Python을 사용하여 일괄적으로 로컬 IP를 생성하는 방법에 대한 자세한 예
이 문서의 예에서는 Python에서 로컬 IP 주소를 일괄 생성하는 방법을 설명합니다. 참고할 수 있도록 모든 사람과 공유하세요. 구체적인 분석은 다음과 같습니다.
이 코드는 로컬 컴퓨터에서 로컬 IP 주소를 생성하고 이를 네트워크 카드에 바인딩하는 데 사용됩니다. 생성되는 것은 배치 파일입니다. 이 배치 파일을 실행하면 볼 수 있습니다. ipconfig를 통해
#!/usr/bin/python2.7 # -*- coding: utf-8 -*- # Filename: AddIPAliases.py import re,sys,socket,struct # 1. 判断IP地址是否合法; 2. 判断用户输入的IP是否在Class A,Class B 或 Class C中 def CheckIP(IP,IPClassesInt): regexIP=re.compile('^([01]?\d\d?|2[0-4]\d|25[0-5])\.([01]?\d\d?|2[0-4]\d|25[0-5])\.([01]?\d\d?|2[0-4]\d|25[0-5])\.([01]?\d\d?|2[0-4]\d|25[0-5])$') Checking=regexIP.match(IP) if Checking==None: IP=raw_input("亲!请输入合法的IP地址哈: ") return CheckIP(IP,IPClassesInt) else: IPInt=struct.unpack('!L',socket.inet_aton(IP))[0] if IPInt not in range(IPClassesInt[0],IPClassesInt[1]+1) and IPInt not in range(IPClassesInt[2],IPClassesInt[3]+1) and IPInt not in range(IPClassesInt[4],IPClassesInt[5]+1): IP=raw_input("亲!您输入的IP地址不在Class A,Class B或Class C中,请阅读提示信息并重新输入IP地址:") return CheckIP(IP,IPClassesInt) else: return IP # 判断输入的数字是否合法 def CheckIPCount(IPCount): regexIPCount=re.compile('\d+') Checking=regexIPCount.match(IPCount) if Checking==None: IPCount=raw_input("亲!请输入合法的数量:") return CheckIPCount(IPCount) else: return IPCount # 为用户生成指定数量的IP def MakeIps(IPInt,IPCount,IPIntBool): targetBat=open('AddIPAliases.bat','w+') targetCSV=open('AddIPAliases.csv','w+') # 判断IP地址的数量是否在Class A,Class B或Class C的范畴中 if int(IPCount)>(IPClassesInt[IPIntBoolTrue[1][2]]-IPInt+1): IPCount=raw_input("亲!您输入的IP数量超过了"+IPIntBoolTrue[0]+"的范畴,请重新输入:") return MakeIps(IPInt,IPCount,IPIntBool) else: for i in range(int(IPCount)): IPIntTrans=socket.inet_ntoa(struct.pack("!L", IPInt)) IPInt+=1 targetBat.write('netsh interface ip add address "本地连接" '+IPIntTrans+' '+IPIntBoolTrue[1][1]+'\n') targetCSV.write(IPIntTrans+'\n') targetBat.write('pause') # Main 函数 print ''' ************************************************** 以下信息能够帮助你更好的运行此脚本: 1. 在运行脚本前,请移步:控制面板->查看网络->本地连接->属性->IPv4,将自动获取IP改成手动 2. IP分为三类: Class A:数量16777216,范围10.0.0.0 - 10.255.255.255 Class B:数量1048576, 范围172.16.0.0 - 172.31.255.255 Class C:数量65536, 范围192.168.0.0 – 192.168.255.255 !!!所以大家在输入IP的时候,请保证您输入的IP属于这三个分类之中!!! 3. 如果你使用的是英文系统,请将自定义函数MakeIPs()中的“本地连接”改成“Local Area Connection”。 4. 脚本由于要对长整型的数据进行range(),所以计算时间有点长,请等待成功提示。 5. 在脚本存放的目录将会生成一个bat文件和csv文件,bat文件用于向系统中添加IP,生成成功后请手动运行它,csv文件用于在Jmeter中调用这些IP。 6. 如果想清除在系统中插入的IP,请移步:控制面板->查看网络->本地连接->属性->IPv4,将手动获取IP改成自动获取IP ************************************************** ''' # 将各个Class的起始和结束的IP地址转换成整数 IPClasses=['10.0.0.0','10.255.255.255','172.16.0.0','172.31.255.255','192.168.0.0','192.168.255.255'] IPClassesInt=[] for i in range(len(IPClasses)): IPClassesInt.append(struct.unpack('!L',socket.inet_aton(IPClasses[i]))[0]) # 用户输入 IP=raw_input("请输入起始IP地址:") IPCount=raw_input("请输入生成的IP数量:") # 判断输入是否合法 IPAddress=CheckIP(IP,IPClassesInt) IPCount=CheckIPCount(IPCount) IPInt=struct.unpack('!L',socket.inet_aton(IPAddress))[0] IPIntClassABool=IPInt in range(IPClassesInt[0],IPClassesInt[1]+1) IPIntClassBBool=IPInt in range(IPClassesInt[2],IPClassesInt[3]+1) IPIntClassCBool=IPInt in range(IPClassesInt[4],IPClassesInt[5]+1) IPIntBool={"ClassA":[IPIntClassABool,'255.0.0.0',1],"ClassB":[IPIntClassBBool,'255.240.0.0',3],"ClassC":[IPIntClassCBool,'255.255.0.0',5]} IPIntBoolTrue=[] for i in range (len(IPIntBool)): if True in IPIntBool.values()[i]: IPIntBoolTrue.append(IPIntBool.keys()[i]) IPIntBoolTrue.append(IPIntBool.values()[i]) break # 调用函数为用户生成IP地址 MakeIps(IPInt,IPCount,IPIntBoolTrue) print "Bat文件生成完毕,请移步至存放的脚本的文件夹找到并运行此文件。"
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PHP와 Python은 고유 한 장점과 단점이 있으며 선택은 프로젝트 요구와 개인 선호도에 달려 있습니다. 1.PHP는 대규모 웹 애플리케이션의 빠른 개발 및 유지 보수에 적합합니다. 2. Python은 데이터 과학 및 기계 학습 분야를 지배합니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

