通过python 获取当前局域网内存在的IP和MAC

通过python 获取当前局域网内存在的ip

python 复制代码
'''
通过ipconfig /all 命令获取局域网所在的网段
通过arp -d *命令清空当前所有的arp映射表
循环遍历当前网段所有可能的ip与其ping一遍建立arp映射表
for /L %i IN (1,1,254) DO ping -w 1 -n 1 192.168.3.%i
通过arp -a命令读取缓存的映射表获取所有与本机连接的设备的Mac地址。
'''
import os
import re
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, ALL_COMPLETED
import psutil# 逻辑cpu个数
count = psutil.cpu_count()
print("cpu个数:",str(count))
import pandas as pd
def get_net_segment():
    with os.popen("arp -a") as res:
        for line in res:
            line = line.strip()
            if line.startswith("接口"):
                net_segment = re.findall("(\d+\.\d+\.\d+)\.\d+", line)[0]
                break
        return net_segment
def ping_net_segment_all(net_segment):
    # for i in range(1, 255):
    #     os.system(f"ping -w 1 -n 1 {net_segment}.{i}")
    # 多线程并发 5个线程时耗时是30秒,8个线程是28秒
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        for i in range(1, 255):
            executor.submit(os.popen, f"ping -w 1 -n 1 {net_segment}.{i}")
def get_arp_ip_mac():
    header = None
    list1 = []
    #os.system('arp -a > temp11.txt')
    with os.popen("arp -a") as res:
        for line in res:
            line = line.strip()         
            if not line or line.startswith("接口"):
                continue
            if header is None:                
                header = re.split(" {2,}", line.strip())
            line1 = re.split(" {2,}", line.strip())
            list1.append(line1)

    df = pd.DataFrame(list1,columns=header)
    return df
def ping_ip_list(ips, max_workers=4):
    print("正在扫描在线列表")
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
        future_tasks = []
        for ip in ips:
            future_tasks.append(executor.submit(os.popen, f"ping -w 1 -n 1 {ip}"))
            wait(future_tasks, return_when=ALL_COMPLETED)
if __name__ == '__main__':
    # 是否进行初始扫描
    init_search = True #False
    if init_search:
        print("正在扫描当前网段所有ip,预计耗时1分钟....")
        ping_net_segment_all(get_net_segment())
    last = None
    while 1:
        df = get_arp_ip_mac()
        df = df.loc[df.类型 == "动态", ["Internet 地址", "物理地址"]]
        if last is None:
            print("当前在线的设备:")
            print(df)
        else:
            online = df.loc[~df.物理地址.isin(last.物理地址)]
            if online.shape[0] > 0:
                print("新上线设备:")
                print(online)
            offline = last[~last.物理地址.isin(df.物理地址)]
            if offline.shape[0] > 0:
                print("刚下线设备:")
            print(offline)
        time.sleep(5)
        ping_ip_list(df["Internet 地址"].values)
        last = df
相关推荐
Psycho_MrZhang1 小时前
高并发服务设计思路
python
多米Domi0111 小时前
0x3f 第21天 三更java进阶1-35 hot100普通数组
java·python·算法·leetcode·动态规划
小程故事多_801 小时前
从零吃透PyTorch,最易懂的入门全指南
人工智能·pytorch·python
草根站起来2 小时前
ip的ssl证书
网络·tcp/ip·ssl
ipooipoo11882 小时前
详解动态住宅 IP 代理:核心定义、优势及典型应用场景(跨境 / 爬虫必备)
网络·爬虫·网络协议·tcp/ip
Keep_Trying_Go2 小时前
基于无监督backbone无需训练的类别无关目标统计CountingDINO算法详解
人工智能·python·算法·多模态·目标统计
weixin_433179333 小时前
python - for循环,字符串,元组基础
开发语言·python
^哪来的&永远~3 小时前
Python 轻量级 UI:EEG 与 fNIRS 预处理图形界面
python·可视化·功能连接·eeg·mne·fnirs·eeglab
AI大佬的小弟3 小时前
Python基础(11):Python中函数参数的进阶模式详解
python·lambda函数·函数的参数解释·函数的参数进阶·位置参数·关键词参数·匿名函数与普通函数
Ceelog3 小时前
MemoryBubble(内存泡泡) 戳泡泡清理 Mac 内存
macos·mac