python实现获取aws route53域名信息的方法

更新时间：2023年12月04日 15:10:44 作者：fly夏天

最近由于工作原因接触到aws的服务,我需要实时获取所有的域名信息,用于对其进行扫描,因此写了一个自动化爬取脚本给需要的人分享,对python获取aws route53域名信息相关知识感兴趣的朋友一起看看吧

1.基础准备

代码环境：python3
第三方库：boto3    （安装方法pip install boto3）
官方文档：https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/route53.html#route53

2.获取client

首先你需要获取一个有效的key，指路
控制台 -> IAM ->安全凭证 ->访问密钥，得到key后就可以正式开始编程了

#授权的key
access_key_id = ""
secret_access_key = ""
client = boto3.client('route53',    
                      aws_access_key_id=access_key_id,
                      aws_secret_access_key=secret_access_key
                      )

如果key的权限正常的话，这个client就能用来获取我们需要的dns数据了。

3.获取区域

route53的区域指的是根域名，每一个根域名都会有一个独立的区域，如果我们想要获取具体的解析记录，就需要先获取所有的域名id。

#获取账号下的区域id
def get_hostedzone_id(client):
    return client.list_hosted_zones(
        MaxItems='100',
        #Marker='',
        #DelegationSetId='string',
        #HostedZoneType='PrivateHostedZone'
    )

单次查询的最大记录是100条
marker，delegationsetid 是区域数目超过100时遍历查询是需要使用的参数，不超过100的情况下不需要
HostedZoneType可以用来指定查public或private区域，不写就默认全部
private区域的域名只能在aws内网中使用

正常的响应语法如下

{
    'HostedZones': [
        {
            'Id': 'string',
            'Name': 'string',
            'CallerReference': 'string',
            'Config': {
                'Comment': 'string',
                'PrivateZone': True|False
            },
            'ResourceRecordSetCount': 123,
            'LinkedService': {
                'ServicePrincipal': 'string',
                'Description': 'string'
            }
        },
    ],
    'Marker': 'string',
    'IsTruncated': True|False,
    'NextMarker': 'string',
    'MaxItems': 'string'
}

IsTruncated = False 就表示查询数据已经到头了

4.获取指定区域的全部域名解析记录

#获取指定区域下的所有dns解析记录
def get_dns_records(client, hostedzone_id):
    #数据量低于300
    response = client.list_resource_record_sets(
        HostedZoneId=hostedzone_id,
        MaxItems='300'
    )
    dns_records = response['ResourceRecordSets']
    #数据量超出300部分循环
    while(response['IsTruncated'] != False):
        response = client.list_resource_record_sets(
            HostedZoneId=hostedzone_id,
            StartRecordName=response["NextRecordName"],
            StartRecordType=response["NextRecordType"],
            MaxItems='300'
        ) 
        dns_records.extend(response['ResourceRecordSets'])       
    return dns_records

解析记录的单次查询上限是300条，超过的话就需要根据NextRecordName和NextRecordType 循环查询。

5.获取账号下的全部解析记录

通过上面2个函数组合一下，我们就能获取账号下的全部dns解析记录

def get_all_dns_records(client):
    dns_records = []
    hostedzones = get_hostedzone_id(client)
    for zone in hostedzones["HostedZones"]:
        dns_records.extend(get_dns_records(client, zone['Id']))
    return dns_records

正常的响应结果如下

{
'ResourceRecordSets': [
{
'Name': 'string',
'Type': 'SOA'|'A'|'TXT'|'NS'|'CNAME'|'MX'|'NAPTR'|'PTR'|'SRV'|'SPF'|'AAAA'|'CAA'|'DS',
'SetIdentifier': 'string',
'Weight': 123,
'Region': 'us-east-1'|'us-east-2'|'us-west-1'|'us-west-2'|'ca-central-1'|'eu-west-1'|'eu-west-2'|'eu-west-3'|'eu-central-1'|'eu-central-2'|'ap-southeast-1'|'ap-southeast-2'|'ap-southeast-3'|'ap-northeast-1'|'ap-northeast-2'|'ap-northeast-3'|'eu-north-1'|'sa-east-1'|'cn-north-1'|'cn-northwest-1'|'ap-east-1'|'me-south-1'|'me-central-1'|'ap-south-1'|'ap-south-2'|'af-south-1'|'eu-south-1'|'eu-south-2'|'ap-southeast-4'|'il-central-1',
'GeoLocation': {
'ContinentCode': 'string',
'CountryCode': 'string',
'SubdivisionCode': 'string'
},
'Failover': 'PRIMARY'|'SECONDARY',
'MultiValueAnswer': True|False,
'TTL': 123,
'ResourceRecords': [
{
'Value': 'string'
},
],
'AliasTarget': {
'HostedZoneId': 'string',
'DNSName': 'string',
'EvaluateTargetHealth': True|False
},
'HealthCheckId': 'string',
'TrafficPolicyInstanceId': 'string',
'CidrRoutingConfig': {
'CollectionId': 'string',
'LocationName': 'string'
}
},
],
'IsTruncated': True|False,
'NextRecordName': 'string',
'NextRecordType': 'SOA'|'A'|'TXT'|'NS'|'CNAME'|'MX'|'NAPTR'|'PTR'|'SRV'|'SPF'|'AAAA'|'CAA'|'DS',
'NextRecordIdentifier': 'string',
'MaxItems': 'string'
}

