从事大数据开发岗位的研发人员，通常会重点使用Java和Scala，目前也有很多大数据开发任务开始转向使用Go语言来开发，所以如果岗位任务不需要使用Python，那么也没有必要一定要学习Python。
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学习Python还是有一定必要的，一方面Python语言在大数据领域的应用比较广泛，另一方面Python语言也比较简单易用，在很多场景下采用Python也会明显提升工作效率。实际上，很多初学者学习大数据，往往都是从学习Python语言开始的。
汇总下关于安全的几款必备工具：
Burp Suite 是用于攻击web 应用程序的集成平台，http协议分析神器，里面包括了不少安全必备的功能，重放、爆破、扫描并且支持自定义脚本，实现自己想要的功能。Burp Suite为这些工具设计了许多接口，以加快攻击应用程序的过程。所有工具都共享一个请求，并能处理对应的HTTP 消息、持久性、认证、代理、日志、警报。
工具下载地址：
工具运行需要Java环境，请自行安装。
Nmap，也就是Network Mapper，最早是Linux下的网络扫描和嗅探工具包，扫描网络情况和端口开放情况，也可以加载nmap内置的poc脚本发现安全漏洞
官网：
nmap是一个网络连接端扫描软件，用来扫描网上电脑开放的网络连接端。确定哪些服务运行在哪些连接端，并且推断计算机运行哪个操作系统（这是亦称 fingerprinting）。它是网络管理员必用的软件之一，以及用以评估网络系统安全。
正如大多数被用于网络安全的工具，nmap 也是不少黑客及骇客（又称脚本小子）爱用的工具 。系统管理员可以利用nmap来探测工作环境中未经批准使用的服务器，但是黑客会利用nmap来搜集目标电脑的网络设定，从而计划攻击的方法。
Nmap 常被跟评估系统漏洞软件Nessus 混为一谈。Nmap 以隐秘的手法，避开闯入检测系统的监视，并尽可能不影响目标系统的日常操作。
这个主要是利用sql注入漏洞的工具，可以自定义扫描规则和方式，若是通读源码之后对sql注入会有相当深的理解
官网：
这个是域名爆破工具，owasp开发的，该工具采用Go语言开发，它可以通过遍历等形式爬取数据源和Web文档，或利用IP地址来搜索相关的网块和ASN，并利用所有收集到的信息来构建目标网络拓扑。速度和发现都相当不错。
项目地址：
官网
ubuntu下安装命令如下：
Masscan，是 robertdavidgraham 在 Github 上开源的端口扫描工具。
Masscan 性能优越，极限速度可以从单机每秒发送1000万个数据包。Masscan 使用了与另一个著名的扫描工具 —— nmap 类似的命令行参数，方便进行上手使用。
Masscan 针对 TCP 端口进行扫描，使用 SYN 扫描的方式，不建立一个完全的 TCP 连接，而是首先发送一个 SYN 数据包到目标端口，然后等待接收。如果接收到 SYN-ACK 包，则说明该端口是开放的，此时发送一个 RST 结束建立过程即可；否则，若目标返回 RST，则端口不开放。 这个用来发现大规模网络下存活的ip和端口还是不错，配合nmap发现服务可快速扫描网络
项目代码位于
安装 Masscan 可以从源码进行编译，在 Debian/Ubuntu 平台上，使用命令：
编译得到的二进制程序位于子文件夹 masscan/bin。由于代码中包含了大量的小文件，可以开启多线程模式进行编译：
Wireshark（前称Ethereal）是一个网络封包分析软件。网络封包分析软件的功能是截取网络封包，并尽可能显示出最为详细的网络封包资料。Wireshark使用WinPCAP作为接口，直接与网卡进行数据报文交换。
下载地址
7、metasploit
Metasploit是一款开源的安全漏洞检测工具，可以帮助安全和IT专业人士识别安全性问题，验证漏洞的缓解措施，并管理专家驱动的安全性进行评估，提供真正的安全风险情报。这些功能包括智能开发，代码审计，Web应用程序扫描， 社会 工程。团队合作，在Metasploit和综合报告提出了他们的发现。
下载地址
Cobalt Strike是一款基于java的渗透测试神器，常被业界人称为CS神器。自3.0以后已经不在使用Metasploit框架而作为一个独立的平台使用，分为客户端与服务端，服务端是一个，客户端可以有多个，非常适合团队协同作战，多个攻击者可以同时连接到一个团队服务器上，共享攻击资源与目标信息和sessions，可模拟APT做模拟对抗，进行内网渗透。
Cobalt Strike集成了端口转发、服务扫描，自动化溢出，多模式端口监听，win exe木马生成，win dll木马生成，java木马生成，office宏病毒生成，木马捆绑；钓鱼攻击包括：站点克隆，目标信息获取，java执行，浏览器自动攻击等等。
mimikatz可以从内存中提取明文密码、哈希、PIN 码和 kerberos 票证。 mimikatz 还可以执行哈希传递、票证传递或构建黄金票证。
下载地址
这个是内网端口转发工具，对于无法出网的端口相当好用。有Windows版和Linux版两个版本，Windows版是lcx.exe,Linux版为portmap。
lcx有两大功能：
代理隧道工具，可以让工具走隧道进入内网环境，配合msf中的代理相当好用
github地址
1.建立文件夹proxychains，并进入下载
2.解压缩
3.进入解压缩后的目录进行安装
4.配置环境变量 打开文件.bashrc
将下面一段话考入该文件
使改变生效
有管理员权限 直接执行以下命令
netcat被誉为网络安全界的‘瑞士军刀’，命令用于设置路由器。 一个简单而有用的工具，透过使用TCP或UDP协议的网络连接去读写数据。它被设计成一个稳定的后门工具，能够直接由其它程序和脚本轻松驱动。同时，它也是一个功能强大的网络调试和探测工具，能够建立你需要的几乎所有类型的网络连接，还有几个很有意思的内置功能(详情请看下面的使用方法)。
【没有找到该工具logo，随便找一个凑数】
中国蚁剑是一款开源的跨平台网站管理工具，它主要面向于合法授权的渗透测试安全人员以及进行常规操作的网站管理员。
通俗的讲：中国蚁剑是 一 款比菜刀还牛的shell控制端软件。
唯一官方github下载地址：
嫌弃一个个下载麻烦的同学有福了， 一口君已经下载，并存放在网盘里，
后台回复： 安全工具 即可下载
分为七大阶段！
阶段一:python基础知识和高级特性
阶段二：Linux基础
阶段三：数据库原理和sql优化
阶段四：前端web开发
阶段五：python web后端开发
