是否有好用的ip地址库可以推荐
来源:互联网 发布:淘宝在线客服咨询 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 17:34
是否有好用的ip地址库可以推荐
目前在做一个统计分析系统,最主要的是要分析ip来源得知用户是来自那个地方,目前找到了两个库,一个是纯真IP库,这个库太过业余,我需要的效果是从国家->省->市,这样一个层级的地理位置信息,显然它不能给我。另一个是国外的地址库,虽然它的格式挺标准的,但是基本不支持国内的城市,所以也不符合我的要求。
网上还有类似maxmind这样的webservice可以查询到地理接口,但是因为它限制了每天的ip查询次数,而且这些统计信息都是即时入库,远程调用接口也不靠谱。
因此是否有支持中文的,有比较标准的地理位置信息的ip地址库推荐,当然是要免费的。
5 个回答
淘宝 IP 地址库 http://ip.taobao.com/
这个我在OSChina上得知的,超给力:
- 提供国家、省、市、县、运营商全方位信息,信息维度广,格式规范
- 提供完善的统计分析报表,省准确度超过99.8%,市准确度超过96.8%,数据质量有保障。
http://ip.qq.com
http://developer.baidu.com/map/ip-loc...
百度的 LBS 服务。支持根据 IP 查找位置信息。以上地址是相关文档
示例:
http://api.map.baidu.com/location/ip?...
返回值:
{ address: "CN|吉林|长春|None|CERNET|1|None", content: { address_detail: { province: "吉林省", city: "长春市", district: "", street: "", street_number: "", city_code: 53 }, address: "吉林省长春市", point: { y: "5419815.34", x: "13950002.65" } }, status: 0}
可以用淘宝的,符合你的要求
http://ip.taobao.com/
一、通过淘宝API接口
接口说明:
1. 请求接口(GET):
http://ip.taobao.com/service/getIpInfo.php?ip=[ip地址字串]
2. 响应信息:
(json格式的)国家 、省(自治区或直辖市)、市(县)、运营商
3. 返回数据格式:
{"code":0,"data":{"ip":"210.75.225.254","country":"\u4e2d\u56fd","area":"\u534e\u5317",
"region":"\u5317\u4eac\u5e02","city":"\u5317\u4eac\u5e02","county":"","isp":"\u7535\u4fe1",
"country_id":"86","area_id":"100000","region_id":"110000","city_id":"110000",
"county_id":"-1","isp_id":"100017"}}
其中code的值的含义为,0:成功,1:失败。
#!/usr/bin/python
#coding:utf-8
import
urllib2
import
json
ip
=
raw_input
(
"请输入要查询的IP:"
)
apiurl
=
"http://ip.taobao.com/service/getIpInfo.php?ip=%s"
%
ip
content
=
urllib2.urlopen(apiurl).read()
data
=
json.loads(content)[
'data'
]
code
=
json.loads(content)[
'code'
]
if
code
=
=
0
:
print
"\nIP: %s Form: %s%s%s ISP: %s\n"
%
(data[
'ip'
], data[
'country'
], data[
'region'
], data[
'city'
], data[
'isp'
])
else
:
print
data
二、通过ip138
#!/usr/bin/python
#coding:utf-8
import
urllib2
import
re
p
=
re.
compile
(r
'.*<li>(.*)</li><li>(.*)</li>.*'
)
p_ip
=
re.
