如何迭代 IP 并将其与 python 中的 IP 范围 (cidr) 匹配？

Question

我有一个 table 和 'State' 并且关联的 IP CIDR 范围与该状态关联。

TABLE一个

--------------------------------------------------
| ID         | State       | IP_subnet           |
--------------------------------------------------
| 1          |      CA     |    192.168.1.0/24   |
--------------------------------------------------
| 2          |      TX     |    172.68.7.0/24    |
--------------------------------------------------
| 3          |      NY     |    61.141.47.0/24   |
--------------------------------------------------

我想遍历下面的 table 并将 IP 字段与 IP_subnet 字段匹配。

TABLEB

| ID         |          IP           | 
--------------------------------------
| 1          |      61.141.47.1      |
--------------------------------------
| 2          |      192.168.1.48     | 
--------------------------------------
| 3          |      172.68.7.124     |
--------------------------------------
| 4          |      40.32.123.212    |
--------------------------------------

下面是我想要的结果：（将关联的 State 匹配到 IP）

| ID         |          IP           |      State  |
--------------------------------------------------
| 1          |      61.141.47.1      |      null   |
--------------------------------------------------
| 2          |      192.168.1.48     |      CA     |
--------------------------------------------------
| 3          |      172.68.7.124     |      TX     |
--------------------------------------------------
| 4          |      40.32.123.212    |      NY     |
--------------------------------------------------

我知道下面的代码适用于 1 个值。如何针对另一列迭代 IPs 列？

from ipaddress import IPv4Address, IPv4Network

IPv4Address('172.68.7.124') in IPv4Network('172.68.7.0/24')

FYi

192.168.1.0/24 == 范围 [192.168.1.0 至 192.168.1.255]
172.68.7.0/24 == 范围 [172.68.7.0 到 172.68.7.255]

初始化列表列表

data = [[1, 'CA', '192.168.1.0/24'], [2, 'TX', '172.68.7.0/24'], ['juli' , 14], [3, 纽约州, 61.141.47.0/24]]

创建 pandas 数据框

df = pd.DataFrame(数据，列 = ['ID', 'State', 'IP_subnet'])

Answer 1

首先使用2个数据帧为每个IP查找状态，然后根据这个字典数据创建新列并加载到原始df中。

我认为它可以用更紧凑的方式完成，但它仍然可以完成工作。

import pandas as pd

data = [[1, 'CA', '192.168.1.0/24'], [2, 'TX', '172.68.7.0/24'], [3, 'NY', '61.141.47.0/24']]
df = pd.DataFrame(data, columns=['ID', 'State', 'IP_subnet'])
# replace end of IP
df['IP_subnet'] = df['IP_subnet'].str.replace(r'.0/24', '')

data2 = [[1, '61.141.47.1'], [2, '192.168.1.48'], [3, '172.68.7.124'], [4, '40.32.123.212']]
df2 = pd.DataFrame(data2, columns=['ID', 'IP'])

# match IP with state
data = {}
for index, row in df.iterrows():
    ww = df2[df2['IP'].str.contains(row['IP_subnet'])]
    data[ww['IP'].values[0]] = row['State']

# create State column
state_data = []
for index, row in df2.iterrows():
    if row['IP'] in data:
        state_data.append(data.get(row['IP']))
    else:
        state_data.append('NaN')

df2['State'] = state_data

输出：

   ID             IP State
0   1    61.141.47.1    NY
1   2   192.168.1.48    CA
2   3   172.68.7.124    TX
3   4  40.32.123.212   NaN

如何迭代 IP 并将其与 python 中的 IP 范围 (cidr) 匹配？

How do I iterate and match an IP against IP ranges (cidr) in python?

python

loops

ip

pattern-matching

match

初始化列表列表

创建 pandas 数据框