Python批量查询恶意IP

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mob64ca12d4da72 2024-11-02 03:57:15 ©著作权

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Python批量查询恶意IP的应用与实践

随着网络安全问题的日益严重，恶意IP的查询与防范已成为网络安全工作的重要组成部分。恶意IP可能涉及网络攻击、数据泄露等多种危险行为。借助Python编程语言，我们可以方便地实现批量查询恶意IP的功能。本文将介绍如何使用Python进行恶意IP的批量查询，帮助大家提高网络防护能力。

准备工作

在开始之前，我们需要安装一些必要的库，比如requests和pandas。requests库用于发送网络请求，而pandas则是我们处理数据的好帮手。可以通过以下命令安装这些库：

pip install requests pandas

接下来，我们需要选择一个恶意IP查询API。这里我们假设使用的是一个免费的API，URL为`

编写查询函数

首先，我们需要编写一个函数来查询单个IP地址是否为恶意IP。以下是一个简单的实现示例：

import requests

def check_ip(ip):
    try:
        response = requests.get(f'
        data = response.json()
        return data['is_malicious']
    except Exception as e:
        print(f"Error checking IP {ip}: {e}")
        return None

在这个函数中，我们使用requests.get向API发送请求，并解析返回的JSON数据，判断该IP是否恶意。

批量查询

接下来，我们编写一个函数来批量查询多个IP，通过读取CSV文件获取IP列表。示例代码如下：

import pandas as pd

def check_multiple_ips(file_path):
    ip_list = pd.read_csv(file_path)['IP Address'].tolist()
    results = {}

    for ip in ip_list:
        is_malicious = check_ip(ip)
        results[ip] = is_malicious
    
    return results

这里，check_multiple_ips函数从指定的CSV文件中读取IP地址，并使用check_ip函数进行逐一查询，将结果存储在字典中。

数据存储与展示

最后，我们可以将查询结果存储到另一个CSV文件中，并以表格的形式展示。以下是实现的代码：

def save_results_to_csv(results, output_file):
    df_results = pd.DataFrame(results.items(), columns=['IP Address', 'Is Malicious'])
    df_results.to_csv(output_file, index=False)

# 调用批量查询并保存结果
results = check_multiple_ips('ip_list.csv')
save_results_to_csv(results, 'malicious_ips_results.csv')

在此代码中，我们使用pandas.DataFrame将查询结果转换为表格形式，并保存到CSV文件中。