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python – So benennen Sie die durch reguläre Ausdrücke extrahierte IP

source_ip = line.split('- -')[0].strip()
            if re.match('[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}',source_ip):
                if source_ip_dict.get(source_ip,'-')=='-':
                    source_ip_dict[source_ip]=1
                else:
                    source_ip_dict[source_ip]=source_ip_dict[source_ip]+1

Extrahieren Sie die Apache-Protokoll-IP mit dem obigen Code und führen Sie eine statistische Deduplizierung durch.
Die extrahierten IP-Daten lauten wie folgt:

So benennen und klassifizieren Sie diese IP-Adressen:
Beispiel:
202.108.11.103 und 220.181.32.137 sind Baidu Spider-IPs
Der gewünschte Effekt ist wie folgt:
Nennen Sie diese beiden IPs als Baidu Spider und vergleichen Sie dann ihre statistischen Daten. Fügen Sie 4336+3411
Baidu Spider 7747

hinzu

So bedienen Sie das

仅有的幸福仅有的幸福2798 Tage vor769

Antworte allen(4)Ich werde antworten

  • 仅有的幸福

    仅有的幸福2017-05-18 11:02:19

    from itertools import groupby
    NAME_IP_MAPPING = {
        '202.108.11.103':'百度蜘蛛',
        '220.181.32.137': '百度蜘蛛',
    }
    spiders = [
        {'ip':'202.108.11.103','count':123}, 
        {'ip':'220.181.32.137','count':345}
    ]
    # 先用ip通过映射得到名字,再根据名字将spiders里的item分组,之后各自求和存入新的dict中。
    {k: sum(s['count'] for s in g)
        for k, g in groupby(spiders, lambda s:NAME_IP_MAPPING.get(s['ip']))}
    # output: {'百度蜘蛛': 468}

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  • 黄舟

    黄舟2017-05-18 11:02:19

    可以尝试构建一个大型的以字典为键, 爬虫名字为值的字典;

    ip_map = {
        '202.108.11.103': 'baidu-spider',
        '220'.181.32.137: 'baidu-spider',
        '192.168.1.1': 'other'
        ....
    }
    sum = {}
    for ip in source_ip:
        print ip
        sum[ip_mapping.get(ip, 'other')] = sum.get(ip, 0) + source_ip[ip]
    print sum
    

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    0
  • 滿天的星座

    滿天的星座2017-05-18 11:02:19

    使用pandas的数据透视表

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  • 阿神

    阿神2017-05-18 11:02:19

    这样多累啊!
    为什么不给这个ip分组单独建立一张表, 名为IPGroup (id, ip, groupname)

    id ip groupName
    1 202.108.11.103 百度蜘蛛
    2 220.181.32.137 百度蜘蛛

    之后一个SQL就搞定了,多么轻松(设楼主用的表明为IPStastics)

    SELECT b.groupName, SUM(a.count)
    FROM IPStastics a 
      INNER JOIN IPGroup b
      ON a.ip = b.ip
    GROUP BY b.groupName

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