dnspython
是
Python
实现的一个
DNS
工具包,支持几乎所有的记录类型,可以用于查询,传输并动态更新ZONE信息,同时支持
TSIG
(事务签名)验证消息和
EDNS0
(扩展DNS)。可以替代
nslookup
,
dig
等工具,轻松做到平台整合
因为我电脑目前环境是
Python3.6
,已经继承了
pip
软件管理工具,所以我就直接使用
pip
来进行安装
dnspython
模块了。
pip install dnspython
域名解析方法
dnspython
提供了大量的
DNS
处理方法,最常用的是域名查询。
dnspython
提供了一个
DNS
解析器类
resolver
,使用它的
query
方法来实现域名的查询功能.
query(self,qname,rdtype=1,rdclass=1,tcp=False,source=None,raise_on_no_answer=True,source_port=0)
qname
为查询的域名,
rdtype
用来指定
RR
资源的类型:
A记录:将主机名转换成IP地址
MX记录:邮件交换记录,定义邮件服务器域名
CNAME记录:别名记录,实现域名间的映射
NS记录:标记区域的域名服务器及授权子域
PTR记录:反向解析,与A记录相反,将IP转换为主机名
SOA记录:一个起始授权区的定义
如果想要了解更多关于域名解析类型的信息,可以参考这篇文章(
链接
)
常见域名解析示例
上面说到了六种域名解析类型,不过我们常用的不过
A
、
MX
、
NS
、
CNAME
四种解析类型。
①A记录
关于A记录的实例代码如下:
import dns.resolver
domain = input("请输入域名地址:")
A = dns.resolver.query(domain, 'A')
for i in A.response.answer:
for j in i.items:
print(j)
运行结果如下:
请输入域名地址:>? www.baidu.com
www.a.shifen.com.
14.215.177.38
14.215.177.39
这样子我们就将
www.baidu.com
的域名解析出来了。
除此之外,我们可以在调试窗口中看一下变量i是什么。
print(i)
输出结果如下:
>>> print(i)
www.a.shifen.com. 225 IN A 14.215.177.38
www.a.shifen.com. 225 IN A 14.215.177.39
发现
i
中具有两个条目,对应我们输出的
j
值。
另外这里面有几个需要注意的地方:
-
在《Python自动化运维》一书中使用的
Python2.6
,示例代码中最后一行为
print j.address
,即打印出变量i中的
address
属性,但是我在运行代码时出现异常,提示并没有该
address
属性存在,而直接打印变量
j
即可反馈出解析地址,这个具体原因还未知。
-
该
DNS
解析时出现了一个新的域名
www.a.shifen.com
,上网查了一下相关资料,根据
dig
跟踪发现
shifen.com
和
baidu.com
服务器是同一台,具体可以参考(
链接
)
②MX记录
实现MX记录查询方法示例,在上面提到了是用于邮箱解析的,所以我们以QQ邮箱为例。
import dns.resolver
domain = input('Input an domain')
MX = dns.resolver.query(domain, 'MX')
for i in MX:
print('MX preference =', i.preference, 'mail exchanger =', i.exchange)
运行结果如下:
>>> Please input a domain>? qq.com
MX preference = 20 mail exchanger = mx2.qq.com.
MX preference = 30 mail exchanger = mx1.qq.com.
MX preference = 10 mail exchanger = mx3.qq.com.
其中我们可以看到
preference
值(优先级)和
exchange
值(交换地址),其中优先级默认为
10
,MX记录可以通过设置优先级实现主辅服务器设置,”优先级”中的数字越小表示级别越高,“优先级”仅对MX记录有效。
③NS记录
NS记录示例代码如下:
import dns.resolver
domain = input('Input an domain')
NS = dns.resolver.query(domain, 'NS')
for i in NS.response.answer:
for j in i.items:
print(j.to_text())
运行结果如下:
>>> Input an domain>? baidu.com
dns.baidu.com.
ns3.baidu.com.
ns4.baidu.com.
ns2.baidu.com.
ns7.baidu.com.
NS(Name Server)
域名服务器记录。用来表明由哪台服务器对该域名进行解析。在注册域名时,总有默认的
DNS服务器
,每个注册的域名都是由一个DNS域名服务器来进行解析的。但是需要注意的是只能输入一级域名,如:
baidu.com
;对于二级以及多级域名,如
www.baidu.com
、
wenku.baidu.com
则是错误的。
④CNAME记录
CNAME记录查询代码示例如下:
import dns.resolver
domain = input('Input an domain:')
CNAME = dns.resolver.query(domain,'CNAME')
for i in CNAME.response.answer:
for j in i.items:
print(j.to_text())
运行结果如下:
>>> Input an domain:>? www.baidu.com
www.a.shifen.com.
