python学习总结

183.60.212.153 – – [19/Feb/2013:10:23:29 +0800] \
“GET /o2o/media.html?menu=3 HTTP/1.1” 200 16691 “-” \
“Mozilla/5.0 (compatible; EasouSpider; +http://www.easou.com/search/spider.html)”

里面的数据对后期的分析都是必须的。

4、提取数据

按照空格分隔

line = ”’183.60.212.153 – – [19/Feb/2013:10:23:29 +0800] \
“GET /o2o/media.html?menu=3 HTTP/1.1” 200 16691 “-” \
“Mozilla/5.0 (compatible; EasouSpider; +http://www.easou.com/search/spider.html)””’

for word in line.split():
print(word)

切割情况：

183.60.212.153

–

[19/Feb/2013:10:23:29

+0800]

“GET

/o2o/media.html?menu=3

HTTP/1.1”

200

16691

“-”

“Mozilla/5.0

(compatible;

EasouSpider;

+http://www.easou.com/search/spider.html)”

缺点：没有按照要求的格式分隔好，所需要的数据多都是按照空格分隔开了。所以，定义的时候不选用在文件中出现的字符就可以省下好多事。

改进：依旧按照空格分隔，但是遇到双引号、中括号特殊处理一下。

先按照空格切分，然后迭代一个个字符，如果发现是[ 或者” ,则就不判断是是否是空格，直到发现] 或者”结尾等，这个区间获取的就是时间等数据。

def makekey(line:str):
start = 0
skip =False
for i,c in enumerate(line):
if not skip and c in ‘”[‘ : #遇到” 或者[
start = i + 1
skip = True
elif skip and c in ‘”]’: #遇到 ” 或者]
skip = False
yield line[start:i]
start = i + 1
continue

if skip:
continue

if c in chars:
if start == i:
start = i + 1
continue
yield line[start:i]
start = i + 1

else:
if start < len(line):
yield line[start:]

print(list(makekey(line)))

[‘183.60.212.153’, ‘-‘, ‘-‘, ’19/Feb/2013:10:23:29 +0800’, ‘GET /o2o/media.html?menu=3 HTTP/1.1’, ‘200’, ‘16691’, ‘-‘, ‘Mozilla/5.0 (compatible; EasouSpider; +http://www.easou.com/search/spider.html)’]

5、类型转换

文件中的数据是有类型的，例如时间、状态吗，对不同的文件进行不同的类型转换.自定义转换等。

1）时间转换

19/Feb/2013:10:23:29 +0800 对应的格式是

%d/%b/%Y:%H:%M:%S %z

使用的函数应该是datetime类中的strptime方法。

import datetime
timestr = ’19/Feb/2013:10:23:29 +0800′
def conver_time(timestr):
return datetime.datetime.strptime(timestr,’%d/%b/%Y:%H:%M:%S %z’)
print(conver_time(timestr))

转换结果：

2013-02-19 10:23:29+08:00

利用lanbda可以转换为一行的函数。

lambda timestr:datetime.datetime.strptime(timestr,’%d/%b/%Y:%H:%M:%S %z’)

2）状态码和字节数

都是int整型，使用int函数进行转换。

3）请求信息的解析

‘GET /o2o/media.html?menu=3 HTTP/1.1′

request = ‘GET /o2o/media.html?menu=3 HTTP/1.1’
def get_request(request:str):
return dict(zip([‘method’,’url’,’protocol’],request.split()))

lambda request:dict(zip([‘method’,’url’,’protocol’],request.split()))

利用zip函数组建字典，三项利用split（）空格进行分割。

输出的结果：

{‘method’: ‘GET’, ‘url’: ‘/o2o/media.html?menu=3’, ‘protocol’: ‘HTTP/1.1′}

4）映射

对每一个字段进行命名，然后与值和类型转换的方法对应，解析每一行是必须要有顺序的。

import datetime
line = ”’183.60.212.153 – – [19/Feb/2013:10:23:29 +0800] \
“GET /o2o/media.html?menu=3 HTTP/1.1” 200 16691 “-” \
“Mozilla/5.0 (compatible; EasouSpider; +http://www.easou.com/search/spider.html)””’
chars = set(” \t”)

if skip:
continue

if c in chars:
if start == i:
start = i + 1
continue
yield line[start:i]
start = i + 1

else:
if start < len(line):
yield line[start:]

