DNS服务器组建攻略

本文详细介绍如何在Windows 2000高级服务器版中安装并配置DNS服务器,实现局域网内的域名解析,包括区域创建、主机记录及别名设置。

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不管是在局域网还是互联网上,人们也都面临着另外一个困惑:计算机在网络上通讯时本来只能识别如“61.186.250.41”之类的数字地址,那么为什么当我们打开浏览器,在地址栏中输入如“www.popunet.com”的域名后,就能看到我们所需要的页面呢?

  其实,上面的两个问题,都只是一个IP地址和域名相互“翻译”的过程。前者得建立一个指向相应IP地址的域名映射记录;对于后者,此记录已经建立并且在生效了。而这种“翻译”记录的建立,则需要用到同一种被称之为“DNS服务器”的计算机。

  DNS服务器用于TCP/IP网络(如一般的局域网或互联网等)中,它用来通过用户友好的名称(比如“www.pconline.com.cn”)代替难记的IP地址(比如“61.186.250.41)以定位计算机和服务。因此,只要你需要用到如“www.pconline.com.cn”之类域名的地方,你都得首先确保已为此名字在DNS服务器中作好了相应的和IP地址的映射工作。

  本文将以Windows 2000高级服务器版(以下简称Win2000)自带的DNS服务为例,一步步教会你如何在局域网中完成这个“翻译系统”的组建工作。

  一、添加DNS服务

  默认的,当你安装好Win2000之后,DNS服务并没有被添加进去。请打开“控制面板→添加/删除程序→添加/删除Windows组件”,再在组件列表中双击“网络服务”,然后勾选中其下的“DNS服务器”一项,最后按“确定”按钮即可。
 
  二、本文的目标

  1、假设本机拥有一个“192.168.0.51”的IP地址,现在想要让它与“pconline.com.cn”、“www.pconline.com.cn”和“ftp.pconline.com.cn”三个域名对应起来。

  2、假设本机还拥有如“192.168.0.90”和“192.168.0.91”的IP地址,也想要让它们分别和“www.enanshan.com”及“nanshan.363.net”两个域名对应起来。

  三、目标1的实现

  1、首先确保本机已安装了DNS服务,则可以通过选“开始→程序→管理工具→DNS”来打开DNS控制台管理器(以下简称“DNS管理器”)。

  2、建立“pconline.com.cn”区域

  (1)在DNS管理器中,在“SERVER”(本服务器名)上单击右键,选“新建区域”以进入新建区域向导中。

  (2)当向导提示到要让选择“区域类型”时,此处应选“标准主要区域”;而在“正向或反向搜索区域中”应选“正向搜索区域”;各步选择之后都是单击“下一步”按钮继续。

  (3)随后系统会询问“区域名”,则在“名称”后的文字框中输入“pconline.com.cn”;接着向导进入到“区域文件”提示窗口中,默认的,系统会自动选中“创建新文件,文件名为”一项,并在其后的文字框中自动填有“pconline.com.cn.dns”(“pconline.com.cn”部分即为上步所输入的“区域名”)的名字。
 
  (4)再根据系统提示选择其默认各项之后即可完成此区域的建立。此时在DNS管理器左边的“树”栏中的“SERVER→正向搜索区域”里即可以看到“pconline.com.cn”区域。

  3、接着在“pconline.com.cn”区域上单击右键,选“新建主机”,在其后的对话框中的“名称”处输入主机名“www”,“IP地址”处输入IP地址“192.168.0.51”,再单击“添加主机”按钮,即成功地创建了主机地址记录“www.pconline.com.cn”,在“新建主机”窗口再选“完成”便可回到DNS管理器中。
 
  4、再在“pconline.com.cn”区域上单击右键,选“新建别名”,在其后的对话框中的“别名”处输入“ftp”,“目标主机的完全合格的名称”中输入“www.pconline.com.cn”(或用“浏览”逐步选择),最后“确定”即可为“www.pconline.com.cn”建立一个名为“ftp. pconline.com.cn”的别名记录。
 
  5、再用和上步类似的方法来为“www.pconline.com.cn”建立一个名为“pconline.com.cn”的别名记录,惟一不同的是,它建立时“名称”一栏不用填,保持为空即可!

