使用 Python 和 ZMap 对互联网进行地理位置分析和可视化

地理位置分析和可视化是通过将网络数据与地理位置信息结合起来，以创建地理信息系统（GIS）来可视化和理解大规模网络拓扑。Python 是一种强大的编程语言，具有良好的数据处理和可视化库，如 matplotlib 和 GeoPandas。而 ZMap 则是一种网络扫描工具，可用于快速扫描互联网 IP 地址。

下面是使用 Python 和 ZMap 进行地理位置分析和可视化的简单示例：

1. 安装 ZMap

可以从官方网站（https://zmap.io/）上下载 ZMap 的二进制版本或从源代码构建。安装方法因操作系统而异。

2. 扫描 IP 地址

使用 ZMap 扫描 IP 地址，将扫描结果保存到文件中：

zmap -p 80 -o scan.json pidancode.com/16

上述命令会扫描地址范围 “pidancode.com” 对应的 IP 地址段中所有开放了 80 端口的 IP 地址，并将结果保存到 scan.json 文件中。可以将该命令用于任何 IP 地址范围。

注意：ZMap 所对应的扫描范围默认为 /24 子网掩码，需要手动指定范围。

3. 解析扫描结果

使用 Python 读取 scan.json 文件，解析扫描结果并提取目标 IP 地址的经度和纬度：

import json

with open('scan.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

ip_locations = {}
for ip in data['records']:
    if 'data' in ip:
        ip_locations[ip['saddr']] = ip['data']['location']

上述代码中，ip_locations 存储了所有扫描到的 IP 地址及其地理位置信息，其中 saddr 字段为 IP 地址，data.location 字段为经度和纬度。

如果扫描结果中没有地理位置信息，则需要使用其他方法获取地理位置信息。

4. 可视化地图

使用 GeoPandas 库可视化 IP 地址的地理位置信息：

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point

# 创建 GeoDataFrame
crs = {'init': 'epsg:4326'}
geometry = [Point(ip_locations[ip]['longitude'],
                  ip_locations[ip]['latitude']) for ip in ip_locations]
geo_df = gpd.GeoDataFrame(index=ip_locations.keys(),
                          crs=crs, geometry=geometry)

# 读取地图边界 shapefile 文件
map_df = gpd.read_file('boundary.shp')

# 绘制 IP 地址分布图
ax = map_df.plot(color='white', edgecolor='black')
geo_df.plot(ax=ax, markersize=2, color='red')

上述代码中，使用 Point 函数创建 GeoDataFrame 中的几何对象，然后将其与 IP 地址列表组合成 GeoDataFrame。然后使用 GeoPandas 读取地图边界 shapefile 文件，并将其与 GeoDataFrame 组合起来绘图。

最终的地理位置可视化结果将显示为一张地图，标记了所有扫描到的 IP 地址的地理位置。

以上是 Python 和 ZMap 进行地理位置分析和可视化的一个简单示例。在实际应用中，还可以使用其他库实现更复杂的分析和可视化。