ipaddress performance and ease when excluding networks from networks
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
- 領域
- networking
調査の方向性
まず、issue にあるベンチマークスクリプトを実行し、重複するネットワークについて ipaddress と netaddr の結果を比較します。ipaddress address_exclude() の挙動を読み、報告されているパフォーマンス差にモジュール内で対処できるかどうかを確認します。完了条件は、範囲が明確な改善、または比較についての文書化された結論です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hello,
I would like to ask you if this is worth a feature-request or some other improvement?
https://cloud.google.com/appengine/docs/standard/python3/outbound-ip-addresses
I was trying to recreate this usecase using the ipaddress module, but had some problems at first getting the same result (same host addresses remaining) as netaddr's results in the example.
To get the result with ipaddress, I've to do multiple iterations using address_exclude() on the 2 sets of overlapping subnets.
The time required by my loops, using ipaddress is 56s vs 16s with netaddr.
I'm not sure if i could have done this much better (perf. wise) using ipaddress.. and 56s is fine for my usecase.. but I'm raising this feature request to notify you of my experience comparing the two modules for this specific usecase.
b.t.w. I've also done some matching of random ip's and in that case both modules are almost as fast.
This is some of the tests i put together..
(ps. you need to have some ram.. pycharm grew to 4,5 GB on my workstation)
import sys
import json
from functools import wraps
import time
import random
from time import sleep
try:
from urllib import urlopen
except ImportError:
from urllib.request import urlopen
from urllib.error import HTTPError
import netaddr
from ipaddress import ip_network, ip_address
IPRANGE_URLS = {
"goog": "https://www.gstatic.com/ipranges/goog.json",
"cloud": "https://www.gstatic.com/ipranges/cloud.json",
}
def timeit(func):
@wraps(func)
def timeit_wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.perf_counter()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.perf_counter()
total_time = end_time - start_time
print(f'Function {func.__name__} Took {total_time:.4f} seconds')
return result
return timeit_wrapper
def read_url(url):
try:
return json.loads(urlopen(url).read())
except (IOError, HTTPError):
print("ERROR: Invalid HTTP response from %s" % url)
except json.decoder.JSONDecodeError:
print("ERROR: Could not parse HTTP response from %s" % url)
def get_data(link):
data = read_url(link)
if data:
print("{} published: {}".format(link, data.get("creationTime")))
cidrs = netaddr.IPSet()
for e in data["prefixes"]:
if "ipv4Prefix" in e:
cidrs.add(e.get("ipv4Prefix"))
return cidrs
@timeit
def netaddr_set():
cidrs = {group: get_data(link) for group, link in IPRANGE_URLS.items()}
if len(cidrs) != 2:
raise ValueError("ERROR: Could process data from Google")
print("IP ranges for Google APIs and services default domains:")
ip_set = set()
net_res = (cidrs["goog"] - cidrs["cloud"])
for network in (cidrs["goog"] - cidrs["cloud"]).iter_cidrs():
for ip in network.iter_hosts():
ip_set.add(str(ip))
return ip_set, net_res
@timeit
def ipaddress_set():
goog = read_url('https://www.gstatic.com/ipranges/goog.json')
cloud = read_url('https://www.gstatic.com/ipranges/cloud.json')
if not goog or not cloud:
sys.exit(0)
goog_set = set()
for gp in goog["prefixes"]:
if "ipv4Prefix" in gp:
gn = ip_network(gp["ipv4Prefix"])
goog_set.add(gn)
cloud_set = set()
for cp in cloud["prefixes"]:
if "ipv4Prefix" in cp:
cn = ip_network(cp["ipv4Prefix"])
cloud_set.add(cn)
goog_set_hosts = set()
gn_overlap = True
while gn_overlap:
res = set()
gn_overlap_set = set()
for gn in goog_set:
cp_overlap = False
for cn in cloud_set:
if gn.overlaps(cn):
cp_overlap = True
gn_overlap_set.add(gn)
t = set(gn.address_exclude(cn))
for i in t:
res.add(i)
break
if not cp_overlap:
res.add(gn)
if gn_overlap_set:
goog_set = res
else:
gn_overlap = False
for n in goog_set:
hs = set(n.hosts())
for ip in hs:
goog_set_hosts.add(str(ip))
return goog_set_hosts, goog_set
def check_ip_netaddr(ip, ipset):
res = netaddr.IPAddress(ip) in ipset
return res
def check_ip_ipaddress(ip, network_set):
res = False
ipa = ip_address(ip)
for network in network_set:
if ipa in network:
res = True
break
return res
@timeit
def run_sample_netaddr(sample, ipset):
res_list = list()
for i in sample:
res = check_ip_netaddr(i, ipset)
res_list.append(res)
print(res_list)
@timeit
def run_sample_ipaddress(sample, network_set):
res_list = list()
for i in sample:
res = check_ip_ipaddress(i, network_set)
res_list.append(res)
print(res_list)
def main():
netaddr_hosts, netaddr_net = netaddr_set()
ipaddress_hosts, ipaddress_net = ipaddress_set()
print(f"netaddr remaining size: {len(netaddr_hosts)}")
print(f"ipaddress remaining size: {len(ipaddress_hosts)}")
test_sample = random.sample(netaddr_hosts, 100)
print(test_sample)
run_sample_netaddr(test_sample, netaddr_net)
run_sample_ipaddress(test_sample, ipaddress_net)
if __name__ == "__main__":
main()
- 主要言語
- Python
- スター
- 77.2k
- フォーク
- 36k
- 平均マージ
- 1日 9時間
- マージ済み PR(30日)
- 558
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
python/cpython のほかの issue
-
docs pending
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 78/100
-
stdlib type-feature
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 78/100
-
stdlib type-feature
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 72/100
-
build type-bug
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 76/100
-
stdlib topic-email type-feature
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 70/100
似ている issue
-
bug
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 86/100
zostera/django-bootstrap4#894 ·
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 78/100
use-agent-os/agent-os#3276 ·
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 88/100
zephyrproject-rtos/zephyr#119726 ·
-
area/auth bug comp/agent P3 platform/discord type/security
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 88/100
NousResearch/hermes-agent#117848 ·
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 82/100
zilliztech/memsearch#759 ·