内网的主机都是自动分配ip地址,有时候需要查看下有那些ip在使用,就写了个简单的脚本。
linux和windows下都可以用,用多线程来ping1-255所有的地址,效率不高,2分钟左右。 先凑合和用吧。
#-*- coding: utf-8 -*- #author: orangleliu date: 2014-11-12 #python2.7.x ip_scaner.py ''''' 不同平台,实现对所在内网端的ip扫描 有时候需要知道所在局域网的有效ip,但是又不想找特定的工具来扫描。 使用方法 python ip_scaner.py 192.168.1.1 (会扫描192.168.1.1-255的ip) ''' import platform import sys import os import time import thread def get_os(): ''''' get os 类型 ''' os = platform.system() if os == "Windows": return "n" else: return "c" def ping_ip(ip_str): cmd = ["ping", "-{op}".format(op=get_os()), "1", ip_str] output = os.popen(" ".join(cmd)).readlines() flag = False for line in list(output): if not line: continue if str(line).upper().find("TTL") >=0: flag = True break if flag: print "ip: %s is ok ***"%ip_str def find_ip(ip_prefix): ''''' 给出当前的127.0.0 ,然后扫描整个段所有地址 ''' for i in range(1,256): ip = '%s.%s'%(ip_prefix,i) thread.start_new_thread(ping_ip, (ip,)) time.sleep(0.3) if __name__ == "__main__": print "start time %s"%time.ctime() commandargs = sys.argv[1:] args = "".join(commandargs) ip_prefix = '.'.join(args.split('.')[:-1]) find_ip(ip_prefix) print "end time %s"%time.ctime()
是应用的时候: python ip_scaner.py 192.168.31.1 就会扫描 1-255所有的ip地址了。
D:\CodeHouse\python\tools>python ip_scaner.py 10.0.1.38 start time Wed Nov 12 18:50:58 2014 ip: 10.0.1.1 is ok *** ip: 10.0.1.2 is ok *** ip: 10.0.1.24 is ok *** ip: 10.0.1.38 is ok *** ip: 10.0.1.39 is ok *** end time Wed Nov 12 18:52:16 2014
就这样。

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通过使用pyenv、venv和Anaconda来管理不同的Python版本。1)使用pyenv管理多个Python版本:安装pyenv,设置全局和本地版本。2)使用venv创建虚拟环境以隔离项目依赖。3)使用Anaconda管理数据科学项目中的Python版本。4)保留系统Python用于系统级任务。通过这些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,确保项目顺利运行。

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基于基于duetoc的iMplation,2)2)他们的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函数函数函数函数构成和稳定性构成和稳定性的操作,制造

数组的同质性对性能的影响是双重的:1)同质性允许编译器优化内存访问,提高性能;2)但限制了类型多样性,可能导致效率低下。总之,选择合适的数据结构至关重要。

到CraftCraftExecutablePythcripts,lollow TheSebestPractices:1)Addashebangline(#!/usr/usr/bin/envpython3)tomakethescriptexecutable.2)setpermissionswithchmodwithchmod xyour_script.3)

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,内存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero


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