使用Swift，Dig和CartoDB映射IP地址的地理位置

我们将在本文档中完成的工作是从Alexa.com获得排名前25位的站点，并对它们运行“ dig”命令，以便查询DNS名称服务器以获取有关站点的信息。 我们将特别寻找的是这些站点的注册IP地址，以便使用CartoDB对它们进行热映射。

为了挖掘排名前50位的Alexa网站，我们首先创建一个Xcode项目。 在Mac上，转到“应用程序”文件夹，然后打开Xcode。 在出现的开始菜单中，在左侧选择第二个选项“创建新的Xcode项目”。 现在，您可以选择为新项目选择模板。 因为我们将制作一个简单的命令行工具，所以在OS X和Application下，选择“命令行工具”选项，然后按“下一步”继续。 在“产品名称”下，随意命名。 确保在“语言”选项中选择“快速”，然后按“下一步”继续。 选择项目的保存位置，然后按“创建”。

现在，在您的main.swift文件中，键入以下代码： 

 进口基金会 
  func shell（args：String ...）-> Int32 { 
 让任务= NSTask（） 
  task.launchPath =“ / usr / bin / env” 
  task.arguments = args 
  task.launch（） 
  task.waitUntilExit（） 
 返回任务状态 
  } //来自alexa.com/topsites/country/us的前50个站点 
  var sites = [“ google.com”，“ facebook.com”，“ youtube.com”，“ amazon.com”，“ yahoo.com”，“ wikipedia.org”，“ ebay.com”， 
  “ twitter.com”，“ reddit.com”，“ netflix.com”，“ linkedin.com”，“ craigslist.org”，“ live.com”，“ pinterest.com”，“ bing.com”， 
  “ imgur.com”，“ go.com”，“ chase.com”，“ instagram.com”，“ paypal.com”，“ diply.com”，“ cnn.com”，“ msn.com”，“ tumblr” .com”，“ bankofamerica.com”，“ walmart.com”，“ espn.go.com”，“ zillow.com”，“ wellsfargo.com”，“ t.co”，“ imdb.com”，“ nytimes” .com”，“ yelp.com”，“ blogspot.com”，“ weather.com”，“ apple.com”，“ office.com”，“ homedepot.com”，“ aol.com”，“ huffingtonpost.com” ”，“ target.com”，“ etsy.com”，“ comcast.net”，“ washingtonpost.com”，“ microsoft.com”，“ wordpress.com”，“ foxnews.com”，“ microsoftonline.com”， “ buzzfeed.com”，“ capitalone.com”] //站点中的每个元素都将获得“ dig + short”命令 
 用于网站{ 
  shell（“ dig”，“ + short”，网站） 
  }

键入代码后，按Command + S保存文件，然后按Command + R运行程序。 在控制台中，您应该看到出现IP地址。 请注意，有远远超过50个IP地址。 这是可以预期的，因为大多数站点都有多个IP地址。

为了在CartoDB中轻松创建地图，请选择您从摘要代码中发现的所有IP地址，然后按Command + C进行复制。 现在，转到sheets.google.com，然后按“ +”以创建一个新的空白电子表格。 在单元格A1中，键入“ cartodb_id”，在B1中，键入“ IP地址”。 在B2中，按Command + V将所有IP地址粘贴到电子表格中。 在A2中，键入“ 1”，在A3中，键入“ 2”。 现在选择A2和A3，然后单击左下角的蓝色小方块，并将其向下拖动直到到达A145。 这将为每个IP地址自动分配递增的ID号。 将工作表命名为“挖掘数据”，然后离开Goog​​le表格。

现在，我们已经将IP地址保存到了Google电子表格中，我们可以轻松地使用Google云端硬盘将此数据作为数据集导入到CartoDB中。 确保您允许CartoDB弹出窗口。 登录到CartoDB，然后按绿色的“新数据集”按钮。 您会看到一个屏幕，该屏幕允许您上传数据文件，使用Dropbox，Box，Google Drive和其他各种存储平台。 选择“ Google云端硬盘”，然后按蓝色的“连接”按钮。 找到“ Dig Data”文件，然后按“ Choose”，然后按右下角的绿色“ Connect Dataset”按钮。

由于CartoDB已经集成了IP地理位置，因此我们不需要查找每个IP地址的纬度和经度-CartoDB会为我们完成此任务。 数据集完成与CartoDB的连接后，请按屏幕顶部的“地图视图”。

在屏幕的右侧，您将看到一个画笔图标，将鼠标悬停在该图标上时会显示“向导”。 按下此按钮，然后在“地图层”向导选择器中选择“热图”。 现在，您将看到热图，如下所示：

虽然这足以显示我们在美国服务器位置内的密度，但实际上并不能为我们提供更多信息。 看看旧金山地区和东海岸地区。 两者似乎都在那里有很多IP地址。 看起来两侧的数字可能大致相同。 返回地图图层向导选择器，然后选择“群集”。 现在，您将看到集群图，如下所示：

现在，查看集群图，我们可以发现，与旧金山湾区相比，东海岸的服务器数量甚至没有可比性。 其中，旧金山拥有58台服务器，而东海岸只有32台。

这篇文章并不是要进行突破性的研究，而只是让我踏入CartoDB的一种方式。

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