compile
(r
'^(?:(?:[1-9]?[0-9]|1[0-9]{2}|2(?:[0-4][0-9]|5[0-5]))\.){3}(?:[1-9]?[0-9]|1[0-9]{2}|2(?:[0-4][0-9]|5[0-5]))$'
)
ip
=
raw_input
(
"请输入要查询的IP:"
)
if
p_ip.search(ip):
apiurl
=
"http://www.ip138.com/ips138.asp?ip=%s"
%
ip
content
=
urllib2.urlopen(apiurl).read()
ipline
=
p.search(content).group()
print
p.sub(r
'\1\n\2'
,ipline).decode(
'gbk'
)
else
:
print
"Error:请输入正确的IP"
其实只是用来练习写脚本而已,平时如果要查询一个IP,直接打开百度搜索就出来了。
python分析ip地理位置-python3版本
原帖为python2.6写的http://liang3391.blog.51cto.com/178205/544754
看到一网友用python2.6写的一个脚本,处于好奇将其改写为python3,并做了小小的改动,在python3.2.3+win7及python3.2.2+SLES11 SP1下测试通过
- #!/usr/bin/env python
- import sys
- import http
- import http.client
- import urllib
- import re
- #http://www.ip138.com/ips1388.asp?ip=112.254.67.142&action=2
- if len(sys.argv) < 3:
- print("NO ip file found\nusage: python checkip.py ip.txt result.txt")
- sys.exit()
- web_url="www.ip138.com"
- u1="/ips1388.asp?ip="
- u2="218.31.158.174"
- u3="&action=2"
- fd=open(sys.argv[1],"r")
- #print("sys.argv[1]:",sys.argv[1])
- result=open(sys.argv[2],"w")
- for line in fd.readlines():
- #print("line:",line)
- geturl=u1+line.strip()+u3
- #print("url:",geturl)
- conn=http.client.HTTPConnection(web_url)
- conn.request("GET",geturl)
- r1=conn.getresponse()
- #print("status:",r1.status)
- data1=r1.read()
- #forma=sys.getfilesystemencoding()
- html=data1.decode("gbk")
- keyword=re.compile(r'''<td align="center"><ul class="ul1"><li>(.*?)</li><li>''', re.U|re.S)
- a=re.findall(keyword,html)
- #print("length:",len(a))
- #print(a)
- #print(type(a))
- s=line.strip() + "\t\t\t" + a[0]+"\n"
- if len(a)>0:
- print(s)
- result.write(s)
- else:
- print("Maybe have not web content")
- conn.close()
- fd.close()
- result.flush()
- result.close()
执行:
- python checkip.py ip.txt result.txt
result文件如下:
119.128.200.90 本站主数据:广东省东莞市 电信
218.90.169.90 本站主数据:江苏省无锡市 电信
219.129.242.180 本站主数据:广东省韶关市 电信
183.69.189.172 本站主数据:重庆市 电信
222.89.193.18 本站主数据:河南省平顶山市 电信
221.193.222.105 本站主数据:河北省邯郸市 联通
59.151.213.135 本站主数据:韩国
218.22.182.50 本站主数据:安徽省铜陵市 电信
124.238.192.23 本站主数据:湖北省武汉市 长城宽带
113.111.94.116 本站主数据:广东省广州市 电信
115.182.53.30 本站主数据:北京市 电信通
查找附近点--Geohash方案讨论
随着移动终端的普及,很多应用都基于LBS功能,附近的某某(餐馆、银行、妹纸等等)。
基础数据中,一般保存了目标位置的经纬度;利用用户提供的经纬度,进行对比,从而获得是否在附近。
目标:
查找附近的XXX,由近到远返回结果,且结果中有与目标点的距离。
针对查找附近的XXX,提出两个方案,如下:
一、方案A:
=================================================================================================
抽象为球面两点距离的计算,即已知道球面上两点的经纬度;
点(纬度,经度),A($radLat1,$radLng1)、B($radLat2,$radLng2);
优点:通俗易懂,部署简单便捷
缺点:每次都会查询数据库,性能堪忧
1、推导
通过余弦定理以及弧度计算方法,最终推导出来的算式A为:
$s = acos(cos($radLat1)*cos($radLat2)*cos($radLng1-$radLng2)+sin($radLat1)*sin($radLat2))*$R;
目前网上大多使用Google公开的距离计算公司,推导算式B为:
$s = 2*asin(sqrt(pow(sin(($radLat1-$radLat2)
/2
),2)+cos($radLat1)*cos($radLat2)*pow(sin(($radLng1-$radLng2)
/2
),2)))*$R;
其中 :
$radLat1、$radLng1,$radLat2,$radLng2 为弧度
$R 为地球半径
2、通过测试两种算法,结果相同且都正确,但通过PHP代码测试,两点间距离,10W次性能对比,自行推导版本计算时长算式B较优,如下:
//算式A
0.56368780136108float(431)
0.57460689544678float(431)
0.59051203727722float(431)
//算式B
0.47404885292053float(431)
0.47808718681335float(431)
0.47946381568909float(431)
3、所以采用数学方法推导出的公式:
<?php
//
根据经纬度计算距离其中A($lat1,$lng1)、B($lat2,$lng2)
public static
function
getDistance($lat1,$lng1,$lat2,$lng2)
{
//
地球半径
$R = 6378137;
//
将角度转为狐度
$radLat1 = deg2rad($lat1);
$radLat2 = deg2rad($lat2);
$radLng1 = deg2rad($lng1);
$radLng2 = deg2rad($lng2);
//
结果
$s = acos(cos($radLat1)*cos($radLat2)*cos($radLng1-$radLng2)+sin($radLat1)*sin($radLat2))*$R;
//
精度
$s = round($s* 10000)
/10000
;
return
round($s);
}
?>
4、在实际应用中,需要从数据库中遍历取出符合条件,以及排序等操作,
将所有数据取出,然后通过PHP循环对比,筛选符合条件结果,显然性能低下;所以我们利用下Mysql存储函数来解决这个问题吧。
4.1、创建Mysql存储函数,并对经纬度字段建立索引
<?php
//
根据经纬度计算距离其中A($lat1,$lng1)、B($lat2,$lng2)
public static
function
getDistance($lat1,$lng1,$lat2,$lng2)
{
//
地球半径
$R = 6378137;
//
将角度转为狐度
$radLat1 = deg2rad($lat1);
$radLat2 = deg2rad($lat2);
$radLng1 = deg2rad($lng1);
$radLng2 = deg2rad($lng2);
//
结果
$s = acos(cos($radLat1)*cos($radLat2)*cos($radLng1-$radLng2)+sin($radLat1)*sin($radLat2))*$R;
//
精度
$s = round($s* 10000)
/10000
;
return
round($s);
}
?>
4.2、查询SQL
通过SQL,可设置距离以及排序;可搜索出符合条件的信息,以及有一个较好的排序
SELECT *,latitude,longitude,GETDISTANCE(latitude,longitude,30.663262,104.071619) AS distance FROM mb_shop_ext where 1 HAVING distance<1000 ORDER BY distance ASC LIMIT 0,10
二、方案B
=================================================================================================
Geohash算法;geohash是一种地址编码,它能把二维的经纬度编码成一维的字符串。
比如,成都永丰立交的编码是wm3yr31d2524
优点:
1、利用一个字段,即可存储经纬度;搜索时,只需一条索引,效率较高
2、编码的前缀可以表示更大的区域,查找附近的,非常方便。 SQL中,LIKE ‘wm3yr3%’,即可查询附近的所有地点。
3、通过编码精度可模糊坐标、隐私保护等。
缺点: 距离和排序需二次运算(筛选结果中运行,其实挺快)
1、geohash的编码算法
成都永丰立交经纬度(30.63578,104.031601)
1.1、纬度范围(-90, 90)平分成两个区间(-90, 0)、(0, 90),如果目标纬度位于前一个区间,则编码为0,否则编码为1。
由于30.625265属于(0, 90),所以取编码为1。
然后再将(0, 90)分成 (0, 45), (45, 90)两个区间,而39.92324位于(0, 45),所以编码为0,
然后再将(0, 45)分成 (0, 22.5), (22.5, 45)两个区间,而39.92324位于(22.5, 45),所以编码为1,
依次类推可得永丰立交纬度编码为101010111001001000100101
1.2、经度也用同样的算法,对(-180, 180)依次细分,(-180,0)、(0,180) 得出编码110010011111101001100000
1.3、合并经纬度编码,从高到低,先取一位经度,再取一位纬度;得出结果 111001001100011111101011
