[python] 한국인터넷진흥원 인터넷주소(도메인, 아이피) 정보 검색 조회

python 한국인터넷진흥원 인터넷주소(도메인, 아이피) 정보 검색 조회

오늘은 한국 인터넷진흥원 인터넷주소(도메인, 아이피) 정보 검색 조회하여, 파이썬 코딩을 통해 어떻게 진행되는지를 알아보도록 하겠습니다. api 연동을 통한 연결하는 방법입니다.

python 인터넷주소자원 중 도메인 이름의 등록정보 및 할당정보 조회1

 

한국인터넷진흥원이 관리하는 인터넷주소자원인 도메인 이름(.kr, .한국) 등록정보(등록일, 만료일, 등록인 이름, 관리자 연락처, 네임서버 등)를 조회합니다. (.net, com 등 해외 TLD 도메인은 지원하지 않습니다.)

 

from urllib.request import urlopen
from urllib.parse import urlencode, unquote, quote_plus
import urllib
import requests
import json
import pandas as pd
from datetime import datetime,timedelta
import warnings
import xmltodict # 결과가 xml 형식으로 반환된다. 이것을 dict 로 바꿔주는 라이브러리다

#인터넷주소자원 중 도메인 이름의 등록정보 및 할당정보 조회
#한국인터넷진흥원이 관리하는 인터넷주소자원인 도메인 이름(.kr, .한국) 등록정보(등록일, 만료일, 등록인 이름, 관리자 연락처, 네임서버 등)를 조회. (.net, com 등 해외 TLD 도메인은 지원하지 않습니다.)

warnings.filterwarnings('ignore')

serviceKey = ''  #인증키

query = 'kisa.co.kr'  #도메인이름

url = 'https://apis.data.go.kr/B551505/whois/domain_name?serviceKey={}&query={}&answer=json'.format(serviceKey, query)

response = requests.get(url, verify=False)
#HTTPSConnectionPool(host='www.work.go.kr', port=443): Max retries exceeded with url 
# 오류 발견시 requests.get(url, verify=False) 로 넣어주면됨. 


r_data = json.loads(response.text)  #json 으로 받기
#r_data

#dict_data = xmltodict.parse(response.text) #xml을 json로 변환
#json_data = json.dumps(dict_data, ensure_ascii=False)  #한글이 깨지면 ensure_ascii 코드를 False로 하면됨.
#r_data = json.loads(json_data)  #json 변환


#json 에서 DataFrame 변환시 All arrays must be of the same length 오류해결
#해결방법은  orient = index를 넣어 주면은 해결된다.


try :
    df = pd.DataFrame.from_dict(r_data['response']['whois']['krdomain'], orient='index')
except :
    df = pd.DataFrame.from_dict(r_data['response']['whois']['krdomain'], orient='index', index=[0])
    
df.transpose() #판다스로 보기

python 인터넷주소자원 중 IP 주소의 등록정보 및 할당정보 조회

 

한국인터넷진흥원이 관리하는 인터넷주소자원인 IP 주소의 등록정보(네트워크 정보, 등록일, 등록인 이름, 관리자 연락처 등)를 조회합니다. 

from urllib.request import urlopen
from urllib.parse import urlencode, unquote, quote_plus
import urllib
import requests
import json
import pandas as pd
from datetime import datetime,timedelta
import warnings
import xmltodict # 결과가 xml 형식으로 반환된다. 이것을 dict 로 바꿔주는 라이브러리다

#인터넷주소자원 중 IP 주소의 등록정보 및 할당정보 조회
#한국인터넷진흥원이 관리하는 인터넷주소자원인 IP 주소의 등록정보(네트워크 정보, 등록일, 등록인 이름, 관리자 연락처 등)를 조회


warnings.filterwarnings('ignore')

serviceKey = ''  #인증키

query = '202.30.50.51'  #ip주소

url = 'https://apis.data.go.kr/B551505/whois/ip_address?serviceKey={}&query={}&answer=json'.format(serviceKey, query)

response = requests.get(url, verify=False)
#HTTPSConnectionPool(host='www.work.go.kr', port=443): Max retries exceeded with url 
# 오류 발견시 requests.get(url, verify=False) 로 넣어주면됨. 


r_data = json.loads(response.text)  #json 으로 받기
#r_data

#dict_data = xmltodict.parse(response.text) #xml을 json로 변환
#json_data = json.dumps(dict_data, ensure_ascii=False)  #한글이 깨지면 ensure_ascii 코드를 False로 하면됨.
#r_data = json.loads(json_data)  #json 변환


#json 에서 DataFrame 변환시 All arrays must be of the same length 오류해결
#해결방법은  orient = index를 넣어 주면은 해결된다.


