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Received yesterday — 2026年5月7日Liu Zijian's Blog

在Tor上搭建一个.onion网站

✇Liu Zijian's Blog
2026年5月7日 00:00

郑重声明与警告

本文旨在科普Tor网络的技术原理与搭建方法，仅供学术研究、个人兴趣及保护合法隐私之用。

请务必知悉：

利用Tor网络从事任何违法违规活动——包括但不限于传播违法信息、侵犯他人权益、进行非法交易等——均属严重违法行为，与本文作者及本博客无关，且将面临严厉的法律制裁。

技术无罪，但使用者有责。请严格遵守您所在地区的法律法规，切勿触碰法律红线。

本文未完待续

1.关于Tor和.onion

Tor这个词就是洋葱路由（The Onion Router）的首字母缩写，洋葱路由的概念始于1990年代中期，由美国海军研究实验室最早构想出tor的原型，tor的目标在于，找到一种尽可能隐私的方式来使用互联网，其想法是通过多个服务器转发流量并在每一步进行加密，数据一层层加密包装像洋葱一样，故名洋葱路由。

tor将这些服务器分为三类：守卫节点guard，中继节点relay和出口节点exit，这些节点服务器由个人或组织捐献给Tor

通过tor访问网站需要依靠tor代理，tor代理发起访问前会向三类节点各选一台，获得三个密钥，每个节点可以用自己签发的密钥对称加解密，后tor代理依次将数据按照从里到外exit=>relay=>guard的顺序，用各自密钥进行加密，在外面形成三个加密层，然后发送给guard，guard解密后发送给relay，relay解密后再发给exit，数据在三个节点间依次传递，其中：

  • exit节点不知道谁在访问，只知道访问目标
  • relay节点既不知道访问目标也不知道谁在访问
  • guard节点知道谁在访问不知道访问目标

这样就实现了难以追踪溯源的访问

通过Tor访问网站可以实现匿名访问，但是普通网站对于外界本身就是透明的，网站被查同样可能暴漏访客信息，或者网站出现某些信息会导致被直接查抄或封锁，因此在Tor上可以使用洋葱服务来实现对网站和访客双向的匿名保护，洋葱服务将网站挡在自己后面，防止网站暴露真实的IP/域名等信息，并只能通过tor网络访问到，同时也无法通过一般搜索引擎搜索到，洋葱服务使用不是实名注册而是通过计算得到一种特殊的.onion域名，这种域名由tor代理向tor进行网站服务器的对应查找实现访问，而不是传统的DNS解析出IP再去访问IP。

洋葱服务因为其双向都不受追踪的特点，成为一些非法网站的温床，故onion又被叫做所谓的暗网，但是作为技术Tor和onion本身是中立的，并不是为这些非法网站而生，而且Tor上面也不像某些营销号说的那样全是非法网站，相反大多数Tor上面的网站都是合法的，很多的表网也有Tor的入口，甚至来自大型公司或组织，例如：

  • BBC bbcnewsd73hkzno2ini43t4gblxvycyac5aw4gnv7t2rccijh7745uqd.onion
  • ProtonMail protonmailrmez3lotccipshtkleegetolb73fuirgj7r4o4vfu7ozyd.onion
  • DuckDuckGo duckduckgogg42xjoc72x3sjasowoarfbgcmvfimaftt6twagswzczad.onion

通过Tor访问onion网站，一般都会用到洋葱浏览器（Tor Browser），当然也可以普通浏览器加上Tor代理实现访问，有些互联网审查地区还需要配合Tor网桥实现接入，使用洋葱浏览器等不是本文重点，也没有技术含量，不再赘述。

2.发布一个.onion网站

很多人觉得在Tor上建站更加复杂，实则相反，比起表网需要购买域名，证书，公网服务器，这些东西onion网站都不需要，因为onion域名不是申请的，而是计算的，tor网络本身就加密，因此为防止被监听的话通常不需要https，至于服务器，实际上，从传输层的角度来看，tor节点不会主动访问onion网站，而是onion网站服务器部署的tor服务不断主动从tor获取请求转发给本地的http服务，所以不需公网服务器，一台能正常联网的计算机理论上就能做onion网站的服务器。

为了安全，做onion网站的服务器反而应该打开防火墙阻断一切连接传入，防止暴漏

前置准备：需要一台服务器，先将网站发布到nginx等web服务器，并仅允许nginx接受来自本机的访问，此处用rocky linux9加nginx为例。

另：服务器肯定要用境外IP的，Tor的节点必然都被GFW拉黑，境内IP的机器就不要想了..

