生成一个网络IP设备与摄像机IP监测，以及大数据模型展示的平台

<think>好的，用户想要构建一个网络IP设备与摄像机IP监测及大数据模型展示的平台。我需要考虑如何分模块设计，并选择合适的Python工具和库。 首先，网络设备监测部分，可能需要使用异步扫描来检测在线设备。Python的asyncio和scapy库可以处理异步网络请求和ARP扫描。这里要注意权限问题，可能需要管理员权限运行脚本。 然后是摄像机状态监测，除了基本的ping检测，可能还需要检查特定端口是否开放，比如RTSP端口554。使用socket库尝试连接端口，可以判断服务是否可用。异步处理同样重要，避免阻塞主线程。 数据存储方面，用户可能希望记录设备状态的变化。使用SQLite或MySQL都是可行的，这里选用轻量级的SQLite方便演示。需要设计合适的表结构，存储设备信息、状态和时间戳。 大数据处理部分，可能需要分析设备在线率、故障频率等。Pandas库适合做数据处理，生成统计结果。比如计算每个设备的在线时长，或者故障次数，这里需要定期从数据库读取数据进行分析。 数据展示的话，使用Flask或Django搭建Web服务，前端用ECharts或Plotly生成图表。实时展示可能需要WebSocket，但简单示例可以用定时刷新。在Flask中定义路由，查询分析后的数据，传递给模板渲染。 最后，整合所有模块，考虑定时任务调度。APScheduler库可以定时执行监测任务，比如每5分钟扫描一次。同时，主程序需要启动Web服务，让用户可以通过浏览器查看数据。 安全方面，用户验证和API保护可能需要额外处理，但示例中暂未涉及。性能方面，异步扫描和数据库批量写入可以提升效率。异常处理也需要考虑，比如网络波动时的重试机制。 现在需要确保各部分代码能够协同工作，测试每个模块的功能，比如扫描是否准确，数据库写入是否正确，图表是否正常显示。可能遇到的问题包括权限不足导致扫描失败，或端口检测被防火墙阻挡，需要用户根据实际情况调整。</think><< 要构建一个网络IP设备监测、摄像机状态跟踪和大数据展示的平台，可以分为以下几个核心模块实现： ```python # ========== 模块1：网络设备扫描 ========== import asyncio from scapy.all import ARP, Ether, srp async def scan_network(ip_range): """异步ARP扫描网络设备""" arp = ARP(pdst=ip_range) ether = Ether(dst="ff:ff:ff:ff:ff:ff") packet = ether/arp result = await srp(packet, timeout=3, verbose=0) return [{'ip': received.psrc, 'mac': received.hwsrc} for sent, received in result[0]] # ========== 模块2：摄像机状态监测 ========== import socket from ping3 import ping def check_camera(ip, port=554): """检测摄像机RTSP服务状态""" try: # 检测ICMP响应 if ping(ip, timeout=2) is None: return False # 检测RTSP端口 with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.settimeout(2) return s.connect_ex((ip, port)) == 0 except: return False # ========== 模块3：数据存储 ========== import sqlite3 from datetime import datetime def init_db(): conn = sqlite3.connect('devices.db') c = conn.cursor() c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS devices (ip TEXT PRIMARY KEY, mac TEXT, last_seen TIMESTAMP, is_camera BOOLEAN)''') conn.commit() conn.close() def update_device(ip, mac, is_camera): conn = sqlite3.connect('devices.db') c = conn.cursor() c.execute('''INSERT OR REPLACE INTO devices VALUES (?, ?, ?, ?)''', (ip, mac, datetime.now(), is_camera)) conn.commit() conn.close() # ========== 模块4：数据分析 ========== import pandas as pd def analyze_data(): conn = sqlite3.connect('devices.db') df = pd.read_sql('SELECT * FROM devices', conn) # 计算设备在线时长 df['last_seen'] = pd.to_datetime(df['last_seen']) latest = df['last_seen'].max() df['uptime'] = latest - df['last_seen'] # 统计摄像机状态 camera_stats = df[df['is_camera']].groupby('ip')['uptime'].agg( ['count', 'mean']).reset_index() return camera_stats # ========== 模块5：Web展示 ========== from flask import Flask, render_template import plotly.express as px app = Flask(__name__) @app.route('/dashboard') def dashboard(): data = analyze_data() fig = px.bar(data, x='ip', y='count', title='Camera Availability') return render_template('dashboard.html', plot=fig.to_html()) if __name__ == '__main__': init_db() # 定时扫描任务 from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler scheduler = BackgroundScheduler() @scheduler.scheduled_job('interval', minutes=5) def scan_job(): devices = asyncio.run(scan_network("192.168.1.0/24")) for device in devices: is_cam = check_camera(device['ip']) update_device(device['ip'], device['mac'], is_cam) scheduler.start() app.run(host='0.0.0.0', port=5000) ``` 实现原理说明： 1. 网络扫描：使用Scapy进行ARP扫描发现网络设备，异步实现提升效率 2. 摄像机检测：结合ICMP ping和RTSP端口(554)检测，增加准确性 3. 数据存储：SQLite记录设备信息，包含最后出现时间和摄像机标识 4. 数据分析：Pandas计算设备在线时长和可用性统计 5. 可视化展示：Flask+Plotly构建实时看板，APScheduler实现定时扫描 关键注意事项： 1. 需要以管理员权限运行（ARP扫描需要root权限） 2. Scapy在Windows可能需要WinPcap驱动 3. 实时展示建议增加WebSocket支持 4. 大规模网络扫描时需优化性能