python处理日志文件
python处理日志文件
1 打开日志文件
虽然，日志文件的后缀为.log，但是基本上与文本文件没有区别，按照一般读取文本文件的方式打开即可：
fp =open("e:\\data.log")
fp.close()应用示例：
View Code
2 提取目标信息
日志文件每行字符串由空格分隔，例如对第1个字段（IP、时间等）感兴趣，则使用split()方法对每行字符串进行切片，将第1个子字符串存到列表里，用于下一步处理。
示例代码：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
txt = "Google#Runoob#Taobao#Facebook"
# 第二个参数为 1，返回两个参数列表
x = txt.split("#", 1)
print x输出结果：
[‘Google‘, ‘Runoob#Taobao#Facebook‘]
3 统计分析
在上一步骤中，将感兴趣的目标信息存储到列表中，现使用python统计列表元素出现的次数，参考链接[3]提供了很多实现方法[4]，本文使用collections[5]中的most_common()方法。
示例：
from collections import Counter
def counter(arr):
return Counter(arr).most_common(2) # 返回出现频率最高的两个数
# 结果：[(2, 3), (1, 2)]4 后记
完整代码(待整理)：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Apr 11 08:24:02 2019
@author: Green
"""
#import sys
#import time
from collections import Counter
#import pyExcel
import xlwt
fp =open("d:\\aa.log")
#print len(fp.readlines()) # 3593512
mycount = 0
IPlists = []
for line in fp.readlines():
# control times====================
#mycount += 1
#if mycount > 100:
# break
#==================================
data = line.split(" ") # 依空格切片
IP = data[0]
IPlists.append(IP)
fp.close()
print ‘Length of IPlists:‘, len(IPlists)
#IPlists.count()
IP_CountResult = Counter(IPlists).most_common()
#print IP_CountResult
#print ‘[0][0]‘, IP_CountResult[0][0]
print ‘Length of IP_CountResult:‘, len(IP_CountResult)
f = xlwt.Workbook() # Create workbook
sheet1 = f.add_sheet(u‘sheet1‘,cell_overwrite_ok=True) # Create sheet
row0 = [u‘IP‘, u‘Count‘]
# Create first row
for i in range(0,len(row0)):
sheet1.write(0, i, row0[i])
for i in range(0,len(IP_CountResult)):
for j in range(0,len(IP_CountResult[i])):
sheet1.write(i+1, j, IP_CountResult[i][j])
f.save(‘d:\\IP_CountResult.xls‘) # Save the file
#=====================================
# 测试字符串切片(分割)
# txt = "Google Runoob Taobao Facebook"
# 第二个参数为 1，返回两个参数列表
# x = txt.split(" ", 1)
# print x[0]
#=====================================
#filename = line[:14]
#content = line[14:]
#with open("e:\\"+filename+".txt","w") as fp2:
# fp2.write(content+"\n")其他拓展应用，见链接[6-9]
另，研究pandas在数据处理、绘图等方面的应用。
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