安装tor服务

yum install tor

vim /etc/tor/torrc修改tor默认配置，打开这两行前的注释，使用默认的/var/lib/tor/hidden_service/域名和密钥路径，并将请求转发到127.0.0.1:80的nginx 

HiddenServiceDir /var/lib/tor/hidden_service/HiddenServicePort 80 127.0.0.1:80

打开tor服务

systemctl start tor

不指定域名的话，tor服务会为我们自动生成，切换到/var/lib/tor/hidden_service/目录，可以看到tor为我们自动生成的域名和一些密钥信息，hostname文件中的就是生成的默认域名

[root@VM-0-3-rockylinux ~]# cd /var/lib/tor/hidden_service/[root@VM-0-3-rockylinux hidden_service]# lltotal 16drwx------ 2 toranon toranon 4096 May  7 13:08 authorized_clients-rw------- 1 toranon toranon   63 May  7 13:08 hostname-rw------- 1 toranon toranon   64 May  7 13:08 hs_ed25519_public_key-rw------- 1 toranon toranon   96 May  7 13:08 hs_ed25519_secret_key[root@VM-0-3-rockylinux hidden_service]# cat hostname kswxwejpmr3tpi4jhro5o5gzwvawf7u3wyjqzek6264m5jtsinezrdyd.onion

tor服务启动的过程中，会将public_key公钥等信息注册到tor中，用于标识自己是哪个onion域名对应的网站，打开Tor浏览器，访问kswxwejpmr3tpi4jhro5o5gzwvawf7u3wyjqzek6264m5jtsinezrdyd.onion，即可通过tor网络访问到我们的网站页面，是个nginx刚装好的默认欢迎页面。

3.自定义.onion域名

github开源项目mkp224o可以用于计算生成暗网“域名”

切换到/opt目录，先拉取代码

git clone  https://github.com/cathugger/mkp224o.git

编译源码为命令

cd ./mkp224oyum install -y autoconf gcc gcc-c++ make autoconf automake libtool libsodium-devel./autogen.sh ./configuremake

编译好后会生成一个mkp224o命令在当前路径，执行mkp224o -n 1 -d /opt/nana/ nana开始计算，计算完成后，会在/opt/nana/下生成一个开头是nana的onion域名信息的目录：/opt/nana/nanazolamwaqczux2bfjnptwz7fudrv63e5nw3tqr77pevfgk23zx4ad.onion/，目录的名字就是生成的域名，和里面hostname文件的内容是一样的，不过，为了防止层级过深，将这个文件夹下的所有内容全部转移到它的上一级中

自定义的前缀越长，计算时间越久，9位的自定义前缀可能都需要数月数年，因此要酌情选择，计算后生成的secret_key文件是私钥文件，一定不要泄露，否则相当于失去这个域名的控制权

./mkp224o -n 1 -d /opt/nana/ nanacd /opt/nana/nanazolamwaqczux2bfjnptwz7fudrv63e5nw3tqr77pevfgk23zx4ad.onion/mv ./* ../rm -fr /opt/nana/nanazolamwaqczux2bfjnptwz7fudrv63e5nw3tqr77pevfgk23zx4ad.onion/

按照tor的要求，将nana目录本身和转移出来的几个密钥和域名文件设置权限

cd /opt/nana/chown -R toranon:toranon ./chmod 700 ./chmod 600 ./hs_ed25519_secret_keychmod 600 ./hs_ed25519_public_keychmod 600 ./hostname

vim /etc/tor/torrc修改tor配置HiddenServiceDir为/opt/nana/

HiddenServiceDir /opt/nana/HiddenServicePort 80 127.0.0.1:80

再将默认的nginx页面换成Claude Code + DeepSeek生成的炫酷效果页面，重启tor服务，用新的域名访问即可

systemctl restart tor

参考

  1. https://www.torproject.org/zh-CN/about/history/
  2. https://www.youtube.com/watch?v=24JK_b-2V4A&t=530s
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Python中的异常

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2026年2月1日 00:00

未完待续

1.错误、异常和断言

  • 错误 语法错误，语法检查都过不去
  • 异常 程序语法是正确的，运行到一些地方，也可能会出现错误，运行时检测到的错误就称之为异常
  • 断言 用于判断一个表达式，在表达式条件为false的时候，触发异常

2.异常处理

java中的异常处理包含：try => catch => finally几个步骤，python中的异常处理则是：try => except => else => finally

2.1 try/except

except捕获异常

try:    i = 1 / 0    print("正常执行")except:    print("发生异常了") #发生异常了

2.2 try/except/else

try内没有异常，else块内代码才会执行，else必须放在所有except的后面

__doc__ 是 Python 中每个对象都可能具有的属性，用于存储该对象的文档字符串

try:    result = 3 / 0except ZeroDivisionError as e:    # 打印：异常名 + 异常描述    print(f"1.异常名：{type(e).__name__}，异常信息：{e.__doc__}")except (RuntimeError, TypeError, NameError) as e:    print(f"2.异常名：{type(e).__name__}，异常信息：{e}")except:    print("Unexpected error")else:    # try内无异常时执行的固定逻辑    print("try内无异常时执行的固定逻辑")    print(result)
1.异常名：ZeroDivisionError，异常信息：Second argument to a division or modulo operation was zero.

