Python 2.7环境下Scapy安装与实战指南

本文还有配套的精品资源，点击获取

简介：Scapy是Python中用于处理网络数据包的强大工具，支持构建、嗅探、修改和发送多种协议数据包，广泛应用于网络安全测试与协议开发。本文介绍了在已停止支持的Python 2.7环境下安装Scapy的完整步骤，包括依赖库安装、源码获取、编译安装及验证流程。同时说明了可能出现的兼容性问题及解决方案，并建议在有特殊需求的情况下再使用Python 2.7环境。

1. Scapy工具简介与用途

Scapy 是一款用 Python 编写的交互式网络数据包处理工具，能够灵活地构造、发送、捕获和解析网络协议数据包。其功能强大，广泛应用于网络安全测试、协议开发、渗透测试及网络故障排查等领域。

通过 Scapy，用户可以精细控制网络层至应用层的数据包结构，实现自定义协议模拟、网络扫描、中间人攻击测试等高级操作。相比传统工具如 Wireshark 或 tcpdump，Scapy 更注重灵活性与可编程性，适合高级网络分析与研究。本章将从 Scapy 的核心功能入手，逐步引导读者理解其应用场景与使用价值。

2. Python 2.7环境要求与安装前准备

Python 2.7虽然已经停止官方支持，但Scapy的许多核心版本仍基于其构建。本章将详细分析Scapy对Python 2.7的依赖性，探讨Python 2.7与Python 3之间的关键差异，并提供在不同操作系统下配置Python 2.7运行环境的完整指南。此外，还将介绍安装Scapy前的开发环境准备、编译工具链安装以及系统权限与依赖管理工具的配置方法。

2.1 Python 2.7版本的重要性

2.1.1 Scapy对Python 2.7的依赖性

Scapy最初是在Python 2.5时代开发的，经过多个版本迭代后，其主版本长期依赖于Python 2.7。虽然Scapy 2.4+版本已经支持Python 3，但很多企业环境、旧项目、渗透测试工具链中依然广泛使用Python 2.7版本的Scapy。这主要体现在以下方面：

• 兼容性问题 ：许多旧版脚本和自动化测试工具尚未完全适配Python 3语法。
• 依赖库支持 ：部分底层库如 libpcap 在Python 2.7环境下更为稳定。
• 工具链集成 ：某些渗透测试框架（如Metasploit）或安全工具（如Nmap的某些插件）仍然依赖Python 2.7。

因此，在安装Scapy之前，了解其对Python 2.7的依赖性是非常必要的。

2.1.2 Python 2.7与Python 3之间的差异

Python 2.7与Python 3之间存在多个关键性差异，这些差异在安装和使用Scapy时需特别注意：

特性	Python 2.7	Python 3.x
print 语句	print "Hello"	print("Hello")
字符串类型	str 为字节流，默认ASCII	str 为Unicode， bytes 为字节流
整数除法	3/2 = 1	3/2 = 1.5
xrange() 函数	存在	被 range() 取代
异常处理	except Exception, e:	except Exception as e:
支持状态	已停止维护（2020年1月1日）	活跃开发中

