新建一个辅助排序列,用辅助列来扩展,辅助列公式如下: =TRIM(TEXT(LEFT(SUBSTITUTE(A1,".",REPT(" ",99)),100),"000")&TEXT(MID(SUBSTITUTE(A1,".",REPT(" ",99)),100,100),"000")&TEXT(MID(SUBSTITUTE(A1,".",REPT(&

import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; import java.util.Scanner; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; class MyComparator implements Comparator<String>{ public int compare(String ip1, String ip2) { Pattern p

JavaScript按IP地址列表排序,主要思路就是分割每个点号部分,然后ip1和ip2分别对不够三位数的进行补0操作,然后转换为数字类型进行一一比较. 上代码: 正序: var arr=[ {ip:"10.20.39.12"}, {ip:"43.120.39.11"}, {ip:"25.210.39.21"}, {ip:"75.110.39.131"}, {ip:"12.230.139.14"}, {ip

Background: Excel列中,有多个net-block, 将这些net-block按照IP地址(v4)自己的大小从小到大排序. Idea: IPv4地址的格式是点分十进制的,也就是说每一个点前的数字都有自己相应的power权值,只要找到这个权值,再将IP地址以“."分开,分别乘以其权值,就可以得到某个IP唯一对应的一个反应其真实大小的十进制值. Solution: 以下面这几个IP block为例,D2 到 G2是为了去find一个IP网段这种格式中的“.”和“/”,具体的语句,以D2

思路 将IP地址按"."分隔,提取"."之间的每个数,然后根据提取出的列从左至右进行主要字段及次要字段排序 公式说明 返回一个字符串在另一个字符串中出现的起始位置. FIND(要查找的字符串,被查找字符串,[开始位置,默认1]) 从一个文本字符串的第一个字符开始返回指定个数的字符. LEFT(字符串,[字符个数]) 从文本字符串的指定位置开始,返回指定长度的字符串. MID(字符串,开始位置,字符数) 套用公式 第一个"."的位置 =FIND(&

经过上一波POI兴趣点查询后,地图数据挖宝也接近尾声,这次介绍在数据采集.准备过程中需要用到的一些转换功能,有IP地址转换地理地址及不同地图版本的经纬度转换. 背景知识 在电商.网络的数据分析过程中,有一个维度同样很有价值,分析用户的区域分布,网络上只会记录到IP地址,需要做IP地址转换为省市结构的数据源进行分类分析,高德地图也同样提供了很大的免费额度供我们使用,在此也一并附上此功能. 在经纬度信息中,不同厂商的地图使用不同的经纬度,一般穿戴设备.电子产品记录的经纬度信息为国际经纬度,需要转换为

1.CMD -> netstat -ano,复制到UltraEdit 2.把双空格替换为单空格,这种替换要进行很多次,直到全部替换完.其次点20次替换就行了. 3.单空格替换为 ^t,也就是制表符. 4.把所有内容复制到Excel 2013,内容自动分布到网格中. 5.找到进程的PID,在Excel里,通过数据的筛选功能,只显示出该PID的行. 6.复制筛选出来的当前页的所有数据,粘贴到新的Excel工作表. 7.去百度找一个可以粘贴批量IP的,并给出IP具体地址的网址.推荐:www.1234i

一:使用python对ip地址排序所用代码示例一: import socket iplist = ['10.5.11.1','192.168.1.33','10.5.2.4','10.5.1.3','10.5.11.13','10.5.11.12','10.5.1.1','10.5.1.2','10.5.1.11','10.5.1.13'] print(sorted(iplist,key=socket.inet_aton)) for i in sorted(iplist,key=socket.i

看到同事在一个一个IP地址的百度来确认导出表格中的ip地址所对应的现实世界的地址是否正确,决定给自己新开一个坑.做一个查询ip“地址”的python小工具,读取Excel表格,在表格中的后续列输出尽可能多的ip地址查询平台的结果以供验证比对. 第一个版本写的比较丑,仅仅能用,后续慢慢完善吧. # -*- coding: utf-8 -*- # @Author: EnderZhou # @E-mail: zptxwd@gmail.com # @Date: 2018-11-09 15:17:21 #

嗯……前阵子接了个活儿,需要做一个基于IP地址黑名单的分流网关.刚接到的时候心想iptables不就行了么,没想到一看客户给的IP黑名单规模……我擦……上亿个…… 黑名单到了这个规模,就不得不考虑下优化的问题了.要知道从0.0.0.0到255.255.255.255,IP地址总共也只有232个,约43亿,除去不可能用于实际的地址以及内网地址之后就更少了,只有几分之一.上亿个IP地址的黑名单已经达到实际可用IP地址的几分之一了,而且还要实现大流量高性能查询,实在是…… 最初打算是用redis来实现