如果改为result = 3 / 1，则输出

try内无异常时执行的固定逻辑3.0

2.3 try/except/finally

无论try内是否出现异常，异常是否被捕获，finally块内语句都会执行

try:    result = 3 / 0except ZeroDivisionError as e:    print(f"异常名：{type(e).__name__}，异常信息：{e.__doc__}")else:    print(result)finally:    print("finally")
异常名：ZeroDivisionError，异常信息：Second argument to a division or modulo operation was zero.finally

如果改为result = 3 / 1，则输出

3.0finally

⚠️ finally一定会执行，所以finally中要谨慎访问可能因异常导致不存在的变量

try:   result = 3 / 0except ZeroDivisionError as e:   print(f"异常名：{type(e).__name__}，异常信息：{e.__doc__}")else:   print(result)finally:   print(result) # ❌ NameError: name 'result' is not defined   print("finally")

2.4 总结

  • try 执行可能产生异常的代码
  • except 发生异常时执行
  • else 没有发生异常时执行
  • finally 有没有异常都会执行

3.异常的产生

3.1 raise抛出

def int_add(x, y):    if isinstance(x, int) and isinstance(y, int):        return x + y    else:        raise TypeError("参数类型错误")print(int_add(1, 2))  # 3print(int_add("1", "2")) # TypeError: 参数类型错误

3.2 assert断言

语法：assert [表达式], "异常信息"，表达式一旦我们的断言的预期不符，自动抛出AssertionError

def divide(a, b):    assert b != 0, "断言触发，除数不能为0"    return a / bprint(divide(10, 2))  # 5.0print(divide(10, 0)) # AssertionError: 断言触发，除数不能为0

assert本质上就是简化版的raise，多用于日常开发测试，在生产环境中，应当使用raise，可以通过执行带参数的python -O ***.py命令，屏蔽掉代码中全部的assert语句，直接跳过，不判断不抛异常

4.自定义异常

继承Exception自定义异常，自定义一个属性value

__init__(self, value)会覆盖掉父类Exception的__init__()

class MyError(Exception):    """我是异常doc"""    def __init__(self, value):        self.value = value    def __str__(self):        return repr(self.value)if __name__ == '__main__':    try:        raise MyError('fuck')    except MyError as e:        print(f"触发自定义异常：{type(e).__name__}，异常描述：{e.__doc__}，异常信息：{e.value}")
触发自定义异常：MyError，异常描述：我是异常doc，异常信息：fuck

Python中的类和对象

✇Liu Zijian's Blog
2026年1月20日 00:00

未完待续

1.定义类

python3中的根类，有且只有一个：object（小写）

⚠️大写的Object不存在于python内置中，是自己定义的，为防止混淆不建议使用

__bases__是python中一个内置的变量，代表基类

# 隐式继承，python3自动处理class Cat:    pass# 显式继承class Dog(object):    passif __name__ == '__main__':    print( Cat.__bases__ ) # (<class 'object'>,)    print( Dog.__bases__ ) # (<class 'object'>,)

2.类的成员

2.1 构造方法

  • python初始化类的对象，使用__init__()这个特殊方法作为类的构造方法，创建对象时会被自动调用。
  • python构造方法不支持重载，不能弄多个__init__()，否则最后一个覆盖前面的。

构造方法就是一种实例方法

class Cat:    '我是说明文档'    def __init__(self):        print('init')        print(self)        print(self.__class__)if __name__ == '__main__':    cat = Cat()    print(cat)
init<__main__.Cat object at 0x000001982BE1D400><class '__main__.Cat'><__main__.Cat object at 0x000001982BE1D400>

2.2 类和实例的变量

  • 实例变量在构造器__init__中声明，__init__()中通过self.定义实例变量
  • 定义在类以内，__init__()以外的变量是类变量，类似Java中的static
  • 实例变量和类变量不同名时，实例变量通过对象.访问，类变量可以通过类.访问或对象.访问
  • 实例变量和类变量同名是合法但是不推荐的，这种情况下，实例和类会各自有一份，对象.访问到的是实例变量，类变量只能通过类.访问

python的实例方法第一个参数必须是当前调用对象（类似Java中的this），名字可以任意取，但是通常都起名叫self代表当前调用对象

⚠️__init__()外面的同名变量前面没有static且和self.后面的变量名重名时，self.极易被Java程序员误判为是在为外面的变量初始化或赋值，这种Java的思路，在python中是错误的

例：

  • __init__()里面的重名name，age是实例变量，通过对象.访问
  • __init__()外面的重名name，age是类变量，通过类.访问
  • country变量不重名，可通过对象.访问，也可以通过类.访问
class Stu:    name = 'simaple_name'    age = 0    country = 'China'    def __init__(self, age, name):        print('init')        self.age = age        self.name = name    def speak(self):        print(self.age, self.name)if __name__ == '__main__':    stu1 = Stu(18, '元宝')    stu2 = Stu(20, '大黄')    stu1.speak()    stu2.speak()    print('---------------')    print(Stu.name)    print(Stu.age)    print('-------------')    print(stu1.country)    print(stu2.country)    print(Stu.country)
initinit18 元宝20 大黄---------------simaple_name0-------------ChinaChinaChina

有时候，一个类存在变量过多，逐一用参数赋值会很复杂，例如：

  • def __str__(self)同样是一个内置函数，类似Java中的toString()，打印对象时转换为字符串
  • 双下划线__开头的变量，属于私有变量，类外不可直接访问
class Stu:    def __init__(self, name, age, no, score):        self.name = name        self.age = age        self.no = no        self.__score = score    def __str__(self):        return f'{self.name}, {self.age}, {self.no}, {self.__score}'if __name__ == '__main__':    stu1 = Stu('liming', 16, 10001, 100)    print(stu1)    print(stu1.name)    print(stu1.age)    print(stu1.no)    #print(stu1.__score) ❌错误 AttributeError: 'Stu' object has no attribute '__score'
liming, 16, 10001, 100liming1610001

python是一门灵活的语言！解决这个问题，可以动态的给某个对象设置成员变量，例如为stu2动态指定一个变量no

self.__dict__可以代表对象所有变量

class Stu:    def __init__(self, name, age, score):        self.name = name        self.age = age        self.__score = score    def __str__(self):        return f'{self.__dict__}'if __name__ == '__main__':    stu1 = Stu('liming', 16, 100)    print(stu1)    stu2 = Stu('liming', 16, 100)    stu2.no = '10002'    print(stu2)
{'name': 'liming', 'age': 16, '_Stu__score': 100}{'name': 'liming', 'age': 16, '_Stu__score': 100, 'no': '10002'}