示例代码：Python 2.7 与 Python 3 在除法上的差异

# Python 2.7 示例
print(3 / 2)  # 输出：1

# Python 3 示例
print(3 / 2)  # 输出：1.5

逻辑分析与参数说明：

• 在Python 2.7中，整数相除默认返回整数结果，即向下取整。
• 在Python 3中，整数相除会返回浮点数结果，若需整除，需使用 // 操作符。

这一差异在Scapy脚本中可能影响网络数据包长度计算、时间戳处理等场景。

2.2 系统环境的检查与配置

2.2.1 检查当前Python版本的方法

在开始安装Scapy之前，首先需要确认当前系统中是否已安装Python 2.7，并了解其版本号。

Linux / macOS 系统下检查Python版本命令：

python --version

Windows 系统下检查Python版本命令：

python --version

如果输出如下所示，则表示系统中存在Python 2.7环境：

Python 2.7.18

若未安装Python 2.7，或者版本不匹配，需手动安装。

示例输出分析：

假设你运行以下命令：

python --version

输出：

Python 2.7.18

说明系统已安装Python 2.7.18，适合安装Scapy。

2.2.2 安装和配置Python 2.7运行环境

Linux（以Ubuntu 18.04为例）

Ubuntu 18.04默认可能未安装Python 2.7，可通过以下命令安装：

sudo apt update
sudo apt install python2.7

验证安装：

python2.7 --version

Windows 系统安装 Python 2.7

访问 Python官方归档页面 下载Windows安装包（建议选择 Windows x86 MSI Installer ）。

安装过程中需注意：

• 勾选“Add Python to PATH”选项，便于后续使用。
• 自定义安装路径，如： C:\Python27\

安装完成后，打开命令行验证：

python --version

macOS 安装 Python 2.7

macOS 10.15（Catalina）以后默认未安装Python 2.7，可通过Homebrew安装：

brew install python@2

设置默认Python路径：

export PATH="/usr/local/opt/python@2/bin:$PATH"

验证安装：

python --version

配置Python 2.7环境变量

在Linux和macOS中，可以编辑 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 文件添加环境变量：

export PATH="/usr/local/python2.7/bin:$PATH"

然后执行：

source ~/.bashrc

确保Python 2.7为默认Python版本（可选）：

alias python=python2.7

2.3 安装Scapy前的准备工作

2.3.1 设置Python开发环境

在安装Scapy前，需确保系统中已安装Python开发工具包，包括 setuptools 、 pip 等。

Linux系统安装pip：

sudo apt install python-pip

Windows系统安装pip：

下载 get-pip.py 文件：

curl https://bootstrap.pypa.io/pip/2.7/get-pip.py -o get-pip.py

运行安装：

python get-pip.py

验证pip安装：

pip --version

输出示例：

pip 20.3.4 from /usr/lib/python2.7/site-packages/pip (python 2.7)

2.3.2 安装必要的编译工具链

Scapy依赖一些C语言编写的库（如 libpcap ），因此在安装前需安装编译工具链。

Ubuntu / Debian 系统：

sudo apt install build-essential python-dev

CentOS / RHEL 系统：

sudo yum groupinstall "Development Tools"
sudo yum install python-devel

Windows系统：

安装Microsoft Visual C++ 2008 SP1编译器（Python 2.7使用此编译器），可通过以下方式获取：

• 安装 Visual C++ 2008 SP1 Redistributable Package

2.3.3 系统权限与依赖管理工具配置

权限管理

安装Scapy通常需要系统管理员权限，使用 sudo 命令进行安装：

sudo pip install scapy

依赖管理工具

使用 pip 管理Python依赖是主流方式，但在多项目开发中，建议使用虚拟环境工具（如 virtualenv ）来隔离不同项目的依赖。

安装virtualenv：

sudo pip install virtualenv

创建Python 2.7虚拟环境：

virtualenv -p /usr/bin/python2.7 scapy_env

激活虚拟环境：

source scapy_env/bin/activate

流程图：Python 2.7安装与Scapy准备流程

graph TD
    A[开始] --> B{检查Python版本}
    B --> C[已安装Python 2.7]
    B --> D[未安装Python 2.7]
    D --> E[下载并安装Python 2.7]
    E --> F[配置环境变量]
    F --> G[安装pip]
    G --> H[安装编译工具链]
    H --> I[安装Scapy]
    C --> G

该流程图展示了从检查Python版本到安装Scapy的完整准备过程，确保用户在任何操作系统下都能顺利完成环境配置。

本章详细阐述了Python 2.7版本的重要性，以及Scapy对其的依赖性，通过对比Python 2.7与Python 3的关键差异，帮助用户理解为何在当前环境中仍需使用Python 2.7。随后，系统性地介绍了在不同操作系统下安装和配置Python 2.7运行环境的方法，并详细讲解了安装Scapy前的开发环境设置、编译工具链安装及系统权限管理等内容。最后，通过mermaid流程图展示了完整的安装准备流程，为下一章Scapy依赖库的安装打下坚实基础。

