Python与纯真数据库的结合——让IP定位变得简单 (python 纯真数据库)

随着互联网的迅速发展，网络已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。在这个网络世界里，IP地址扮演着至关重要的角色。为了更好地管理网络资源以及保证网络安全，IP地址的定位就显得尤为重要。如果你想要查找一个IP地址的位置信息，Python与纯真数据库提供了一个非常有效的解决方案。

Python作为一种简单易学的高级编程语言，越来越受到程序员和数据科学家的欢迎。它具有广泛的应用场景，包括游戏开发、Web开发和数据科学等领域。Python庞大的库和框架系统使得它成为开发人员的首选语言之一。此外，Python还具有优秀的文档和社区支持，这使得它成为学习编程的初学者的理想选择。

另一个与Python有着密切结合的东西就是纯真数据库。纯真数据库是一种基于IP地址的地理信息库，它包含了几乎所有的中国IP地址和相关信息。通过与Python的结合，您可以丝毫不费力地实现一个 IP地址定位系统。

纯真数据库的特点

纯真数据库是国内较为知名的一个IP定位服务商，其特点如下：

1.准确性高

纯真数据库不断更新自身数据，从而保证了其准确性。其定位的方式是基于IP地址的字节跳转，通过查询字节跳转的表找到IP地址在表中的索引，然后通过索引在表中获取相应记录。这种方式可以在很大程度上提供IP地址的精确度。

2.查询效率高

与大部分查询IP地址的网站不同，使用纯真数据库可以获得更为快速的查询速度。因此，如果您需要千万次的查询，使用纯真数据库查询与其他方式对比肯定是更佳选择。

3.应用广泛

纯真数据库使用方便，已应用于各种开源应用程序、商业软件以及网络服务。比如，QQ浏览器、360浏览器、迅雷等各类软件都依赖于其定位服务。

使用Python访问纯真数据库

现在我们来看一下如何使用Python实现IP地址的定位。我们需要下载并安装纯真数据库。在下载安装包后，解压缩后所得到的文件即为纯真数据库。

接下来，我们需要用Python读取纯真数据库文件。我们可以使用Python内置的`struct`模块来读取二进制数据。`struct`模块提供了一种将Python数据对象与C结构（或其他Python对象）相互转换的工具，而 IP地址在纯真数据库中是以二进制方式存储的。

下面是一个Python程序，展示了如何读取纯真数据库文件：

“`python

import struct

class IPDatabase:

def __init__(self, filename):

self.f = open(filename, ‘rb’)

index = self.f.read(8)

(self.first_index, self.last_index) = struct.unpack(‘II’, index)

self.index_count = int((self.last_index – self.first_index) / 7 + 1)

self.index = self.f.read(self.index_count * 7)

def find(self, ip_addr):

ip = struct.unpack(‘I’, socket.inet_aton(ip_addr))[0]

high, low = 0, self.index_count – 1

while low >= high:

mid = int((low + high) / 2)

begin, end = self._get_index_info(mid)

if ip

low = mid – 1

elif ip > end:

high = mid + 1

else:

offset = self.first_index + mid * 7

offset_addr = self.index[offset: offset + 4]

(addr,) = struct.unpack(‘I’, offset_addr)

extended = self._get_extended_info(offset + 4)

return addr, extended

return None, None

def _get_index_info(self, idx):

offset = self.first_index + idx * 7

index = self.index[offset: offset + 7]

(begin_ip_addr, end_ip_addr, offset_tmp) = struct.unpack(‘IIB’, index + b’\x00′)

return begin_ip_addr, end_ip_addr

def _get_extended_info(self, offset):

self.f.seek(offset, 0)

flag = self.f.read(1)

if flag == b’\x01′:

return self._get_extended_info(struct.unpack(‘I’, self.f.read(3) + b’\x00′)[0])

elif flag == b’\x02′:

return self.f.read(struct.unpack(‘I’, self.f.read(3) + b’\x00′)[0]).decode(‘gbk’)

else:

self.f.seek(-1, 1)

return self.f.read(self._read_until_zero()).decode(‘gbk’)

def _read_until_zero(self):

buf = b”

char = self.f.read(1)

while char != b’\x00′:

buf += char

char = self.f.read(1)

return len(buf)

database = IPDatabase(‘qqwry.dat’)

addr, extended = database.find(‘8.8.8.8’)

print(addr, extended)

“`

在上述代码中，我们定义了`IPDatabase`类，由`__init__`,`find`等方法组成，这些方法用于实现IP地址的查询功能。当我们调用`IPDatabase`类的`find`方法时，它将返回 IP地址以及其附加信息。

通过上述代码，需要注意的是，在解析过程中会用到中文字符集，纯真数据库默认的字符集是GB2312，而Python默认的字符集是UTF-8，所以当我们解析纯真数据库时，需要进行编码转换操作。

