仕事で分析のために Innocence IP データベースのデータを使用する必要があることがよくあります。次の記事では、主に Python を使用して、一定の参照価値と学習価値のある Innocence IP データベースの関連情報の転送を実装する方法を紹介します。必要な友達はぜひ下記をご覧ください。
前書き
私はこれまでスキャン スクリプトについて多くの記事を書いてきましたが、スキャン IP 範囲をどこで入手したかについては書いたことがありませんでした。正直に言うと、友人がよくスキャン体験について尋ねてきます。このツールには実際の技術的な内容はありませんが、作業効率を向上させることができるので、みんなで遊べるように共有します~
スキャン体験に関しては、私は通常、さまざまなデバイスやさまざまな用途に応じてさまざまなタイプのセグメントを選択します。アプリケーション。
たとえば、スキャンしているターゲットは通信の光モデムなので、当然、中国電信の IP セグメントを選択します。光モデムは一般にホーム ユーザーであるため、ターゲットにできるように、ホーム ユーザーのアクティブな IP セグメントをスクリーニングします。
別の例として、エンタープライズ ルーティング デバイスをスキャンしたい場合は、多くのエンタープライズが含まれるセグメントを選択できます。
Innocent IP は非常に優れたツールで、私は通常、特定の領域の IP セグメントを検索するために使用していますが、このツールには非常に致命的な欠陥があります。つまり、共同クエリができず、これが非常に面倒です。これを使用するたびに、勝つために切り替える必要があります。私のような Linux 担当者にとって、それは当然耐え難いことです。 win では、クエリを実行するたびにそこにアクセスする必要がなく、リモートの場所に直接デプロイすることもできるため、クエリがはるかに便利になります。
要件このスクリプトを Python で書くのは技術的には難しくありません。MySQLdb ライブラリの インストールについては、以前に書いたので、あまり説明しません。ブログで。ここでは、まず Innocence IP データベースのデータ ファイル構造を分析し、各行の構造が実際には固定されているため、記述が簡単であることを確認する必要があります。
コーディングの詳細については説明しません。コードを投稿してください
ここでは、すべてを走査するときにパフォーマンスの問題があります。データ
の挿入が必要です。 データ ライブラリの操作では、単一行の挿入の効率が非常に低くなります。たとえば、キャッシュ配列が到達したときにキャッシュ配列 を書き込むことをお勧めします。 100 などの指定された数を指定すると、100 個の項目をデータベースに保存する方が、単一の項目を保存するよりもはるかに高速に実行されます。ブロガーさん、ここに穴を掘りますが、スクリプトを使用する友人が自分で修正できることを願っています。修正するのは難しくありません。
Innocence IP データベースによってエクスポートされた txt ファイルは標準の BOM フリー UTF8 エンコーディングではないため、直接分析は間違いなく失敗します。まず Notepad++ を使用してトランスコードすることをお勧めします。データを転送した後
を使用するには、まず無害なIPデータベースをtxtドキュメントとしてエクスポートする必要があります。ここではそれをip.txtとしてエクスポートします
ちなみに、まず mysql データベースを用意する必要があります
それから データベース 構造をインポートします SQL ファイルです
それから変更する必要がありますスクリプト内の mysql 接続パスワードなど
最後に Py スクリプトを実行するだけです
以上が無害な IP データベースをダンプするスクリプト用に Python で実装されたコード共有の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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