Python可以做系统底层开发吗
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可以的，因为pytho可以调用系统的API，C怎么调用，python一样怎么调用就行。
具体如何实现可以参考：python灰帽子一书，这本书的中文版网上到处有下，baidu一下就好
下面是目录：看看吧，没什么不能做的
目录
· · · · · ·
第1章 搭建开发环境 1
1.1 操作系统要求 1
1.2 获取和安装Python 2.5 2
1.2.1 在Windows下安装Python 2
1.2.2 在Linux下安装Python 2
1.3 安装Eclipse和PyDev 4
1.3.1 黑客挚友：ctype库 5
1.3.2 使用动态链接库 6
1.3.3 构建C数据类型 8
1.3.4 按引用传参 9
1.3.5 定义结构体和联合体 9
第2章 调试器原理和设计 12
2.1 通用寄存器 13
2.2 栈 15
2.3 调试事件 17
2.4 断点 18
2.4.1 软断点 18
2.4.2 硬件断点 20
2.4.3 内存断点 22
第3章 构建自己的Windows调试器 24
3.1 Debugee，敢问你在何处 24
3.2 获取寄存器状态信息 33
3.2.1 线程枚举 34
3.2.2 功能整合 35
3.3 实现调试事件处理例程 39
3.4 无所不能的断点 44
3.4.1 软断点 44
3.4.2 硬件断点 49
3.4.3 内存断点 55
3.5 总结 59
第4章 PyDbg——Windows下的纯Python调试器 60
4.1 扩展断点处理例程 60
4.2 非法内存操作处理例程 63
4.3 进程快照 66
4.3.1 获取进程快照 67
4.3.2 汇总与整合 70
第5章 Immunity Debugger——两极世界的最佳选择 74
5.1 安装Immunity Debugger 74
5.2 Immunity Debugger 101 75
5.2.1 PyCommand命令 76
5.2.2 PyHooks 76
5.3 Exploit（漏洞利用程序）开发 78
5.3.1 搜寻exploit友好指令 78
5.3.2 “坏”字符过滤 80
5.3.3 绕过Windows 下的DEP机制 82
5.4 破除恶意软件中的反调试例程 87
5.4.1 IsDebuugerPresent 87
5.4.2 破除进程枚举例程 88
第6章 钩子的艺术 90
6.1 使用PyDbg部署软钩子 90
6.2 使用Immunity Debugger部署硬钩子 95
第7章 DLL注入与代码注入技术 101
7.1 创建远程线程 101
7.1.1 DLL注入 102
7.1.2 代码注入 105
7.2 遁入黑暗 108
7.2.1 文件隐藏 109
7.2.2 构建后门 110
7.2.3 使用py2exe编译Python代码 114
第8章 Fuzzing 117
8.1 几种常见的bug类型 118
8.1.1 缓冲区溢出 118
8.1.2 整数溢出 119
8.1.3 格式化串攻击 121
8.2 文件Fuzzer 122
8.3 后续改进策略 129
8.3.1 代码覆盖率 129
8.3.2 自动化静态分析 130
第9章 Sulley 131
9.1 安装Sulley 132
9.2 Sulley中的基本数据类型 132
9.2.1 字符串 133
9.2.2 分隔符 133
9.2.3 静态和随机数据类型 134
9.2.4 二进制数据 134
9.2.5 整数 134
9.2.6 块与组 135
9.3 行刺WarFTPD 136
9.3.1 FTP 101 137
9.3.2 创建FTP协议描述框架 138
9.3.3 Sulley会话 139
9.3.4 网络和进程监控 140
9.3.5 Fuzzing测试以及Sulley的Web界面 141
第10章 面向Windows驱动的Fuzzing测试技术 145
10.1 驱动通信基础 146
10.2 使用Immunity Debugger进行驱动级的Fuzzing测试 147
10.3 Driverlib——面向驱动的静态分析工具 151
10.3.1 寻找设备名称 152
10.3.2 寻找IOCTL分派例程 153
10.3.3 搜寻有效的IOCTL控制码 155
10.4 构建一个驱动Fuzzer 157
第11章 IDAPython——IDA PRO环境下的Python脚本编程 162
11.1 安装IDAPython 163
