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• ip地址定位查询接口介绍

• 批量查询45万个ip地址定位

• 利用pyecharts绘制城市分布图

ip地址定位查询接口介绍

查询了很多资料，找到了一些ip地址定位查询的接口，基本都是免费的其中像高德地图、腾讯地图以及百度地图等都提供API接口，只需要注册他们的个人开发者账号即可调用。因为我这边一共有45万个ip地址需要进行查询(在去重后也有40万+个)，对比了这三家地图的api接口后发现 高德支持一天30万次请求，腾讯地图只支持1万次请求每天，百度地图就更少了低于1万次。所以，我又找到了一家完全免费且不限请求次数的api接口，太平洋网络IP地址查询web接口(地址：http://whois.pconline.com.cn/)太平洋网络IP地址查询接口示例：

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输出结果如下：

 1{

另外，高德地图API接口调用方式如下：

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高德地图API接口还返回了该ip地址所在城市矩形区域范围

1{

批量查询45万个ip地址定位

我试了一下，循环查询45万个ip地址定位，30分钟才跑完3万个左右。如果需要跑完全部，估计在8小时左右，简直太久了。然后一个朋友和我说，可以试试多线程或多进程。好熟悉的名词，但是我木有用过。。于是，找来官方资料看了下，原来如此啊。于是，我便去尝试了下。果然，4核8 cpu都爆满了，最终45万个ip地址定位结果只用了1小时40余分钟。静默状态下cpu使用情况

多进程下cpu使用情况

我们将ip地址数据拆分为6万每份共8份，然后循环每份数据进行ip地址定位查询

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因为机器是4核8 cpu，这是为啥选择了8份的原因，然后调用进程池…多进程的标准库

import multiprocessing

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用multiprocess中的Pool起进程池，进程池中开启的个数：默认是cpu个数map：可以拿到返回值的可迭代对象，循环就可以获取返回值了这里除了map也用到了partial方法，因为main()需要传递2个参数，所以先用functools.partial将固定的参数值和main()进行绑定，然后再用map进行循环传参数page同时有多个任务在执行：

利用pyecharts绘制城市分布图

采用pyecharts的map方法，传入城市及城市对应的数值，即可完成绘制

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