经优于 Python 的实现，但不过还有很多地方不完善。
GPULib、PyStream、PyCUDA 和 PyOpenCL
这四个都是用在图像处理单元来实现代码的加速。前面讲的都是用代码优化来实现加速的。而这些都是从硬件层面上进行加速，如果有一个强大的 GPU，我们可以用 GPU 来计算，从而减少 CPU 宝贵的资源。
PyStream 古老一点。GPULib 提供了基于 GPU 的各种形式的数据计算。
如果用 GPU 加速自己的代码，可以用 PyCUDA 和 PyOpenCL。
Pyrex、Cython、Numba 和 Shedskin
这四个项目都致力于将 Python 代码翻译为 C、C++和 LLVM 的代码。Shedskin 会将代码编译为 C++语言。Pyrex、Cython 编译的主要目标是 C 语言。Cython 也是 Pyrex 的一个分支。
而且，Cython 还有 NumPy 数组的额外支持。
如果面向数组和数学计算的时候，Numba 是更好的选择导入时会自动生成相应的 LLVM 的代码。升级版本是 NumbaPro，还提供了对 GPU 的支持
SWIG、F2PY、Boost.Python
这些工具可以将其他的语言封装为 Python 的模块。第一个可以封装 C/C++语言。F2PY 可以封装 Fortran。Boost.Python 可以封装 C++语言。
SUIG 只要启动一个命令行工具，往里面输入 C 或者 C++的头文件，封装器代码就会自动生成。除了 Python，而且可以成为其他语言的封装器，比如 Java 和 PHP。
ctypes、llvm-py 和 CorePy2
学习路线：
这个方向初期比较容易入门一些，掌握一些基本技术，拿起各种现成的工具就可以开黑了。不过，要想从脚本小子变成黑客大神，这个方向越往后，需要学习和掌握的东西就会越来越多以下是网络渗透需要学习的内容：
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