本文实例讲述了Python统计日志中每个IP出现次数的方法。分享给大家供大家参考。具体如下:
这脚本可用于多种日志类型,本人测试MDaemon的all日志文件大小1.23G左右,分析用时2~3分钟
代码很简单,很适合运维人员,有不足的地方请大家指出哦
#-*- coding:utf-8 -*- import re,time def mail_log(file_path): global count log=open(file_path,'r') C=r'\.'.join([r'\d{1,3}']*4) find=re.compile(C) count={} for i in log: for ip in find.findall(i): count[ip]=count.get(ip,1)+1 if __name__ == '__main__': print time.clock() num=0 mail_log(r'e:\MDaemon-20110329-all.log') R=count.items() for i in R: if i[1]>0: #提取出现次数大于0的IP print i num+=1 print '符合要求数量:%s耗时(%s)'%(num,time.clock())
输出结果如下:
('206.220.200.250', 8) ('66.40.52.37', 10) ('66.40.52.36', 5) ('207.115.11.41', 4) ('96.47.193.25', 9) ('96.47.193.24', 5) ('96.47.193.23', 17) ('72.32.181.92', 5) ('67.76.103.168', 10) ('64.34.161.218', 5) ('209.151.96.3', 7) ('61.135.168.0', 15) ('199.81.128.37', 2) ('199.81.128.36', 2) ('199.81.128.38', 2) ('198.45.19.170', 16) ('12.236.15.9', 4) ('66.96.142.52', 51) ('66.96.142.51', 55) ('66.96.142.50', 62) ('64.18.5.13', 1553) ('69.39.47.14', 9) ('64.18.5.11', 1557) ('64.18.5.10', 2752) ('210.72.13.102', 4) ('64.118.108.196', 4) ('66.60.192.44', 26) ('112.90.194.8', 4) ('198.49.244.245', 5) ('216.183.174.227', 5) ('195.245.230.131', 5) ('211.115.13.27', 5) ('222.247.123.217', 3) ('218.213.85.210', 2) ('201.236.205.96', 3) ('209.85.161.136', 2) ('173.165.120.188', 5) ('50.22.89.39', 7) ('219.129.20.168', 3) ('24.106.197.167', 5) ('207.190.225.69', 4) ('156.3.32.236', 5) ('209.92.157.161', 5) ('216.153.192.200', 5) ('76.77.158.130', 3) ('12.166.4.221', 5) ('66.46.182.96', 4) ('80.252.97.102', 4) ('66.46.182.94', 5) ('66.46.182.95', 4) ('124.14.5.3', 3) ('202.85.139.0', 5) ('207.173.160.17', 15) ('143.101.0.21', 5) ('65.75.75.59', 9) ('77.88.21.89', 53) ('216.128.11.30', 44)
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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