3. Scapy依赖库的安装与配置

Scapy作为一个功能强大的数据包处理工具，其运行依赖于多个底层库的支持。本章将详细介绍Scapy的核心依赖库，包括 libpcap / WinPcap 、 lxml 等，并提供在不同操作系统（Linux、Windows、macOS）下的安装与配置方法。同时，我们将探讨依赖版本冲突的常见问题及解决策略，帮助开发者在实际部署过程中避免常见陷阱。

3.1 Scapy核心依赖库概述

Scapy的正常运行依赖于多个底层库，这些库提供了网络数据包捕获、解析以及数据处理等功能。理解这些依赖库的作用及其安装必要性，有助于开发者在部署Scapy时做出更合理的决策。

3.1.1 libpcap/WinPcap的作用与重要性

libpcap （Linux/Unix）和 WinPcap/Npcap （Windows）是Scapy进行网络数据包捕获的关键组件。它们提供了对底层网络接口的访问权限，允许应用程序监听和捕获网络流量。

• libpcap 是一个跨平台的库，广泛用于Unix/Linux系统中，支持多种网络接口。
• WinPcap 是Windows平台上的实现，但由于其开发已停止，现在推荐使用其继任者 Npcap 。
• Scapy通过调用这些库的API来实现网络嗅探、数据包发送和捕获等操作。

重要提示：若系统中未正确安装 libpcap 或 Npcap ，Scapy将无法进行数据包的监听和发送操作。

3.1.2 lxml库的功能与安装必要性

lxml 是一个用于处理 XML 和 HTML 的 Python 库，在Scapy中主要用于解析网络协议的描述文件（如ASN.1、WSDL等），特别是在某些高级功能中，例如对协议字段的结构化表示。

• Scapy在某些模块中依赖 lxml 进行数据解析。
• 虽然不是强制依赖，但在处理复杂协议时，建议安装 lxml 以获得更完整的功能支持。

3.2 不同操作系统下的依赖库安装方法

Scapy的依赖库安装方式因操作系统而异。以下将分别介绍在Linux、Windows和macOS系统中如何正确安装 libpcap / Npcap 和 lxml 库。

3.2.1 在Linux系统中安装libpcap和lxml

安装 libpcap

大多数Linux发行版默认已安装 libpcap ，但为了确保Scapy能够正常运行，建议手动检查并安装。

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get update
sudo apt-get install libpcap-dev

# CentOS/RHEL
sudo yum install libpcap-devel

安装 lxml

pip install lxml

注意：安装 lxml 可能需要先安装 libxml2-dev 和 libxslt1-dev 。

sudo apt-get install libxml2-dev libxslt1-dev  # Ubuntu/Debian

安装验证

python -c "import pcap; print(pcap)"
python -c "import lxml; print(lxml)"

如果输出类似 <module 'pcap' from '...' 和 <module 'lxml' from '...' ，说明安装成功。

3.2.2 在Windows系统中安装WinPcap和lxml

安装 Npcap（推荐替代WinPcap）

1. 下载地址：https://nmap.org/npcap/
2. 安装时请勾选“Install WinPcap API-compatible Mode”选项，以确保兼容性。
3. 安装完成后，系统将包含 wpcap.dll 和 Packet.dll ，Scapy将通过这些文件调用底层接口。

安装 lxml

pip install lxml

如果使用的是Python 2.7，建议使用官方的wheel包安装。

pip install lxml --no-cache-dir

安装验证

python -c "from scapy.all import *; sniff(count=1)"

如果能够捕获到一个数据包，说明Npcap安装成功。

3.2.3 macOS系统下的依赖库配置方法

macOS系统默认不包含 libpcap 开发文件，需手动安装。

安装 libpcap

brew install libpcap

安装 lxml

pip install lxml

安装验证

python -c "from scapy.all import *; sniff(count=1)"