11.2 IDAPython函数 164
11.2.1 两个工具函数 164
11.2.2 段（Segment） 164
11.2.3 函数 165
11.2.4 交叉引用 166
11.2.5 调试器钩子 166
11.3 脚本实例 167
11.3.1 搜寻危险函数的交叉代码 168
11.3.2 函数覆盖检测 169
11.3.3 检测栈变量大小 171
第12章 PYEmu——脚本驱动式仿真器 174
12.1 安装PyEmu 174
12.2 PyEmu概览 175
12.2.1 PyCPU 175
12.2.2 PyMemory 176
12.2.3 PyEmu 176
12.2.4 指令执行 176
12.2.5 内存修改器与寄存器修改器 177
12.2.6 处理例程（Handler） 177
12.3 IDAPyEmu 182
12.3.1 函数仿真 184
12.3.2 PEPyEmu 187
12.3.3 可执行文件加壳器 188
12.3.4 UPX加壳器 188
12.3.5 利用PEPyEmu脱UPX壳 189
具体如何实现可以参考：python灰帽子一书，这本书的中文版网上到处有下，baidu一下就好
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第1章 搭建开发环境 1
1.1 操作系统要求 1
1.2 获取和安装Python 2.5 2
1.2.1 在Windows下安装Python 2
1.2.2 在Linux下安装Python 2
1.3 安装Eclipse和PyDev 4
1.3.1 黑客挚友：ctype库 5
1.3.2 使用动态链接库 6
1.3.3 构建C数据类型 8
1.3.4 按引用传参 9
1.3.5 定义结构体和联合体 9
第2章 调试器原理和设计 12
2.1 通用寄存器 13
2.2 栈 15
2.3 调试事件 17
2.4 断点 18
2.4.1 软断点 18
2.4.2 硬件断点 20
2.4.3 内存断点 22
第3章 构建自己的Windows调试器 24
3.1 Debugee，敢问你在何处 24
3.2 获取寄存器状态信息 33
3.2.1 线程枚举 34
3.2.2 功能整合 35
3.3 实现调试事件处理例程 39
3.4 无所不能的断点 44
3.4.1 软断点 44
3.4.2 硬件断点 49
3.4.3 内存断点 55
3.5 总结 59
第4章 PyDbg——Windows下的纯Python调试器 60
4.1 扩展断点处理例程 60
4.2 非法内存操作处理例程 63
4.3 进程快照 66
4.3.1 获取进程快照 67
4.3.2 汇总与整合 70
第5章 Immunity Debugger——两极世界的最佳选择 74
5.1 安装Immunity Debugger 74
5.2 Immunity Debugger 101 75
5.2.1 PyCommand命令 76
5.2.2 PyHooks 76
5.3 Exploit（漏洞利用程序）开发 78
5.3.1 搜寻exploit友好指令 78
5.3.2 “坏”字符过滤 80
5.3.3 绕过Windows 下的DEP机制 82
5.4 破除恶意软件中的反调试例程 87
5.4.1 IsDebuugerPresent 87
5.4.2 破除进程枚举例程 88
第6章 钩子的艺术 90
6.1 使用PyDbg部署软钩子 90
6.2 使用Immunity Debugger部署硬钩子 95
第7章 DLL注入与代码注入技术 101
7.1 创建远程线程 101
7.1.1 DLL注入 102
7.1.2 代码注入 105
7.2 遁入黑暗 108
7.2.1 文件隐藏 109
7.2.2 构建后门 110
7.2.3 使用py2exe编译Python代码 114
第8章 Fuzzing 117
8.1 几种常见的bug类型 118
8.1.1 缓冲区溢出 118
8.1.2 整数溢出 119
8.1.3 格式化串攻击 121
8.2 文件Fuzzer 122
8.3 后续改进策略 129
8.3.1 代码覆盖率 129
8.3.2 自动化静态分析 130
第9章 Sulley 131
9.1 安装Sulley 132
9.2 Sulley中的基本数据类型 132
9.2.1 字符串 133
9.2.2 分隔符 133
9.2.3 静态和随机数据类型 134
9.2.4 二进制数据 134
9.2.5 整数 134
9.2.6 块与组 135
9.3 行刺WarFTPD 136
9.3.1 FTP 101 137
