Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python 如何利用python批量生成本地ip的实例详解

如何利用python批量生成本地ip的实例详解

May 31, 2017 pm 02:21 PM

本文实例讲述了python批量生成本地ip地址的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:

这段代码用于在本地计算机上生成本地ip地址绑定到网卡,生成的是一个bat的批处理文件,运行此批处理文件,可以通过ipconfig查看


#!/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。"
Salin selepas log masuk

【相关推荐】

1. Java获取本地IP方法

2. Win10系统如何查看自己的IP地址

3. 详细介绍Python中and和or实际用法

4. 分享python中and / or 的运算逻辑实例教程

Atas ialah kandungan terperinci 如何利用python批量生成本地ip的实例详解. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Akan R.E.P.O. Ada Crossplay?
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

PHP dan Python: Contoh dan perbandingan kod PHP dan Python: Contoh dan perbandingan kod Apr 15, 2025 am 12:07 AM

PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Python vs JavaScript: Komuniti, Perpustakaan, dan Sumber Python vs JavaScript: Komuniti, Perpustakaan, dan Sumber Apr 15, 2025 am 12:16 AM

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Bagaimana sokongan GPU untuk Pytorch di CentOS Bagaimana sokongan GPU untuk Pytorch di CentOS Apr 14, 2025 pm 06:48 PM

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Penjelasan terperinci mengenai Prinsip Docker Penjelasan terperinci mengenai Prinsip Docker Apr 14, 2025 pm 11:57 PM

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Keserasian Centos Miniopen Keserasian Centos Miniopen Apr 14, 2025 pm 05:45 PM

Penyimpanan Objek Minio: Penyebaran berprestasi tinggi di bawah CentOS System Minio adalah prestasi tinggi, sistem penyimpanan objek yang diedarkan yang dibangunkan berdasarkan bahasa Go, serasi dengan Amazons3. Ia menyokong pelbagai bahasa pelanggan, termasuk Java, Python, JavaScript, dan GO. Artikel ini akan memperkenalkan pemasangan dan keserasian minio pada sistem CentOS. Keserasian versi CentOS Minio telah disahkan pada pelbagai versi CentOS, termasuk tetapi tidak terhad kepada: CentOS7.9: Menyediakan panduan pemasangan lengkap yang meliputi konfigurasi kluster, penyediaan persekitaran, tetapan fail konfigurasi, pembahagian cakera, dan mini

Cara Mengendalikan Latihan Pittorch Diagihkan di Centos Cara Mengendalikan Latihan Pittorch Diagihkan di Centos Apr 14, 2025 pm 06:36 PM

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat

Cara Memilih Versi PyTorch di CentOS Cara Memilih Versi PyTorch di CentOS Apr 14, 2025 pm 06:51 PM

Apabila memasang pytorch pada sistem CentOS, anda perlu dengan teliti memilih versi yang sesuai dan pertimbangkan faktor utama berikut: 1. Keserasian Persekitaran Sistem: Sistem Operasi: Adalah disyorkan untuk menggunakan CentOS7 atau lebih tinggi. CUDA dan CUDNN: Versi Pytorch dan versi CUDA berkait rapat. Sebagai contoh, Pytorch1.9.0 memerlukan CUDA11.1, manakala Pytorch2.0.1 memerlukan CUDA11.3. Versi CUDNN juga mesti sepadan dengan versi CUDA. Sebelum memilih versi PyTorch, pastikan anda mengesahkan bahawa versi CUDA dan CUDNN yang serasi telah dipasang. Versi Python: Cawangan Rasmi Pytorch

Cara mengemas kini pytorch ke versi terkini di CentOS Cara mengemas kini pytorch ke versi terkini di CentOS Apr 14, 2025 pm 06:15 PM

Mengemas kini Pytorch ke versi terkini di CentOS boleh mengikuti langkah -langkah berikut: Kaedah 1: Mengemas kini PIP dengan PIP: Mula -mula pastikan PIP anda adalah versi terkini, kerana versi lama PIP mungkin tidak dapat memasang versi terkini PYTORCH. pipinstall-upgradepip uninstalls versi lama pytorch (jika dipasang): pemasangan pipuninstalltorchtorchvisionTorchaudio terkini

See all articles