前面知道了在scapy中，不管是ip包，还是以太包，还有tcp包，或者它们集合在一起的包都是一个Packet，这是在数据包组织意义上讲的，另外从数据包最终组合的意义上讲，scapy最引人入胜的地方还在于Packet本身也是一个生成器，即generator，这是python中一个很重要的概念。Packet是一个生成器并不是为了方便或者美观，而是scapy本身要求的。
由于Packet表示的是一个单独层的数据包或者多层组合后的数据包，比如tcp数据段作为ip数据报的载荷(payload)，因此如果设计的好一些，我们希望能按照协议栈本身理解数据包的方式去组合数据包，也就是说，完全按照分层协议的自解释机制，来一层一层从下往上将数据包构建好，比如在链路层的时候，看到上层是ip，那么就生成一个IP对象，然后在ip层，看到上层是tcp，那么生成一个TCP对象，依次类推，这样就会很方便，如果按照这个思路去设计，我觉得任何人都能想到递归和枚举，剩下的就是针对不同语言的编码问题了，scapy由python实现，将Packet本身作为一个generoter也是一个很自然的想法，这是因为对于一个自链路层开始向上构建的数据包，它只知道ip是它的payload，而不知道ip上面是什么，对于ip来讲也是一样，可是不管怎样，任何的payload都是一个Packet，因此如果我们能从链路层开始对其payload做for...in...操作的话，就能遍历到整个的协议层，将以太层的payload设置为payloadS(复数，因为这个payload还包含有更上层的payloadS...)，然后第一次我们取出eth本身，第二次取出ip1，第三次取出tcp1...，针对于每一层的Packet，它本身又是一个生成器，生成器生成一个迭代器，该迭代器返回的next即是它本身，这样再通过递归就可以将所有层次的数据包组合在一起了。
所有这一切的开始都在str函数，在str中：
def __str__(self):
return self.__iter__().next().build()
self.__iter__().next()得到了Ether对象，调用它的build即可先构建以太头，再构建payload：
def do_build(self):
p=""
for f in self.fields_desc:
p = f.addfield(self, p, self.__getattr__(f))
pkt = p+str(self.payload)
return pkt
在do_build中，str(self.payload)又会开启一次针对payload的__str__()(间接的对payload的__iter__的调用)的调用，从而开始了构建IP对象的过程，依次类推。这样就需要将__iter__实现的非常好：
00def __iter__(self):
01 def loop(todo, done, self=self):
02 if todo:
03 eltname = todo.pop()
04 elt = self.__getattr__(eltname)
05 if not isinstance(elt, Gen):
06 if self.fieldtype[eltname].islist:
07 elt = SetGen([elt])
08 else:
09 elt = SetGen(elt)
10 for e in elt:
11 done[eltname] = e
12 for x in loop(todo[:], done):
13 yield x
14 else:
15 if isinstance(self.payload,NoPayload):
16 payloads = [None]
17 else:
18 payloads = self.payload
19 for payl in payloads:
20 done2 = done.copy()
21 for k in done2:
22 if isinstance(done2[k], RandNum):
23 done2[k] = int(done2[k])
24 pkt = self.__class__(**done2)
25 pkt.underlayer = self.underlayer
26 pkt.overload_fields = self.overload_fields.copy()
27 if payl is None:
28 yield pkt
29 else:
30 yield pkt/payl
31 return loop(map(lambda x:str(x), self.fields.keys()), {})
其实它只有一行，那就是第31行，它调用了一个子函数，首先map函数将所有我们手工设置的该层Packet的fields转化成一个list，然后调用loop，整个loop分为两大块，以17行的else做分割。在前半部分，将fields链表中的字段一个个pop出，比如对于IP对象而言就是src，dst，ttl之类，直到没有了的时候再次在12行递归调用loop的时候会进入后半部分else分支，此时处理它的payloadS(所有的上层数据)，这个核心的实现尽在第19行，一个for...in的调用，这里就会对payloadS调用其__iter__方法，过程又回到了第31行，只是这次的self变了，也就是对象变了，变成了上一层数据的Packet对象了，然后一切如故...。
在L3PacketSocket的send中从str的调用开始构建整个以太帧，整个调用过程如下：
00 call Ethernet obj-__str__ 1
01 call Ethernet obj-__iter__ 2
02 call Ethernet obj-__iter__-loop 3
03 没有为Ether设置属性，因此直接进入else
04 call IP obj-__iter__ 4
05 call IP obj-__iter__-loop 5
06 取出dst
07 call IP obj-__iter__-loop 6
08 取出src
09 call IP obj-__iter__-loop 7
10 没有其它属性了，进入else
11 call TCP obj-__iter__ 8
12 call TCP obj-__iter__-loop 9
13 取出sport
14 call TCP obj-__iter__-loop 10
15 取出dport
16 call TCP obj-__iter__-loop 11
17 没有其它属性了，进入else
18 call None obj-__iter__ 12
19 11返回TCP obj
20 10返回TCP obj
21 9返回TCP obj
22 8返回IP obj
23 7返回IP obj
24 6返回IP obj
25 4返回Ether obj
26 2返回Ether obj
27 call Ethernet obj-__iter__-next 13
28 13返回Ether obj
29 call Ether obj-build 14
30 call Ether obj.payload-str 15
31 call IP obj-__str__
32 从第4行到第24行
33 ...
从32行可以看出，在从下到上的构建过程中，在构建上一层的时候也即是构建此层的payload的时候，需要对payload调用str函数，由于在第一次构建Ether obj的时候已经做过这件事了，也就是说，在构建链路层数据包的时候调用str(Ether obj)，由于__iter__的实现有递归的性质，以上各层的Packet对象其实已经构造好了，实在没有必要再来一次，就是说，如果现在有4件事，分别分1，2，3，4，从1开始做，我们希望的是1-2-3-4这个顺序，或者1，2，3，4也可以，然而scapy的方式却是：1，2，3，4-2，3，4-3，4-4这实在是一个我认为可以改进的地方。不过既然scapy实现了如此复杂又美妙的__iter__以及数据包兼作generator的角色，我觉得已经可以抵消美中之不足矣！
本文转自 dog250 51CTO博客，原文链接:http://blog.51cto.com/dog250/1271134
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