上面的写法不推荐，可以采用定义好再去赋值的写法

class Stu:    def __init__(self):        self.name = None        self.age = None        self.no = None    def __str__(self):        return f'{self.__dict__}'if __name__ == '__main__':    stu1 = Stu()    print(stu1)    stu2 = Stu()    stu2.age = 12    stu2.no = '123'    stu2.name = 'sxh'    print(stu2)
{'name': None, 'age': None, 'no': None}{'name': 'sxh', 'age': 12, 'no': '123'}

还可以通过可变参数

class Stu:    def __init__(self, **kwargs):        self.name = kwargs.get('name', None)        self.age = kwargs.get('age', None)        self.no = kwargs.get('no', None)    def __str__(self):        return f'{self.__dict__}'if __name__ == '__main__':    stu1 = Stu(name='lzj', age=19, no='10002')    print(stu1)    stu2 = Stu(name='xiaohong', age=19 )    print(stu2)
{'name': 'lzj', 'age': 19, 'no': '10002'}{'name': 'xiaohong', 'age': 19, 'no': None}

2.3 成员访问限制

在python中，属性可以进行访问权限控制，和Java类似，如果要访问受保护的属性，就定义方法，这是类封装性的体现

  • 受保护的属性 _单个下划线开头，仅仅起到提醒作用，但是不阻止访问，例如_age
  • 私有属性 __双下划线开头，类外不可访问，否则程序运行出错，例如__age
  • 公开访问属性 没有下划线的，无限制
  • 魔法属性 __双下划线开头和结尾，是python内置的，有特殊的含义，不可自行定义，例如__dict__

⚠️ python处理__双下划线的底层实现，是将该变量替换成了_类名__私有变量名，通过将某个私有变量名修改为_类名__私有变量名的形式，可以突破访问控制，这种访问方式极不推荐

例：

class Stu:    def __init__(self, **kwargs):        self.name = kwargs.get('name', None)        self.__age = kwargs.get('age', None)        self._no = kwargs.get('no', None)    def __str__(self):        return f'{self.__dict__}'    def getAge(self):        return self.__ageif __name__ == '__main__':    stu1 = Stu(name='lzj', age=19, no='10002')    print(stu1)    print(stu1.name)    print(stu1.getAge())    print(stu1._no) #不建议的    print(stu1._Stu__age) #不建议的    #print(stu1.__age) #运行出错
{'name': 'lzj', '_Stu__age': 19, '_no': '10002'}lzj191000219

2.4 静态方法

上面例子里面出现在类中，参数以self开头的方法，都是实例方法，在python中，还存在静态方法和类方法

在python中，有一种方法，只是出现在类中，但是不依赖于实例和类的普通方法，叫做静态方法，采用@staticmethod装饰器装饰，通常都是作为一种工具方法，除非传入否则不能访问类和实例的成员，可以使用实例名或类名调用，但是参数列表中不能出现self或cls

例：def sum(a, b)就是静态方法

class Stu:    def __init__(self):        name = None    def call(self):        self.sum(1, 2)        self.__class__.sum(3, 4)        Stu.sum(5, 6)    @staticmethod    def sum(a, b):        return a + bif __name__ == '__main__':    stu1 = Stu()    stu1.call()    stu1.sum(7, 8)    Stu.sum(9, 10)

2.5 类方法

类方法类似Java中的static方法，python的类方法声明时第一个形参永远是cls代表类本身（不是实例），同时除__new__()以外，所有类方法都要采用@classmethod函数装饰器修饰。

python的类方法既能通过类也能通过实例调用，但是为防混淆不建议用实例调用。

主要用于操作类属性或实现工厂模式。

可直接访问类属性，类方法和静态方法，不能直接操作实例属性或实例方法。

例：

class Stu:    school = 'bupt'    def __init__(self):        name = None    def call(self):        pass    @classmethod    def classfunc1(cls):        print(cls.__name__)        print(cls.school)        cls.sum(1, 2)        cls.classfunc2()    @classmethod    def classfunc2(cls):        print('classfunc2')    @staticmethod    def sum(a, b):        return a + bif __name__ == '__main__':    Stu.classfunc1()    s1 = Stu()    s1.classfunc2()    s1.__class__.classfunc2()
Stubuptclassfunc2classfunc2classfunc2

还可以实现工厂方法，例如：

class Person:    @classmethod    def create(cls, name):        return cls(**{'name': name})    def __init__(self, name):        self.name = nameif __name__ == '__main__':    p = Person.create('lsj')    print(p.name)

