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是否有好用的ip地址库可以推荐         python分析ip地理位置-python3版本 查找附近点–Geohash方案讨论

2017年11月04日 ⁄ 综合 ⁄ 共 12338字 ⁄ 字号 小 中 大 ⁄ 评论关闭

是否有好用的ip地址库可以推荐

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目前在做一个统计分析系统，最主要的是要分析ip来源得知用户是来自那个地方，目前找到了两个库，一个是纯真IP库，这个库太过业余，我需要的效果是从国家->省->市，这样一个层级的地理位置信息，显然它不能给我。另一个是国外的地址库，虽然它的格式挺标准的，但是基本不支持国内的城市，所以也不符合我的要求。

网上还有类似maxmind这样的webservice可以查询到地理接口，但是因为它限制了每天的ip查询次数，而且这些统计信息都是即时入库，远程调用接口也不靠谱。

因此是否有支持中文的，有比较标准的地理位置信息的ip地址库推荐，当然是要免费的。

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淘宝 IP 地址库

http://ip.taobao.com/

这个我在OSChina上得知的，超给力：

  • 提供国家、省、市、县、运营商全方位信息，信息维度广，格式规范
  • 提供完善的统计分析报表，省准确度超过99.8%，市准确度超过96.8%，数据质量有保障。
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http://ip.qq.com

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http://developer.baidu.com/map/ip-loc...
百度的 LBS 服务。支持根据 IP 查找位置信息。以上地址是相关文档

示例：

http://api.map.baidu.com/location/ip?...

返回值：

{
  address: "CN|吉林|长春|None|CERNET|1|None",
  content: {
    address_detail: {
      province: "吉林省",
      city: "长春市",
      district: "",
      street: "",
      street_number: "",
      city_code: 53
    },
    address: "吉林省长春市",
    point: {
      y: "5419815.34",
      x: "13950002.65"
    }
  },
  status: 0
}
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可以用淘宝的，符合你的要求
http://ip.taobao.com/

python脚本获取IP地理位置

2013-08-14 19:43:43

标签：获取ip

python
淘宝api
ip138
原创作品，允许转载，转载时请务必以超链接形式标明文章
原始出处 、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。http://liyaoyi.blog.51cto.com/442933/1273031

一、通过淘宝API接口

接口说明:

1. 请求接口（GET）：

http://ip.taobao.com/service/getIpInfo.php?ip=[ip地址字串]

2. 响应信息：

（json格式的）国家 、省（自治区或直辖市）、市（县）、运营商

3. 返回数据格式：

{"code":0,"data":{"ip":"210.75.225.254","country":"\u4e2d\u56fd","area":"\u534e\u5317",

"region":"\u5317\u4eac\u5e02","city":"\u5317\u4eac\u5e02","county":"","isp":"\u7535\u4fe1",

"country_id":"86","area_id":"100000","region_id":"110000","city_id":"110000",

"county_id":"-1","isp_id":"100017"}}

其中code的值的含义为，0：成功，1：失败。

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#!/usr/bin/python
#coding:utf-8
import
urllib2
import
json
ip=raw_input("请输入要查询的IP:")
apiurl =
"http://ip.taobao.com/service/getIpInfo.php?ip=%s"
% ip
content =
urllib2.urlopen(apiurl).read()
data =
json.loads(content)['data']
code =
json.loads(content)['code']
if
code ==
0:
print
"\nIP: %s Form: %s%s%s ISP: %s\n"
% (data['ip'], data['country'], data['region'],
data['city'], data['isp'])
else:
print
data

二、通过ip138

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#!/usr/bin/python
#coding:utf-8
import
urllib2
import
re
p =
re.compile(r'.*<li>(.*)</li><li>(.*)</li>.*')
p_ip =
re.compile(r'^(?:(?:[1-9]?[0-9]|1[0-9]{2}|2(?:[0-4][0-9]|5[0-5]))\.){3}(?:[1-9]?[0-9]|1[0-9]{2}|2(?:[0-4][0-9]|5[0-5]))$')
ip=raw_input("请输入要查询的IP:")
if
p_ip.search(ip):
apiurl
= "http://www.ip138.com/ips138.asp?ip=%s"
% ip
content
= urllib2.urlopen(apiurl).read()
ipline=p.search(content).group()
print
p.sub(r'\1\n\2',ipline).decode('gbk')
else:
print
"Error:请输入正确的IP"

