python進行ip包解析,Python獲取IP

本文目錄一覽：

• 1、如何使用Python實現爬蟲代理IP池
• 2、python常用的數據分析包有哪些
• 3、Python獲取url中域名及從域名中提取ip的方法
• 4、用python怎麼能解析輸出ifconfig里具體IP地址？

如何使用Python實現爬蟲代理IP池

第一步：找IP資源

IP資源並不豐富，換句話說是供不應求的，因此一般是使用動態IP。

免費方法，直接在網絡上找，在搜索引擎中一搜索特別多能夠提供IP資源的網站，進行採集即可。

付費方法，通過購買芝麻ip上的IP資源，並進行提取，搭建IP池。

第二步，檢測可用IP保存。提取到的IP，可以進一步進行檢測是否可用，比如訪問某個固定的網站，找出訪問成功的IP進行保存。

第三步，隨機調用IP

在爬蟲需要使用IP時，可用讀取保存IP的文件，進行隨機調用IP。

本文介紹了如何建爬蟲的IP池方法，可以說搭建IP池很容易，可有些IP的時效性很短，使用之前還可以再測試一次的。

python常用的數據分析包有哪些

ndarray.ndim

數組軸的個數，在python的世界中，軸的個數被稱作秩

ndarray.shape

數組的維度。這是一個指示數組在每個維度上大小的整數元組。例如一個n排m列的矩陣，它的shape屬性將是(2,3),這個元組的長度顯然是秩，即維度或者ndim屬性

ndarray.size

數組元素的總個數，等於shape屬性中元組元素的乘積。

ndarray.dtype

一個用來描述數組中元素類型的對象，可以通過創造或指定dtype使用標準Python類型。另外NumPy提供它自己的數據類型。

ndarray.itemsize

數組中每個元素的字節大小。例如，一個元素類型為float64的數組itemsiz屬性值為8(=64/8),又如，一個元素類型為complex32的數組item屬性為4(=32/8).

ndarray.data

包含實際數組元素的緩衝區，通常我們不需要使用這個屬性，因為我們總是通過索引來使用數組中的元素。

NumPy-快速處理數據

標準安裝的Python中用列表(list)保存一組值，可以用來當作數組使用，不過由於列表的元素可以是任何對象，因此列表中所保存的是對象的指針。這樣為了保存一個簡單的[1,2,3]，需要有3個指針和三個整數對象。對於數值運算來說這種結構顯然比較浪費內存和CPU計算時間。

此外Python還提供了一個array模塊，array對象和列表不同，它直接保存數值，和C語言的一維數組比較類似。但是由於它不支持多維，也沒有各種運算函數，因此也不適合做數值運算。

NumPy的誕生彌補了這些不足，NumPy提供了兩種基本的對象：ndarray（N-dimensional array object）和 ufunc（universal function object）。ndarray(下文統一稱之為數組)是存儲單一數據類型的多維數組，而ufunc則是能夠對數組進行處理的函數。

Python獲取url中域名及從域名中提取ip的方法

這種方法為從urlparse模塊中通過urlparse方法提取url通過hostname屬性獲取當前url的域名。

此方法是通過urllib模塊中splittype方法先從url中獲取到proto協議及rest結果，然後通過splithost從rest中獲取到host及rest結果，此時host為域名。（rest被分割了兩次）如下圖：

此方法為從sokcet模塊中獲取到gethostbyname方法將域名傳遞進去就能解析出域名的ip。

此方法為通過nslookup獲取域名的ip。

以上從域名中提取ip會不準確，需要設置DNS服務器，這樣解析域名就準確了。

用python怎麼能解析輸出ifconfig里具體IP地址？

import socket

hostname = socket.gethostname()  

ip = socket.gethostbyname(hostname)

print ip

這就是本機的IP地址