如何使用vs code + python + deepseek 进行定制工具exe打包(二)

import pandas as pdimport ipaddressimport refrom openpyxl.styles import Alignmentdef mask_int_to_dotted(prefix_len):    """将前缀长度（0-32）转换为点分十进制掩码字符串"""    mask_int = (0xffffffff << (32 - prefix_len)) & 0xffffffff    return f"{(mask_int >> 24) & 0xff}.{(mask_int >> 16) & 0xff}.{(mask_int >> 8) & 0xff}.{mask_int & 0xff}"def parse_ip_mask(ip_str, mask_str):    """    从IP地址字符串和掩码字符串解析出前缀长度和点分十进制掩码。    返回 (ip_str, prefix_len, dotted_mask) 或抛出异常。    """    ip_str = str(ip_str).strip()    mask_str = str(mask_str).strip()    # 掩码可能是点分十进制或数字    if re.match(r'^\d+\.\d+\.\d+\.\d+$', mask_str):        mask = ipaddress.IPv4Address(mask_str)        prefix_len = bin(int(mask))[2:].count('1')        dotted_mask = mask_str  # 使用输入的点分格式    else:        # 掩码为数字（CIDR前缀长度）        prefix_len = int(mask_str)        dotted_mask = mask_int_to_dotted(prefix_len)    # 验证 IP + 前缀长度是否合法    net = ipaddress.ip_network(f"{ip_str}/{prefix_len}", strict=False)    return ip_str, prefix_len, dotted_maskdef network_info(ip_str, prefix_len):    """返回 (网络地址, 可用主机数, 广播地址)"""    net = ipaddress.ip_network(f"{ip_str}/{prefix_len}", strict=False)    host_bits = 32 - prefix_len    if host_bits >= 2:        usable = (1 << host_bits) - 2    elif host_bits == 1:   # /31 点对点，RFC 3021        usable = 2    else:                  # /32 主机路由        usable = 1    broadcast = str(net.broadcast_address)    return str(net.network_address), usable, broadcastdef detect_ip_mask_columns(df):    """    自动识别IP列和掩码列（假设输入只有两列，或者包含相关关键词）。    返回 (ip_col, mask_col)    """    ip_keywords = ['ip', '地址', 'ip地址']    mask_keywords = ['掩码', 'mask', '子网掩码']    ip_col = None    mask_col = None    for col in df.columns:        low = col.lower()        if any(kw in low for kw in ip_keywords):            ip_col = col        if any(kw in low for kw in mask_keywords):            mask_col = col    # 如果未找到，尝试按位置：第一列为IP，第二列为掩码    if ip_col is None and len(df.columns) >= 1:        ip_col = df.columns[0]    if mask_col is None and len(df.columns) >= 2:        mask_col = df.columns[1]    if ip_col is None or mask_col is None:        raise ValueError("无法识别IP列或掩码列，请确保列名包含'IP'/'地址'和'掩码'/'mask'，或者前两列分别为IP和掩码")    return ip_col, mask_coldef main(input_excel, output_excel):    # 读取 Excel    df = pd.read_excel(input_excel, dtype=str)    if df.empty:        print("输入文件为空")        return    # 识别列    ip_col, mask_col = detect_ip_mask_columns(df)    # 存储计算结果    ip_list = []    standard_mask_list = []   # 格式 "点分十进制/前缀"    net_addrs = []    usable_hosts = []    broadcast_addrs = []    prefix_list = []          # 用于分组    errors = []    for idx, row in df.iterrows():        try:            ip_str = row[ip_col]            mask_str = row[mask_col]            ip_clean, prefix, dotted_mask = parse_ip_mask(ip_str, mask_str)            ip_list.append(ip_clean)            prefix_list.append(prefix)            standard_mask = f"{dotted_mask}/{prefix}"            standard_mask_list.append(standard_mask)            net_addr, usable, broadcast = network_info(ip_clean, prefix)            net_addrs.append(net_addr)            usable_hosts.append(usable)            broadcast_addrs.append(broadcast)        except Exception as e:            ip_list.append(str(row[ip_col]) if pd.notna(row[ip_col]) else "")            standard_mask_list.append("")            net_addrs.append("Error")            usable_hosts.append(str(e))            broadcast_addrs.append("")            prefix_list.append(None)            errors.append((idx, str(e)))    # 分配所属网段（基于网络地址和前缀长度）    group_map = {}    next_id = 1    group_assignments = []    for net_addr, prefix in zip(net_addrs, prefix_list):        if net_addr == "Error" or prefix is None:            group_assignments.append("")            continue        key = (net_addr, prefix)        if key not in group_map:            group_map[key] = next_id            next_id += 1        group_assignments.append(f"网段{group_map[key]}")    # 构建输出 DataFrame    output_df = pd.DataFrame({        'IP地址': ip_list,        '子网掩码': standard_mask_list,        '网络地址': net_addrs,        '可用主机数': usable_hosts,        '广播地址': broadcast_addrs,        '所属网段': group_assignments    })    # 输出 Excel 并设置格式    with pd.ExcelWriter(output_excel, engine='openpyxl') as writer:        output_df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)        worksheet = writer.sheets['Sheet1']        # 找到“子网掩码”列的列号（从1开始）        mask_col_idx = None        for i, col_name in enumerate(output_df.columns, start=1):            if col_name == '子网掩码':                mask_col_idx = i                break        # 设置列宽：子网掩码列宽30，其他列宽20        for col in worksheet.columns:            col_letter = col[0].column_letter            if col[0].column == mask_col_idx:                worksheet.column_dimensions[col_letter].width = 30            else:                worksheet.column_dimensions[col_letter].width = 20        # 设置所有单元格水平垂直居中        for row in worksheet.iter_rows():            for cell in row:                cell.alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')    print(f"处理完成，结果已保存至：{output_excel}")    if errors:        print("以下行处理出错：")        for idx, err in errors:            print(f"  行 {idx+2}: {err}")if __name__ == "__main__":    input_file = "IPinput.xlsx"   # 输入文件路径    output_file = "IPoutput.xlsx" # 输出文件路径    main(input_file, output_file)