其实只是用来练习写脚本而已，平时如果要查询一个IP，直接打开百度搜索就出来了。

        python分析ip地理位置-python3版本

分类：
python2012-08-28 16:21391人阅读评论(0)收藏举报
pythonactionhtmlweburlclass

原帖为python2.6写的http://liang3391.blog.51cto.com/178205/544754

看到一网友用python2.6写的一个脚本，处于好奇将其改写为python3，并做了小小的改动,在python3.2.3+win7及python3.2.2+SLES11 SP1下测试通过

[plain]
view plaincopyprint?
  1. #!/usr/bin/env python
  2. import sys
  3. import http
  4. import http.client
  5. import urllib
  6. import re
  8. #http://www.ip138.com/ips1388.asp?ip=112.254.67.142&action=2
  9. if len(sys.argv) < 3:
  10. print("NO ip file found\nusage: python checkip.py ip.txt result.txt")
  11. sys.exit()
  13. web_url="www.ip138.com"
  14. u1="/ips1388.asp?ip="
  15. u2="218.31.158.174"
  16. u3="&action=2"
  17. fd=open(sys.argv[1],"r")
  18. #print("sys.argv[1]:",sys.argv[1])
  19. result=open(sys.argv[2],"w")
  20. for line in fd.readlines():
  21. #print("line:",line)
  22. geturl=u1+line.strip()+u3
  23. #print("url:",geturl)
  24. conn=http.client.HTTPConnection(web_url)
  25. conn.request("GET",geturl)
  26. r1=conn.getresponse()
  27. #print("status:",r1.status)
  28. data1=r1.read()
  29. #forma=sys.getfilesystemencoding()
  30. html=data1.decode("gbk")
  31. keyword=re.compile(r'''<td align="center"><ul class="ul1"><li>(.*?)</li><li>''', re.U|re.S)
  32. a=re.findall(keyword,html)
  33. #print("length:",len(a))
  34. #print(a)
  35. #print(type(a))
  36. s=line.strip() + "\t\t\t" + a[0]+"\n"
  37. if len(a)>0:
  38. print(s)
  39. result.write(s)
  41. else:
  42. print("Maybe have not web content")
  43. conn.close()
  45. fd.close()
  46. result.flush()
  47. result.close()

执行：

[plain]
view plaincopyprint?
  1. python checkip.py ip.txt result.txt

result文件如下：

119.128.200.90 本站主数据：广东省东莞市 电信
218.90.169.90 本站主数据：江苏省无锡市 电信
219.129.242.180 本站主数据：广东省韶关市 电信
183.69.189.172 本站主数据：重庆市 电信
222.89.193.18 本站主数据：河南省平顶山市 电信
221.193.222.105 本站主数据：河北省邯郸市 联通
59.151.213.135 本站主数据：韩国
218.22.182.50 本站主数据：安徽省铜陵市 电信
124.238.192.23 本站主数据：湖北省武汉市 长城宽带
113.111.94.116 本站主数据：广东省广州市 电信
115.182.53.30 本站主数据：北京市 电信通

查找附近点--Geohash方案讨论

分类： web前端 其他2013-06-21
11:23 141人阅读 评论(1) 收藏 举报
查找附近点方案

随着移动终端的普及，很多应用都基于LBS功能，附近的某某（餐馆、银行、妹纸等等）。

基础数据中，一般保存了目标位置的经纬度；利用用户提供的经纬度，进行对比，从而获得是否在附近。

目标：
查找附近的XXX，由近到远返回结果，且结果中有与目标点的距离。

针对查找附近的XXX，提出两个方案，如下：

一、方案A:
=================================================================================================