2.6 类属性@property

python中，可以定义类属性，类属性是被@property修饰的一种成员，对外表现是变量，对内实现是方法

类属性本身是类的，但是用于实例，可以实现更好的封装

例：

class Stu:    @property    def age(self):        return self.__age    def __init__(self, age):        self.__age = age        passif __name__ == '__main__':    print(Stu.age) #<property object at 0x000001D82AA20D10>    s1 = Stu(29)    print(s1.age) # 29    s2 = Stu(34)    print(s2.age) #34

2.7 其他魔术方法

  • __call__()

    让实例对象被当作函数调用

    class Person:    def __init__(self, name):        self.name = name    def __call__(self, age):        self.age = age        return selfif __name__ == '__main__':    p = Person('lsj')    q = p(22)    print(q.name) #lsj    print(q.age) #22

  • __repr__()

    和__str__()类似，同时定义时，__str__()优先

2.8 @dataclass装饰器

@dataclass的用途类似于Java中的Lombok。

@dataclass可以帮我们省略掉__init__()，__eq__()，__repr__()等常见方法的手写代码，专注于业务逻辑，@dataclass中写的变量名:类型的结构会自动转换为实例变量，自动添加到__init__()中，只有变量名不加类型的默认为类变量。

@dataclass既能声明带默认值的变量，也能生成不带默认值(= None)的变量，无默认值的在前，带默认值的在后。

⚠️@dataclass装饰器会自动生成__init__()，一旦手写了__init__()会导致装饰器失效，所有自动功能全部关闭，如果想用了装饰器又要加自定义的初始化逻辑，用__post_init__(self, ...)避免冲突

例：

from dataclasses import dataclassfrom datetime import date, datetime@dataclassclass Book:    # 类变量：所有书籍实例对象共享    publisher = "机械工业出版社"    id: int = None    bookName: str = None    price: float = None    author: str = None    course_date: date  = None    start_time: datetime = None    # 初始化后校验价格合法性    def __post_init__(self):        print('__post_init__')        if self.price is not None and self.price < 0:            raise ValueError("书籍价格不能为负数！")if __name__ == '__main__':    print(Book.publisher)    book = Book(id = 1, bookName='疯狂python讲义', price=2.3)    print(book)    book = Book(id = 1, bookName='疯狂python讲义', price=-2.3)
机械工业出版社__post_init__Book(id=1, bookName='疯狂python讲义', price=2.3, author=None, course_date=None, start_time=None)__post_init__Traceback (most recent call last):  File "D:\PycharmProjects\python-lang-test\clazz\t3.py", line 27, in <module>    book = Book(id = 1, bookName='疯狂python讲义', price=-2.3)           ~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^  File "<string>", line 9, in __init__  File "D:\PycharmProjects\python-lang-test\clazz\t3.py", line 21, in __post_init__    raise ValueError("书籍价格不能为负数！")ValueError: 书籍价格不能为负数！

对__eq__()的重写，也会导致比较对象时，比较的是成员变量的值，而不是地址

if __name__ == '__main__':    book1 = Book(id = 1, bookName='疯狂python讲义', price=2.3)    book2 = Book(id = 1, bookName='疯狂python讲义', price=2.3)    print(book1 == book2) # True

3.对象初始化

python对象初始化o = Obj()，会经历以下几个过程：

1.调用该Obj类的__new__(cls,...)方法，在内存中开辟空间，创建一个空的实例对象
2.__new__(cls,...)执行完成，必须返回一个当前Obj类的实例对象，就是后续的self
3.python自动把返回的对象，传给__init__(self,...)的第一个参数self
4.调用__init__(self,...)给这个空对象绑定属性，初始化数据
5.返回初始化完成的实例对象给变量o

其中：

  • __new__(cls,...)是类方法，但是无需显式添加@classmethod装饰器
  • __new__(cls,...)必须有返回值，返回当前类对象时执行__init__(self,...)，返回None则跳过__init__(self,...)
  • __new__(cls,...)的时机一定早于__init__(self,...)，先创建再初始化
  • 永远不要出现多个生效的__init__(self,...)

例：

class Person:    def __new__(cls, name):        obj = super().__new__(cls) #调用父类（直到object）的__new__方法开内存空间，        print('new')        return obj    def __init__(self, name):        print('init')        self.name = nameif __name__ == '__main__':    p = Person('liming')    print(p.name)

使用Filebeat采集Nginx日志到ES

✇Liu Zijian's Blog
2026年4月18日 00:00

filebeat是传统elk组件中logstach的升级替代，能够高性能的采集一些中间件的日志到es中，供检索分析。

1.安装filebeat

首先要安装filebeat到nginx所在服务器，因为我的服务器是rocky linux属于redhat系，故这里通过yum安装，先设置安装源

导入GPG-KEY

rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch

新建一个elastic.repo文件在/etc/yum.repos.d下，并粘贴安装源地址

vim /etc/yum.repos.d/elastic.repo

[elastic-9.x]name=Elastic repository for 9.x packagesbaseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/9.x/yumgpgcheck=1gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearchenabled=1autorefresh=1type=rpm-md