# print(list(makekey(line)))
names = (‘remote’,”,”,’dateime’,’request’,’status’,’size’,”,’useragent’)
ops = (None,None,None,
lambda timestr:datetime.datetime.strptime(timestr,’%d/%b/%Y:%H:%M:%S %z’),
lambda request:dict(zip([‘method’,’url’,’protocol’],request.split())),
int,int,None,None
)
def extract(line:str):
return dict(map(lambda item:(item[0],item[2](item[1])if item[2] is not None else item[1]),zip(names,makekey(line),ops)))
print(extract(line))

{‘remote’: ‘183.60.212.153’, ”: ‘-‘, ‘dateime’: datetime.datetime(2013, 2, 19, 10, 23, 29, tzinfo=datetime.timezone(datetime.timedelta(0, 28800))), ‘request’: {‘method’: ‘GET’, ‘url’: ‘/o2o/media.html?menu=3’, ‘protocol’: ‘HTTP/1.1’}, ‘status’: 200, ‘size’: 16691, ‘useragent’: ‘Mozilla/5.0 (compatible; EasouSpider; +http://www.easou.com/search/spider.html)’}

names = (‘remote’,”,”,’dateime’,’request’,’status’,’size’,”,’useragent’)
ops = (None,None,None,
lambda timestr:datetime.datetime.strptime(timestr,’%d/%b/%Y:%H:%M:%S %z’),
lambda request:dict(zip([‘method’,’url’,’protocol’],request.split())),
int,int,None,None
)
def extract(line:str):
return dict(map(lambda item:(item[0],item[2](item[1])if item[2] is not None else item[1]),zip(names,makekey(line),ops)))
print(extract(line))

6、正则表达式提取：

1）构造一个正则表达式提取需要的字段，

pattern = ”'([\d.]{7,}) – – \[([/\w +:]+)\] “(\w+) (\S+) ([\w/\d.]+)” (\d+)(\d+).+”(.+)” ”’

2）进一步改造pattern分组，ops和名词对象，不需要names了。

pattern = ”'(?P<remote>[\d.]{7,}) – – \[(?P<datetime>[/\w +:]+)\] “(?P<method>\w+) (?P<url>\S+) (?P<procotol>[\w/\d.]+)” (?P<status>\d+)(?P<size>\d+).+”(?P<useragent>.+)” ”’

命名分组：

ops = (
‘dateime’:lambda timestr:datetime.datetime.strptime(timestr,’%d/%b/%Y:%H:%M:%S %z’),
‘request’:lambda request:dict(zip([‘method’,’url’,’protocol’],request.split())),
‘status’:int,
‘size’:int
)

3）完整代码：

import datetime
import re

ops = {
‘datetime’: lambda timestr : datetime.datetime.strptime(timestr,’%d/%b/%Y:%H:%M:%S %z’),
# ‘request’: lambda request:dict(zip([‘method’,’url’,’protocol’],request.split())),
‘status’: int,
‘size’: int
}
pattern = ”'(?P<remote>[\d.]{7,})\s-\s-\s\[(?P<datetime>[^\[\]]+)\]\s”(?P<method>\w+)\s(?P<url>\S+)\s(?P<procotol>[\w/\d.]+)”\s(?P<status>\d+)\s(?P<size>\d+).+\s”(?P<useragent>.+)””’

# mathcer = re.match(pattern,line)
# if mathcer:
# print(mathcer.groupdict())
regex = re.compile(pattern)

def extract(line:str):
matcher = regex.match(line)
return {k:ops.get(k,lambda x:x)(v)for k,v in matcher.groupdict().items()}
print(extract(line))

