Python 데이터 분석을 위한 실제 IP 요청 Pandas에 대한 자세한 설명

머리말

Pandas는 ndarray가 핵심인 Numpy와 마찬가지로 Series와 DataFrame의 두 가지 핵심 데이터 구조를 중심으로 돌아가는 고급 데이터 구조와 도구를 포함하는 Numpy를 기반으로 구축된 데이터 분석 패키지입니다. Series와 DataFrame은 각각 1차원 시퀀스와 2차원 테이블 구조에 해당합니다. 기존의 pandas 가져오기 방법은 다음과 같습니다.

from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd

1.1. Pandas 분석 단계

1. 로그 데이터 로드

2. Area_ip 데이터 로드

3. real_ip 요청 수를 셉니다. 다음과 유사한 SQL:

SELECT inet_aton(l.real_ip),
  count(*),
  a.addr
FROM log AS l
INNER JOIN area_ip AS a
  ON a.start_ip_num <= inet_aton(l.real_ip)
  AND a.end_ip_num >= inet_aton(l.real_ip)
GROUP BY real_ip
ORDER BY count(*)
LIMIT 0, 100;

1.2.코드

cat pd_ng_log_stat.py
#!/usr/bin/env python
#-*- coding: utf-8 -*-
 
from ng_line_parser import NgLineParser
 
import pandas as pd
import socket
import struct
 
class PDNgLogStat(object):
 
  def __init__(self):
    self.ng_line_parser = NgLineParser()
 
  def _log_line_iter(self, pathes):
    """解析文件中的每一行并生成一个迭代器"""
    for path in pathes:
      with open(path, 'r') as f:
        for index, line in enumerate(f):
          self.ng_line_parser.parse(line)
          yield self.ng_line_parser.to_dict()
 
  def _ip2num(self, ip):
    """用于IP转化为数字"""
    ip_num = -1
    try:
      # 将IP转化成INT/LONG 数字
      ip_num = socket.ntohl(struct.unpack("I",socket.inet_aton(str(ip)))[0])
    except:
      pass
    finally:
      return ip_num
 
  def _get_addr_by_ip(self, ip):
    """通过给的IP获得地址"""
    ip_num = self._ip2num(ip)
 
    try:
      addr_df = self.ip_addr_df[(self.ip_addr_df.ip_start_num <= ip_num) & 
                   (ip_num <= self.ip_addr_df.ip_end_num)]
      addr = addr_df.at[addr_df.index.tolist()[0], 'addr']
      return addr
    except:
      return None
           
  def load_data(self, path):
    """通过给的文件路径加载数据生成 DataFrame"""
    self.df = pd.DataFrame(self._log_line_iter(path))
 
 
  def uv_real_ip(self, top = 100):
    """统计cdn ip量"""
    group_by_cols = ['real_ip'] # 需要分组的列,只计算和显示该列
     
    # 直接统计次数
    url_req_grp = self.df[group_by_cols].groupby(
                   self.df['real_ip'])
    return url_req_grp.agg(['count'])['real_ip'].nlargest(top, 'count')
     
  def uv_real_ip_addr(self, top = 100):
    """统计real ip 地址量"""
    cnt_df = self.uv_real_ip(top)
 
    # 添加 ip 地址 列
    cnt_df.insert(len(cnt_df.columns),
           'addr',
           cnt_df.index.map(self._get_addr_by_ip))
    return cnt_df
     
  def load_ip_addr(self, path):
    """加载IP"""
    cols = ['id', 'ip_start_num', 'ip_end_num',
        'ip_start', 'ip_end', 'addr', 'operator']
    self.ip_addr_df = pd.read_csv(path, sep='\t', names=cols, index_col='id')
    return self.ip_addr_df
 
def main():
  file_pathes = ['www.ttmark.com.access.log']
 
  pd_ng_log_stat = PDNgLogStat()
  pd_ng_log_stat.load_data(file_pathes)
 
  # 加载 ip 地址
  area_ip_path = 'area_ip.csv'
  pd_ng_log_stat.load_ip_addr(area_ip_path)
 
  # 统计 用户真实 IP 访问量 和 地址
  print pd_ng_log_stat.uv_real_ip_addr()
 
if __name__ == '__main__':
  main()

통계 실행 및 결과 출력

python pd_ng_log_stat.py
 
         count  addr
real_ip            
60.191.123.80  101013 浙江省杭州市
-        32691  None
218.30.118.79  22523   北京市
......
136.243.152.18   889   德国
157.55.39.219   889   美国
66.249.65.170   888   美国
 
[100 rows x 2 columns]

요약

이상은 이 글의 전체 내용입니다. 모든 분들의 공부나 업무에 도움이 되었으면 좋겠습니다. 궁금한 점이 있으시면 메시지를 남겨주세요.