获取全球dns统计信息
# -*- coding:UTF-8 -*-
import requests, time
import json
from bs4 import BeautifulSoup as bp t3 = time.time()
ths = [] # 存放线程 def get(num):
n = str(num)
page = requests.post('http://www.employees.org/~dwing/aaaa-stats/',
) # 自定义请求头,这些请求头内容是在浏览器上看到的 t = page.text
# print(t)
soup = bp(t, 'lxml') # 使用beautifulsoup解析xml文件,解析html时,将xml改为lxml
all_body = soup.find_all('tr') # 查找EmailResult标签包含的所有内容,生成一个列表
for info in all_body:
if not info:continue
tds = info.find_all('td')
one_row = []
for i in tds:
if not i:continue
for infos in i:
if not infos:continue
try:
nums = infos.text #所有的数字
if not nums:continue
nums = nums.strip().strip('\n')
# if len(nums) >= 13:continue
if len(nums) == 12:
total_checked = nums[0:5]
with_a_record = nums[5:]
one_row.append(total_checked)
one_row.append(with_a_record)
else:
one_row.append(nums)
# print(nums,'aaa')
except:
one_row.append(infos)
# print(infos, 'lll') # 百分数 if '\n' in one_row:
one_row.remove('\n')
if 'diffs' in one_row:
one_row.remove('diffs')
if '(large run)' in one_row:
continue
else:
if one_row:
if len(one_row) == 16:
all_data = {}
all_data['date'] = one_row[0]
all_data['total_checked'] = one_row[1]
all_data['with_A_records_count'] = one_row[2]
all_data['with_A_records_rate'] = one_row[3]
all_data['with_AAAA_records_count'] = one_row[4]
all_data['with_AAAA_records_rate'] = one_row[5]
all_data['AAAA_with_IPv4-mapped_count'] = one_row[6]
all_data['AAAA_with_IPv4-mapped_rate'] = one_row[7]
all_data['AAAA_with_loopback_count'] = one_row[8]
all_data['AAAA_with_loopback_rate'] = one_row[9]
all_data['valid_AAAA_records_count'] = one_row[10]
all_data['valid_AAAA_records_rate'] = one_row[11]
all_data['IPv6_connection_ok_count'] = one_row[12]
all_data['IPv6_connection_ok_rate'] = one_row[13]
all_data['IPv6_connection_failed_count'] = one_row[14]
all_data['IPv6_connection_failed_rate'] = one_row[15]
# print(one_row)
ddd = json.dumps(all_data, indent=2,
ensure_ascii=False) # ensure_ascii=False :防止将文字转成unicoe with open('dns_status.txt', 'a+') as f:
f.write(ddd)
# print(i.text,'lll') get(1) t4 = time.time()
tt = t4 - t3
print(tt)
结果见github
获取全球dns统计信息的更多相关文章
- Docker swarm 获取service的container信息
我们可以通过docker service create创建服务,例如: docker service create --name mysql mysql:latest 服务创建好后,如何来获取该ser ...
- Oracle 11g系统自己主动收集统计信息的一些知识
在11g之前,当表的数据量改动超过总数据量的10%,就会晚上自己主动收集统计信息.怎样推断10%.之前的帖子有研究过:oracle自己主动统计信息的收集原理及实验.这个STALE_PERCENT=10 ...
- PLSQL_统计信息系列06_统计信息的历史和日志
20150506 Created By BaoXinjian
- python之微信好友统计信息
需要安装库:wxpy 代码如下: from wxpy import Bot,Tuling,embed,ensure_one bot = Bot(cache_path=True) #获取好友信息 bot ...
- [20190505]关于latch 一些统计信息.txt
[20190505]关于latch 一些统计信息.txt --//我在两篇文章,提到一些latch的统计信息.链接如下:http://blog.itpub.net/267265/viewspace-2 ...
- Oracle重新获取统计信息以及SQLSERVER重建索引
Oracle重新获取统计信息 exec dbms_stats.gather_schema_stats(ownname =>'LCoe739999',options => 'GATHER', ...
- Oracle 和 SQLSERVER 重新获取统计信息的方法
1. Oracle 重新获取统计信息的命令 exec dbms_stats.gather_schema_stats(ownname =>) # 需要修改 ownername options 指定 ...
- 使用ioctl获取网卡统计信息
ethtool -S获取接口统计信息总共分三步: 1.获取统计项个数,使用SIOCETHTOOL+ETHTOOL_GSSET_INFO 2.(可选)获取统计项名字,使用SIOCETHTOOL+ETHT ...
- 通过API获取统计信息时报Access denied错误处理记录
通过API获取HDFS统计信息时报Access denied错误信息,错误信息如下: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.s ...
随机推荐
- 「CF 600E」 Lomsat gelral
题目链接 戳我 \(Describe\) 给出一棵树,每个节点有一个颜色,求每个节点的子树中颜色数目最多的颜色的和. \(Solution\) 这道题为什么好多人都写的是启发式合并,表示我不会啊. 这 ...
- 「CF622F」The Sum of the k-th Powers「拉格朗日插值」
题意 求\(\sum_{i=1}^n i^k\),\(n \leq 10^9,k \leq 10^6\) 题解 观察可得答案是一个\(k+1\)次多项式,我们找\(k+2\)个值带进去然后拉格朗日插值 ...
- 20165219 2017-2018-2 《Java程序设计》第9周学习总结
20165219 2017-2018-2 <Java程序设计>第9周学习总结 课本知识总结 URL类 URL类是java.net包中的一个重要的类,使用URL创建对象的应用程序称为客户端程 ...
- 抓包(Charles工具入门)
一.charles工具简单使用 1.录制操作 录制请求.清空录制请求: 两种展示请求的视图方式: 2.录制请求的简单分析 (1)请求的总览页面Overview:可查看请求路径.请求方式.请求时间等有关 ...
- 【ARC075F】Mirrored 搜索/数位dp
Description 给定正整数DD,求有多少个正整数NN,满足rev(N)=N+Drev(N)=N+D,其中rev(N)rev(N)表示将NN的十进制表示翻转来读得到的数 Input 一个 ...
- eclipse的一些快捷键记录
查看所有快捷键:Ctrl + Shift + L Ctrl + Shift + F:格式化(关闭搜狗输入法的所有快捷键) Alt + /:智能提示,自动补全 Ctrl + / :添加单行注释(取消:C ...
- Opencv博文收藏列表
opencv识别二维码:https://blog.csdn.net/jia20003/article/details/77348170 opencv视频:http://www.opencv.org.c ...
- 3.1、Factorization Machine模型
Factorization Machine模型 在Logistics Regression算法的模型中使用的是特征的线性组合,最终得到的分隔超平面属于线性模型,其只能处理线性可分的二分类问题,现实生活 ...
- CentOS 7 开放防火墙端口 命令(转载)
CentOS 7 开放防火墙端口 命令 最近公司新的server要求用CentOS7, 发现以前CentOS 6 系列中的 iptables 相关命令不能用了,查了下,发现Centos 7使用fire ...
- hibernate自动生成时报错问题
创建好了实体类和.hbm.xml文件,运行项目报上错: 实体类和xml文件中的字段要一致.(顺序和字段)