업무상 분석을 위해 Innocence IP 데이터베이스의 데이터를 사용해야 하는 경우가 많습니다. 다음 글에서는 주로 Python을 사용하여 Innocence IP 데이터베이스 덤프를 구현하는 방법을 소개합니다. . 특정 참고자료와 학습 가치가 있습니다. 필요한 친구는 아래를 살펴보세요.
서문
이전에 스크립트 스캔에 대한 기사를 많이 썼지만, 스캔 IP 세그먼트를 어디서 얻었는지에 대해서는 쓴 적이 없습니다. 종종 스캐닝 경험에 대해 묻곤 합니다. 솔직히 이 도구에는 실제 기술적인 내용은 없지만 작업 효율성을 높일 수 있으므로 모두가 가지고 놀 수 있도록 공유합니다~
스캐닝 경험에 따르면 개인은 일반적으로 다양한 장치 및 애플리케이션에 대해 다양한 유형의 세그먼트를 선택합니다.
예를 들어 제가 스캔하는 대상은 당연히 China Telecom의 IP 세그먼트를 선택합니다. 광 모뎀은 일반적으로 가정 사용자의 활성 IP 세그먼트를 필터링합니다. 섹스를 타겟팅할 수 있습니다.
또 다른 예로, 이제 기업 라우팅 장치를 검색하려는 경우 여러 기업이 포함된 세그먼트를 선택할 수 있습니다.
Innocent IP는 정말 좋은 도구입니다. 저는 특정 지역의 IP 세그먼트를 검색할 때 주로 사용합니다. 하지만 이 도구에는 공동 쿼리 너무 짜증나고, 이거 쓸 때마다 승리로 바꿔야 하는 저 같은 리눅스 사람은 당연히 참기 힘든 일이라 순진함을 옮기는 방법을 간단하게 썼습니다. IP를 MySQL 데이터베이스 스크립트로 쿼리할 때마다 win으로 갈 필요도 없고, 원격지에 직접 배포할 수도 있다는 점이 가장 중요합니다. 다중 조건 쿼리를 지원합니다.
요구사항
이 스크립트를 Python으로 작성하는 것은 기술적으로 어렵지 않습니다.설치와 관련하여 주로 MySQLdb 라이브러리를 사용합니다. MySQLdb 라이브러리 더 이상 말하지 않겠습니다. 이전에 블로그에 관련 글을 쓴 적이 있습니다. 여기서 먼저 이노센스 IP 데이터베이스의 데이터 파일 구조를 분석해 각 행의 구조가 실제로 고정되어 있어 작성이 간편하다는 점을 알아내야 한다.
코딩에 대해서는 자세히 설명하지 않겠습니다. 몇 가지 간단한 방법으로 쉽게 구현할 수 있습니다.#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 # kbdancer@92ez.com import MySQLdb import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') def save_data_to_mysql(mysql_object, ip_line): try: begin = ip_line[0:16].replace(' ', '') end = ip_line[16:32].replace(' ', '') try: location = line[32:].split(' ')[0] except: location = '' try: isp_type = line[32:].replace(' ', ' ').split(' ')[1].replace('\n', '').replace('\r', '') except: isp_type = '' this_line_value = [begin + "-" + end, location, isp_type] do_insert(mysql_object, this_line_value) except Exception, e: print e def do_insert(mysql_object, row_data): try: insert_sql = """INSERT INTO `ipdb` (`iprange`,`location`, `type`) VALUES ( %s, %s, %s )""" mysql_object.insert(insert_sql, row_data) except Exception, e: print row_data print e class Database: host = 'localhost' user = 'ipdb' password = '3u9whrpcEUBTnNNn' db = 'ipinfo' charset = 'utf8' def init(self): self.connection = MySQLdb.connect(self.host, self.user, self.password, self.db, charset=self.charset) self.cursor = self.connection.cursor() def insert(self, query, params): try: self.cursor.execute(query, params) self.connection.commit() except Exception, e: print e self.connection.rollback() def query(self, query, params): cursor = self.connection.cursor(MySQLdb.cursors.DictCursor) cursor.execute(query, params) return cursor.fetchall() def del(self): self.connection.close() if name == 'main': mysql = Database() ip_file = open(sys.path[0] + "/ip.txt") print 'Start save to mysql ...' for line in ip_file: save_data_to_mysql(mysql, line) ip_file.close() print 'Save complete.'
참고
여기에는 성능 문제가 있습니다. 즉, 모든 데이터를 순회할 때라이브러리에 데이터를 삽입하는 작업을 수행해야 합니다. 단일 행 삽입의 효율성은 매우 높습니다. 낮음 캐시 배열이 지정된 항목 수에 도달할 때(예: 100개 항목에 도달한 경우) CacheArray 작성과 같은 다중 행 삽입을 사용하는 것이 좋습니다. 한 번에 100개의 항목이 데이터베이스에 저장됩니다. 이 속도는 단일 항목을 저장하는 것보다 훨씬 빠릅니다. 블로거님, 여기에 구멍을 뚫어보겠습니다. 스크립트를 사용하는 친구들이 직접 수정하는 것은 어렵지 않습니다. Innonce IP 데이터베이스에서 내보낸 txt 파일은 표준 BOM-free UTF8 인코딩이 아니므로 직접 분석은 확실히 실패하므로 먼저 Notepad++를 사용하여 트랜스코딩하는 것이 좋습니다
효과 원본 데이터
이전 후 데이터
을 사용하려면 먼저 무해한 IP 데이터베이스를 txt 문서로 내보내야 합니다. 여기서는 ip.txt로 내보냅니다.
그런 다음 Py 스크립트와 동일한 디렉터리에 넣으세요
그런데 먼저 mysql 데이터베이스
가 있어야 하고 그런 다음
구조를 가져옵니다
그런 다음 스크립트 등에서 mysql 연결 비밀번호를 수정해야 합니다.
마지막으로 Py 스크립트를 실행하세요
설명
위 내용은 무고한 IP 데이터베이스를 덤프하는 스크립트를 위해 Python으로 구현된 코드 공유의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

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