Python脚本实现DNSPod DNS动态解析域名
闲暇之余,在家里自建了个服务器,因为用的小区宽带,IP位动态分配。域名解析就是个问题,我的域名一般停放在DNSPod下。DNSPod有提供修改的API,就用Python简单的实现了一下动态解析。这样,就不用安装花生壳了。 废话不说,看代码:
#!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- import httplib, urllib, urllib2 import time import sys,os import re import json username = 'xxxx' #账号 password = 'xxx' #密码 format = 'json' domain = [u'www.youdomain.com'] #要解析的域名 def get_domain_info(domain): domain_split = domain.split('.') domain_split_len = len(domain_split) maindomain = domain_split[domain_split_len - 2] + '.' + domain_split[domain_split_len - 1] return maindomain,domain params = {'login_email':username,'login_password':password,'format':format} def request(action, params, method = 'POST'): headers = {"Content-type": "application/x-www-form-urlencoded", "Accept": "text/json"} conn = httplib.HTTPSConnection("dnsapi.cn") conn.request(method, '/' + action, urllib.urlencode(params), headers) response = conn.getresponse() data = response.read() conn.close() if response.status == 200: return data else: return None def get_my_domain_id(): data = request('Domain.List',params) data = json.loads(data) domainlist = data.get('domains') domaninfo = {} for d in domainlist: domaninfo[d.get('name')] = d.get('id') return domaninfo def get_my_domain_record_id(domain_id): params['domain_id'] = domain_id data = request('Record.List',params) data = json.loads(data) if data.get('code') == '10': return None domainname = data.get('domain').get('name') record_list = data.get('records') record = {} for r in record_list: if r.get('type') == 'A': key = r.get('name') != '@' and r.get('name') + '.' + domainname or domainname record[key] = {'id':r.get('id'),'value':r.get('value')} return record def changerecord(domain,domain_id,record_id,ip): params['domain_id'] = domain_id params['record_id'] = record_id params['record_type'] = 'A' params['record_line'] = '默认' params['sub_domain'] = domain params['ttl'] = 600 params['value'] = ip data = request('Record.Modify',params) def getip(): url = 'http://iframe.ip138.com/ic.asp' response = urllib2.urlopen(url) text = response.read() ip = re.findall(r'\d+.\d+.\d+.\d+', text) return ip[0] or None def updatedomaininfo(domain): m,sub_m = get_domain_info(domain) domain_id = my_domain_id_list.get(m) record_list = get_my_domain_record_id(domain_id) if record_list == None: return None rocord_info = record_list.get(sub_m) record_ip = rocord_info.get('value') record_id = rocord_info.get('id') return sub_m,record_ip,record_id,domain_id if __name__ == '__main__': my_domain_id_list = get_my_domain_id() try: for dm in domain: domaindata = updatedomaininfo(dm) if domaindata == None: continue dnsdomain,dnsdmainip,record_id,domain_id = domaindata domain_name = dnsdomain.split('.')[0] ip = getip() if ip == dnsdmainip: continue else: changerecord(domain_name,domain_id,record_id,ip) except: pass

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Mobile XMLからPDFへの速度は、次の要因に依存します。XML構造の複雑さです。モバイルハードウェア構成変換方法(ライブラリ、アルゴリズム)コードの品質最適化方法(効率的なライブラリ、アルゴリズムの最適化、キャッシュデータ、およびマルチスレッドの利用)。全体として、絶対的な答えはなく、特定の状況に従って最適化する必要があります。

単一のアプリケーションで携帯電話でXMLからPDF変換を直接完了することは不可能です。クラウドサービスを使用する必要があります。クラウドサービスは、2つのステップで達成できます。1。XMLをクラウド内のPDFに変換し、2。携帯電話の変換されたPDFファイルにアクセスまたはダウンロードします。

C言語に組み込みの合計機能はないため、自分で書く必要があります。合計は、配列を通過して要素を蓄積することで達成できます。ループバージョン:合計は、ループとアレイの長さを使用して計算されます。ポインターバージョン:ポインターを使用してアレイ要素を指し示し、効率的な合計が自己概要ポインターを通じて達成されます。アレイバージョンを動的に割り当てます:[アレイ]を動的に割り当ててメモリを自分で管理し、メモリの漏れを防ぐために割り当てられたメモリが解放されます。

XMLは、XSLTコンバーターまたは画像ライブラリを使用して画像に変換できます。 XSLTコンバーター:XSLTプロセッサとスタイルシートを使用して、XMLを画像に変換します。画像ライブラリ:PILやImageMagickなどのライブラリを使用して、形状やテキストの描画などのXMLデータから画像を作成します。

XMLをPDFに直接変換するアプリケーションは、2つの根本的に異なる形式であるため、見つかりません。 XMLはデータの保存に使用され、PDFはドキュメントを表示するために使用されます。変換を完了するには、PythonやReportLabなどのプログラミング言語とライブラリを使用して、XMLデータを解析してPDFドキュメントを生成できます。

XMLフォーマットツールは、読みやすさと理解を向上させるために、ルールに従ってコードを入力できます。ツールを選択するときは、カスタマイズ機能、特別な状況の処理、パフォーマンス、使いやすさに注意してください。一般的に使用されるツールタイプには、オンラインツール、IDEプラグイン、コマンドラインツールが含まれます。

XML構造が柔軟で多様であるため、すべてのXMLファイルをPDFSに変換できるアプリはありません。 XMLのPDFへのコアは、データ構造をページレイアウトに変換することです。これには、XMLの解析とPDFの生成が必要です。一般的な方法には、ElementTreeなどのPythonライブラリを使用してXMLを解析し、ReportLabライブラリを使用してPDFを生成することが含まれます。複雑なXMLの場合、XSLT変換構造を使用する必要がある場合があります。パフォーマンスを最適化するときは、マルチスレッドまたはマルチプロセスの使用を検討し、適切なライブラリを選択します。

ほとんどのテキストエディターを使用して、XMLファイルを開きます。より直感的なツリーディスプレイが必要な場合は、酸素XMLエディターやXMLSPYなどのXMLエディターを使用できます。プログラムでXMLデータを処理する場合、プログラミング言語(Pythonなど)やXMLライブラリ(XML.ETREE.ELEMENTTREEなど)を使用して解析する必要があります。