抽象为球面两点距离的计算，即已知道球面上两点的经纬度；
点（纬度，经度），A($radLat1,$radLng1)、B($radLat2,$radLng2);

优点：通俗易懂，部署简单便捷

缺点：每次都会查询数据库，性能堪忧

1、推导

通过余弦定理以及弧度计算方法，最终推导出来的算式A为：

$s = acos(cos($radLat1)*cos($radLat2)*cos($radLng1-$radLng2)+sin($radLat1)*sin($radLat2))*$R;

目前网上大多使用Google公开的距离计算公司，推导算式B为：

$s = 2*asin(sqrt(pow(sin(($radLat1-$radLat2)/2),2)+cos($radLat1)*cos($radLat2)*pow(sin(($radLng1-$radLng2)/2),2)))*$R;

其中 :
$radLat1、$radLng1，$radLat2，$radLng2 为弧度

$R 为地球半径

2、通过测试两种算法，结果相同且都正确，但通过PHP代码测试，两点间距离，10W次性能对比，自行推导版本计算时长算式B较优，如下：

//算式A
0.56368780136108float(431)
0.57460689544678float(431)
0.59051203727722float(431)

//算式B
0.47404885292053float(431)
0.47808718681335float(431)
0.47946381568909float(431)

3、所以采用数学方法推导出的公式:

<?php
//根据经纬度计算距离其中A($lat1,$lng1)、B($lat2,$lng2)
public static function getDistance($lat1,$lng1,$lat2,$lng2)
{
//地球半径
$R = 6378137;
//将角度转为狐度
$radLat1 = deg2rad($lat1);
$radLat2 = deg2rad($lat2);
$radLng1 = deg2rad($lng1);
$radLng2 = deg2rad($lng2);
//结果
$s = acos(cos($radLat1)*cos($radLat2)*cos($radLng1-$radLng2)+sin($radLat1)*sin($radLat2))*$R;
//精度
$s = round($s* 10000)/10000;
return round($s);
}
?>

4、在实际应用中，需要从数据库中遍历取出符合条件，以及排序等操作，

将所有数据取出，然后通过PHP循环对比，筛选符合条件结果，显然性能低下；所以我们利用下Mysql存储函数来解决这个问题吧。

4.1、创建Mysql存储函数,并对经纬度字段建立索引

<?php
//根据经纬度计算距离其中A($lat1,$lng1)、B($lat2,$lng2)
public static function getDistance($lat1,$lng1,$lat2,$lng2)
{
//地球半径
$R = 6378137;
//将角度转为狐度
$radLat1 = deg2rad($lat1);
$radLat2 = deg2rad($lat2);
$radLng1 = deg2rad($lng1);
$radLng2 = deg2rad($lng2);
//结果
$s = acos(cos($radLat1)*cos($radLat2)*cos($radLng1-$radLng2)+sin($radLat1)*sin($radLat2))*$R;
//精度
$s = round($s* 10000)/10000;
return round($s);
}
?>

4.2、查询SQL

通过SQL，可设置距离以及排序；可搜索出符合条件的信息，以及有一个较好的排序

1 SELECT *,latitude,longitude,GETDISTANCE(latitude,longitude,30.663262,104.071619) AS distance FROM mb_shop_ext where 1 HAVING distance<1000 ORDER BY distance ASC LIMIT 0,10

二、方案B
=================================================================================================

Geohash算法；geohash是一种地址编码，它能把二维的经纬度编码成一维的字符串。
比如，成都永丰立交的编码是wm3yr31d2524

优点:

1、利用一个字段，即可存储经纬度；搜索时，只需一条索引，效率较高
2、编码的前缀可以表示更大的区域，查找附近的，非常方便。 SQL中，LIKE ‘wm3yr3%’，即可查询附近的所有地点。
3、通过编码精度可模糊坐标、隐私保护等。

缺点: 距离和排序需二次运算（筛选结果中运行，其实挺快）

1、geohash的编码算法

成都永丰立交经纬度(30.63578,104.031601)