{‘remote’: ‘183.60.212.153’, ‘datetime’: datetime.datetime(2013, 2, 19, 10, 23, 29, tzinfo=datetime.timezone(datetime.timedelta(0, 28800))), ‘method’: ‘GET’, ‘url’: ‘/o2o/media.html?menu=3’, ‘procotol’: ‘HTTP/1.1’, ‘status’: 200, ‘size’: 16691, ‘useragent’: ‘Mozilla/5.0 (compatible; EasouSpider; +http://www.easou.com/search/spider.html)’}

7、异常处理：

import datetime
import re

# mathcer = re.match(pattern,line)
# if mathcer:
# print(mathcer.groupdict())
regex = re.compile(pattern)

def extract(line:str):
matcher = regex.match(line)
if matcher:
return {k:ops.get(k,lambda x:x)(v)for k,v in matcher.groupdict().items()}
print(extract(line))

日志中出现一些不匹配的行，需要处理。

regex.match()可能匹配不上，所以增加一个判断，采用抛出异常等形式。或者返回一个特殊值得方式，告知调用者没有匹配。

8、异常处理：

1) 数据载入

对于本项目，数据就是日志的一行行记录，载入数据就是文件IO的读取，将或者数据的方法封装成函数。

import datetime
import re

regex = re.compile(pattern)

def extract(line:str):
matcher = regex.match(line)
if matcher:
return {k:ops.get(k,lambda x:x)(v)for k,v in matcher.groupdict().items()}
print(extract(line))

def load(path):
“””装载日志文件”””
with open(path)as f:
for line in f:
filds = extract(line)
if fields:
yield fields
else:
continue

9、时间窗口分析：

1) 概念

许多数据，例如日志，都是和时间相关的，都是按照时间顺序产生的。

产生的数据分析的时候，要按照时间求值。

Interval表示每一次求值的时间间隔。

Width时间窗口的宽度，指的是一次求值的时间窗口宽度。

2) 当width > interval

数据求值的时候会有重叠

3) 当width = interval

4) 当width < interval

一般不采纳这种方案，会有数据缺失。

5) 时序数据

运维环境中，日志、监控等产生的数据都是与时间相关的数据，按照时间的先后产生并记录下来数据，所以一般按照时间对数据进行分析。

6) 数据分析基本程序结构

无限的生成随机函数，产生时间相关的数据，返回时间和随机数的字典。

每次取3个数据，求平均值。

import random
import datetime
import time

def source():
while True:
yield {‘value’:random.randint(1,100),’datetime’:datetime.datetime.now()}
time.sleep(1)
#获取数据
s = source()
items = [next(s)for _ in range(3)]

#处理函数
def handler(iterable):
return sum(map(lambda item:item[‘value’],iterable)) / len(iterable)

print(items)
print(“{:.2f}”.format(handler(items)))

[{‘value’: 87, ‘datetime’: datetime.datetime(2018, 5, 3, 19, 33, 29, 556430)}, {‘value’: 32, ‘datetime’: datetime.datetime(2018, 5, 3, 19, 33, 30, 557127)}, {‘value’: 2, ‘datetime’: datetime.datetime(2018, 5, 3, 19, 33, 31, 557792)}]

40.33

上面代码模拟一段时间内产生了数据，等一段固定时间取数据来计算平均值。

7) 窗口函数实现

将上面的获取数据的程序拓展为window函数，使用重叠的方案。

import random
import datetime
import time

def source(second=1):
while True:
yield {
‘datetime’:datetime.datetime.now(datetime.timezone(datetime.timedelta(hours=8))),
‘value’: random.randint(1, 100)
}
time.sleep(second)
# #获取数据
# s = source()
# items = [next(s)for _ in range(3)]
# print(items)
# print(“{:.2f}”.format(handler(items)))

def window(iterator,handler,width:int,interval:int):
“””
     窗口函数
    :param iterator: 数据源，生成器，用来拿数据
    :param handler: 数据处理函数
    :param width: 时间窗口宽度，秒。
    :param interval: 处理时间间隔，秒
    :return:
    “””
    start = datetime.datetime.strptime(‘20170101 000000 +0800′,’%Y%m%d %H%M%S %z’)
current = datetime.datetime.strptime(‘20170101 010000 +0800′,’%Y%m%d %H%M%S %z’)
buffer = []#窗口中的待计算数据
delta = datetime.timedelta(seconds=width-interval)
while True:
#从数据源获取数据
data = next(iterator)
if data:
buffer.append(data)
current = data[‘datetime’]

