How to list all IPs of a machine by python? 如何用python找出机器上所有IP地址?

本文介绍如何使用socket库获取计算机的主机名及其对应的IP地址列表,通过socket.gethostbyname_ex(socket.gethostname())函数调用,实现了从主机名到多个IP地址的解析。
socket.gethostbyname_ex(socket.gethostname())

result:
('computer name', [], ['192.168.1.101', '192.168.220.1', '192.168.106.1'])
<think> 我们正在处理如何获取数据框(DataFrame)中的一行数据。根据用户的问题,用户想知道在Python中如何获取数据框的一行。 根据引用[1]和引用[2],用户提供的引用内容涉及获取每行最大值所在的列名以及数据框的基本操作(如行数统计),但并没有直接给出获取行的方法。 然而,根据Pandas库的常见用法,我们可以通过以下几种方式获取数据框的一行: 1. 使用`.iloc`通过整数位置索引获取行。 2. 使用`.loc`通过行标签(索引)获取行。 3. 使用`.ix`(但这种方法在较新的版本中已被弃用,因此不推荐)。 4. 通过布尔索引获取行(例如,基于条件选择)。 由于用户没有提供具体的数据框结构,我们将给出通用的方法。 注意:用户提供的引用[2]中显示了一个数据框的创建和获取行数的操作,这暗示用户可能正在使用Pandas库。因此,我们的回答将基于Pandas。 我们将给出两种最常用的方法:`.iloc`和`.loc`,并解释它们的区别。 此外,由于用户的问题中提到了“get a row”,我们还需要注意,获取一行数据会返回一个Series对象(除非我们使用`to_frame()`将其转换为单行的DataFrame)。 步骤: 1. 导入pandas库(如果还没有导入的话)。 2. 创建一个示例数据框(用于演示)。 3. 使用`.iloc`通过整数位置索引获取行(例如,第一行)。 4. 使用`.loc`通过索引标签获取行(例如,如果索引是默认的整数索引,那么和.iloc类似,但如果是字符串标签,则需要用字符串)。 示例代码: 我们将使用引用[2]中创建的数据框作为例子(略作修改,使其包含明确的索引标签)。 另外,根据用户提供的引用[3]和引用[4],它们分别涉及将数据框保存为HDF5文件和限制打印字符串长度,与当前问题关系不大,因此我们不考虑。 但是,请注意用户上一次的问题(在对话历史中)可能涉及数据框操作,但当前对话中用户只问了这一个问题,所以我们将直接回答。 由于用户要求生成相关问题,我们将在回答后生成几个相关问题。 现在,我们开始回答: </think> ### 在 Python 中获取 DataFrame 的行数据 在 Pandas 中获取 DataFrame 的特定行数据有以下常用方法(参考示例代码[^2]): #### 1. 使用 `iloc` 按整数位置索引 ```python # 获取第 n 行(从 0 开始计数) row = df.iloc[n] # 获取第 n 行数据 ``` 示例(获取第 3 行): ```python third_row = df.iloc[2] ``` #### 2. 使用 `loc` 按标签索引 ```python # 获取索引标签为 label 的行 row = df.loc[label] ``` 示例(当索引为默认整数索引时): ```python second_row = df.loc[1] # 等效于 df.iloc[1] ``` #### 3. 使用切片获取多行 ```python # 获取第 m 到 n-1 行 rows = df.iloc[m:n] # 获取前 k 行 first_k = df.head(k) ``` #### 4. 条件筛选(布尔索引) ```python # 获取满足条件的行 filtered_rows = df[df['col'] > value] ``` 示例(获取 col1 > 0.5 的行): ```python result = df[df['col1'] > 0.5] ``` #### 返回值说明: - 单行返回 `Series` 对象 - 多行返回 `DataFrame` 对象 - 可通过 `.values` 获取 NumPy 数组表示 - 使用 `.to_dict()` 转换为字典
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