#user, korean, english 등으로 선택해서 가능

try :
    df = pd.DataFrame.from_dict(r_data['response']['whois']['korean']['user']['netinfo'], orient='index')  #구체적 정보보기
except :
    df = pd.DataFrame.from_dict(r_data['response']['whois']['korean']['user']['netinfo'], orient='index', index=[0]) #구체적 정보보기
    
df.transpose() #판다스로 보기

python 인터넷주소자원 중 AS번호의 등록정보 및 할당정보 조회

 

한국인터넷진흥원이 관리하는 인터넷주소자원인 AS 번호의 등록정보(기관정보, 관리자 연락처 등)를 조회합니다.

from urllib.request import urlopen
from urllib.parse import urlencode, unquote, quote_plus
import urllib
import requests
import json
import pandas as pd
from datetime import datetime,timedelta
import warnings
import xmltodict # 결과가 xml 형식으로 반환된다. 이것을 dict 로 바꿔주는 라이브러리다

#인터넷주소자원 중 AS번호의 등록정보 및 할당정보 조회	
#한국인터넷진흥원이 관리하는 인터넷주소자원인 AS 번호의 등록정보(기관정보, 관리자 연락처 등)를 조회


warnings.filterwarnings('ignore')

serviceKey = ''  #인증키

query = 'AS9700'  #ip주소

url = 'https://apis.data.go.kr/B551505/whois/as_number?serviceKey={}&query={}&answer=json'.format(serviceKey, query)

response = requests.get(url, verify=False)
#HTTPSConnectionPool(host='www.work.go.kr', port=443): Max retries exceeded with url 
# 오류 발견시 requests.get(url, verify=False) 로 넣어주면됨. 


r_data = json.loads(response.text)  #json 으로 받기
#r_data

#dict_data = xmltodict.parse(response.text) #xml을 json로 변환
#json_data = json.dumps(dict_data, ensure_ascii=False)  #한글이 깨지면 ensure_ascii 코드를 False로 하면됨.
#r_data = json.loads(json_data)  #json 변환


#json 에서 DataFrame 변환시 All arrays must be of the same length 오류해결
#해결방법은  orient = index를 넣어 주면은 해결된다.


try :
    df = pd.DataFrame.from_dict(r_data['response']['whois']['korean'], orient='index')  #구체적 정보보기
except :
    df = pd.DataFrame.from_dict(r_data['response']['whois']['korean'], orient='index', index=[0]) #구체적 정보보기
    
df.transpose() #판다스로 보기

python IP주소 AS번호의 국가코드 조회

 

인터넷주소자원인 IP 주소와 AS 번호가 할당된 국가의 국가코드를 조회합니다.

 

from urllib.request import urlopen
from urllib.parse import urlencode, unquote, quote_plus
import urllib
import requests
import json
import pandas as pd
from datetime import datetime,timedelta
import warnings
import xmltodict # 결과가 xml 형식으로 반환된다. 이것을 dict 로 바꿔주는 라이브러리다

#IP주소/AS번호의 국가코드 조회
#인터넷주소자원인 IP 주소와 AS 번호가 할당된 국가의 국가코드를 조회

warnings.filterwarnings('ignore')

serviceKey = ''  #인증키

query = '202.30.50.51'  #ip주소

url = 'https://apis.data.go.kr/B551505/whois/ipas_country_code?serviceKey={}&query={}&answer=json'.format(serviceKey, query)

response = requests.get(url, verify=False)
#HTTPSConnectionPool(host='www.work.go.kr', port=443): Max retries exceeded with url 
# 오류 발견시 requests.get(url, verify=False) 로 넣어주면됨. 


r_data = json.loads(response.text)  #json 으로 받기
#r_data

#dict_data = xmltodict.parse(response.text) #xml을 json로 변환
#json_data = json.dumps(dict_data, ensure_ascii=False)  #한글이 깨지면 ensure_ascii 코드를 False로 하면됨.
#r_data = json.loads(json_data)  #json 변환


#json 에서 DataFrame 변환시 All arrays must be of the same length 오류해결
#해결방법은  orient = index를 넣어 주면은 해결된다.


try :
    df = pd.DataFrame.from_dict(r_data['response']['whois'], orient='index')  #구체적 정보보기
except :
    df = pd.DataFrame.from_dict(r_data['response']['whois'], orient='index', index=[0]) #구체적 정보보기
    
df.transpose() #판다스로 보기