过滤源ip、目的ip。在wireshark的过滤规则框Filter中输入过滤条件。如查找目的地址为192.168.101.8的包，ip.dst==192.168.101.8；查找源地址为ip.src==1.1.1.1；
端口过滤。如过滤80端口，在Filter中输入，tcp.port==80，这条规则是把源端口和目的端口为80的都过滤出来。使用tcp.dstport==80只过滤目的端口为80的，tcp.srcport==80只过滤源端口为80的包；
协议过滤比较简单，直接在Filter框中直接输入协议名即可，如过滤HTTP的协议；
http模式过滤。如过滤get包，http.request.method=="GET",过滤post包，http.request.method=="POST"；
连接符and的使用。过滤两种条件时，使用and连接，如过滤ip为192.168.101.8并且为http协议的，ip.src==192.168.101.8 and http。
R语言二进制文件二进制文件是一个文件，其中包含仅以位和字节形式存储的信息(0和1)。它们不可读，因为其中的字节转换为包含许多其他不可打印字符的字符和符号。尝试使用任何文本编辑器读取二进制文件将显示为类似?和?这样的字符。
二进制文件必须由特定程序读取才能使用。例如，Microsoft Word程序的二进制文件只能通过Word程序读取到人类可读的形式。这表明，除了人类可读的文本之外，还有更多的信息，如格式化的字符和页码等，它们也与字母数字字符一起存储。最后二进制文件是一个连续的字节序列。 我们在文本文件中看到的换行符是将第一行连接到下一个的字符。
有时，由其他程序生成的数据需要由R作为二进制文件处理。 另外R需要创建可以与其他程序共享的二进制文件。
R有两个函数用来创建和读取二进制文件，它们分别是：WriteBin()和readBin()函数。
语法
writeBin(object,con)readBin(con,what,n)
R
以下是使用的参数的描述 -
con- 是要读取或写入二进制文件的连接对象。
object- 是要写入的二进制文件。
what- 是像字符，整数等的模式，代表要读取的字节。
n- 是从二进制文件读取的字节数。
实例
这里考虑使用R内置数据“mtcars”。 首先，我们从它创建一个csv文件并将其转换为二进制文件并将其存储为操作系统文件。接下来将这个二进制文件读入R中。
1. 写入二进制文件
我们将数据帧“mtcars”读为csv文件，然后将其作为二进制文件写入操作系统。参考以下代码实现 -
# Read the "mtcars" data frame as a csv file and store only the columns"cyl","am"and"gear".write.table(mtcars,file="mtcars.csv",row.names=FALSE,na="",col.names=TRUE,sep=",")# Store 5 records from the csv file as a new data frame.new.mtcars<-read.table("mtcars.csv",sep=",",header=TRUE,nrows=5)# Create a connection object to write the binary file using mode "wb".write.filename=file("/web/com/binmtcars.dat","wb")# Write the column names of the data frame to the connection object.writeBin(colnames(new.mtcars),write.filename)# Write the records in each of the column to the file.writeBin(c(new.mtcars$cyl,new.mtcars$am,new.mtcars$gear),write.filename)# Close the file for writing so that it can be read by other program.close(write.filename)
R2. 读取二进制文件
上面创建的二进制文件将所有数据作为连续字节存储。 因此，我们将通过选择列名称和列值的适当值来读取它。
# Create a connection object to read the file in binary mode using "rb".read.filename<-file("/web/com/binmtcars.dat","rb")# First read the column names. n = 3 as we have 3 columns.column.names<-readBin(read.filename,character(),n=3)# Next read the column values. n = 18 as we have 3 column names and 15 values.read.filename<-file("/web/com/binmtcars.dat","rb")bindata<-readBin(read.filename,integer(),n=18)# Print the data.print(bindata)# Read the values from 4th byte to 8th byte which represents "cyl".cyldata=bindata[4:8]print(cyldata)# Read the values form 9th byte to 13th byte which represents "am".amdata=bindata[9:13]print(amdata)# Read the values form 9th byte to 13th byte which represents "gear".geardata=bindata[14:18]print(geardata)# Combine all the read values to a dat frame.finaldata=cbind(cyldata,amdata,geardata)colnames(finaldata)=column.namesprint(finaldata)
R
当我们执行上面的代码，它产生以下结果和图表 -
[1]7108963 17280812497496037 6 6 4 [7] 6 8 1 1 1 0[13] 0 4 4 4 3 3[1] 6 6 4 6 8[1] 1 1 1 0 0[1] 4 4 4 3 3 cyl am gear[1,] 6 14[2,] 6 14[3,] 4 14[4,] 6 03[5,] 8 03
Shell
我们可以看到，通过读取R中的二进制文件，得到了原始数据。
R中有许多用于存储数据的结构，包括标量、向量、数组、数据框和列表。多样化的数据结构赋予了R极其灵活的数据处理能力。R可以处理的数据类型包括数值型、字符型、逻辑型（TRUE/FALSE）、复数型（虚数）和原生型（字节）。数据框（data frame）是R中用于存储数据的一种结构：列表示变量，行表示观测。在同一个数据框中可以存储不同类型（如数值型、字符型）的变量。数据框将是你用来存储数据集的主要数据结构。因子（factor）是名义型变量或有序型变量。它们在R中被特殊地存储和处理。
class()函数可以查询变量的抽象类型，typeof()函数可以查询变量在内存中保存的方式，is.integer() 函数可以判断数据是否为整型，这个函数同样可以判断其他的数据类型，as.integer() 函数可以将数据强制转换为整型，其它数据类型也适用，length() 函数可以返回变量的长度。
1、数值型（numerical）变量
在控制台中键入下列命令建立数值型变量并查看变量类型：
2、字符型(character)变量
在控制台中键入下列命令建立字符型型变量并打印：
3、逻辑型(logical)变量
在控制台中键入下列命令建立逻辑性变量并查看变量类型：
4、复合型(complex)变量
R中的复合型变量指数学上的复数，包括实部和虚部，定义如下：