接下来执行安装，直到安装完成

yum install filebeat -y

2.设置nginx和filebeat

首先确认nginx的日志路径和日志格式，一般日志路径默认就是：

  • /var/log/nginx/access.log 常规访问日志
  • /var/log/nginx/error.log 错误日志

在nginx.conf配置文件中，默认的日志格式是：

log_format  main  ' $remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '                  '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '                  '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';

为了区分各个主机的访问记录，我选择增加一个主机的字段：$host

log_format  main  '$host $remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '                  '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '                  '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';

亲测filebeat可以识别上述的日志格式，自动提取有效信息

然后设置filebeat，通过yum安装的filebeat，默认全局配置文件位于/etc/filebeat/filebeat.yml，有这样几项需要修改

output.elasticsearch:  # 改成自己es地址和端口  hosts: ["localhost:9016"]  # 改成自己的索引格式  index: "nginx-logs-%{+yyyy.MM.dd}"  # 通信协议按需要修改  protocol: "http"  # es用户名密码，必须设置  username: "elastic"  password: "***************"# 需要新增这两项，索引数据格式模板名称setup.template.name: "nginx-logs"setup.template.pattern: "nginx-logs-*"

然后对nginx的采集功能进行设置，filebeat支持很多中间件的日志采集，通过yum安装的filebeat，默认的各中间件的采集配置文件位于：/etc/filebeat/modules.d/

首先要将默认的nginx配置文件nginx.yml.disabled复制出一份nginx.yml，因为最后filebeat只会自动导入读取.yml结尾的文件

cp /etc/filebeat/modules.d/nginx.yml.disabled /etc/filebeat/modules.d/nginx.yml

vim编辑/etc/filebeat/modules.d/nginx.yml配置文件，针对nginx的采集进行配置

- module: nginx  # 打开常规访问日志采集，指定日志路径  access:    enabled: true    var.paths: ["/var/log/nginx/access.log"]    var.timezone: "Asia/Shanghai"  # 打开错误日志采集，指定日志路径  error:    enabled: true    var.paths: ["/var/log/nginx/error.log"]    var.timezone: "Asia/Shanghai"

都修改完成后，通过filebeat test config命令，验证配置文件是否有语法错误

[root@VM-0-3-rockylinux ~]# filebeat test configConfig OK

然后启动filebeat，并且能看到进程，启动成功

[root@VM-0-3-rockylinux ~]# systemctl start filebeat[root@VM-0-3-rockylinux ~]# ps -ef | grep filebeatroot      279214       1  0 Apr17 ?        00:00:09 /usr/share/filebeat/bin/filebeat --environment systemd -c /etc/filebeat/filebeat.yml --path.home /usr/share/filebeat --path.config /etc/filebeat --path.data /var/lib/filebeat --path.logs /var/log/filebeatroot      484905  454652  0 14:33 pts/2    00:00:00 grep --color=auto filebeat

3.查看索引

登录kibana，打开开发工具，就能看到filebeat建的索引和采集到的日志了，还可以根据业务需要制作图表等

还可以通过检索，根据各种字段进行聚合，通过访问规律查出一些攻击和刺探的恶意请求，例如：

1.查询某一天，某个主机下，某个IP访问某个路径的次数，可以很容易发现恶意请求的规律，揪出恶意访问者

GET /nginx-logs-2026.04.18/_search

{  "size": 0,   "aggs": {    "domain_counts": {      "terms": {        "field": "url.domain",      "size": 20000      },      "aggs": {        "domains_per_ip": {          "terms": {            "field": "source.ip",            "size": 20000                      },          "aggs": {            "domains_per_path": {              "terms": {                "field": "url.path",                "size": 20000                              }            }          }        }      }    }  }}

2.查询某个IP地址段的访问记录

GET /nginx-logs-2026.04.25/_search

{  "size": 8000,  "query": {    "match": {      "source.ip": "221.229.0.0/16"    }  },  "sort": [    {      "@timestamp": {        "order": "asc"      }    }  ]  }

Python的函数

✇Liu Zijian's Blog
2026年1月10日 00:00

1.定义

1.函数代码以def关键字开头，后接函数标识符名称和圆括号()
2.任何传入的参数和自变量必须放在圆括号内，圆括号中定义参数
3.函数内容以冒号:开始，需要缩进
4.return表达式结束函数，返回一个值给调用方，不带表达式的return相当于返回None
5.若暂无函数实现，函数体内写一个pass关键字，可避免语法错误

def 函数名(参数列表):    函数体    return 返回值

例：

def greet(name, age):    print("Hello World")

2.类型注解 Type Hints

Python函数参数不需要声明类型，解释器会自动推断，但是会带来难以理解，隐藏BUG，开发效率低下等问题，因此类型注解通过引入可选的类型信息解决这些问题，明确指出函数和返回值的类型，让代码更加健壮可维护。

在实现复杂逻辑和对外提供公共接口时，都应当使用类型注解

例：
func.py

def greet(name: str, age: int) -> str:    return f"Hello  World {name}, age {age}"

但是，调用时仍然可以不遵守

func.py

def greet(name: str, age: int) -> str:    return f"Hello  World {name}, age {age}"if __name__ == '__main__':    print( greet('lzj', 12.6) )

此时可以通过mypy工具包，对我们的代码进行检测，会检测出问题

先安装mypy工具 pip install mypy，再进行检测

PS D:\PycharmProjects\python-lang-test> mypy .\func\func.pyfunc\func.py:5: error: Argument 2 to "greet" has incompatible type "float"; expected "int"  [arg-type]Found 1 error in 1 file (checked 1 source file)