如果提示权限不足，可能需要使用管理员权限运行：

sudo python -c "from scapy.all import *; sniff(count=1)"

注意：macOS在使用Scapy时可能需要授予网络权限，具体可通过“系统偏好设置”中的“隐私”选项进行设置。

3.3 依赖库版本冲突的排查与解决

在实际部署过程中，可能会遇到依赖库版本不匹配或冲突的问题，导致Scapy无法正常运行。以下将分析常见问题及解决方法。

3.3.1 依赖版本不匹配的常见问题

问题示例1：ImportError: No module named pcap

原因分析 ：
- 系统未正确安装 libpcap / Npcap 。
- Python无法找到对应的 pcap 模块。

解决方案 ：
- Linux：确认已安装 libpcap-dev 。
- Windows：安装Npcap并确保系统路径包含其库文件。
- 可尝试安装 pylibpcap ：

pip install pylibpcap

问题示例2：lxml版本冲突

原因分析 ：
- 多个版本的 lxml 共存，导致Scapy加载错误版本。

解决方案 ：
- 卸载旧版本：

pip uninstall lxml

• 安装指定版本：

pip install lxml==4.6.3

3.3.2 使用虚拟环境隔离依赖冲突

虚拟环境是解决依赖冲突的有效手段。Python 2.7下可以使用 virtualenv 创建隔离的开发环境。

安装 virtualenv

pip install virtualenv

创建虚拟环境

virtualenv scapy_env
source scapy_env/bin/activate  # Linux/macOS
scapy_env\Scripts\activate     # Windows

在虚拟环境中安装Scapy及依赖

pip install scapy
pip install lxml

虚拟环境流程图（mermaid）

graph TD
    A[开始] --> B[安装virtualenv]
    B --> C[创建虚拟环境]
    C --> D[激活虚拟环境]
    D --> E[安装Scapy及依赖]
    E --> F[测试Scapy功能]

总结与延伸

本章系统地介绍了Scapy运行所需的依赖库，包括 libpcap / Npcap 和 lxml 的功能及其安装方法。我们分别在Linux、Windows和macOS平台下演示了具体的安装步骤，并提供了版本冲突问题的排查与解决策略，同时介绍了使用虚拟环境隔离依赖的方法。

在下一章中，我们将深入讲解Scapy源码的下载、编译与安装流程，帮助开发者在没有现成包的情况下完成Scapy的本地部署。

4. Scapy的源码下载与编译安装流程

Scapy作为一款开源的Python网络数据包处理工具，其源码托管在GitHub上，用户可以通过源码方式安装以获得更灵活的配置选项或调试支持。本章将详细讲解如何从GitHub获取Scapy的源码，选择合适的版本分支，进行解压、编译与安装操作，并验证安装结果是否成功。通过本章内容，读者将掌握从源码安装Scapy的完整流程，并理解安装过程中涉及的关键步骤和注意事项。

4.1 Scapy源码的获取方式

4.1.1 从GitHub获取Scapy源代码

Scapy的官方代码仓库托管在GitHub上，地址为： https://github.com/secdev/scapy 。用户可以通过 git clone 命令将整个仓库克隆到本地，以便后续进行安装与开发。

git clone https://github.com/secdev/scapy.git

执行上述命令后，当前目录下会生成一个名为 scapy 的文件夹，里面包含了Scapy的完整源码。

源码结构说明

进入 scapy 目录后，可以通过 ls -la 查看其结构，主要目录与文件如下：

文件/目录名	说明
scapy/	核心Python模块目录，包含所有Scapy的Python源码
docs/	文档资源，包括API说明和使用手册
setup.py	安装脚本，用于执行安装流程
README.md	项目说明文档
LICENSE	开源协议（MIT）文件