#每隔interval计算buffer中的数据一次。
if (current – start).total_seconds() >= interval:
ret = handler(buffer)
print(‘{:.2f}’.format(ret))
start = current
#清除超出width数据
buffer = [x for x in buffer if x[‘datetime’]>current – delta]
# 处理函数

def handler(iterable):
return sum(map(lambda item: item[‘value’], iterable)) / len(iterable)

window(source(),handler,10,5)

时间计算：

10、分发：

1）生产者消费者模型

对于一个监控系统，需要处理很多数据，包括日志，对其中已有的数据采集、分析。被监控对象就是数据的生产者producer，数据的处理程序就是数据的消费者consumer。

生产者消费者传统模型。

传统的生产者消费者模式，生产者生产，消费者消费，这种模型存在问题，开发代码的耦合性太高，如果生成规模扩大，不易扩展，生产和消费的速度很难匹配等。

解决的办法就是——队列queue

作用——解耦、缓冲。

生产者往往会部署好几个程序，日志也会产生好多，而消费者也会有多个程序，去提取日志分析处理。

数据的生产是不稳定的，会造成短时间数据的”潮涌”，需要缓冲。

消费者的消费能力不一样，有快有慢，消费者可以自己决定消费缓冲区中的数据。

单机可以使用queue内建的模块构件进程内的队列，满足多个线程之间的消费需要。

大型系统可以使用第三方消息中间件：RabbitMQ RocketMQ Kafka.

2）queue模块–队列

queue模块提供了一个先进先出的队列Queue。

Queue.Queue(maxsize=0)

创建FIFO队列，返回Queue对象。

maxsixe小于等于0，队列长度没有限制。

Queue.get（block=True，timeout=None）

从队列中移除元素并返回这个元素。

Block为阻塞。Timeout为超时。

如果block为True，是阻塞，timeout为None就是一直阻塞。

如果block为True，是阻塞，timeout有值的话就会阻塞到一定秒数抛出异常。

Block为False，是非阻塞，timeout就被忽略，要么成功返回一个元素，严么抛出empty异常。

Queue.get_nowait()

等价于get（False）,也就是说要么成功返回一个元素，要么抛出异常。

但是queue的这种阻塞效果，需要多线程的时候演示。

Queue.put(item,block=True,timeout=None)

把一个元素加入到队列中去。

Block=True，timeout=None，一直阻塞至有空位置防元素。

Block=True，timeout=5,阻塞5秒就抛出full异常。

Block=True，timeout实效，立即返回，能塞进去就塞，不能塞就返回抛出异常。

Queue.put_nowait(item)

等价于put（item，False），也就是能塞进去就塞，不能就抛出full异常。

#Queue测试。
from queue import Queue
import random

q = Queue()
q.put(random.randint(1,100))
q.put(random.randint(1,100))
print(q.get())
print(q.get())
#print(q.get())
print(q.get(timeout=3))

第一个print ： 68

第二个print：15

第三个print ：阻塞

第四个print：超过timeout报错，empty。

11、分发器实现：

生产者（数据源）生产数据，缓冲到消息队列中。

数据处理流程：

数据加载-》提取-》分析（滑动窗口函数）

处理大量数据的时候，对于一个数据源来说，需要多个消费者处理，但是如果分配就是个问题了。

需要一个分发器（调度器），把数据分发给不同的消费者处理。

每一个消费者拿到数据后，有自己的处理函数，要有注册机制。

数据加载——》提取——》分发——》分析函数1

| —–》分析函数2

分析1 和分析2是不同的handler，不同的窗口宽度，间隔时间。

如何分发？

轮询策略。

一对多的副本发送，一个数据通过分发器，发送到n个消费者。

消息队列

在生产者和消费者之间使用消费队列，那么所有消费者公用一个消息队列，还是各自拥有一个队列呢？

共用一个队列也是可以的，但是需要解决争抢的问题，相对来说每个消费者自己拥有一个队列，何为容易。

如何注册；

在调度器内部记录有哪些消费者，每一个消费者拥有自己的队列。

线程。

由于一个数据会被多个不同的注册过的handler处理，最好的方式就是线程。

线程使用举例。

线程使用举例：

import threading
#定义线程
# target线程中运行的函数，args这个啊哈双女户运行时候需要的实参元组。
t = threading.Thread(target=window,args=(src,handler,width,interval))