如果要彻底避免，需要进行严格类型检查

def add(a: int, b: int) -> int:    if not isinstance(a, int):        raise TypeError(f"参数a期望类型int，实际传入{type(a).__name__}")    if not isinstance(b, int):        raise TypeError(f"参数b期望类型int，实际传入{type(b).__name__}")    return a + bresult2 = add('5', 3)print(result2)
Traceback (most recent call last):  File "D:\PycharmProjects\python-lang-test\func\func.py", line 9, in <module>    result2 = add('5', 3)  File "D:\PycharmProjects\python-lang-test\func\func.py", line 4, in add    raise TypeError(f"参数a期望类型int，实际传入{type(a).__name__}")TypeError: 参数a期望类型int，实际传入str

在函数返回值是某种特定类型或None时使用Optional，等价于Union[具体类型, None]

例：dic.get(name)可能返回字典的值，也可能在没有值时返回None

from typing import Optionaldef age(name: str) -> Optional[int]:    dic = {'a':16, 'b':17, 'c':18}    return dic.get(name)if __name__ == '__main__':    print(age('dd'))    print(age('a'))
None16

3.参数

3.1 位置参数

以正确的形式传入函数，数量要和声明时保持一致

from typing import Optionaldef fun(age:int) -> Optional[int]:    print(age)    return agefun(10)

3.2 关键字参数

函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值

def fun(age:int, name:str) :    print(age)    print(name)fun(name='lzj', age=10)
10lzj

3.3 默认参数

调用函数时，如果没有传递参数，则会使用默认参数

def fun(name:str = "a", age:int = 25) :    print(f"fun---name:{name} age:{age}")fun()fun("zhangliang")fun("wangqiang", 28)
fun---name:a age:25fun---name:zhangliang age:25fun---name:wangqiang age:28

3.4 “*”可变位置参数

加了*的参数会以元组的形式传入，一般这种参数放在参数列表后面

格式：

def fun([普通参数], *var_args_tuple) :    函数体

例：

def print_info(num, *var_tuple):    print(num)    print(var_tuple)print_info(70,1,2,3,4,5)print_info(80)print_info(90,*(1,2,3,4,5))
70(1, 2, 3, 4, 5)80()90(1, 2, 3, 4, 5)

如果后面还有参数，必须通过关键字参数传入，如果没有给不定长的参数传参，那么得到的是空元组

def print_info1(seq, *var_tuple, age) :    print(seq)    print(var_tuple)    print(age)print_info1(1,20,30,40,50, age = 25)print_info1(70, age = 29)
1(20, 30, 40, 50)2570()29

3.5 “**”可变关键字参数

加了两个星号的参数，会以字典的形式传入，“**”可变参数的后面不能再有其他参数，因此“**”可变参数往往在“*”可变参数的后面（如果有的话），并且作为整个参数列表的最后一个参数

调用时，直接在参数列表直接传入键值对

def func(nid, **info):    print(nid)    print(info)    if __name__ == '__main__':    func(10, name='苗苗', age=22)    func(11, name='欣欣', age=27)
10{'name': '苗苗', 'age': 22}11{'name': '欣欣', 'age': 27}

如果要传字典，需要用**前缀，否则报错

if __name__ == '__main__':    dic = {'name':'苗苗', 'age': 18}    #func(10, dic) ❌    func(10, **dic) #✅    func(10, **{'name':'苗苗', 'age': 18}) #✅

3.6 参数解包/打包

上面出现的*() **{}就是一种解包/打包的写法

概念

  • 打包（Packing）：将多个参数合并成一个数据结构（元组或字典）
  • 解包（Unpacking）：将一个数据结构拆解成多个参数

异同：

语法含义类型使用场景
*args可变位置参数元组不确定数量的位置参数
**kwargs可变关键字参数字典不确定数量的关键字参数
*args, **kwargs组合使用-通用函数包装、装饰器、继承

总结

  • *args：接收多余的位置参数（arguments）
  • **kwargs：接收多余的关键字参数（keyword arguments）

例：

def func(a, *args, **kwargs):    print(a)    print(args)    print(kwargs)func(100,1,2,3,k1=20, k2=30)func(200,*(1,2,3),**{"k1":20, "k2":30})
100(1, 2, 3){'k1': 20, 'k2': 30}200(1, 2, 3){'k1': 20, 'k2': 30}

例：参数解包

传递参数时，可以将多个实参用*组合为元组，传入形参

def sum_num(a, b, c):    return a+b+cif __name__ == '__main__':    print( sum_num(1, 2, 3) ) #6    print( sum_num( *(1, 2, 3) ) ) #6    let_tuple = (1, 2, 3)    print( sum_num( *let_tuple ) ) #6

4.Lambda匿名函数

python使用lambda来创建匿名函数

  • lambda是一种小型的内联函数，通常只有一行代码
  • 匿名的，只能通过赋值给变量或作为参数传递给其他函数的方式来使用
  • 可以有任意数量的参数，但是只能有一个表达式
  • 不需要使用def关键字定义
  • 通常用于编写简单的单行的函数
  • 通常在函数需要作为参数传递的情况下使用