使用 wget 下载压缩包方式（可选）

如果不想使用Git工具，也可以直接下载Scapy的源码压缩包。例如，使用 wget 命令下载：

wget https://github.com/secdev/scapy/archive/refs/heads/master.zip

解压后进入对应目录即可进行后续安装操作。

4.1.2 选择合适的版本分支（如2.4.5）

Scapy的主分支 master 通常包含最新的开发版本，适用于开发者或测试环境。对于生产环境或特定版本依赖的项目，推荐使用稳定版本的分支或Tag。

例如，选择版本2.4.5，可以通过以下方式切换到该Tag：

cd scapy
git checkout v2.4.5

版本选择建议

版本类型	适用场景	说明
master	开发与测试	包含最新功能和修复，但可能存在不稳定性
vX.X.X	生产与稳定部署	推荐用于正式环境，经过测试验证
dev	贡献与调试	适用于开发者提交PR或调试源码

注意：选择版本时需确保其与Python 2.7兼容性良好，尤其是版本2.4.x系列对Python 2.7的支持较为完善。

4.2 源码编译与安装步骤

4.2.1 解压源码包并进入安装目录

如果使用的是压缩包方式下载的Scapy源码（如 .zip ），需要先进行解压操作：

unzip master.zip
cd scapy-master

如果是通过 git clone 方式获取的源码，则直接进入 scapy 目录即可：

cd scapy

此时，目录中应包含 setup.py 文件，它是安装Scapy的核心脚本。

4.2.2 执行setup.py进行本地安装

在Scapy源码目录下，使用 setup.py 脚本进行安装：

sudo python setup.py install

注意：由于Scapy需要系统权限访问网络接口，建议使用 sudo 执行安装。

安装过程解析

执行上述命令后，系统会依次完成以下步骤：

1. 读取setup.py配置 ：解析Scapy的模块结构、依赖关系、安装路径等信息。
2. 编译Python源码 ：将 .py 文件编译为 .pyc 字节码文件。
3. 复制文件到安装路径 ：将编译后的模块复制到Python的site-packages目录。
4. 生成入口脚本 ：在系统路径中生成 scapy 命令，方便终端直接调用。

安装过程日志示例

running install
running build
running build_py
creating build
copying scapy/sendrecv.py -> build/lib/scapy
byte-compiling build/lib/scapy/config.py to config.pyc
running install_lib
creating /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/scapy

提示：如果出现权限问题，建议使用 sudo 或在虚拟环境中安装。

4.2.3 安装后的环境变量配置

Scapy安装完成后，通常无需额外配置环境变量。但在某些系统中（如多Python版本共存的环境），可能需要手动设置 PYTHONPATH 以确保Scapy模块能被正确识别。

设置PYTHONPATH方法

export PYTHONPATH=/usr/local/lib/python2.7/dist-packages:$PYTHONPATH

将上述命令写入 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 文件中，使其永久生效：

echo 'export PYTHONPATH=/usr/local/lib/python2.7/dist-packages:$PYTHONPATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

4.3 安装验证与模块导入测试

4.3.1 在Python 2.7中导入Scapy模块

进入Python 2.7交互式环境，尝试导入Scapy模块以验证是否安装成功：

python2.7

然后输入以下命令：

from scapy.all import *

如果未报错，说明Scapy模块已成功导入。

可能的错误与解决

• ImportError: No module named scapy
  表示Scapy未正确安装，可检查安装路径或重新执行 setup.py install 。

• ImportError: No module named pcap
  表示缺少依赖库 libpcap ，需安装对应系统下的 libpcap-dev 或 WinPcap 。

4.3.2 运行基本命令验证安装成功

在Python交互式环境中执行以下Scapy命令，验证是否能正常运行：

a = IP(ttl=10)
print(a)

输出结果如下：

<IP  ttl=10 |>

表示Scapy已成功创建了一个IP包对象，说明安装流程完成，Scapy可正常使用。

示例：发送并接收数据包

进一步验证Scapy的功能是否完整，可以尝试发送一个ICMP请求包并接收响应：

response = sr1(IP(dst="8.8.8.8")/ICMP(), timeout=2)
if response:
    response.show()

