aws-ip-ranges 的项目扩展与二次开发
2025-06-16 13:50:46作者:谭伦延
aws-ip-ranges 是一个开源项目,旨在追踪 AWS 提供的 ip-ranges.json 文件的更新和历史变化。该项目可以帮助开发者了解 AWS 各个服务的 IP 地址范围,以及这些地址范围随时间的变化情况。本文将介绍 aws-ip-ranges 项目的基础信息、核心功能、所使用的框架或库、代码目录结构以及可能的扩展和二次开发方向。
项目的基础介绍
aws-ip-ranges 项目是一个基于 Python 编写的开源项目,它从 AWS 的官方数据文件中获取 IP 地址范围,并跟踪这些范围的变化。通过该项目,开发者可以轻松了解 AWS IP 地址的分配和使用情况,这对于云服务的管理和网络安全等方面非常有用。
项目的核心功能
aws-ip-ranges 的核心功能包括:
- 自动下载 AWS 的 ip-ranges.json 文件。
- 解析 JSON 数据,提取 IP 地址范围。
- 将 IP 地址范围转换为可读的 CIDR 格式。
- 计算和显示 AWS IP 地址范围在互联网 IPv4 地址空间中的占比。
- 提供历史数据的可视化展示,包括 IP 地址数量的变化趋势和各个区域上线的时间。
项目使用的框架或库
aws-ip-ranges 项目主要使用了 Python 标准库中的 json 模块来解析 JSON 数据。此外,该项目还使用了 matplotlib 库来生成历史数据的可视化图表。
项目的代码目录及介绍
aws-ip-ranges 项目的代码目录结构如下:
aws-ip-ranges/
│
├── README.md // 项目说明文档
├── LICENSE.md // 项目许可证文件
├── aws_ipv4_size.py // 计算和显示 AWS IP 地址范围的占比
├── find_firsts.py // 找到 AWS 各个区域首次上线的时间
├── update_aws.py // 从 AWS 官方下载 ip-ranges.json 文件
├── update_region_info.py // 更新各个区域的上线时间
├── images/ // 存放可视化图表的目录
├── ip-ranges.json // 存放从 AWS 下载的 IP 地址范围数据
└── ...
对项目进行扩展或二次开发的方向
- 支持更多的云服务提供商:目前项目只支持 AWS,可以扩展支持 Azure、Google Cloud 等其他云服务提供商的 IP 地址范围。
- 提供实时的 IP 地址范围更新:当前项目是通过定时任务来更新 IP 地址范围的,可以扩展实现实时监控和更新。
- 开发 API 接口:为其他应用程序提供访问 AWS IP 地址范围的 API 接口,方便集成和开发。
- 优化性能和可扩展性:对项目进行性能优化和架构调整,以支持更大规模的数据处理和分析。
- 增强可视化功能:开发更丰富的可视化图表,展示 IP 地址范围在不同时间、不同区域的分布情况。
aws-ip-ranges 项目具有很大的扩展和二次开发潜力,期待更多的开发者参与到项目中来,共同推进项目的完善和发展。
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
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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 移动端HTML医疗影像DICOM在线浏览解决方案:零足迹医疗图像查看器 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 LabVIEW串口通信开发全攻略:从入门到精通的完整解决方案 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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
207
220
暂无简介
Dart
646
149
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++
653
287
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
250
318
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.13 K
637
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
78
101
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
215
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873