实测 NextRecordIdentifier 并没有返回，也不影响查询结果

6.获取指定的DNS解析记录

record_type = ['A','AAAA',"CNAME"]
#根据想要的dns记录筛选最终数据
def get_dns_records_by_type(dns_records, record_type):
    final_dns_records =[]
    for record in dns_records:
        if record['Type'] in record_type:
            final_dns_records.append(record)
    return final_dns_records

record_type 为需要提取的DNS解析类型，总共有 A | AAAA | CAA | CNAME | MX | NAPTR | NS | PTR | SOA | SPF | SRV | TXT 这些类型
这里的添加集合用的是append，之前用的都有extend 具体有啥区别感兴趣的可以自行研究

7.去重 + 公网开放测试

由于部分cname本身并不是有效域名只是一个单纯转发，且dns解析上无法判断解析记录是否公网开放，所以需要进行测试。这里提供一个简单的方案就是直接发起request请求，如果有响应则证明解析有效。

#测试网站是否能访问，这里使用set进行去重
def test_web_alive(dns_records):
    web_list = []
    dns_list = set()
    for dns in dns_records:
        dns_list.add(dns['Name'][:-1])
    print(len(dns_list))
    for dns in dns_list:
        try:
            response = requests.get("https://"+dns)
            web_list.append([dns,response.status_code,'aws'])
        except:
            web_list.append([dns,'cant reach','aws'])
    return web_list   
#将测试结果存储到excel，默认第一行为表头
def save_dns_to_xlsx(web_list, path):
    workbook = openpyxl.load_workbook(path)
    sheet =workbook["Sheet1"]  # 默认存到第一页
    for index,dns in enumerate(web_list):
        sheet.cell(row=index+2,column=1).value = dns[0]
        sheet.cell(row=index+2,column=2).value = dns[1]
        sheet.cell(row=index+2,column=3).value = dns[2]
    workbook.save(path)

到此这篇关于python实现获取aws route53域名信息的文章就介绍到这了,更多相关python获取aws route53域名信息内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

您可能感兴趣的文章:

python获取域名ssl证书信息和到期时间

Django+Celery实现定时任务的示例
Celery是一个基于python开发的分布式任务队列，而做python WEB开发最为流行的框架莫属Django，本示例使用主要依赖包Django+Celery实现定时任务，感兴趣的朋友一起看看吧
2021-06-06
Python matplotlib绘图详解
这篇文章主要介绍了Python matplotlib绘图的方法详解，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
2021-10-10
Python实现冒泡排序算法的完整实例
这篇文章主要给大家介绍了关于Python实现冒泡排序算法的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2020-11-11
pycharm 实现调试窗口恢复
这篇文章主要介绍了pycharm 实现调试窗口恢复的操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-02-02
TensorBoard 计算图的查看方式
今天小编就为大家分享一篇TensorBoard 计算图的查看方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2020-02-02
Python 调用C++封装的进一步探索交流
这篇文章主要介绍了Python 调用C++封装的进一步探索交流，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-03-03
celery实现动态设置定时任务
这篇文章主要为大家详细介绍了celery实现动态设置定时任务，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2021-03-03
Python递归时间复杂度
这篇文章主要介绍了Python递归时间复杂度，时间复杂度一般认为O(logn)，但递归算法的时间复杂度本质上是要看递归的次数，每次递归中的操作次数，下面文章详细介绍，需要的朋友可以参考一下
2022-03-03
Python中unittest的数据驱动详解
这篇文章主要介绍了Python中unittest的数据驱动详解，数据驱动测试，是一种单元测试框架，文章围绕主题展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，需要的小伙伴可以参考一下
2022-08-08
超级详细实用的pycharm常用快捷键
本文详细总结了Pycharm的常用快捷键，下文介绍使用方法和场景, 并不需要记忆这些快捷键, 你只需要知道有这些快捷键, 再需要用的时候查看一下, 用的多了自然也就记住了,需要的朋友可以参考下
2021-05-05