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我正在尝试将一个 IP 地址列表与它可能所属的另一网络列表进行检查。长度:
len(IP_addresses_list) = 31995
len(Network_list) = 54099
big_dict = {}
for ip in IP_addresses_list:
address_and_networks = self.is_subnet_of(ip, Network_list)
big_dict.update(address_and_networks)
df = pd.DataFrame.from_dict(big_dict, orient="index")
循环通过以下方式验证它是否属于网络:
def is_subnet_of(self, ip, Network_list):
address_and_networks = {}
address = ipaddress.ip_address(ip)
for net in Network_list:
network = ipaddress.ip_network(net)
res = network.supernet_of(ipaddress.ip_network(f"{address}/{address.max_prefixlen}"))
if res:
if ip in address_and_networks:
address_and_networks[ip].append(net)
else:
address_and_networks[ip] = [net]
return address_and_networks
address_and_networks
字典可能如下所示:
{
"xxx.xxx.xxx.xxx": ["xxx.xxx.xxx.xxx/24", "xxx.xxx.xxx.xxx/23"],
"yyy.yyy.yyy.yyy": ["yyy.yyy.yyy.yyy/24", "yyy.yyy.yyy.yyy/23"]
}
目前这种方法非常慢,慢到根本无法使用。我想以某种方式加速这一过程,也许可以通过将原始列表(IP_addresses_list,Network_list
)转储到数据帧中,然后通过应用 is_subnet_of
对数据帧执行一些全面的执行方法(可能类似于 dataframe.select
或 dataframe.apply
)。知道如何加快速度吗?
编辑
我进一步简化了代码,但我仍然采用循环数据帧:
df = pd.DataFrame({"IP_Address": ip_s.map(ipaddress.ip_address),
"Network": net_s.map(ipaddress.ip_network),
"Associated": np.nan})
for i, address in df["IP_Address"].iteritems():
if address != address:
continue
net_list = []
for j, network in df["Network"].iteritems():
if network.supernet_of(ipaddress.ip_network(f"{address}/{address.max_prefixlen}")):
net_list.append(str(network))
df.loc[i, "Associated"] = net_list
示例数据:
Addresses = ['172.16.56.40','172.16.16.16']
Networks = ['172.16.56.0/24', '172.16.56.32/27']
最佳答案
位操作将使速度更快,它还允许一些昂贵的操作仅执行一次。
考虑以下函数:
def is_subnet_of(ip: str, network: str) -> bool:
def bin_ip(ip: str) -> int:
return int("".join(map(lambda n: bin(int(n)).replace("0b", "").zfill(8), ip.split("."))), 2)
net, mask_len = network.split("/")
mask_len = int(mask_len)
# Convert ip and net to binary-format
ip_bin = bin_ip(ip)
net_bin = bin_ip(net)
# Build mask
mask = int(mask_len * '1' + (32 - mask_len) * '0', 2)
# check (Bit operations are faster)
return net_bin ^ (mask & ip_bin) == 0
# `is_subnet_of("172.16.56.40", "172.16.56.0/24")` will return True.
需要 3 个步骤才能确定给定的 ip
是否在网络
中:
bin_ip
来完成这项工作)(net ^ (mask & ip))
更好的是,步骤 1 和步骤 2 只需执行一次,这将节省我们大部分时间:
from typing import Tuple
def check_subnet(ip, network_list):
def bin_ip(ip: str) -> int:
return int(
"".join(map(lambda n: bin(int(n)).replace("0b", "").zfill(8), ip.split("."))), 2
)
def bin_net(net: str) -> Tuple[int, int]:
net_ip, mask_len = net.split("/")
mask_len = int(mask_len)
net_bin = bin_ip(net_ip)
mask = int(mask_len * "1" + (32 - mask_len) * "0", 2)
return net_bin, mask
def is_subnet_of(ip: int, network: Tuple[int, int]) -> bool:
return network[0] ^ (network[1] & ip) == 0
ip = bin_ip(ip)
networks = tuple(map(bin_net, network_list))
return tuple(is_subnet_of(ip, network) for network in networks)
# Below are the test section
address_and_networks = {"172.16.56.40": ["172.16.56.0/24", "172.16.56.32/27"]}
result = tuple(check_subnet(ip, network_list) for ip, network_list in address_and_networks.items())
print(result)
如果你坚持使用pandas矢量化操作,那么我建议:
bin_ip
函数来构造ip、网络和掩码的矩阵(这一步的复杂度为O(n))result = ((ip & mask) == net.T)
<这样,我们将自己完成 O(n) 复杂度,并将 O(n^2) 部分留给 pandas/numpy 向量化操作。
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