1.1、纬度范围(-90, 90)平分成两个区间(-90, 0)、(0, 90)，如果目标纬度位于前一个区间，则编码为0，否则编码为1。
由于30.625265属于(0, 90)，所以取编码为1。
然后再将(0, 90)分成 (0, 45), (45, 90)两个区间，而39.92324位于(0, 45)，所以编码为0，
然后再将(0, 45)分成 (0, 22.5), (22.5, 45)两个区间，而39.92324位于(22.5, 45)，所以编码为1，
依次类推可得永丰立交纬度编码为101010111001001000100101101010。

1.2、经度也用同样的算法，对(-180, 180)依次细分，(-180，0)、(0,180) 得出编码110010011111101001100000000000

1.3、合并经纬度编码，从高到低，先取一位经度，再取一位纬度；得出结果 111001001100011111101011100011000010110000010001010001000100

1.4、用0-9、b-z（去掉a, i, l, o）这32个字母进行base32编码，得到(30.63578,104.031601)的编码为wm3yr31d2524。
11100 10011 00011 11110 10111 00011 00001 01100 00010 00101 00010 00100 => wm3yr31d2524
十进制 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
base32 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 b c d e f g
十进制 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
base32 h j k m n p q r s t u v w x y z

2、策略

1、在纬度和经度入库时，数据库新加一字段geohash，记录此点的geohash值

2、查找附近，利用 在SQL中 LIKE ‘wm3yr3%’；且此结果可缓存；在小区域内，不会因为改变经纬度，而重新数据库查询

3、查找出的有限结果，如需要求距离或者排序，可利用距离公式和二维数据排序；此时也是少量数据，会很快的。

3、PHP基类

geohash.class.php

<?php
class Geohash
{
private $coding="0123456789bcdefghjkmnpqrstuvwxyz";
private $codingMap=array();
public function Geohash()
{
for($i=0; $i<32; $i++)
{
$this->codingMap[substr($this->coding,$i,1)]=str_pad(decbin($i), 5, "0", STR_PAD_LEFT);
}
}
public function decode($hash)
{
$binary="";
$hl=strlen($hash);
for($i=0; $i<$hl; $i++)
{
$binary.=$this->codingMap[substr($hash,$i,1)];
}
$bl=strlen($binary);
$blat="";
$blong="";
for ($i=0; $i<$bl; $i++)
{
if ($i%2)
$blat=$blat.substr($binary,$i,1);
else
$blong=$blong.substr($binary,$i,1);
}
$lat=$this->binDecode($blat,-90,90);
$long=$this->binDecode($blong,-180,180);
$latErr=$this->calcError(strlen($blat),-90,90);
$longErr=$this->calcError(strlen($blong),-180,180);
$latPlaces=max(1, -round(log10($latErr))) - 1;
$longPlaces=max(1, -round(log10($longErr))) - 1;
$lat=round($lat, $latPlaces);
$long=round($long, $longPlaces);
return array($lat,$long);
}
public function encode($lat,$long)
{
$plat=$this->precision($lat);
$latbits=1;
$err=45;
while($err>$plat)
{
$latbits++;
$err/=2;
}
$plong=$this->precision($long);
$longbits=1;
$err=90;
while($err>$plong)
{
$longbits++;
$err/=2;
}
$bits=max($latbits,$longbits);
$longbits=$bits;
$latbits=$bits;
$addlong=1;
while (($longbits+$latbits)%5 != 0)
{
$longbits+=$addlong;
$latbits+=!$addlong;
$addlong=!$addlong;
}
$blat=$this->binEncode($lat,-90,90, $latbits);
$blong=$this->binEncode($long,-180,180,$longbits);
$binary="";
$uselong=1;
while (strlen($blat)+strlen($blong))
{
if ($uselong)
{
$binary=$binary.substr($blong,0,1);
$blong=substr($blong,1);
}
else
{
$binary=$binary.substr($blat,0,1);
$blat=substr($blat,1);
}
$uselong=!$uselong;
}
$hash="";
for ($i=0; $i<strlen($binary); $i+=5)
{
$n=bindec(substr($binary,$i,5));
$hash=$hash.$this->coding[$n];
}
return $hash;
}
private function calcError($bits,$min,$max)
{
$err=($max-$min)/2;
while ($bits--)
$err/=2;
return $err;
}
private function precision($number)
{
$precision=0;
$pt=strpos($number,'.');
if ($pt!==false)
{
$precision=-(strlen($number)-$pt-1);
}
return pow(10,$precision)/2;
}
private function binEncode($number, $min, $max, $bitcount)
{
if ($bitcount==0)
return "";
$mid=($min+$max)/2;
if ($number>$mid)
return "1".$this->binEncode($number, $mid, $max,$bitcount-1);
else
return "0".$this->binEncode($number, $min, $mid,$bitcount-1);
}
private function binDecode($binary, $min, $max)
{
$mid=($min+$max)/2;
if (strlen($binary)==0)
return $mid;
$bit=substr($binary,0,1);
$binary=substr($binary,1);
if ($bit==1)
return $this->binDecode($binary, $mid, $max);
else
return $this->binDecode($binary, $min, $mid);
}
}
?>

