一、破译原理
实际上原理非常简单，一句话概述便是「大力出奇迹」，Python 有两个压缩文件库：zipfile 和 rarfile，这两个库带来的解压缩方式 extractall()可以特定密码，那样的话最先形成一个密码词典（手动式或用程序流程），随后先后尝试在其中的密码，假如可以正常的解压缩表明密码恰当。
二、试验自然环境
文中采用的虚拟环境为 Pipenv.
库
- zipfile：Python 标准库，应用时立即导进就可以
- rarfile：Python 第三方库
运用 Pipenv 安裝 rarfile
pipenv install rarfile最终，再将一个含有密码的压缩文件放进试验自然环境中就可以。
三、编号
了解原理后，编号便会比较简单了
提前准备密码本
「密码本」实际上也是一个涵盖了所有的很有可能密码的文档，客户可以手动式入录，还可以用程序流程入录。文尾还会继续有一个详细介绍。
载入压缩文件
# 依据文件扩展名，应用不一样的库
if filename.endswith(\'.zip\'):
fp = zipfile.ZipFile(filename)
elif filename.endswith(\'.rar\'):
fp = rarfile.RarFile(filename)
尝试缓解压力
先尝试不用密码解压缩，假如完成则表明压缩文件沒有密码
fp.extractall(desPath)
fp.close()
print(\'No password\')
return暴力破解密码
try:
# 载入密码本文档
fpPwd = open(\'pwd.txt\')
except:
print(\'No dict file pwd.txt in current directory.\')
return
for pwd in fpPwd:
pwd = pwd.rstrip()
try:
fp.extractall(path=desPath, pwd=pwd.encode())
print(\'Success! ====>\' pwd)
fp.close()
break
except:
pass
fpPwd.close()
程序流程通道
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、应用
假如需要应用以上编码，大家只需在命令实行python main.py <filename>就可以。例如python main.py test.zip
运作結果：
$ python main.py test.zip
Success! ====>323126
五、拓展
密码本怎样获得？
怎样加快破译全过程？
解决了密码本的问题，深层次考虑的朋友们的一定又有新的疑惑，密码本既然这样巨大，那怎样加快破译的全过程呢？这儿得出2个构思
线程同步（过程）破译
密码本假如许多且密码总数巨大时，我们可以选用线程同步（过程）的方法载入密码，一个过程读一个密码本，一个进程按段读密码。自然，如果是在 python 中，提议不要再选用线程同步，由于 python 中的进程便是可有可无，有感兴趣的可以阅读文章相关资料。
import zipfile
import itertools
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def extract(file, password):
if not flag: return
file.extractall(path=\'.\', pwd=\'\'.join(password).encode(\'utf-8\'))
def result(f):
exception = f.exception()
if not exception:
# 假如获得不上出现异常表明破译取得成功
print(\'密码为：\', f.pwd)
global flag
flag = False
if ._name__ == \'._main__\':
# 建立一个标示用以分辨密码是不是破译取得成功
flag = True
# 建立一个线程池
pool = ThreadPoolExecutor(100)
nums = [str(i) for i in range(10)]
chrs = [chr(i) for i in range(65, 91)]
# 形成数据 英文字母的6十位数密码
password_lst = itertools.permutations(nums chrs, 6)
# 建立文件句柄
zfile = zipfile.ZipFile(\"加密文件.zip\", \'r\')
for pwd in password_lst:
if not flag: break
f = pool.submit(extract, zfile, pwd)
f.pwd = pwd
f.pool = pool
f.add_done_callback(result)
这一编码有一个问题，跑一会儿运行内存就爆掉！缘故：ThreadPoolExecutor默认设置应用的是无边序列，尝试密码的速率无法跟上生产制造密码的速率，会把生产制造每日任务无尽加上到序列中。造成运行内存被布满。运行内存立即飙到95：
随后程序流程崩溃：
import queue
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
class BoundedThreadPoolExecutor(ThreadPoolExecutor):
def ._init__(self, max_workers=None, thread_name_prefix=\'\'):
super().._init__(max_workers, thread_name_prefix)
self._work_queue = queue.Queue(self._max_workers * 2) # 设定序列尺寸运用 GPU 加快
大家以上的编码全是运作在 CPU 上的，即使打开线程同步（过程）也仅仅运用到 CPU 的資源，但假如要想加快破译全过程，大家实际上还能够运用闲余的 GPU 資源。
在详细介绍为什么可以运用 GPU 加快前，大家必须确立一个见解，两者都为了更好地进行测算工作而设计方案。
那怎么会想起应用 GPU 加快呢？这也是就需要说到二者的不一样了：CPU 尽管有多核，但数量沒有超出二位数，而且每一个核的计算工作能力极为强劲。而 GPU 的核数远超 CPU，但每一个核的计算工作能力与 CPU 的核对比就相差甚远了。
我们可以简便的举例说明，解一道题，CPU 便是博士研究生，GPU 便是中小学生，CPU 承担了解题型而且梳理出答题的流程及其打法，而 GPU 承担在其中非常简单可是总数又非常大的简易计算就可以了。
因而理论上在破译密码的历程中，大家完完全全可以应用 GPU 来加快这一全过程。
实际上，那样的专用工具也已经发生了，Hashcat 就是最闻名的一个，它称为是全世界更快的密码恢复数据软件，可以根据 CPU/GPU 等工作中。
算就可以了。
因而理论上在破译密码的历程中，大家完完全全可以应用 GPU 来加快这一全过程。
实际上，那样的专用工具也已经发生了，Hashcat 就是最闻名的一个，它称为是全世界更快的密码恢复数据软件，可以根据 CPU/GPU 等工作中。
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