如何打造轻量级POC框架？

在资产快速扫描的场景里，往往需要一个既能快速迭代又不拖泥带水的POC框架。选择轻量级的实现方式，往往意味着要在语言、依赖和运行时开销上做足功课。Python 因其丰富的网络库和简洁的语法，一直是业界的首选；不过，真正让框架脱颖而出的，并不是语言本身，而是对整体结构的精雕细琢。

核心选型与依赖管理

框架的入口文件只保留命令行解析与全局配置，两行代码便能完成目标读取：argparse 用于单目标或文件列表，json 保存默认超时、线程数等参数。所有第三方库均锁定在 requirements.txt 中，例如 requests（>=2.28）负责 HTTP 交互，concurrent.futures（Python 标准库）提供线程池，避免额外的异步框架带来的学习成本。

模块化设计思路

• target_loader：统一读取单行 URL、IP 或者从 CSV 中抽取；支持 --stdin 直接管道输入。
• poc_registry：以装饰器方式注册每个 POC，自动暴露 name、description 与 run(target) 接口。
• executor：基于 ThreadPoolExecutor 控制并发度，内部捕获网络异常并统一返回 {'url':..., 'status':..., 'detail':...}。
• reporter：提供 HTML、CSV 两种持久化方式，默认写入 report/report.html 并附带可点击的目标链接。

并发与资源控制

实际跑批时，常见的误区是盲目提升线程数，导致目标站点瞬间拒绝服务。经验数据显示，max_workers = min(32, os.cpu_count() * 2) 能在 1000 条目标内保持 80% 的成功率。更进一步，框架在每一次请求前都会检查全局的 semaphore，确保同一时间的并发请求不超过配置阈值。

报告生成示例

def save(url, poc_name, exp):
    with open("report/report.html", "a", encoding="utf-8") as f:
        line = f'目标: <a href="{url}">{url}</a>  POC: {poc_name}  Exp: {exp}<br/>'
        f.write(line + "n")
        f.write("-" * 80 + "<br/>n")

实战案例回顾

某次内部红队演练，仅用 15 分钟就把 5000 条资产中泄漏的 UEditor 接口全部定位出来。框架的目标文件直接指向 targets.txt，POC 通过装饰器注册，执行时只需 python run.py -f targets.txt -p ueditor_poc。报告页面自动列出每个可疑 URL，点进去还能看到 HTTP 响应的关键片段——这正是轻量级框架追求的“快、准、易”。