python netsort 测试demo

NetSort是一个用于网络流分析的Python库，它可以处理大规模的网络流量数据并对其进行排序和可视化。以下是一个使用NetSort进行测试的简单示例：

首先，确保已经安装了NetSort库。可以使用以下命令在终端中安装它：

pip install netsort

接下来，创建一个名为`test_netsort.py`的文件，并将以下代码粘贴到文件中：

import netsort
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os

# 模拟网络流量数据
flows = np.random.randint(1, 100, size=(1000, 4))
flows[:, 0] = flows[:, 0] % 500
flows[:, 1:] = np.cumsum(flows[:, 1:])

# 将数据导入NetSort
net = netsort.Network(flows)

# 对网络流量数据进行排序
net.sort()

# 可视化排序后的网络流量数据
net.plot()
plt.show()

这段代码中，我们首先使用NumPy生成了一个模拟的网络流量数据集，其中每条流量数据包含源IP地址、目的IP地址和时间戳等信息。我们使用`cumsum()`函数将流量数据按照时间顺序进行排序。接下来，我们将流量数据导入NetSort库中，并使用`sort()`方法对网络流量数据进行排序。最后，我们使用`plot()`方法将排序后的网络流量数据进行可视化展示。

要运行此代码，请在终端中导航到包含`test_netsort.py`文件的目录，并运行以下命令：

python test_netsort.py

这将生成一个包含可视化图形的窗口，展示排序后的网络流量数据。请注意，此示例仅用于演示NetSort的基本用法，实际应用中可能需要更复杂的网络流量数据和排序策略。