本文实例总结了python获取外网ip地址的方法。分享给大家供大家参考。具体如下:
一、利用脚本引擎库直接获取
import console; import web.script import inet.http; var jsVm = web.script("JavaScript") jsVm.AddCode( inet.http().get("http://fw.qq.com/ipaddress") ) var ipAddr = jsVm.CodeObject.IPData[0]; console.log( "您的外网IP地址:",ipAddr )
二、http库,模式匹配获取
import inet.http; getIp = function(){ var http = inet.http() http.flags = 0x80000000/*_INTERNET_FLAG_RELOAD强制文件从服务器下载不是缓存*/ | 0x4000000/*_INTERNET_FLAG_DONT_CACHE*不缓存数据*/ var str = http.get("http://fw.qq.com/ipaddress") return str?string.match(str,'"(.+?)"') } io.open() io.print(getIp())
三、whttp库,模式匹配获取
//获取IP import inet.whttp; getIp = function(){ var whttp = inet.whttp() var str = whttp.get("http://www.ip138.com/ip2city.asp? r="+tonumber(time.now())) whttp.close() return str?string.match(str,"\[(.*?)\]"); } io.open() io.print(getIp())
四、API方法
io.open(); var IPHLPAPI = raw.loadDll("IPHLPAPI.DLL") var GetIpAddrTable = IPHLPAPI.api("GetIpAddrTable","int(struct &pIpAddrTable,int &pdwSize,int border)") IPInfo = class { int dwAddr; int dwIndex; int dwMask; int dwBCastAddr; int dwReasmSize; word unused1; word unused2 } var PMIB_IPADDRTABLE = class { int dEntrys; struct mIPInfo[255] = { ..IPInfo() }; } var ipStruct = PMIB_IPADDRTABLE(); var re, ipStruct, ret = GetIpAddrTable(ipStruct, 0, 1); var re, ipStruct, ret = GetIpAddrTable(ipStruct, re, 0); var ipData = ipStruct.mIPInfo[ipStruct.dEntrys - 1].dwAddr; var ip = raw.convert({ int n = ipData }, { BYTE data[4] }); io.print( string.format("%d.%d.%d.%d", ip.data[1], ip.data[2], ip.data[3], ip.data[4]) );
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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.

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