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利用EXCLE生成CSV文档,批量处理nslookup解析。并保存为CSV文档,方便进行查看:

输入文档格式:

data\domain.csv

python批量处理多DNS多域名的nslookup解析实现

最终输出文档情况:

data\nlookup.csv

python批量处理多DNS多域名的nslookup解析实现

代码:

# coding=gbk
import subprocess
import csv
 
 
def get_nslookup(domain, dns):
  res = subprocess.Popen("nslookup {0} {1}".format(domain, dns), stdin=subprocess.PIPE,
              stdout=subprocess.PIPE).communicate()[0]
  response = res.decode("gbk")
  res_list = response.split("s:")
  row_nslookup = [domain, dns]
  row_ip = res_list[2].split()[:-1]
  row_nslookup.extend(row_ip)
  return row_nslookup
 
 
if __name__ == "__main__":
  file_domain = r'data\domain.csv'    # 输入文件
  file_nslookup = r'data\nslookup.csv'  # 输出文件
  with open(file_domain, 'r', newline='', encoding='gbk') as rf:
    domain_csv = csv.DictReader(rf, dialect=csv.excel)
    domain_list = [row['domain'] for row in domain_csv]
 
  with open(file_domain, 'r', newline='', encoding='gbk') as rf:
    domain_csv = csv.DictReader(rf, dialect=csv.excel)
    dns_list = []
    for row in domain_csv:
      print(row['DNS'])
      if row['DNS'] != '':    # 通常DNS数量少于需要监测的域名数量,做去空处理
        dns_list.append(row['DNS'])
 
  with open(file_nslookup, 'w+', newline='', encoding='gbk') as wf:
    nslookup_csv = csv.writer(wf, dialect=csv.excel)
    header = ['domain', 'DNS', 'nslookup_res...']
    nslookup_csv.writerow(header)
    for domain in domain_list:
      for dns in dns_list:
        print('解析中:域名:{0}___DNS:{1}'.format(domain, dns))
        row_nslookup = get_nslookup(domain, dns)
        nslookup_csv.writerow(row_nslookup)
 
print('执行完毕')
标签:
python批量解析域名,python,批量多域名nslookup,python批量域名解析

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。