首页
/ Caldera 项目启动与配置教程

Caldera 项目启动与配置教程

2025-04-28 23:48:14作者:秋泉律Samson

1. 项目目录结构及介绍

Caldera 是一个功能强大的自动化渗透测试平台,其项目目录结构如下:

  • caldera/:项目根目录
    • app/:包含应用程序的主要代码。
      • templates/:存放HTML模板文件。
      • static/:包含静态文件,如CSS、JavaScript、图片等。
    • config/:存放项目的配置文件。
    • db/:存储数据库文件。
    • logs/:记录日志文件。
    • plugins/:包含各种插件。
    • tests/:存放测试代码。
    • requirements.txt:列出项目依赖的Python库。
    • run.py:项目的启动文件。
    • Dockerfile:用于构建Docker镜像的文件。
    • README.md:项目说明文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 run.py,它负责初始化应用程序并启动服务。以下是 run.py 的主要部分:

from app import create_app

app = create_app()

if __name__ == '__main__':
    app.run()

这里,create_app() 函数负责创建和配置应用程序实例。app.run() 是启动Flask服务器的命令。

3. 项目的配置文件介绍

Caldera 的配置文件位于 config/ 目录下,通常包括以下几个文件:

  • config.py:基础配置文件,定义了数据库连接、密钥等全局设置。
  • development.py:开发环境配置文件,通常在本地开发时使用。
  • production.py:生产环境配置文件,用于部署到线上环境。

以下是一个简化的 config.py 示例:

import os

class Config:
    # Flask配置
    SECRET_KEY = os.environ.get('SECRET_KEY') or 'default_secret_key'
    SQLALCHEMY_DATABASE_URI = os.environ.get('DATABASE_URL') or \
        'sqlite:///' + os.path.join(basedir, 'app.db')
    SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False

    # 其他配置
    ...

在这个配置文件中,定义了密钥、数据库连接字符串等配置项。在实际部署时,可以通过环境变量来覆盖默认的配置值。

登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
156
2 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
pytorchpytorch
Ascend Extension for PyTorch
Python
38
72
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
519
50
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
942
555
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
195
279
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
993
396
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
359
12
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
71