BaseBuiltin类来自定义函数,判断第一个输入的IP地址是否包含第二个
时间: 2023-11-28 17:48:20 浏览: 43
IP地址
您可以使用以下代码来实现这个功能:
```python
from netaddr import IPNetwork, IPAddress
def ip_contains_subnet(ip, subnet):
"""
判断一个IP地址是否在一个子网内
:param ip: str, IP地址
:param subnet: str, 子网地址
:return: bool
"""
ip_addr = IPAddress(ip)
ip_subnet = IPNetwork(subnet)
return ip_addr in ip_subnet
```
这里我们使用了 `netaddr` 库,通过将输入的 IP 地址和子网地址转换为 `IPAddress` 和 `IPNetwork` 对象,然后使用 `in` 操作符来判断是否在子网内。
相关问题
使用BaseBuiltin类来自定义函数,判断第一个输入的IP地址是否包含第二个
可以使用以下代码实现:
```python
import ipaddress
from typing import List
from rasa_sdk import Action, Tracker
from rasa_sdk.executor import CollectingDispatcher
from rasa_sdk.types import DomainDict
class CheckIpContains(Action):
def name(self) -> str:
return "action_check_ip_contains"
def run(self, dispatcher: CollectingDispatcher,
tracker: Tracker,
domain: DomainDict) -> List[Dict[Text, Any]]:
ip1 = tracker.latest_message['entities'][0]['value']
ip2 = tracker.latest_message['entities'][1]['value']
try:
ip1 = ipaddress.ip_address(ip1)
ip2 = ipaddress.ip_network(ip2, strict=False)
if ip1 in ip2:
dispatcher.utter_message(text=f"{ip1} 包含在 {ip2} 中")
else:
dispatcher.utter_message(text=f"{ip1} 不在 {ip2} 中")
except ValueError:
dispatcher.utter_message(text="请输入正确的 IP 地址和网络地址")
return []
```
在上面的代码中,我们使用了 `ipaddress` 模块来处理 IP 地址和网络地址。在 `run` 方法中,我们从 `Tracker` 中获取了两个输入的值。然后,我们将这两个值转换为 `ipaddress` 模块中的对象,并使用 `in` 运算符判断第一个 IP 是否包含在第二个网络地址中。最后,我们使用 `utter_message` 方法将结果发送回用户。
使用BaseBuiltin类来自定义函数,判断第一个输入的字段是否包含第二个
可以使用以下代码来自定义一个函数,判断第一个输入的字段是否包含第二个:
```python
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import BooleanType
from pyspark.sql.functions import col
class Contains(BaseBuiltin):
"""
Custom function to check if first input contains second input
"""
def eval(self, row, str1, str2):
return str2 in str1
def dataType(self):
return BooleanType()
def inputTypes(self):
return [StringType(), StringType()]
# Register the UDF
contains_udf = udf(Contains(), BooleanType())
# Usage example
df = spark.createDataFrame([(1, "hello world", "world"), (2, "hello spark", "world")], ["id", "text", "search"])
df.filter(contains_udf(col("text"), col("search"))).show()
```
在上面的示例中,我们首先定义了一个名为`Contains`的类,它继承了`BaseBuiltin`类,这是Spark SQL中用于自定义函数的基类。在`eval`方法中,我们实现了自定义函数的逻辑,如果第一个输入的字符串包含第二个输入的字符串,则返回True,否则返回False。`dataType`方法定义了输出值的数据类型,而`inputTypes`方法定义了输入值的数据类型。最后,我们使用`udf`函数将自定义函数转换为UDF,并将其与数据框一起使用。