1.4、用0-9、b-z(去掉a, i, l, o)这32个字母进行base32编码,得到(30.63578,104.031601)的编码为wm3yr31d2524。
11100 10011 00011 11110 10111 00011 00001 01100 00010 00101 00010 00100 => wm3yr31d2524
十进制 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
base32 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 b c d e f g
十进制 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
base32 h j k m n p q r s t u
v
w x y z
2、策略
1、在纬度和经度入库时,数据库新加一字段geohash,记录此点的geohash值
2、查找附近,利用 在SQL中 LIKE ‘wm3yr3%’;且此结果可缓存;在小区域内,不会因为改变经纬度,而重新数据库查询
3、查找出的有限结果,如需要求距离或者排序,可利用距离公式和二维数据排序;此时也是少量数据,会很快的。
3、PHP基类
geohash.class.php
<?php
class Geohash
{
private $coding=
"0123456789bcdefghjkmnpqrstuvwxyz"
;
private $codingMap=array();
public
function
Geohash()
{
for
($i=0; $i<32; $i++)
{
$this->codingMap[substr($this->coding,$i,1)]=str_pad(decbin($i), 5,
"0"
, STR_PAD_LEFT);
}
}
public
function
decode($
hash
)
{
$binary=
""
;
$hl=strlen($
hash
);
for
($i=0; $i<$hl; $i++)
{
$binary.=$this->codingMap[substr($
hash
,$i,1)];
}
$bl=strlen($binary);
$blat=
""
;
$blong=
""
;
for
($i=0; $i<$bl; $i++)
{
if
($i%2)
$blat=$blat.substr($binary,$i,1);
else
$blong=$blong.substr($binary,$i,1);
}
$lat=$this->binDecode($blat,-90,90);
$long=$this->binDecode($blong,-180,180);
$latErr=$this->calcError(strlen($blat),-90,90);
$longErr=$this->calcError(strlen($blong),-180,180);
$latPlaces=max(1, -round(log10($latErr))) - 1;
$longPlaces=max(1, -round(log10($longErr))) - 1;
$lat=round($lat, $latPlaces);
$long=round($long, $longPlaces);
return
array($lat,$long);
}
public
function
encode($lat,$long)
{
$plat=$this->precision($lat);
$latbits=1;
$err=45;
while
($err>$plat)
{
$latbits++;
$err/=2;
}
$plong=$this->precision($long);
$longbits=1;
$err=90;
while
($err>$plong)
{
$longbits++;
$err/=2;
}
$bits=max($latbits,$longbits);
$longbits=$bits;
$latbits=$bits;
$addlong=1;
while
(($longbits+$latbits)%5 != 0)
{
$longbits+=$addlong;
$latbits+=!$addlong;
$addlong=!$addlong;
}
$blat=$this->binEncode($lat,-90,90, $latbits);
$blong=$this->binEncode($long,-180,180,$longbits);
$binary=
""
;
$uselong=1;
while
(strlen($blat)+strlen($blong))
{
if
($uselong)
{
$binary=$binary.substr($blong,0,1);
$blong=substr($blong,1);
}
else
{
$binary=$binary.substr($blat,0,1);
$blat=substr($blat,1);
}
$uselong=!$uselong;
}
$
hash
=
""
;
for
($i=0; $i<strlen($binary); $i+=5)
{
$n=bindec(substr($binary,$i,5));
$
hash
=$
hash
.$this->coding[$n];
}
return
$
hash
;
}
private
function
calcError($bits,$min,$max)
{
$err=($max-$min)
/2
;
while
($bits--)
$err/=2;
return
$err;
}
private
function
precision($number)
{
$precision=0;
$pt=strpos($number,
'.'