#启动线程
t.start()

12、分发器实现代码：

import random
import datetime
import time
import threading
from queue import Queue

def source(second=1):
“””
    生成数据
    :param second:
    :return:
    “””
    while True:
yield {
‘datetime’:datetime.datetime.now(datetime.timezone(datetime.timedelta(hours=8))),
‘value’: random.randint(1, 100)
}
time.sleep(second)
# #获取数据
# s = source()
# items = [next(s)for _ in range(3)]
# print(items)
# print(“{:.2f}”.format(handler(items)))

def handler(iterable):
return sum(map(lambda item: item[‘value’], iterable)) / len(iterable)

window(source(),handler,10,5)

def dispatcher(src):
#分发器中记录handler，同时保存各自的队列
handlers = []
queues = []

def reg(handler,width:int,interval:int):
“””
        注册窗口处理函数
        :param handler:注册的数据处理函数
        :param width: 时间窗口宽度
        :param interval: 时间间隔
        :return:
        “””
    q = Queue()
queues.append(q)

h = threading.Thread(target=window,args=(q,handler,width,interval))
handlers.append(h)

def run():
for t in handlers:
t.start() #启动线程处理数据

for item in src: #将数据源提取到的数据分发到所有队列中。
for q in queues:
q.put(item)
return reg,run
reg,run = dispatcher(source())

reg(handler,10,5) #注册
run() #运行

13、整合代码

import random
import datetime
import time
import threading
from queue import Queue

line = ”’183.60.212.153 – – [19/Feb/2013:10:23:29 +0800] \
“GET /o2o/media.html?menu=3 HTTP/1.1” 200 16691 “-” \
“Mozilla/5.0 (compatible; EasouSpider; +http://www.easou.com/search/spider.html)””’

regex = re.compile(pattern) #编译

ops = {
‘datetime’: lambda timestr : datetime.datetime.strptime(timestr,‘%d/%b/%Y:%H:%M:%S %z’),
# ‘request’: lambda request:dict(zip([‘method’,’url’,’protocol’],request.split())),
‘status’: int,
‘size’: int
}
pattern = ”'(?P<remote>[\d.]{7,})\s-\s-\s\[(?P<datetime>[^\[\]]+)\]\s”(?P<method>\w+)\s(?P<url>\S+)\s(?P<procotol>[\w/\d.]+)”\s(?P<status>\d+)\s(?P<size>\d+).+\s”(?P<useragent>.+)””’

def extract(line:str):
matcher = regex.match(line)
if matcher:
return {k:ops.get(k,lambda x:x)(v)for k,v in matcher.groupdict().items()}
print(extract(line))

def load(path):
“””装载日志文件”””
    with open(path)as f:
for line in f:
fields = extract(line)
if fields:
yield fields
else:
continue
#数据处理
def source(second=1):
“””
    生成数据
    :param second:
    :return:
    “””
    while True:
yield {
‘datetime’:datetime.datetime.now(datetime.timezone(datetime.timedelta(hours=8))),
‘value’: random.randint(1, 100)
}
time.sleep(second)

#滑动窗口函数
def window(iterator,handler,width:int,interval:int):
“””
     窗口函数
    :param iterator: 数据源，生成器，用来拿数据
    :param handler: 数据处理函数
    :param width: 时间窗口宽度，秒。
    :param interval: 处理时间间隔，秒
    :return:
    “””

    start = datetime.datetime.strptime(‘20170101 000000 +0800’,‘%Y%m%d %H%M%S %z’)
current = datetime.datetime.strptime(‘20170101 010000 +0800’,‘%Y%m%d %H%M%S %z’)
buffer = []#窗口中的待计算数据
    delta = datetime.timedelta(seconds=width-interval)

while True:
#从数据源获取数据
data = next(iterator)
if data:
buffer.append(data)
current = data[‘datetime’]

