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我有一个大约 300 个 IP 地址的列表，我想将它们绘制在世界地图上。你能大致解释一下我如何用 Python 做到这一点吗？

编辑：我也对问题的可视化部分感兴趣

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您可以使用hostip.info API。例如：

http://api.hostip.info/get_html.php?ip=64.233.160.0

因此，您使用的 Python 代码urllib2将是：

import urllib2
f = urllib2.urlopen("http://api.hostip.info/get_html.php?ip=64.233.160.0")
data = f.read()
f.close()

然后从返回的结果中检索数据。

如果您需要经度和纬度，请使用以下position=true标志：

http://api.hostip.info/get_html.php?ip=64.233.160.0&position=true
于 2012-04-26T18:39:49.683 回答
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您可以使用GeoIP，它有免费版和付费版。还有一个方便的Python API。

于 2012-04-26T18:41:04.413 回答
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这是我在 Python 3.x 中的解决方案，用于在给定包含IP 地址的数据帧的情况下返回地理位置信息；在矢量化 pd.series/dataframe 上有效地并行应用函数是要走的路。

为了在地图上绘制记录，对纬度和经度信息进行子集化，然后使用合适的 Mapping API，如 Google Maps Api 或 tableau，有助于实现数据可视化。

将对比两个流行库的性能返回位置。

TLDR：使用geolite2方法。

1. 从库中geolite2打包geolite2

输入

# !pip install maxminddb-geolite2
import time
from geolite2 import geolite2
geo = geolite2.reader()
df_1 = train_data.loc[:50,['IP_Address']]

def IP_info_1(ip):
    try:
        try:
        x = geo.get(ip)
    except ValueError:   #Faulty IP value
        return np.nan
    try:
        return x['country']['names']['en'] if x is not None else np.nan
    except KeyError:   #Faulty Key value
        return np.nan

s_time = time.time()
# map IP --> country
#apply(fn) applies fn. on all pd.series elements
df_1['country'] = df_1.loc[:,'IP_Address'].apply(IP_info_1)
print(df_1.head(), '\n')
print('Time:',str(time.time()-s_time)+'s \n')

print(type(geo.get('48.151.136.76')))

输出

       IP_Address         country
0   48.151.136.76   United States
1    94.9.145.169  United Kingdom
2   58.94.157.121           Japan
3  193.187.41.186         Austria
4   125.96.20.172           China 

Time: 0.09906983375549316s 

<class 'dict'>

2. 从库DbIpCity中打包ip2geotools

输入

# !pip install ip2geotools
import time
s_time = time.time()
from ip2geotools.databases.noncommercial import DbIpCity
df_2 = train_data.loc[:50,['IP_Address']]
def IP_info_2(ip):
    try:
        return DbIpCity.get(ip, api_key = 'free').country
    except:
        return np.nan
df_2['country'] = df_2.loc[:, 'IP_Address'].apply(IP_info_2)
print(df_2.head())
print('Time:',str(time.time()-s_time)+'s')

print(type(DbIpCity.get('48.151.136.76',api_key = 'free')))

输出

       IP_Address country
0   48.151.136.76      US
1    94.9.145.169      GB
2   58.94.157.121      JP
3  193.187.41.186      AT
4   125.96.20.172      CN

Time: 80.53318452835083s 

<class 'ip2geotools.models.IpLocation'>

巨大的时间差异的一个原因可能是由于输出的数据结构，即从字典直接子集似乎比从专门的ip2geotools.models.IpLocation对象索引更有效 。

此外，第一种方法的输出是包含地理位置数据的字典，分别子集以获得所需的信息：

x = geolite2.reader().get('48.151.136.76')
print(x)

>>>
    {'city': {'geoname_id': 5101798, 'names': {'de': 'Newark', 'en': 'Newark', 'es': 'Newark', 'fr': 'Newark', 'ja': 'ニューアーク', 'pt-BR': 'Newark', 'ru': 'Ньюарк'}},

 'continent': {'code': 'NA', 'geoname_id': 6255149, 'names': {'de': 'Nordamerika', 'en': 'North America', 'es': 'Norteamérica', 'fr': 'Amérique du Nord', 'ja': '北アメリカ', 'pt-BR': 'América do Norte', 'ru': 'Северная Америка', 'zh-CN': '北美洲'}}, 

'country': {'geoname_id': 6252001, 'iso_code': 'US', 'names': {'de': 'USA', 'en': 'United States', 'es': 'Estados Unidos', 'fr': 'États-Unis', 'ja': 'アメリカ合衆国', 'pt-BR': 'Estados Unidos', 'ru': 'США', 'zh-CN': '美国'}}, 

'location': {'accuracy_radius': 1000, 'latitude': 40.7355, 'longitude': -74.1741, 'metro_code': 501, 'time_zone': 'America/New_York'}, 

'postal': {'code': '07102'}, 

'registered_country': {'geoname_id': 6252001, 'iso_code': 'US', 'names': {'de': 'USA', 'en': 'United States', 'es': 'Estados Unidos', 'fr': 'États-Unis', 'ja': 'アメリカ合衆国', 'pt-BR': 'Estados Unidos', 'ru': 'США', 'zh-CN': '美国'}}, 

'subdivisions': [{'geoname_id': 5101760, 'iso_code': 'NJ', 'names': {'en': 'New Jersey', 'es': 'Nueva Jersey', 'fr': 'New Jersey', 'ja': 'ニュージャージー州', 'pt-BR': 'Nova Jérsia', 'ru': 'Нью-Джерси', 'zh-CN': '新泽西州'}}]}
于 2019-07-12T12:20:50.230 回答