PythonPing:一个简单易用的Python网络探测工具
2024-05-30 21:31:53作者:宣海椒Queenly
PythonPing是一个轻量级的Python库,它允许您像在终端中一样执行ICMP(Internet Control Message Protocol)探测,即"ping"操作。这个库是模块化的,可以在脚本中独立使用,也可以集成到大型应用程序中。
简单使用方法
通过PythonPing,您可以非常容易地向远程设备发送ICMP探针。例如,以下代码会向本地环回地址"127.0.0.1"发送ping请求,并以控制台友好的方式显示结果:
from pythonping import ping
ping('127.0.0.1', verbose=True)
无论是否启用详细模式,ping函数都会返回一个ResponseList对象,其中包含了每个响应的详细信息,包括接收的数据包和接收时间等元数据。
功能详解
PythonPing提供了许多高级选项来定制您的ping行为:
- 可以设置数据包大小(
size),超时时间(timeout),甚至自定义负载(payload)。 - 还可以定义要发送的ICMP数据包数量(
count)以及发送之间的间隔(interval)。 - 更进一步,你可以进行扫频测试(
sweep_start和sweep_end),调整探测的负载大小。
应用场景
PythonPing适用于各种需要网络探测的应用程序:
- 网络状态检查工具:实时检测服务器或网络设备的可达性。
- 性能测试:测量延迟和丢包率,评估网络质量。
- 自动化脚本:在网络配置或故障排查过程中,自动检查网络连接。
项目特点
- 易用性:简单直观的API使得部署和使用变得轻松。
- 模块化:允许灵活地集成到现有系统,或者作为独立功能使用。
- 自定义性强:支持自定义负载大小、发送间隔等参数,满足各种需求。
- 详细反馈:无论是在脚本内还是单独运行,都能提供详细的响应信息。
注意事项与扩展
由于涉及到创建原始IP包,PythonPing需要root权限才能正常工作。如果您希望自定义通信行为或创建自己的负载提供商,PythonPing的设计使扩展成为可能。
对于想要深入了解项目结构和实现的朋友,代码清晰地组织在几个主要类中:Utils(用于生成随机文本)、Network(处理socket通信)、Payload Provider(提供ICMP负载)、ICMP(构建ICMP头)和Executor(处理消息发送和响应收集)。
为了确保代码质量和一致性,项目还配备了详尽的单元测试和贡献指南。如果您有任何问题或希望参与进来,欢迎查阅项目文档并遵循CONTRIBUTING指南。
总之,PythonPing是一个强大的工具,为Python开发者提供了一种便捷的方式来探测网络状态。无论是简单的状态检查任务还是复杂的网络测试,它都是值得信赖的帮手。现在就试试看,看看PythonPing如何提升你的网络管理体验吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
191
210
暂无简介
Dart
630
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
481
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
649
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
296
107
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210