发现又再次出现了上面在A记录中出现的
www.a.shifen.com
域名,这个域名就是
www.baidu.com
的别名指向。相当于用子域名来代替
ip地址
,优点是如果
ip地址
变化,只需要改动子域名的解析,而不需要逐一改变
ip地址
解析。
注意事项:
-
CNAME的目标主机地址只能使用主机名,不能使用
IP地址
;
-
主机名前不能有任何其他前缀,如:
http://
等是不被允许的;
-
A记录优先于CNAME记录。即如果一个主机地址同时存在A记录和CNAME记录,则CNAME记录不生效。
运行环境:Python3.6,Windwos10 RS1,Pycharm模块介绍dnspython 是Python实现的一个DNS工具包,支持几乎所有的记录类型,可以用于查询,传输并动态更新ZONE信息,同时支持TSIG(事务签名)验证消息和EDNS0(扩展DNS)。可以替代nslookup,dig等工具,轻松做到平台整合模块安装因为我电脑目前环境是Python3.6,已经继承了pip软件管理工具
上海检测web封停
这让我这种挂种子的PT党(迫真)感到害怕
以前我把国外的免费
域名
通过Cloudflare的免费动态解析到自己的路由器上,因为国外的免费
域名
不能备案,怕被查水表(似乎这么久也没挨停机,或许广西比较宽松),为防止万一,在阿里的万网上整了一个几块钱一年的
域名
来备案解析
看了一圈下来阿里似乎没有提供现成的D
DNS
动态
域名
解析,只能自力更生了
参考:使用
python
实现阿里云动态
域名
家里整了2块8T硬盘,装了黑群晖,开通公网IP,一如IT童鞋的一贯作风——自己瞎倒腾
阿里云上买个便宜的
域名
,通过
域名
解析到公网IP,可以在公网访问自己的NAS和其他服务。
但问题来了,家里是电信光纤,打了客服帮忙开通了公网IP,但并不是固定IP,IP会变化的,一会是14.X.X.X,一会是113.X.X.X,不太懂IP网段规划的事情(博客咋没的表情包。。。),难道每次都去阿里云的控制台...
import csv
def get_nslookup(domain,
dns
):
res = subprocess.Popen("nslookup {0} {1}".format(domain,
dns
), stdin=subprocess.PIPE,
stdout=subprocess.P
因为突然有个邪恶的想法,想在自己的Android平板上面搭建一个
DNS
服务器
,因为平板上之前安装过SL4A和
Python
的解释器,也想继续学学
Python
因此,就打算用
Python
实现了。
在Google上面找了一下,
Python
实现的
DNS
,没找到我所希望的答案,因此就决定自己来实现了。
现在所实现的没什么高深的,只是能够对A记录查询进行简单的匹配和回复。
实现的代码如下:
Python
自动化运维
是现代企业中的必备技能,可以用于管理和维护IT基础设施,提高工作效率,降低生产成本。想要从入门到精通
Python
自动化运维
需要掌握以下几个方面:
1.
Python
程序语言基础:可以通过学习基本的
Python
语法和语法结构,掌握基本的变量、函数、类等概念,以及流程控制语句、文件操作等基本知识。
2. 熟悉
Python
模块
:
Python
模块
是一个编写好的
Python
程序,可以被其他程序调用。了解
Python
模块
的使用方法以及官方库和第
三
方库的使用方法对于
Python
自动化运维
至关重要。
3. 熟悉自动化工具:自动化工具可以简化自动化脚本的编写和运行。有Linux系列的Ansible、Saltstack、Chef等自动化工具,Windows平台的Puppet、PowerShell等。
4. 熟悉操作系统和网络:系统和网络是
自动化运维
的理论和实践基础。熟悉Linux、Windows等操作系统和网络协议,以及相关工具的使用是必不可少的。
5. 学会自己动手编写脚本:通过实践编写自己的脚本,掌握
Python
编程技巧,提高自己的
自动化运维
技能,从而成为自己公司或者组织中的
Python
自动化运维
专家。
总之,
Python
自动化运维
是一项必备技能,学习
Python
的基础语法和
Python
模块
的使用,熟练掌握自动化工具和操作系统网络知识,并通过实践编写自己的自动化脚本,从入门到精通需要不断练习和积累。