使用ctypes模块调用WriteProcessMemory函数，在创建程序进程后，就可以修改该程序指定内存地址。WriteProcessMemory的函数原型如下所示。
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BOOL WriteProcessMemory(
HANDLE hProcess,
LPVOID lpBaseAddress,
LPCVOID lpBuffer,
SIZE_T nSize,
SIZE_T* lpNumberOfBytesWritten
);
其参数含义如下。
· hProcess：要写内存的进程句柄。
· lpBaseAddress：要写的内存起始地址。
· lpBuffer：写入值的地址。
· nSize：写入值的大小。
· lpNumberOfBytesWritten ：实际写入的大小。
python代码示例如下：
from ctypes import *
# 定义_PROCESS_INFORMATION结构体
class _PROCESS_INFORMATION(Structure):
_fields_ = [('hProcess', c_void_p),
('hThread', c_void_p),
('dwProcessId', c_ulong),
('dwThreadId', c_ulong)]
# 定义_STARTUPINFO结构体
class _STARTUPINFO(Structure):
_fields_ = [('cb',c_ulong),
('lpReserved', c_char_p),
('lpDesktop', c_char_p),
('lpTitle', c_char_p),
('dwX', c_ulong),
('dwY', c_ulong),
('dwXSize', c_ulong),
('dwYSize', c_ulong),
('dwXCountChars', c_ulong),
('dwYCountChars', c_ulong),
('dwFillAttribute', c_ulong),
('dwFlags', c_ulong),
('wShowWindow', c_ushort),
('cbReserved2', c_ushort),
('lpReserved2', c_char_p),
('hStdInput', c_ulong),
('hStdOutput', c_ulong),
('hStdError', c_ulong)]
NORMAL_PRIORITY_CLASS = 0x00000020 # 定义NORMAL_PRIORITY_CLASS
kernel32 = windll.LoadLibrary("kernel32.dll") # 加载kernel32.dll
CreateProcess = kernel32.CreateProcessA # 获得CreateProcess函数地址
ReadProcessMemory = kernel32.ReadProcessMemory # 获得ReadProcessMemory函数地址
WriteProcessMemory = kernel32.WriteProcessMemory # 获得WriteProcessMemory函数地址
TerminateProcess = kernel32.TerminateProcess
# 声明结构体
ProcessInfo = _PROCESS_INFORMATION()
StartupInfo = _STARTUPINFO()
file = 'ModifyMe.exe' # 要进行修改的文件
address = 0x0040103c # 要修改的内存地址
buffer = c_char_p("_") # 缓冲区地址
bytesRead = c_ulong(0) # 读入的字节数
bufferSize = len(buffer.value) # 缓冲区大小
# 创建进程
if CreateProcess(file, 0, 0, 0, 0, NORMAL_PRIORITY_CLASS, 0, 0, byref(StartupInfo), byref(ProcessInfo)):
# 读取要修改的内存地址，以判断是否是要修改的文件
if ReadProcessMemory(ProcessInfo.hProcess, address, buffer, bufferSize, byref(bytesRead)):
if buffer.value == '\x74':
buffer.value = '\x75' # 修改缓冲区内的值，将其写入内存
# 修改内存
if WriteProcessMemory(ProcessInfo.hProcess, address, buffer, bufferSize, byref(bytesRead)):
print '成功改写内存!'
else:
print '写内存错误!'
else:
print '打开了错误的文件!'
TerminateProcess(ProcessInfo.hProcess,0) # 如果不是要修改的文件，则终止进程
else:
print '读内存错误!'
else:
print '不能创建进程!'
python控制内存的方法：
一、对象的引用计数机制
二、垃圾回收机制
三、内存池机制
一、对象的引用计数机制
Python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。
引用计数增加的情况：
1、一个对象分配一个新名称
2、将其放入一个容器中（如列表、元组或字典）
引用计数减少的情况：
1、使用del语句对对象别名显示的销毁
2、引用超出作用域或被重新赋值 sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数
多数情况下，引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据（如数字和字符串），解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。
二、垃圾回收
1、当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉。
2、当两个对象a和b相互引用时，del语句可以减少a和b的引用计数，并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用，因此引用计数不会归零，对象也不会销毁。（从而导致内存泄露）。为解决这一问题，解释器会定期执行一个循环检测器，搜索不可访问对象的循环并删除它们。
三、内存池机制
Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
1、Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。
2、Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的malloc。
3、对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。
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Python的内存管理主要有三种机制：引用计数机制，垃圾回收机制和内存池机制。
引用计数机制
简介
python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，Python内部记录了对象有多少个引用，即引用计数，当对象被创建时就创建了一个引用计数，当对象不再需要时，这个对象的引用计数为0时，它被垃圾回收。
特性
1.当给一个对象分配一个新名称或者将一个对象放入一个容器(列表、元组或字典)时，该对象的引用计数都会增加。
2.当使用del对对象显示销毁或者引用超出作用于或者被重新赋值时，该对象的引用计数就会减少。
3.可以使用sys.getrefcount()函数来获取对象的当前引用计数。多数情况下，引用计数要比我们猜测的大的多。对于不可变数据(数字和字符串)，解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。
垃圾回收机制
特性
1.当内存中有不再使用的部分时，垃圾收集器就会把他们清理掉。它会去检查那些引用计数为0的对象，然后清除其在内存的空间。当然除了引用计数为0的会被清除，还有一种情况也会被垃圾收集器清掉：当两个对象相互引用时，他们本身其他的引用已经为0了。
2.垃圾回收机制还有一个循环垃圾回收器, 确保释放循环引用对象(a引用b, b引用a, 导致其引用计数永远不为0)。
内存池机制
简介
在Python中，许多时候申请的内存都是小块的内存，这些小块内存在申请后，很快又会被释放，由于这些内存的申请并不是为了创建对象，所以并没有对象一级的内存池机制。这就意味着Python在运行期间会大量地执行malloc和free的操作，频繁地在用户态和核心态之间进行切换，这将严重影响Python的执行效率。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。
内存池概念
内存池的概念就是预先在内存中申请一定数量的，大小相等的内存块留作备用，当有新的内存需求时，就先从内存池中分配内存给这个需求，不够了之后再申请新的内存。这样做最显著的优势就是能够减少内存碎片，提升效率。内存池的实现方式有很多，性能和适用范围也不一样。
特性
1.Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
2.Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。
3.Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的 malloc。
4.对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。
在python中可以用id()函数获取对象的内存地址。
#例如：
object = 1 + 2
print(id(object)) #4304947776
