if __name__ == '__main__':
filename = sys.argv[1]
if os.path.isfile(filename) and filename.endswith(('.zip', '.rar')):
decryptRarZipFile(filename)
else:
print('Must be Rar or Zip file')
四、使用% ]8 I c5 c8 R
如果想要使用上述代码,我们只需在命令行执行python main.py <filename>即可。例如python main.py test.zip 1 R- k# |5 Z5 R5 L$ H) ^2 v1 M1 P 运行结果:% [0 D! @( y7 H( E
$ python main.py test.zip' S d2 ]: G3 e9 x
Success! ====>323126
五、扩展5 y3 n+ k2 Q, g: A8 Q$ Z0 s
密码本如何获取? : L Q5 V& [$ Q6 R3 L0 v( U v1 z 看到这里,细心的小伙伴一定会发现,最核心的其实不是代码,而是**「密码本」。理论上只要密码本中的密码足够多,就一定能获取到压缩包的密码,这也就是俗称的「撞库」**。3 o# D5 y" ]# h3 s' n& j
如何加速破解过程?! u w B' ~! d0 t+ ?/ _" [
解决了密码本的问题,深入思考的小伙伴的一定又会有新的疑问,密码本既然如此庞大,那如何加速破解的过程呢?这里给出两个思路:, `4 H- h7 b- C5 i+ O
多线程(进程)破解0 |. ?' g& ~- r5 i, h3 y: U
密码本如果很多且密码数量庞大时,我们可以采用多线程(进程)的方式读取密码,一个进程读一个密码本,一个线程分段读密码。当然,如果是在 python 中,建议不要采用多线程,因为 python 中的线程就是鸡肋,有兴趣的可以阅读相关资料。 5 M" P$ [+ {+ `/ E利用 GPU 加速. F0 R3 ~! z! j% e
我们以上的代码都是运行在 CPU 上的,即使开启多线程(进程)也只是利用到 CPU 的资源,但如果想要加速破解过程,我们其实还可以利用闲置的 GPU 资源。 ) w6 J* @ Q& R& q. |7 X N- k 在介绍为什么可以利用 GPU 加速前,我们需要明确一个观点,两者都为了完成计算任务而设计。. I& }: _& U6 _2 `' |
那为什么会想到使用 GPU 加速呢?这是就要说到两者的不同了:CPU 虽然有多核,但总数没有超过两位数,并且每个核的运算能力极其强大。而 GPU 的核数远超 CPU,但每个核的运算能力与 CPU 的核相比就相差甚远了。$ g1 Z% V z5 W$ m7 Z
我们可以简单的举个例子,解一道题,CPU 就是博士生,GPU 就是小学生,CPU 负责理解题目并且整理出解题的步骤以及解法,而 GPU 负责其中很简单但是数量又很大的简单运算就行了。% _# f4 p6 g) v8 o2 O; G
因此理论上在破解密码的过程中,我们完全可以使用 GPU 来加速这一过程。 4 G' S0 ?7 `6 ~% |4 m 事实上,这样的工具也已经出现了,Hashcat 便是最出名的一个,它号称是世界上最快的密码恢复工具,可以基于 CPU/GPU 等工作。