注意：该操作需要管理员权限，建议在Linux或macOS环境下执行，或使用Windows的管理员命令提示符。

验证流程图

graph TD
    A[进入Python环境] --> B[导入scapy模块]
    B --> C{导入成功?}
    C -->|是| D[执行简单命令测试]
    C -->|否| E[检查安装路径与依赖]
    D --> F[发送测试数据包]
    F --> G[查看响应结果]
    G --> H[安装验证成功]

总结

通过本章内容，我们系统地讲解了如何从GitHub获取Scapy源码、选择合适的版本分支、进行源码安装，并验证安装结果是否成功。整个安装流程涵盖了从源码下载、解压、编译、安装到模块导入与功能测试的全过程。同时，我们也介绍了安装过程中可能遇到的常见问题及其解决方法。

下一章将继续深入，探讨Scapy安装过程中常见的错误及其解决方案，并结合实际应用场景，展示Scapy在网络安全测试中的具体使用方式。

5. Scapy安装常见问题与实际应用

5.1 安装过程中常见错误及解决方法

在安装 Scapy 的过程中，由于系统环境、依赖库版本或权限配置不当，可能会遇到各种问题。以下是几种典型的错误及其解决方案。

5.1.1 ImportError: No module named pcap

问题描述：
当你在 Python 2.7 中尝试导入 Scapy 模块时，出现如下错误信息：

ImportError: No module named pcap

原因分析：
Scapy 依赖于 libpcap （Linux/macOS）或 WinPcap/Npcap （Windows）来实现底层的网络数据包捕获功能。如果系统未正确安装这些库，Python 无法找到 pcap 模块，从而引发此错误。

解决方案：

• Linux/macOS：

安装 libpcap 开发包：

bash sudo apt-get install libpcap-dev # Ubuntu/Debian brew install libpcap # macOS (使用 Homebrew)

• Windows：

安装 Npcap （推荐）或 WinPcap：

• 下载安装程序并运行安装。
• 确保安装时勾选“安装 WinPcap 兼容模式”。

安装完成后，重启终端或 IDE，再次导入 Scapy。

5.1.2 缺少root权限导致的安装失败

问题描述：
在 Linux 或 macOS 上执行 setup.py install 时，可能会遇到权限拒绝的错误，例如：

Permission denied: '/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/scapy'

原因分析：
默认情况下， dist-packages 目录需要管理员权限才能写入。若未使用 sudo 执行安装命令，将导致权限不足。

解决方案：

• 使用 sudo 安装：

bash sudo python setup.py install

• 或使用虚拟环境安装，避免权限问题（推荐做法）：

bash virtualenv -p /usr/bin/python2.7 venv source venv/bin/activate pip install scapy

5.1.3 Windows下WinPcap驱动问题

问题描述：
安装 Scapy 后，在 Windows 上执行涉及网络嗅探的命令时，出现如下错误：

WARNING: Failed to load WinPcap/Npcap: The system cannot find the file specified.

原因分析：
尽管安装了 WinPcap/Npcap，但 Scapy 无法找到其驱动文件或服务未启动。

解决方案：

• 确保已正确安装 Npcap，并选择“安装为服务”。
• 检查 Npcap 是否出现在“服务”中并设置为自动启动。
• 使用管理员权限运行 Python 或命令行工具。

5.2 Scapy在网络安全测试中的应用实践

Scapy 是一款强大的网络数据包操作工具，广泛应用于网络安全测试领域。以下将通过具体示例展示其在构造数据包、网络嗅探和协议探测方面的实际应用。

5.2.1 构造和发送自定义网络数据包

Scapy 可以轻松构造自定义的 TCP/IP 数据包并发送到目标主机。例如，构造一个带有自定义源地址的 ICMP 请求包：

from scapy.all import IP, ICMP, send

# 构造一个自定义源IP的ICMP包
packet = IP(src="192.168.1.100", dst="192.168.1.1") / ICMP()
send(packet)

参数说明：

• src ：指定源 IP 地址；
• dst ：指定目标 IP 地址；
• ICMP() ：构造 ICMP 协议头部；
• send() ：将构造的数据包发送出去。