);
if
($pt!==
false
)
{
$precision=-(strlen($number)-$pt-1);
}
return
pow(10,$precision)
/2
;
}
private
function
binEncode($number, $min, $max, $bitcount)
{
if
($bitcount==0)
return
""
;
$mid=($min+$max)
/2
;
if
($number>$mid)
return
"1"
.$this->binEncode($number, $mid, $max,$bitcount-1);
else
return
"0"
.$this->binEncode($number, $min, $mid,$bitcount-1);
}
private
function
binDecode($binary, $min, $max)
{
$mid=($min+$max)
/2
;
if
(strlen($binary)==0)
return
$mid;
$bit=substr($binary,0,1);
$binary=substr($binary,1);
if
($bit==1)
return
$this->binDecode($binary, $mid, $max);
else
return
$this->binDecode($binary, $min, $mid);
}
}
?>
三、测试
<?php
require_once(
'Mysql.class.php'
);
require_once(
'geohash.class.php'
);
//mysql
$conf = array(
'host'
=>
'127.0.0.1'
,
'port'
=> 3306,
'user'
=>
'root'
,
'password'
=>
'123456'
,
'database'
=>
'mocube'
,
'charset'
=>
'utf8'
,
'persistent'
=>
false
);
$mysql = new Db_Mysql($conf);
$geohash=new Geohash;
//
经纬度转换成Geohash
//
获取附近的信息
$n_latitude = $_GET[
'la'
];
$n_longitude = $_GET[
'lo'
];
//
开始
$b_time = microtime(
true
);
//
方案A,直接利用数据库存储函数,遍历排序
//
方案B geohash求出附近,然后排序
//
当前 geohash值
$n_geohash = $geohash->encode($n_latitude,$n_longitude);
//
附近
$n = $_GET[
'n'
];
$like_geohash = substr($n_geohash, 0, $n);
$sql =
'select * from mb_shop_ext where geohash like "'
.$like_geohash.
'%"'
;
echo
$sql;
$data = $mysql->queryAll($sql);
//
算出实际距离
foreach($data as $key=>$val)
{
$distance = getDistance($n_latitude,$n_longitude,$val[
'latitude'
],$val[
'longitude'
]);
$data[$key][
'distance'
] = $distance;
//
排序列
$sortdistance[$key] = $distance;
}
//
距离排序
array_multisort($sortdistance,SORT_ASC,$data);
//
结束
$e_time = microtime(
true
);
echo
$e_time - $b_time;
var_dump($data);
//
根据经纬度计算距离其中A($lat1,$lng1)、B($lat2,$lng2)
function
getDistance($lat1,$lng1,$lat2,$lng2)
{
//
地球半径
$R = 6378137;
//
将角度转为狐度
$radLat1 = deg2rad($lat1);
$radLat2 = deg2rad($lat2);
$radLng1 = deg2rad($lng1);
$radLng2 = deg2rad($lng2);
//
结果
$s = acos(cos($radLat1)*cos($radLat2)*cos($radLng1-$radLng2)+sin($radLat1)*sin($radLat2))*$R;
//
精度
$s = round($s* 10000)
/10000
;
return
round($s);
}
?>
四、总结
方案B的亮点在于:
1、搜索结果可缓存,重复使用,不会因为用户有小范围的移动,直接穿透数据库查询。
2、先缩小结果范围,再运算、排序,可提升性能。
254条记录,性能对比,
在实际应用场景中,方案B数据库搜索可内存缓存;且如数据量更大,方案B结果会更优。
方案A:
0.016560077667236
0.032402992248535
0.040318012237549
方案B
0.0079810619354248
0.0079669952392578
0.0064868927001953
五、其他
两种方案,根据应用场景以及负载情况合理选择,当然推荐方案B;
不管哪种方案,都记得,给列加上索引,利于数据库检索。
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