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如何使用Python和Streamlit构建实时网络流量仪表板
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原文英文，约2000词，阅读约需7分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用Python和Streamlit构建实时网络流量分析仪表板，通过捕获和处理网络数据包，用户可以可视化网络活动，识别安全模式和异常。教程包括项目设置、核心功能实现和可视化图表创建，最终实现动态更新的仪表板。
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关键要点
- 本文介绍如何使用Python和Streamlit构建实时网络流量分析仪表板。
- 用户可以捕获和处理网络数据包，实时可视化网络活动，识别安全模式和异常。
- 网络流量分析在企业中至关重要，有助于监控网络、捕获流量并解释数据包。
- 项目要求包括Python 3.8或更高版本、计算机网络基础知识和Python编程语言的熟悉。
- 项目设置包括创建项目结构并安装必要的工具，如Streamlit、Pandas、Scapy和Plotly。
- 核心功能实现包括创建PacketProcessor类，用于处理和分析网络数据包。
- 使用Streamlit创建可视化图表，包括协议分布图、每秒数据包数量图和前10个源IP地址图。
- 通过sniff函数捕获网络数据包，并在单独的线程中运行以确保实时更新。
- 主函数整合所有组件，动态显示数据和可视化结果，并允许用户手动刷新数据。
- 未来的增强建议包括添加机器学习异常检测、地理IP映射和自定义警报功能。
- 成功构建实时网络流量分析仪表板后，用户可以获得网络行为的有价值见解。
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