#一、需求:# web后台系统日志文件记录了每个服务请求的处理时间# 开发一个工具,统计处理时间在# 0-100ms# 100ms-500ms# 500ms-1s# >1s# 的请求各有多少,百分比为多少# 二、日志格式:# 0118_11:32:36 !! op takes 0.02299999064 seconds : function:GET /api/mgr/sq_mgr/# 三、分析:# 1、取出日志...
nb_log:一个功能强大的日志工具,提供了丰富的特性和灵活的配置选项。它支持对Python内置logging模块的良好兼容性,并增加了许多实用的功能和特性。 re和pandas:使用正则表达式(re)和pandas库可以轻松解析和统计分析日志文件。这对于处理大量日志数据非常有用。 loguru:一个现代化的日志库,旨在提供更简洁、直观的API,同时...
log_analyse.py利用python的re模块通过正则表达式对日志进行分析处理,取得uri、args、时间当前、状态码、响应大小、响应时间、server name等信息并进行初步加工然后存储进MongoDB。查看脚本(log_show.py)作为入口即可对所有web server的日志进行分析查看,至于实时性,取决于web server上log_analyse.py脚本的执行频率。 前提...
1. LogParser LogParser是一个强大的日志分析工具,可以帮助用户从各种日志文件中提取有用的信息。它支持多种日志格式和数据源,包括文本文件、数据库、Windows事件日志等。用户可以使用SQL语句对日志数据进行查询和分析。 fromlogparserimportLogParser log_parser=LogParser()log_parser.load_logs('access.log')results=...
除了专门的日志分析工具外,Python中的数据分析和可视化库也可以用来进行简单的日志分析。Pandas是一个强大的数据处理库,它可以方便地对日志数据进行过滤、聚合和统计;而Matplotlib则是一个常用的数据可视化库,可以用来生成各种图表和图形。 下面的代码示例演示了如何使用Pandas和Matplotlib对日志数据进行统计和可视化。
1、通过函数实现: import time def process(input1_alarm, input2_cdr): """ 开发一个小工具: 对告警发生时间点前后1一个小时内(含1个小时)的进行统计和分析,并把分析结果保存到output.txt 文件内 :para
因为需要登录这个网站去down这些日志,那就需要写一个从ftp服务器dawn文件的工具。python自带了一个ftplib,其中就有FTP类,这个类用起来不太方便,于是乎再写一个包装类。 代码语言:javascript 复制 # coding:utf-8__author__='Gavin'importos from ftplibimportFTP,error_permclassFTPUtils(object):def__init__(...
Python日志分析工具里,nb_log是一个功能强大的选项,提供了丰富的特性和灵活的配置。另外,re和pandas库也很实用,可以轻松解析和统计分析日志文件。还有loguru,它是一个现代化的日志库,API简洁直观,同时保持高度可定制性。这些工具都能帮您从大量日志数据中提取有价值的信息,进行故障排查、性能优化等。
Lars 是 写的 Web 服务器日志工具包。这意味着你可以使用 Python 通过简单的代码来回溯(或实时)解析日志,并对数据做任何你想做的事:将它存储在数据库中、另存为 CSV 文件,或者立即使用 Python 进行更多分析。 Lars 是 写的另一个隐藏的宝石。我最初是在本地 Python 用户组中看到 Dave 演示 lars。几年后,...
最近,我需要将多客户模拟器在运行中产生的一些数据记录下来,同时使用适当的方法(例如图形化,还有。。。?)对其进行分析。 1. 日志的记录 python有一个logging模块,可以用来产生日志。 (1)学习资料 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b5039210100f1wv.html ...