  6、当以上全部记录建立好之后,就可以在DNS管理器中看到相关的DNS映射记录表。如果在“查看”菜单中勾选中“高级”一项,则表中“类型”一项就会由中文名(比如“主机”)改显示为其英文名称(比如“A”)。
 
  7、剩下的工作就是检验工作的成效了!在Windows 2000的命令行提示符下(选“开始→运行”后输入“cmd”再按“确定”按钮进入)用“ping www.pconline.com.cn”的格式去一一测试,如果所建立的域名“www.pconline.com.cn”、“pconline.com.cn”和“pconline.com.cn”均能显示出连接的四行如“Reply from 192.168.0.51: bytes=32 time<10ms TTL=128”的响应,则恭喜你成功了!

  四、目标2的实现

  1、先把“enanshan.com”看作“区域”按前文所述方法建立好之后,再在其下建立“www”的“主机”,将其IP地址对应到“192.168.0.90”即可。

  2.再把“363.net”看作“区域”建立好之后,再在其下建立“nanshan”的“主机”,将其IP地址对应到“192.168.0.91”即可。

### Pandas 文件格式读写操作教程 #### 1. CSV文件的读取与保存 Pandas 提供了 `read_csv` 方法用于从 CSV 文件中加载数据到 DataFrame 中。同样,也可以使用 `to_csv` 将 DataFrame 数据保存为 CSV 文件。 以下是具体的代码示例: ```python import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('file.csv') # 加载本地CSV文件 [^1] # 保存DataFrame为CSV文件 df.to_csv('output.csv', index=False) # 不保存行索引 [^1] ``` --- #### 2. JSON文件的读取与保存 对于JSON格式的数据,Pandas 支持通过 `read_json` 和 `to_json` 进行读取和存储。无论是本地文件还是远程 URL 都支持。 具体实现如下所示: ```python # 读取本地JSON文件 df = pd.read_json('data.json') # 自动解析为DataFrame对象 [^3] # 从URL读取JSON数据 url = 'https://example.com/data.json' df_url = pd.read_json(url) # 直接从网络地址获取数据 # 保存DataFrame为JSON文件 df.to_json('output.json', orient='records') ``` --- #### 3. Excel文件的读取与保存 针对Excel文件操作Pandas 使用 `read_excel` 来读取 `.xls` 或 `.xlsx` 格式的文件,并提供 `to_excel` 方法导出数据至 Excel 表格。 注意:需要安装额外依赖库 `openpyxl` 或 `xlrd` 才能正常运行这些功能。 ```python # 安装必要模块 (如果尚未安装) !pip install openpyxl xlrd # 读取Excel文件 df_excel = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 导出DataFrame为Excel文件 df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False) ``` --- #### 4. SQL数据库的交互 当涉及关系型数据库时,Pandas 可借助 SQLAlchemy 库连接各种类型的数据库(如 SQLite, MySQL)。它允许直接查询并将结果作为 DataFrame 返回;或者反过来把现有 DataFrame 插入到指定表中。 下面是基于SQLite的一个例子: ```python from sqlalchemy import create_engine # 创建引擎实例 engine = create_engine('sqlite:///database.db') # 查询SQL语句并返回DataFrame query = "SELECT name, salary, department FROM employees" sql_df = pd.read_sql(query, engine) # 计算各部门平均工资 avg_salary_by_dept = sql_df.groupby('department')['salary'].mean() # 将DataFrame存回SQL表 avg_salary_by_dept.to_sql(name='average_salaries_per_department', con=engine, if_exists='replace', index=True) ``` 上述片段说明了如何执行基本SQL命令以及后续数据分析流程[^4]。 --- #### 5. 多层次索引(MultiIndex)的应用场景 除了常规单维度索引外,在某些复杂情况下可能需要用到多级索引结构。这时可以依靠 MultiIndex 构建更加灵活的数据模型。 例如定义一个多层列名体系: ```python arrays = [['A','A','B','B'], ['foo','bar','foo','bar']] tuples = list(zip(*arrays)) index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second']) df_multi_indexed = pd.DataFrame([[0,1,2,3], [4,5,6,7]], columns=index) print(df_multi_indexed) ``` 这段脚本演示了怎样构建一个具有双重分类标签的表格布局[^2]。 --- ### 总结 综上所述,Pandas 是一种强大而易用的数据处理工具包,适用于多种常见文件类型之间的相互转换及其高级特性应用开发之中。
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