使用ip2long()和long2ip()函数把IP地址转成整型存放进数据库而非字符型.这几乎能降低1/4的存储空间.同时可以很容易对地址进行排序和快速查找;

例如下图所示:nslookup http://www.sina.com.cn返回了多个IP地址,当使用curl通过域名进行访问时,则自动选择了其中一个地址进行访问,这个选择的过程里发生了什么事情? 绝大多数Resolver,也就是操作系统用于解析出IP给应用程序使用的那个API,都是只使用第一个得到的IP地址.至于第一个IP地址出现的是哪一个,那就是DNS服务器端所决定的了.题主举的例子,DNS服务器端返回IP列表的算法稍微复杂.简而言之的话,第一步是根据客户的IP判断客户地理位置和网络状况,返

http://blog.csdn.net/cpp_funs/article/details/6988154 1.htonl ()和ntohl( ) u_long PASCAL FAR ntohl (u_long netlong); u_short PASCAL FAR ntohs (u_short netshort); ntohl( )-----网络顺序转换成主机顺序 u_long PASCAL FAR htonl (u_long hostlong); u_short PASCAL FAR ht

linux下列出所有连接到你的Server的IP地址 最近要做一个检查所有连接到主机的IP的脚本,google到一篇老外写的文章 <List all IP addresses connected to your Server> 试了一下脚本结果好像可以.因为对linux了解很少,所以对这行脚本各种参数和命令不太明白,正好这篇文章对脚本的描述很详细,正好一边翻译一边理解了. 下列是一个Unix命令,用来列出所有连接到主机80端口的IP地址. netstat -tn 2>/dev/null

1. 命令如下 批量过滤日志文件,grep -v是要排除10网段开头的IP地址 sort会自动按ip排序 uniq -c去重并计数 sort -n 按数值从小到大排序 [root@linux-node1 /work]# awk '{print $1}' localhost_access_log.2018-07-0*.txt |grep -v ^10*|sort|uniq -c|sort -n 比如有很多日志 每个日志都有这种IP地址 最终结果如下 如果怀疑被攻击可以把IP地址明显多的给封掉. 搜

批量屏蔽符合条件的IP地址,支持添加白名单,IP段,增量 大概的思路是利用sh,从日志中提取出来对应的IP地址,然后再交由python进行对比,判断,最终将需要添加至iptables列表中的IP写入到一个文件中,然后再由sh进行写入到iptables中 #!/bin/sh tmpmaillog="/usr/local/*/test/tmpmaillog"sortiptmp="/usr/local/*/test/sortiptmp"iptableslist="

使用办法:可以将下面的sh保存到一个单独的文件中,比如ipad.sh,然后再编辑获取IP地址列表中的那段.最终的结果是需要直接获取到IP地址,一行一个,可以有多个文件,一行一个,进行重定向到指定的IP文件中 然后再对比iptables现在的IP,没有的再进行添加至iptables中. 可接一个变量,不等于空就执行屏蔽地址段的操作 #!/bin/bash #Filename:ipad.sh #Version: -- cs NOWTIME=`date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"

在计算机设计之初,对内存中数据的处理也有不同的方式,(低位数据存储在低位地址处或者高位数据存储在低位地址处),然而,在通信的过程中(ISO/OSI模型和TCP/IP四层模型中),数据被一步步封装(然后加入信息首部),当传到目的段时,被一步步解封,然后获取数据.从上面我们可以看出,数据在传输的过程中,一定有一个标准化的过程,也就是说:从主机a到主机b进行通信,a的固有数据存储-------标准化--------转化成b的固有格式如上而言:a或者b的固有数据存储格式就是自己的主机字节序,上面的标准化

在vRealize里写代码部署虚机,时间长了,便出现了很多虚机在vCenter里不存在,但在vRealize里还存在的这台虚机的注册信息的现象.最直接的后果是,这些影子虚机会占着IP池里的IP地址不放,导致IP地址资源枯竭,新的Blueprint无法部署的问题. 在Infrastructure->Network Profiles里,选中自己的profile,查看IP地址,处于Destroyed状态的可以通过点击Reclaim来回收.如果不手动点击,那么过段时间也会自动变为Unallocated的

一周以来,一直在做 IP地址库的解析.从调研到编码到优化,大概花了有七八天的时间.感觉很好玩.总结一下整个做的过程. 1.关于IP 地址库的解析方式 目前主要的解析方式有两种:通过API,或通过IP数据库. API方式很简单,目前国内大厂不少提供API接口,只要发送请求的IP,就能获得相应的地理位置.像BAT等等公司都提供IP查询接口.这种解析方式的好处在于,编码简单,一个请求获得数据,然后解析一下就好了(通常只是个json数据),而且不用维护数据库,对本地没有负担.但是缺点也挺明显的,首先是慢