CentOS 시스템에서 Pytorch GPU 가속도를 활성화하려면 Cuda, Cudnn 및 GPU 버전의 Pytorch를 설치해야합니다. 다음 단계는 프로세스를 안내합니다. CUDA 및 CUDNN 설치 CUDA 버전 호환성 결정 : NVIDIA-SMI 명령을 사용하여 NVIDIA 그래픽 카드에서 지원하는 CUDA 버전을보십시오. 예를 들어, MX450 그래픽 카드는 CUDA11.1 이상을 지원할 수 있습니다. Cudatoolkit 다운로드 및 설치 : NVIDIACUDATOOLKIT의 공식 웹 사이트를 방문하여 그래픽 카드에서 지원하는 가장 높은 CUDA 버전에 따라 해당 버전을 다운로드하여 설치하십시오. CUDNN 라이브러리 설치 :

Docker는 Linux 커널 기능을 사용하여 효율적이고 고립 된 응용 프로그램 실행 환경을 제공합니다. 작동 원리는 다음과 같습니다. 1. 거울은 읽기 전용 템플릿으로 사용되며, 여기에는 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함합니다. 2. Union 파일 시스템 (Unionfs)은 여러 파일 시스템을 스택하고 차이점 만 저장하고 공간을 절약하고 속도를 높입니다. 3. 데몬은 거울과 컨테이너를 관리하고 클라이언트는 상호 작용을 위해 사용합니다. 4. 네임 스페이스 및 CGroup은 컨테이너 격리 및 자원 제한을 구현합니다. 5. 다중 네트워크 모드는 컨테이너 상호 연결을 지원합니다. 이러한 핵심 개념을 이해 함으로써만 Docker를 더 잘 활용할 수 있습니다.

Minio Object Storage : Centos System Minio 하의 고성능 배포는 Go Language를 기반으로 개발 한 고성능 분산 객체 저장 시스템입니다. Amazons3과 호환됩니다. Java, Python, JavaScript 및 Go를 포함한 다양한 클라이언트 언어를 지원합니다. 이 기사는 CentOS 시스템에 대한 Minio의 설치 및 호환성을 간단히 소개합니다. CentOS 버전 호환성 Minio는 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 여러 CentOS 버전에서 확인되었습니다. CentOS7.9 : 클러스터 구성, 환경 준비, 구성 파일 설정, 디스크 파티셔닝 및 미니를 다루는 완전한 설치 안내서를 제공합니다.

CentOS 시스템에 대한 Pytorch 분산 교육에는 다음 단계가 필요합니다. Pytorch 설치 : 전제는 Python과 PIP가 CentOS 시스템에 설치된다는 것입니다. CUDA 버전에 따라 Pytorch 공식 웹 사이트에서 적절한 설치 명령을 받으십시오. CPU 전용 교육의 경우 다음 명령을 사용할 수 있습니다. PipinStalltorchtorchvisiontorchaudio GPU 지원이 필요한 경우 CUDA 및 CUDNN의 해당 버전이 설치되어 있는지 확인하고 해당 PyTorch 버전을 설치하려면 설치하십시오. 분산 환경 구성 : 분산 교육에는 일반적으로 여러 기계 또는 단일 기계 다중 GPU가 필요합니다. 장소

CentOS 시스템에 Pytorch를 설치할 때는 적절한 버전을 신중하게 선택하고 다음 주요 요소를 고려해야합니다. 1. 시스템 환경 호환성 : 운영 체제 : CentOS7 이상을 사용하는 것이 좋습니다. Cuda 및 Cudnn : Pytorch 버전 및 Cuda 버전은 밀접하게 관련되어 있습니다. 예를 들어, pytorch1.9.0은 cuda11.1을 필요로하고 Pytorch2.0.1은 cuda11.3을 필요로합니다. CUDNN 버전도 CUDA 버전과 일치해야합니다. Pytorch 버전을 선택하기 전에 호환 CUDA 및 CUDNN 버전이 설치되었는지 확인하십시오. 파이썬 버전 : Pytorch 공식 지점

Centos의 최신 버전으로 Pytorch를 업데이트하면 다음 단계를 수행 할 수 있습니다. 방법 1 : PIP를 사용하여 PIP 업데이트 : 먼저 PIP의 PIP 버전이 최신 버전의 PyTorch를 제대로 설치하지 못할 수 있기 때문에 PIP가 최신 버전인지 확인하십시오. PipinStall-UpgradePip Unin Incalls of Pytorch (설치된 경우) : PipuninStalltorchtorchvisiontorchaudio 설치 최신 정보
