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。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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