#每隔interval计算buffer中的数据一次。
if (current – start).total_seconds() >= interval:
ret = handler(buffer)
print(‘{:.2f}’.format(ret))
start = current
#清除超出width数据
buffer = [x for x in buffer if x[‘datetime’]>current – delta]
# 处理函数

#随机数平均数测试函数
def handler(iterable):
return sum(map(lambda item: item[‘value’], iterable)) / len(iterable)

def donothing_handler(iterable):
return iterable

def dispatcher(src):
#分发器中记录handler，同时保存各自的队列
handlers = []
queues = []

def reg(handler,width:int,interval:int):
“””
        注册窗口处理函数
        :param handler:注册的数据处理函数
        :param width: 时间窗口宽度
        :param interval: 时间间隔
        :return:
        “””
    q = Queue()
queues.append(q)

h = threading.Thread(target=window,args=(q,handler,width,interval))
handlers.append(h)

def run():
for t in handlers:
t.start() #启动线程处理数据

        for item in src:   #将数据源提取到的数据分发到所有队列中。
            for q in queues:
q.put(item)
return reg,run
# reg,run = dispatcher(source())
if __name__ == “__main__”
    import sys
path = ‘test.log’

    reg,run = dispatcher(load(path))
reg(donothing_handler,10,5)
run() #运行

reg(handler,10,5) #注册
run()   #运行

14、完成分析功能

分析日志很重要，通过海量数据分析就能够知道是否遭受了攻击，是否被爬取及爬取高峰期，是否有盗链等。

百度（baidu）爬虫名称（baiduspider）

谷歌（goole）爬虫名称（Googlebot）

15、状态码分析

状态码分析：

304 服务器收到客户端提交的请求参数，发现资源未变化，要求浏览器使用静态资源的缓存。

404 服务器找不到请求的资源。

304占比大，说明静态缓存效果明显，404占比大，说明网站出现了问题。或者尝试嗅探资源。

如果400、500占比突然开始增大，网站一定出问题了。

def status_hanler(iterable):
#时间窗口内的一批函数
status = {}
for item in iterable:
key = item[‘status’]
status[key] = status.get(key,0)+1

total = len(iterable)
return {k:status[k]/total for k,v in status.items()}

16、日志文件的加载

目前实现的代码中，只能接受一个路径，修改为一批路径。

可以约定一下路径下文件的存放方式：

如果送来的是一批路径，就迭代其中的路径。

如果路径是一个普通文件，就按照行读取文件。

如果路径是一个目录，就遍历路径下所有普通文件，每一个文件按照行处理，不递归处理子目录：

from pathlib import Path

def openfile(path:str):
with open(str(p))as f:
for line in f:
fields = extract(line)
if fields:
yield fields
else:
continue

def load(*paths):
for item in paths:
p = Path(item)
if not p.exists():
continue
        if p.is_dir():
for file in p.iterdir():
if file.is_file():
pass
        elif p.is_file():
yield from openfile(str(p))

17、完整代码

import random
import datetime
import time
import threading
from queue import Queue

def openfile(path:str):
with open(str(p))as f:
for line in f:
fields = extract(line)
if fields:
yield fields
else:
continue

def load(*paths):
for item in paths:
p = Path(item)
if not p.exists():
continue
if p.is_dir():
for file in p.iterdir():
if file.is_file():
pass
elif p.is_file():
yield from openfile(str(p))

#数据处理
def source(second=1):
“””
    生成数据
    :param second:
    :return:
    “””
    while True:
yield {
‘datetime’:datetime.datetime.now(datetime.timezone(datetime.timedelta(hours=8))),
‘value’: random.randint(1, 100)
}
time.sleep(second)

while True:
#从数据源获取数据
data = next(iterator)
if data:
buffer.append(data)
current = data[‘datetime’]

def donothing_handler(iterable):
return iterable

def dispatcher(src):
#分发器中记录handler，同时保存各自的队列
handlers = []
queues = []

h = threading.Thread(target=window,args=(q,handler,width,interval))
handlers.append(h)

