MMDB中国IP列表开源项目使用教程
2024-08-23 10:29:13作者:侯霆垣
本教程将引导您了解并使用位于https://github.com/alecthw/mmdb_china_ip_list.git的开源项目。此项目提供了中国IP地址的MMDB数据库,常用于网络应用中对IP地址进行地域识别。下面是关于该项目的关键组件介绍:
1. 项目目录结构及介绍
仓库的目录结构简洁明了,主要包含以下几个关键部分:
mmdb_china_ip_list/
├── README.md - 项目说明文档,包含基本使用信息。
├── mmdb - 核心数据目录,存放MMDB数据库文件。
│ └── china.mmdb - 包含中国IP地址的MMDB数据库文件。
├── scripts - 可能存在的脚本文件夹,用于数据处理或更新操作。
└── LICENSE - 许可证文件,定义了软件使用的权限与限制。
- README.md:详细介绍了项目的目的、如何获取和使用数据库。
- mmdb/china.mmdb:是项目的核心,一个二进制的MaxMind DB文件,存储了中国的IP地址范围数据。
- scripts(如果存在):可能包括用于更新数据库或辅助管理数据库的脚本。
2. 项目的启动文件介绍
该项目并没有传统意义上的“启动文件”,因为其不是一个运行的服务或应用程序。主要交互方式是通过导入和查询MMDB数据库文件。使用时,通常在您的开发环境中利用第三方库(如Python的maxminddb)来读取china.mmdb文件,进行IP地址查找。
import maxminddb
def lookup_ip(ip):
with maxminddb.open_database('path_to_your_china.mmdb') as reader:
try:
data = reader.get(ip)
print(data['country']['names']['zh-CN'])
except:
print("IP not found or error.")
3. 项目的配置文件介绍
由于项目的简单性,它本身并不直接提供复杂的配置文件。配置主要是指在使用过程中,如何配置自己的应用程序以适配这个数据库。例如,在Python项目中,你需要设置正确的数据库路径来读取china.mmdb。这通常通过编码硬编码路径或者环境变量来实现,而非依赖于项目内提供的配置文件。
环境变量方法示例
设置环境变量来指定数据库路径:
export MMDB_PATH="/path/to/your/china.mmdb"
然后在代码中引用该环境变量:
import os
database_path = os.environ.get('MMDB_PATH', 'default/path/to/db')
请注意,实际应用中的配置方式会因具体编程语言和框架而异。确保您的开发环境已准备就绪,并正确安装了处理MaxMind DB所需的库。通过上述指南,您可以顺利地开始利用此项目提供的中国IP数据库了。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217