云服务器python实现DDNS 代码示例

时间: 2023-12-04 17:35:52 浏览: 31
抱歉,我是一个AI语言模型,无法提供您所需的代码示例。但是,我可以为您提供一些实现DDNS的思路和步骤: 1. 获取当前主机的公网IP地址。 2. 与上次记录的IP地址进行比较,若不同则更新DNS记录。 3. 使用域名解析商提供的API接口,更新DNS记录。 具体实现可以参考以下流程: 1. 使用Python的socket模块获取当前主机的公网IP地址,如下所示: ``` import socket def get_public_ip(): sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) sock.connect(('8.8.8.8', 80)) ip_address = sock.getsockname()[0] sock.close() return ip_address ``` 2. 读取上次记录的IP地址,如果不存在则默认为本机IP。可以将IP地址保存在本地文件中,如下所示: ``` import os def read_ip_file(): if not os.path.exists('ip.txt'): return None with open('ip.txt', 'r') as f: ip_address = f.read() return ip_address def write_ip_file(ip_address): with open('ip.txt', 'w') as f: f.write(ip_address) ``` 3. 比较当前IP地址和上次记录的IP地址,如果不同则更新DNS记录。这里以阿里云DNS为例,使用阿里云提供的API接口实现。 ``` import requests import hashlib import base64 import hmac import time ACCESS_KEY_ID = 'your-access-key-id' ACCESS_KEY_SECRET = 'your-access-key-secret' DOMAIN_NAME = 'your-domain-name' RR = 'your-record-name' def update_dns(ip_address): params = { 'Action': 'UpdateDomainRecord', 'DomainName': DOMAIN_NAME, 'RR': RR, 'Type': 'A', 'Value': ip_address, 'Version': '2015-01-09', 'AccessKeyId': ACCESS_KEY_ID, 'Timestamp': time.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ", time.gmtime()), 'SignatureMethod': 'HMAC-SHA1', 'SignatureVersion': '1.0', } sorted_params = sorted(params.items(), key=lambda x:x[0]) query_string = '&'.join(['='.join([p[0], p[1]]) for p in sorted_params]) string_to_sign = 'GET&%2F&' + requests.utils.quote(query_string) signature = base64.b64encode(hmac.new((ACCESS_KEY_SECRET+'&').encode(), string_to_sign.encode(), hashlib.sha1).digest()).decode() url = 'http://alidns.aliyuncs.com/?' + query_string + '&Signature=' + requests.utils.quote(signature) response = requests.get(url) print(response.text) ``` 4. 将以上函数组合起来,定时执行即可实现DDNS功能。 ``` import time if __name__ == '__main__': while True: ip_address = get_public_ip() last_ip_address = read_ip_file() if ip_address != last_ip_address: update_dns(ip_address) write_ip_file(ip_address) time.sleep(600) # 每10分钟执行一次 ```

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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