GeoLite2和GeoIP是两种广泛使用的IP地址到地理位置转换工具,主要由MaxMind公司提供。这些数据库包含全球范围内的IP地址信息,如国家、地区、城市、经纬度坐标等,帮助企业、网站管理员以及个人开发者追踪和理解网络流量的来源。 GeoLite2是GeoIP的免费版本,虽然功能上可能略逊于GeoIP的付费版,但对于许多基本应用来说已经足够。这个资源提供的“GeoLite2/GeoIP 全球城市IP离线库”是2020年12月8日的最新数据,包含了全球城市的IP地址信息,并以CSV(逗号分隔值)格式存储,便于用户进行数据分析和处理。 CSV是一种通用的数据交换格式,易于阅读和写入,也适用于各种编程语言,如Python、Java、PHP等,可以轻松地导入到数据库或电子表格程序中。对于这个IP数据库,每条记录通常包括以下字段: 1. IP地址范围(CIDR notation):例如,"192.0.2.0/24",表示包含从192.0.2.0到192.0.2.255的所有IP地址。 2. 国家代码(ISO 3166-1 alpha-2):如"CN"代表中国。 3. 国家名称:如"China"。 4. 区域或州代码(如果有):例如"CA"代表加拿大。 5. 区域或州名称(如果有)。 6. 城市名称:如"Beijing"。 7. 经度:地理坐标中的经度值。 8. 纬度:地理坐标中的纬度值。 9. 可能还包括时区信息和其他附加数据。 这些数据在多种场景下非常有用,例如: 1. 网站分析:确定访问者的位置,以了解流量分布,优化内容和服务。 2. 内容本地化:根据用户位置提供特定区域的语言或内容。 3. 安全与欺诈检测:识别潜在的恶意IP地址。 4. 电信路由:优化网络路由,提高通信效率。 5. 广告定位:向特定地区的用户推送相关广告。 在使用这个CSV文件之前,你需要确保有适当的工具或脚本来解析和处理数据。例如,你可以使用Python的`pandas`库读取CSV文件,然后通过IP地址查询对应的城市信息。同时,由于IP地址数据可能涉及隐私问题,使用这些服务时应遵循相关的法律法规,尊重用户隐私。 “GeoLite2/GeoIP 全球城市IP离线库”为开发者和企业提供了便捷的方式来获取全球IP地址的地理位置信息,是进行数据驱动决策和提升用户体验的重要资源。通过有效利用这些数据,你可以更深入地理解你的用户,优化服务,并做出更明智的业务决策。
2025-05-20 15:25:13 31.05MB GeoLite2 GeoIP 全球城市ip离线库
1
VS13MORT.DUSMCPUB分析器 将VS13MORT.DUSMCPUB文件解析为CSV格式,并带有标头标签。 阅读此工具时,没有考虑到安全性,效率或美观性。 使用风险自负。 VS13MORT Parser.py作者tommaho托管在 关于基于此处的数据文件文档,将位于此处的 2013死亡率文件转换为CSV 方向 安装了Python。 获取和解压缩死亡率文件 调整fileObj和FileOutObj指向您选择的源和目标。
2024-11-08 09:53:19 4KB Python
1
该包为GeoLite2 于2020.07.14更新的全球城市CSV格式ip离线库,解压可直接使用。本文件为官方原版,未经任何修改。
2024-07-23 06:38:28 40.56MB GeoLite2 GeoIP IP离线定位 IP离线库csv格式
1
isf转换csv格式的exe文件,示波器生成的isf
2024-04-12 14:15:01 18KB
全国A级景区CSV格式数据,包括景区名称、等级、地址、行政区划等关键信息,大家可以研究一下。
2024-03-26 09:20:41 1.1MB 景区数据
1
基于MATLAB语言,主要涉及.mat格式文件的读取,数据的解析,table格式的生成,csv文件的写入。
2024-01-23 14:52:16 126.02MB matlab
1
上海餐饮数据集,csv格式,用于基于聚类算法的城市餐饮数据分析与店铺选址案例。 其中包括长度,cy_count,sc_count,lng,lat等信息。
2023-10-13 10:27:50 301KB nlp 数据分析 数据挖掘 聚类
1
供课后作业的,未进行相应的清洗,原始数据
2023-04-16 14:19:04 433KB python pandas 前程无忧
1
delphi7 下已经调试通过,将stringgird数据保存为csv格式,同时将csv格式文件导入stringgird;比保存为excel格式快了很多,而且导入时间也是非常快。
2023-02-23 08:38:21 240KB GridToCsv
1
该数据集将多元时间序列数据的多维拆解成多个一维文件,并以csv的格式对数据进行存储 该数据集结构为: -E:/桌面/代码/数据集/Multivariate2018_arff_csv -ArticularyWordRecognition -test_dim1.csv -test_dim2.csv ..... -train_dim1.csv -train_dim2.csv ..... -train_label.csv -test_label.csv 每个数据集下包含测试集数据、测试集标签、训练集数据、训练集标签
2023-02-16 17:00:04 191.69MB UEA 时间序列 数据集 多元时间序列数据集
1