与java的lambda的区别：通常只有一行代码

组成：

lambda arguments : expression
  • lambda 是python的关键字
  • arguments 参数列表
  • expression 表达式，用于计算并返回结果

例：

某种操作函数operator，传入待操作数a, b以及操作规则func，将1和2以及一个加法计算规则add()传入，令operator函数对两个数进行加法

def add(a, b):    return a + bdef operator(a, b, func):    return func(a, b)print( operator(1, 2, add) ) # 3

add()就无需单独再定义函数，可以匿名成为一个加法计算规则的lambda：lambda x, y: x + y

print( operator(1, 2, lambda x, y: x + y ) ) #3

lambda可以赋给变量，称为函数变量，函数变量保存的是函数类型的值，对函数变量进行调用（加小括号），才能得到对应函数的返回值类型的值

例：

f = lambda: "Hello, world!"print(f) # <function <lambda> at 0x000002A2226B7C40>print(f())  # Hello, world!
x = lambda a, b, c : a + b + cprint(x(5, 6, 2)) #13

在python中，lambda通常可以和一些内置函数配合使用，实现一些效果

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))print(even_numbers)  # 有三名学生的姓名和年龄，按年龄排序student_list = [{"name": "z3", "age": 36}, {"name": "li4", "age": 14}, {"name": "w5", "age": 27}]print(sorted(student_list, key=lambda x: x["age"]))# map() 的主要作用是将给定的函数批量应用到可迭代对象的每个元素上，实现数据转换map_result = map(lambda x: x * x, [0, 1, 3, 7, 9])print(list(map_result)) # filter（） 的主要作用是将给定的函数**批量应用**到可迭代对象的每个元素上，实现数据过滤filter_result = filter(lambda x: x >= 0, [-0, -1, -3, 7, 9])print(list(filter_result))  
[2, 4, 6, 8][{'name': 'li4', 'age': 14}, {'name': 'w5', 'age': 27}, {'name': 'z3', 'age': 36}][0, 1, 9, 49, 81][0, 7, 9]

5.闭包 （Closure）

闭包是python实现函数式编程的重要基础

定义：内部函数引用了嵌套它的外部函数的变量或参数，且内部函数被返回或暴露出去，从而保留了外部函数作用域（即便已经调用完成）的函数对象。

例：定义一个函数lazy_sum()，嵌套一个内部函数inner()，并将内部函数inner()作为返回值返回，并赋值给了num，但是是个函数对象，只有执行num()，内部函数inner()才会执行，将外部函数的参数*args进行累加。在这个过程中lazy_sum()的执行完成后，并没有被释放，参数*args也被保留下来，什么时候内部函数执行了，什么时候真正完成调用。

def lazy_sum(*args):    def inner():        result = 0        for n in args:            result = result + n        return result    #返回函数    return innernum = lazy_sum(11, 12)print(num) # <function lazy_sum.<locals>.inner at 0x0000023A15FD62A0>print(num()) # 23print(num.__closure__) #闭包保存的变量元组 (<cell at 0x00000241568DB5E0: tuple object at 0x00000241568E8940>,)print(num.__closure__[0].cell_contents) # 闭包保存的变量 (11, 12)

例：带参数

def hello(s1):    def world(s2):        return s1+' '+s2    #返回函数    return worldfun = hello('hello')print(fun('world')) #hello worldprint( hello('hello')('world') ) #hello world

总结：

  • 函数要嵌套，支持多层
  • 内部函数要引用外部函数的局部变量
  • 外部函数将内部函数返回，或作为参数传递

利弊：

  • 优点： 封装隐藏数据和持久化状态，简化参数传递，适合实现轻量级状态保持场景
  • 缺点： 内存占用过高，可读性和可调试性差，存在循环变量捕获陷阱，使用时需要避免持有占用大空间的数据

6.装饰器（Decorators）

装饰器类似Spring AOP，前置/后置通知

装饰器（decorators）是Python中的一种高级功能，它允许你动态地修改函数或类的行为。

装饰器本质上是一种函数，它接受一个函数作为参数并返回一个新的函数或修改原来的函数，可以实现不修改被修饰对象的源码和调用方式的前提下，为其额外添加功能（日志，计时，权限校验等）。

执行原理：

  1. 绑定原函数
  2. 定义额外功能
  3. 替换，返回包装函数
  4. 调用，执行原逻辑+增强逻辑

例：装饰器的实现，使用aop()函数增强hello()函数，aop()函数替换掉原hello()函数，直接调用aop()函数

def aop(func):    def wrapper():        print("before")        func()        print("after")    return wrapperdef hello() :    print('hello world')if __name__ == '__main__':    aop(hello)()
beforehello worldafter

例：简化写法，@加上一个闭包函数，就能构成一个装饰器函数，语法类似Java中的注解

def aop(func):    def wrapper():        print("before")        func()        print("after")    return wrapper@aopdef hello() :    print('hello world')if __name__ == '__main__':    hello()
beforehello worldafter

例：带参数的装饰器

def aop(func):    def wrapper(*args, **kwargs):        print("before")        func(*args, **kwargs)        print("after")    return wrapper@aopdef hello(name) :    print(f'hello，{name}')if __name__ == '__main__':    hello('sxh')
❌