Python与纯真数据库的结合，能够实现高效的IP地址定位系统，这对于很多对相关定位系统有需求的企业和个人来说具有很高的参考价值。千万条IP地址，纯真数据库即可定位。这个强大而易用的工具库，必将成为很多人工作的得力助手。

相关问题拓展阅读：

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对python来说mysql和postgresql哪个好

python操作数据库PostgreSQL

1.简述　　

python可以操作多种数据库，诸如SQLite、MySql、PostgreSQL等，这里不对所有的数据库操作方法进行赘述，只针对目前

项目中用到的PostgreSQL做一下简单介绍，主要包括python操作数据库插件的选择、安装、简单使用方法、测试连接数据库成功。

2.数据库操作插件的选择

PostgreSQL至少有三个python接口程序可以实现访问，包括PsyCopg、PyPgSQL、PyGreSQL(PoPy已经整合在PyGreSQL中)，三个接口程序各有利弊，需厅知扰要根据实践选择最适合项目的方式。

推荐使用PsyCopg，对python开发框架的兼容性都很好，本文中我们只讨论这个插件。

3.PsyCopg的下载

官网下载psycopg2-2.5.1.tar.gz：

本文使用windows系统开发，未使用官网版本，选择psycopg2-2.4.2.win-amd64-py2.7-pg9.0.4-release.exe版，地址：

4.PsyCopg的安装

直接exe，根据提示安装即可.

5.PsyCopg的使用

py文件代码：　　

__author__ = ‘qiongmiaoer’

import psycopg2

# 数据库连接参数

conn = psycopg2.connect(database=”platoon”, user=”postgres”, password=”postgres”, host=”192.168.10.80″, port=”5432″)

cur = conn.cursor()

cur.execute(“CREATE TABLE test(id serial PRIMARY KEY, num integer,data varchar);”)

# insert one item

cur.execute(“INSERT INTO test(num, data)VALUES(%s, %s)”, (1, ‘aaa’))

cur.execute(“INSERT INTO test(num, data)VALUES(%s, %s)”, (2, ‘bbb’))

cur.execute(“INSERT INTO test(num, data)VALUES(%s, %s)”, (3, ‘ccc’))

cur.execute(“SELECT * FROM test;”)

rows = cur.fetchall()# all rows in table

print(rows)

for i in rows:

print(i)

conn.commit()

cur.close()

conn.close()

可参考psycopg官方文档，介绍postgresql的使用

docs/usage.html#passing-parameters-to-sql-queries

6. 输出结果　

“C:\Program Files (x86)\Python275\python.exe” E:/PycharmProjects/psycopgPyCharm/xiaoyu/temp.py

(1, 1, ‘aaa’)

(2, 2, ‘bbb’)

(3, 3, ‘猛基ccc’)

Process finished with exit code 0

7.分析

在插件psyCopg安装后，在python命令下import

psycopg2，即可使用psycopg2中的方法对数据库，根据测试结果的扮旦输出可以看到我们成功地连接到了数据库，创建了名为test的table，

添加了三条数据，并成功读取和输出数据，最后将查询到的数据输出print出来。

ps:

项目环境

windows8

python2.7.5

pyCharm2.7.3(开发环境)

Python做大数据，都需要学习什么，比如哪些框架，库等！人工智能呢？请尽量详细点！

Python全栈开发与人工智能圆袭之Python开发基础知识学习内容包拆腔销括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函旅游数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。

阶段一、人工智能篇之Python核心

1、Python扫盲

2、面向对象编程基础

3、变量和基本数据类型

4、Python机器学习类库

5、Python控制语句与函数

6.、Python数据库操作+正则表达式

7、Lambda表达式、装饰器和Python模块化开发

阶段二、人工智能篇之数据库交互技术

1、初识MySQL数据库

2、创建MySQL数据库和表

3、MySQL数据库数据管理

4、使用事务保证数据完整性

5、使用DQL命令查询数据

6、创建和使用索引

7、MySQL数据库备份和恢复

阶段拿御芦三、人工智能篇之前端特效

1、HTML+CSS

2、Java

3、jQuery

阶段四、人工智能篇之Python高级应用

1、Python开发

2、数据库应用程序开发

3、Python Web设计

4、存储模型设计

5、智联招聘爬虫

6、附加：基础python爬虫库

阶段五、人工智能篇之人工智能机器学习篇

1、数学基础

2、高等数学必知必会

3、Numpy前导介绍

4、Pandas前导课程

5、机器学习

阶段六、人工智能篇之人工智能项目实战

1、人脸性别和年龄识别原理

2、CTR广告点击量预测消带

3、DQN+遗传算法

4、图像检索系统

5、NLP阅读理解

阶段七、人工智能篇之人工智能项目实战篇

1、基于Python数据分析与机器学习案例实战教程

2、基于人工智能与深度学习的项目实战

3、分布式搜索引擎ElasticSearch开发

4、AI法律咨询大数据分析与服务智拆敏能推荐项目

5、电商大数据情感分析与AI推断实战项目

6、AI大数据互联网电影智能推荐

大数据技术体系太庞杂了，基础技术覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库陆拆、多模式计算（批处理握尘、在线处理、实时流处理、内存处理）、多模态计算（图像、文本、视频、音频）、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习早皮枣、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的层面。

