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。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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