三、测试

<?php
require_once('Mysql.class.php');
require_once('geohash.class.php');
//mysql
$conf = array(
'host' => '127.0.0.1',
'port' => 3306,
'user' => 'root',
'password' => '123456',
'database' => 'mocube',
'charset' => 'utf8',
'persistent' => false
);
$mysql = new Db_Mysql($conf);
$geohash=new Geohash;
//经纬度转换成Geohash
//获取附近的信息
$n_latitude = $_GET['la'];
$n_longitude = $_GET['lo'];
//开始
$b_time = microtime(true);
//方案A，直接利用数据库存储函数，遍历排序
//方案B geohash求出附近，然后排序
//当前 geohash值
$n_geohash = $geohash->encode($n_latitude,$n_longitude);
//附近
$n = $_GET['n'];
$like_geohash = substr($n_geohash, 0, $n);
$sql = 'select * from mb_shop_ext where geohash like "'.$like_geohash.'%"';
echo $sql;
$data = $mysql->queryAll($sql);
//算出实际距离
foreach($data as $key=>$val)
{
$distance = getDistance($n_latitude,$n_longitude,$val['latitude'],$val['longitude']);
$data[$key]['distance'] = $distance;
//排序列
$sortdistance[$key] = $distance;
}
//距离排序
array_multisort($sortdistance,SORT_ASC,$data);
//结束
$e_time = microtime(true);
echo $e_time - $b_time;
var_dump($data);
//根据经纬度计算距离其中A($lat1,$lng1)、B($lat2,$lng2)
function getDistance($lat1,$lng1,$lat2,$lng2)
{
//地球半径
$R = 6378137;
//将角度转为狐度
$radLat1 = deg2rad($lat1);
$radLat2 = deg2rad($lat2);
$radLng1 = deg2rad($lng1);
$radLng2 = deg2rad($lng2);
//结果
$s = acos(cos($radLat1)*cos($radLat2)*cos($radLng1-$radLng2)+sin($radLat1)*sin($radLat2))*$R;
//精度
$s = round($s* 10000)/10000;
return round($s);
}
?>

四、总结

方案B的亮点在于：
1、搜索结果可缓存，重复使用，不会因为用户有小范围的移动，直接穿透数据库查询。
2、先缩小结果范围，再运算、排序，可提升性能。

254条记录，性能对比，

在实际应用场景中，方案B数据库搜索可内存缓存；且如数据量更大，方案B结果会更优。

方案A:
0.016560077667236
0.032402992248535
0.040318012237549

方案B
0.0079810619354248
0.0079669952392578
0.0064868927001953

五、其他

两种方案，根据应用场景以及负载情况合理选择，当然推荐方案B;
不管哪种方案，都记得，给列加上索引，利于数据库检索。

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作者:

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