⚠️ 注意：在大多数系统中，发送原始数据包需要 root 权限。

5.2.2 网络嗅探与流量分析

Scapy 提供了 sniff() 函数用于实时捕获网络流量。以下是一个简单的嗅探器示例：

from scapy.all import sniff

# 捕获前5个数据包并显示摘要
packets = sniff(count=5)
packets.summary()

输出示例：

Ether / IP / TCP 192.168.1.5:50432 > 192.168.1.1:www S
Ether / IP / TCP 192.168.1.1:www > 192.168.1.5:50432 SA
Ether / IP / TCP 192.168.1.5:50432 > 192.168.1.1:www A
Ether / IP / TCP 192.168.1.5:50432 > 192.168.1.1:www P
Ether / IP / TCP 192.168.1.1:www > 192.168.1.5:50432 PA

参数说明：

• count=5 ：捕获5个数据包后停止；
• summary() ：输出数据包的简要信息。

5.2.3 常见协议的探测与响应测试

我们可以使用 Scapy 对本地或远程主机进行协议探测。例如，探测目标主机是否开启 HTTP 服务：

from scapy.all import IP, TCP, sr1

# 构造SYN包探测目标HTTP端口
response = sr1(IP(dst="192.168.1.1") / TCP(dport=80, flags="S"), timeout=2)

if response and response.haslayer(TCP):
    if response.getlayer(TCP).flags & 0x12:  # SYN-ACK标志
        print("Port 80 is open")
    elif response.getlayer(TCP).flags & 0x14:  # RST-ACK标志
        print("Port 80 is closed")
else:
    print("No response")

逻辑说明：

• 使用 sr1() 发送 SYN 包并等待响应；
• 根据响应包的 TCP 标志位判断端口状态；
• flags="S" 表示发送 SYN 包；
• & 0x12 表示 SYN-ACK 响应（0x12 = 18）；
• & 0x14 表示 RST-ACK 响应（0x14 = 20）。

5.3 Python 2.7与Scapy兼容性及迁移建议

虽然 Scapy 最初是为 Python 2.x 设计的，但随着 Python 2.7 的逐步淘汰，开发者需要考虑向 Python 3 的迁移。

5.3.1 Python 2.7与Scapy版本的兼容性分析

Scapy 版本	支持 Python 2.7	支持 Python 3
Scapy 2.4.5	✅	✅
Scapy 2.5.x	❌	✅

注意：Scapy 2.5 及以上版本仅支持 Python 3。

5.3.2 向Python 3迁移的注意事项

• 代码兼容性：
  Python 2 到 3 的语法变化（如 print 、 xrange 、除法 / ）需要逐一修正；
• 依赖库支持：
  确保使用的第三方库也支持 Python 3；
• 虚拟环境隔离：
  使用 virtualenv 或 pyenv 创建独立环境进行测试和迁移；
• Scapy 版本选择：
  推荐使用 Scapy 的 Python 3 分支（如 scapy-python3 或官方 2.5+ 版本）。

5.3.3 Scapy在Python 3中的支持现状与建议

Scapy 官方从 2020 年起逐步转向 Python 3 支持，推荐使用 Python 3.7+ 版本进行开发。

安装命令（Python 3）：

pip3 install scapy

建议：

• 若项目依赖 Python 2.7，可使用虚拟环境继续维护；
• 新项目应优先使用 Python 3 和 Scapy 的最新版本；
• 使用 2to3 工具自动转换 Python 2 代码为 Python 3 代码。

2to3 your_script.py -w

本文还有配套的精品资源，点击获取

简介：Scapy是Python中用于处理网络数据包的强大工具，支持构建、嗅探、修改和发送多种协议数据包，广泛应用于网络安全测试与协议开发。本文介绍了在已停止支持的Python 2.7环境下安装Scapy的完整步骤，包括依赖库安装、源码获取、编译安装及验证流程。同时说明了可能出现的兼容性问题及解决方案，并建议在有特殊需求的情况下再使用Python 2.7环境。

本文还有配套的精品资源，点击获取