厉害的花花 894fdc3924 增加 python 查询实现
Signed-off-by: 厉害的花花 <117415792@qq.com>
2022-06-30 14:33:48 +08:00
..
2022-06-30 14:33:48 +08:00
2022-06-30 14:33:48 +08:00
2022-06-30 14:33:48 +08:00

ip2region python 查询客户端实现

使用方式

完全基于文件的查询

import ip2Region

if __name__ == '__main__':
    # 1. 创建查询对象
    dbPath = "./data/ip2region.xdb";
    searcher = ip2Region.Ip2Region(dbfile=dbPath)
    
    # 2. 执行查询
    ip = "1.2.3.4"
    region_str = searcher.searchByIPStr(ip)
    print(region_str)
    
    # 3. 关闭searcher
    searcher.close()

缓存 VectorIndex 索引

我们可以提前从 xdb 文件中加载出来 VectorIndex 数据,然后全局缓存,每次创建 Searcher 对象的时候使用全局的 VectorIndex 缓存可以减少一次固定的 IO 操作,从而加速查询,减少 IO 压力。

import ip2Region

if __name__ == '__main__':
    # 1. 预先加载 VectorIndex 缓存
    dbPath = "./data/ip2region.xdb";
    vi = ip2Region.Ip2Region.loadVectorIndexFromFile(dbfile=dbPath)

    # 2. 使用上面的缓存创建查询对象, 同时也要加载 xdb 文件
    searcher = ip2Region.Ip2Region(dbfile=dbPath, vectorIndex=vi)
    
    # 3. 执行查询
    ip = "1.2.3.4"
    region_str = searcher.searchByIPStr(ip)
    print(region_str)
    
    # 4. 关闭searcher
    searcher.close()

缓存整个 xdb 数据

我们也可以预先加载整个 ip2region.xdb 的数据到内存,然后基于这个数据创建查询对象来实现完全基于文件的查询,类似之前的 memory search。

import ip2Region

if __name__ == '__main__':
    # 1. 预先加载整个 xdb
    dbPath = "./data/ip2region.xdb";
    cb = ip2Region.Ip2Region.loadContentFromFile(dbfile=dbPath)
    
    # 2. 仅需要使用上面的全文件缓存创建查询对象, 不需要传源 xdb 文件
    searcher = ip2Region.Ip2Region(contentBuff=cb)
    
    # 3. 执行查询
    ip = "1.2.3.4"
    region_str = searcher.searchByIPStr(ip)
    print(region_str)
    
    # 4. 关闭searcher
    searcher.close()

查询测试

bench 测试