花了万多买的Python个项目，现在分享给大家，练手进厂靠它了

前言：

不管学习哪门语言都希望能做出实际的东西来，这个实际的东西当然就是项目啦，不用多说大家都知道学编程语言一定要做项目才行。

这里整理了70个Python实战项目列表，都有完整且详细的教程，你可以从中选择自己想做的项目进行参考学习练手，你也可以从中寻找灵感去做自己的项目。

1、【Python 图片转字符画】

2、【200行Python代码实现2023】

3、【Python3 实现火车票查询工具】

4、【高德API+Python解决租房问题 】

5、【Python3 识别】

6、【Python 破解验证码】

7、【Python实现简单的Web服务器】

8、【pygame开发打飞机 游戏 】

9、【Django 搭建简易博客】

10、【Python基于共现提取《釜山行》人物关系】

11、【基于scrapy爬虫的天气数据采集(python)】

12、【Flask 开发轻博客】

13、【Python3 图片隐写术】

14、【Python 实现简易 Shell】

15、【使用 Python 解数学方程】

16、【PyQt 实现简易浏览器】

17、【神经网络实现手写字符识别系统 】

18、【慧凳Python 实现简单画板】

19、【Python实现3D建模工具】

20、【NBA常规赛结果预测——利用Python进行比赛数据分析】

21、【神经网络实现人脸识别任务】

22、【Python文本者咐解析器】

23、【Python3 & OpenCV 视频转字符动画】

24、【Python3 实现淘女郎照片爬虫 】

25、【Python3实现简单的FTP认证服务器】

26、【基于 Flask 与 MySQL 实现番剧推荐系统】

27、【Python 实现端口扫描器】

28、【使用 Python 3 编写系列实用脚本】

29、【Python 实现康威生命 游戏 】

30、【川普撞脸希拉里(基于 OpenCV 的面部特征交换) 】

31、【Python 3 实现 Markdown 解析器】

32、【Python 气象数据分析 — 《Python 数据分析实战》】

33、【Python实现键值数据库】

34、【k-近邻算法实现手写数字识别系统】

35、【ebay在线拍卖数据分析】

36、【Python 实现英文新闻摘要自动提取 】

37、【Python实现简易局域网视频聊天工具】

38、【基于 Flask 及爬虫实现微信 娱乐 机器人】

39、【Python实现Python解释器】

40、【Python3基于Scapy实现DDos】

41、【Python 实现密码强度检测器】

42、【使用 Python 实现深度神经网络】

43、【Python实现从excel读取数据并绘制成精美图像】

44、【人机对战初体验:Python基于Pygame实现四子棋 游戏 】

45、【Python3 实现可控制肉鸡的反向Shell】

46、【Python打造漏洞扫描器 】

47、【Python应用马尔可夫链算法实现随机文本生成】

48、【数独 游戏 的Python实现与破解】

49、【前嫌旅使用Python定制词云】

50、【Python开发简单计算器】

51、【Python 实现 FTP 弱口令扫描器】

52、【Python实现Huffman编码解压缩文件】

53、【Python实现Zip文件的暴力破解 】

54、【Python3 智能裁切图片】

55、【Python实现网站模拟登陆】

56、【给Python3爬虫做一个界面.妹子图网实战】

57、【Python 3 实现图片转彩色字符】

58、【自联想器的 Python 实现】

59、【Python 实现简单滤镜】

60、【Flask 实现简单聊天室】

61、【基于PyQt5 实现地图中定位相片拍摄位置】

62、【Python实现模板引擎】

63、【Python实现遗传算法求解n-queens问题】

64、【Python3 实现命令行动态进度条】

65、【Python 获取挂号信息并邮件通知】

66、【Python实现java web项目远端自动化更新部署】

67、【使用 Python3 编写 Github 自动周报生成器】

68、【使用 Python 生成分形图片】

69、【Python 实现 Redis 异步客户端】

70、【Python 实现中文错别字高亮系统】

最后：

以上项目列表希望可以给你在Python学习中带来帮助~

获取方式：转发 私信“1”

关于python 纯真数据库的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。