阶段六：爬虫和数据分析
阶段七：python人工智能
这个课程还不错，你可以参考一下，是比较具体的学习路线：老男孩的Python全栈开发+人工智能课程大纲：
阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquerybootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段八：人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。
阶段九：自动化运维开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。
这里整理了一份系统全面的Python开发学习路线，主要涉及以下知识，感兴趣的小伙伴欢迎一起来学习~
第一阶段：专业核心基础
阶段目标：
1. 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识
2. 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发
3. 对Python的核心库和组件有深入理解
4. 熟练应用SQL语句进行数据库常用操作
5. 熟练运用Linux操作系统命令及环境配置
6. 熟练使用MySQL，掌握数据库高级操作
7. 能综合运用所学知识完成项目
知识点：
Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux操作系统。
1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。
2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。
3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。
4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。
5、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。
第二阶段：PythonWEB开发
阶段目标：
1. 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议
3. 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发
4. 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识
5. 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理
6. 使用Web开发框架实现贯穿项目
知识点：
Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。
1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。
2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger，AJAX技术实现前后端交互。
3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。
4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能独立开发完整的WEB系统开发。
第三阶段：爬虫与数据分析
阶段目标：
1. 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析
2. 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取
3. 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理
4. 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取
5. 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程
6. 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写
8. 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网电影评论数据并完成数据分析全流程项目实战
知识点：
网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。
1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，Beautifulfoup，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。
2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见操作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等操作。
3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和操作方法。
4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。
第四阶段：机器学习与人工智能
阶段目标：
1. 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程
2. 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题
3. 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等
4. 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等
5. 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目
知识点：
1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。
2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。