9.3.2 创建FTP协议描述框架 138
9.3.3 Sulley会话 139
9.3.4 网络和进程监控 140
9.3.5 Fuzzing测试以及Sulley的Web界面 141
第10章 面向Windows驱动的Fuzzing测试技术 145
10.1 驱动通信基础 146
10.2 使用Immunity Debugger进行驱动级的Fuzzing测试 147
10.3 Driverlib——面向驱动的静态分析工具 151
10.3.1 寻找设备名称 152
10.3.2 寻找IOCTL分派例程 153
10.3.3 搜寻有效的IOCTL控制码 155
10.4 构建一个驱动Fuzzer 157
第11章 IDAPython——IDA PRO环境下的Python脚本编程 162
11.1 安装IDAPython 163
11.2 IDAPython函数 164
11.2.1 两个工具函数 164
11.2.2 段（Segment） 164
11.2.3 函数 165
11.2.4 交叉引用 166
11.2.5 调试器钩子 166
11.3 脚本实例 167
11.3.1 搜寻危险函数的交叉代码 168
11.3.2 函数覆盖检测 169
11.3.3 检测栈变量大小 171
第12章 PYEmu——脚本驱动式仿真器 174
12.1 安装PyEmu 174
12.2 PyEmu概览 175
12.2.1 PyCPU 175
12.2.2 PyMemory 176
12.2.3 PyEmu 176
12.2.4 指令执行 176
12.2.5 内存修改器与寄存器修改器 177
12.2.6 处理例程（Handler） 177
12.3 IDAPyEmu 182
12.3.1 函数仿真 184
12.3.2 PEPyEmu 187
12.3.3 可执行文件加壳器 188
12.3.4 UPX加壳器 188
12.3.5 利用PEPyEmu脱UPX壳 189
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Python不适合直接做底层开发，这一般要用C,C++等
基于一些库用Python做 webserver也是有的。
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你好，可以参考这篇文章，http://www.cnblogs.com/mosesding/archive/2012/06/01/2530985.html
我记得python好像不能写驱动程序，在驱动程序以上的高层功能应该都可以做。
我记得python好像不能写驱动程序，在驱动程序以上的高层功能应该都可以做。
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系统底层是指什么呢？通常驱动我们都是用C做的。如果做驱动层的服务层反而没有这么要求，可以用C也可以用python来做。
python可以做游戏客户端eve online。 python可以引用C库做大规模数据计算， 也可以做语言理解，做搜索引擎，做高速服务器。 做数据挖掘。做桌面，做运维管理。
好象除了操作系统的个别组件。大部分应用都可以用python来做。包括外挂。黑客的一些工具都可以。
当然python还是有些慢。效率远远比不上java和C。内存管理也不是很有效。开发出来的程序错误多。但是它的开发速度快，成本低。
python可以做游戏客户端eve online。 python可以引用C库做大规模数据计算， 也可以做语言理解，做搜索引擎，做高速服务器。 做数据挖掘。做桌面，做运维管理。
好象除了操作系统的个别组件。大部分应用都可以用python来做。包括外挂。黑客的一些工具都可以。
当然python还是有些慢。效率远远比不上java和C。内存管理也不是很有效。开发出来的程序错误多。但是它的开发速度快，成本低。
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开发操作系统可以吗
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Python是一个非常好用的编程语言开发的速度非常快，而且语法简单，通俗易懂，很容易上手，很适合初学者学习，对于Python的了解，很多人只知道Python与人工智能关系密切，却不知道Python的其他用途，其实学好Python还可以做很多事情
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