python开发poc，fofa爬虫批量化扫洞

为了创建一个POC（Proof of Concept）批量化扫洞的爬虫，我们可以使用Python的requests库来请求FOFA的API，并使用concurrent.futures库来实现并发处理。以下是一个简单的示例：

import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
 
# FOFA API 参数配置
API_URL = "https://fofa.info/api/v1/search/all"
EMAIL = "your_email@example.com"
KEY = "your_api_key"
QUERY = "protocol=\"http\""  # 这里填写你的FOFA查询语言
 
def search_fofa(query):
    params = {
        "email": EMAIL,
        "key": KEY,
        "qbase64": query
    }
    response = requests.get(API_URL, params=params)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        print("Error:", response.status_code)
        return None
 
def main():
    # 编码查询并构造线程数
    query = requests.utils.quote(QUERY)
    threads = 10
 
    # 使用ThreadPoolExecutor并发执行搜索
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=threads) as executor:
        future_to_search = {executor.submit(search_fofa, query): query for _ in range(threads)}
        for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_search):
            query = future_to_search[future]
            try:
                data = future.result()
                if data:
                    # 处理返回的数据
                    print(f"Query: {query}, Results: {len(data['results'])}")
            except Exception as exc:
                print(f"{query} generated an exception: {exc}")
 
if __name__ == "__main__":
    main()

在这个例子中，我们定义了search_fofa函数来发送请求到FOFA API，并定义了main函数来并发执行搜索。我们使用了requests库来编码查询语句，并使用ThreadPoolExecutor来并发执行多个搜索请求。

请注意，你需要替换EMAIL和KEY变量值为你的FOFA账户信息，并且根据需要调整QUERY来设置你的搜索条件。此外，你可能需要处理返回的数据以及异常情况，并根据FOFA API的限制来调整线程数和查询语句。