从 IP 地址范围获取城市

Question

我有一个 IP 地址。例如，192.168.2.10
我还有一本字典：

RANGES = {
        'london': [
            {'start': '10.10.0.0', 'end': '10.10.255.255'},
            {'start': '192.168.1.0', 'end': '192.168.1.255'},
        ],
        'munich': [
            {'start': '10.12.0.0', 'end': '10.12.255.255'},
            {'start': '172.16.10.0', 'end': '172.16.11.255'},
            {'start': '192.168.2.0', 'end': '192.168.2.255'},
        ]
    }

问题：我应该如何从我的IP地址中找到城市并使用这本字典花费尽可能少的时间（时间复杂度）？

Answer 1

编写一个自定义函数，将 IP 地址解析为数字元组以便于比较：

def get_city(ip):
    for city in RANGES:
        for d in RANGES[city]:
            if tuple(map(int, d["start"].split("."))) <= tuple(map(int, ip.split("."))) <= tuple(map(int, d["end"].split("."))):
                return city

>>> get_city("192.168.2.10")
"munich"

Answer 2

首先，您需要重新排列数据，以便更有效地查找。

创建将 IP 地址转换为数字的函数
并使用lower/start IP号作为新的数据键，同时保留结束IP值。

def ip_to_long(ip):
    return reduce(lambda x, y: (x << 8) + y, map(int, ip.split('.')))

def data_transform(input_ranges):
    data = {}
    for location, items in RANGES.items():
        for item in items:
            data[ip_to_long(item['start'])] = dict(location=location, end=ip_to_long(item['end']))

现在，您可以使用 bisect 搜索排序的起始 IP，对于您的输入，在内部使用 RB-tree AIK 它。

下面是它的完整 PoC 代码：

from functools import reduce
from bisect import bisect_left


RANGES = {
        'london': [
            {'start': '10.10.0.0', 'end': '10.10.255.255'},
            {'start': '192.168.1.0', 'end': '192.168.1.255'},
        ],
        'munich': [
            {'start': '10.12.0.0', 'end': '10.12.255.255'},
            {'start': '172.16.10.0', 'end': '172.16.11.255'},
            {'start': '192.168.2.0', 'end': '192.168.2.255'},
        ]
    }


def ip_to_long(ip):
    return reduce(lambda x, y: (x << 8) + y, map(int, ip.split('.')))

def data_transform(input_ranges):
    data = {}
    for location, items in input_ranges.items():
        for item in items:
            data[ip_to_long(item['start'])] = dict(location=location, end=ip_to_long(item['end']))
    return data

def search_for_ip(search_ip, ip_starts, ip_data):
    lookup_index = bisect_left(ip_starts, ip_to_long(search_ip))
    if lookup_index > 0 and ip_data[ip_starts[lookup_index-1]]['end'] > ip_to_long(search_ip):
        return ip_data[ip_starts[lookup_index-1]]['location']
    return

new_data = data_transform(RANGES)
print(new_data)

ip_starts = sorted(list(new_data))


print(search_for_ip('192.168.2.100', ip_starts, new_data))  # -> munich
print(search_for_ip('192.168.1.100', ip_starts, new_data))  # -> lodon
print(search_for_ip('192.168.0.100', ip_starts, new_data))  # -> None

Answer 3

如果你想要任意大数据集的最佳复杂度，“正确答案”是季斌给出的答案。

要真正优化多次调用的性能，您确实需要重组数据，并使用内置的平分函数。

但如果您真的不想触及您的数据，您仍然可以使用 band-aid 自定义的 bisect 实现，它看起来像那样

RANGES = {
    'london': [
        {'start': '10.10.0.0', 'end': '10.10.255.255'},
        {'start': '192.168.1.0', 'end': '192.168.1.255'},
    ],
    'munich': [
        {'start': '10.12.0.0', 'end': '10.12.255.255'},
        {'start': '172.16.10.0', 'end': '172.16.11.255'},
        {'start': '192.168.2.0', 'end': '192.168.2.255'},
    ]
}


def ipv4_str_to_tuple(ip_str):
    return tuple(map(int, ip_str.split('.')))


def relative_in_range(ipv4_tuple, ip_range):
    ipv4t_start = ipv4_str_to_tuple(ip_range['start'])
    ipv4t_end = ipv4_str_to_tuple(ip_range['end'])
    if ipv4t_start > ipv4_tuple:
        return -1
    if ipv4t_end < ipv4_tuple:
        return 1
    return 0


def from_those_ranges(ipv4_tuple, ranges):
    #in-built bisect
    lo, hi = 0, len(ranges)
    while lo < hi:
        mid = lo + (hi - lo) // 2
        comp = relative_in_range(ipv4_tuple, ranges[mid])
        if comp == 0:
            return True
        if comp > 0:
            lo = mid + 1
        else:
            hi = mid
    return False


def find_entry_from_ipv4_tuple(ipv4_tuple, entries_ranges):
    for entry, entry_ranges in entries_ranges.items():
        if from_those_ranges(ipv4_tuple, entry_ranges):
            return entry
    return None


def find_entry_from_ipv4_str(ipv4_str, entries_ranges):
    ipv4_tuple = ipv4_str_to_tuple(ipv4_str)
    return find_entry_from_ipv4_tuple(ipv4_tuple, entries_ranges)


print(find_entry_from_ipv4_str('10.2.4.2', RANGES))
print(find_entry_from_ipv4_str('192.168.2.1', RANGES))
print(find_entry_from_ipv4_str('192.168.1.1', RANGES))
print(find_entry_from_ipv4_str('172.12.10.25', RANGES))
print(find_entry_from_ipv4_str('192.168.2.1', RANGES))
print(find_entry_from_ipv4_str('10.10.5.5', RANGES))

-> None

-> 慕尼黑

-> 伦敦

-> None

-> 慕尼黑

-> 伦敦

等等

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从 IP 地址范围获取城市

Getting City from IP Address range

python

ip

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ip-address

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