可以指定文件或目录，对日志进行数据分析。

分析函数可以动态注册

数据可以分发给不同的分析处理程序处理。

18、浏览器分析

1）Useragent

这里指的是，软件按照一定的格式想远端的服务器提供一个标识自己的字符串。

在HTTP协议中，使用user-agent字段传送这个字符串。

2）信息提取

Pyyaml uaparser user-agent模块

安装 pip install Pyyaml uaparser user-agent

使用

from user_agents import parse

useragents = [
“Mozilla/5.0 (compatible; Baiduspider/2.0; +http://www.baidu.com/search/spider.html)”\
“Dalvik/2.1.0 (Linux; U; Android 5.1.1; SM-G9250 Build/LMY47X)”\
“Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.221 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0”
]

for uastring in useragents:
ua = parse(uastring)
print(ua.brower,ua.brower.family,ua.brower.version,ua.brower.version_string)

#运行结构

数据分析代码：

from user_agents import parse

ops = {
‘datetime’: lambda timestr : datetime.datetime.strptime(timestr,‘%d/%b/%Y:%H:%M:%S %z’),
‘request’: lambda request:dict(zip([‘method’,‘url’,‘protocol’],request.split())),
‘status’: int,
‘size’: int,
‘useragent’:lambda useragent: parse(useragent)

}

增加浏览器分析函数：

from user_agents import parse

}

from user_agents import parse

#浏览器分析
def browser_handler(iterable):
browers = {}
for item in iterable:
us = item[‘useragent’]

key = (ua.brower.family,ua.brower.version_string)
browers[key] = browers.get(key,0)+1
return browers

统计所有浏览器：

allbrowers = {}
def browser_handler(iterable):
browers = {}
for item in iterable:
us = item[‘useragent’]

key = (ua.brower.family,ua.brower.version_string)
browers[key] = browers.get(key,0)+1
allbrowers[key] = allbrowers.get(key,0)+1

print(sorted(allbrowers.items(),key =lambda x:x[1],reversed=True))[:10]
return browers

19、完整版代码（最终版）

import random
import datetime
import time
import threading
from queue import Queue

def openfile(path:str):
with open(str(p))as f:
for line in f:
fields = extract(line)
if fields:
yield fields
else:
continue

def load(*paths):
for item in paths:
p = Path(item)
if not p.exists():
continue
if p.is_dir():
for file in p.iterdir():
if file.is_file():
pass
elif p.is_file():
yield from openfile(str(p))

while True:
#从数据源获取数据
data = next(iterator)
if data:
buffer.append(data)
current = data[‘datetime’]

def donothing_handler(iterable):
return iterable

def status_hanler(iterable):
#时间窗口内的一批函数
status = {}
for item in iterable:
key = item[‘status’]
status[key] = status.get(key,0)+1

total = len(iterable)
return {k:status[k]/total for k,v in status.items()}

#浏览器分析
allbrowers = {}
def browser_handler(iterable):
browers = {}
for item in iterable:
us = item[‘useragent’]

key = (ua.brower.family,ua.brower.version_string)
browers[key] = browers.get(key,0)+1
allbrowers[key] = allbrowers.get(key,0)+1

print(sorted(allbrowers.items(),key =lambda x:x[1],reversed=True))[:10]
return browers

def dispatcher(src):
#分发器中记录handler，同时保存各自的队列
handlers = []
queues = []

h = threading.Thread(target=window,args=(q,handler,width,interval))
handlers.append(h)

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python学习总结

一、日志分析项目

1、概述

2、分析的前提

1）半结构化数据

2）结构化数据

3）结构化数据

3、文本分析

4、提取数据

5、类型转换

6、正则表达式提取：

7、异常处理：

8、异常处理：

1) 数据载入

9、时间窗口分析：

1) 概念

2) 当width > interval

3) 当width = interval

4) 当width < interval

5) 时序数据

6) 数据分析基本程序结构

7) 窗口函数实现

10、分发：

1）生产者消费者模型

11、分发器实现：

12、分发器实现代码：

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