因为容量场景需要统计峰值时间段的业务分布情况,即是统计每个接口请求以及对应的数量,这里记录下之前的实现脚本。
nginx的日志格式如下:
代码如下:
import os,json import pandas as pd import datetime ''' 全局参数 ''' # 日志文件存放目录 logDir = r"C:\Users\qgc\Desktop" # 源日志文件,3天汇总 logFile= r"C:\Users\qgc\Desktop\nginx.log" # 清洗完的文件绝对路径 date = datetime.datetime.strftime(datetime.datetime.now(), '%H%M') print(date) resultName = logDir+"\\result-" + date +".xlsx" print ('开始数据预处理') # 定义过滤函数,过滤掉无效uri filt = ['.js','css','images','static'] filt2 = ['/deme/'] def filter_invalid_str(s,filt): if s.isdigit() or s == '/' or s =='/null': return 0 for i in filt: if i in s: return 0 for j in filt2: if j not in s: return 0 else: return 1 print('开始数据分析') # 统计各个uri的访问量,算出日业务量,过滤掉请求次数为0的uri def uri_statistics(time): result = {} count = 0 with open(logFile, 'r', encoding="utf-8") as fr: for i in fr: line = i.split() if time in line[3]: k = line[6].split("?")[0] if filter_invalid_str(k,filt): count+=1 if k not in result.keys(): result[k] = 1 elif k in result.keys(): result[k] += 1 else: print("%s 存入字典时,key没有找到!"%k) print(f"共分析{count}条数据,找到{len(result)}接口数据") if len(result) >0: # 将清洗完的接口统计数据写入目标文件 if os.path.exists(resultName): os.remove(resultName) pandas_to_excel(resultName, result) else: print("未生成txt数据") def pandas_to_excel(f, data): file_path = pd.ExcelWriter(f) try: df = pd.DataFrame(pd.Series(data), columns=['total']) df = df.reset_index().rename(columns={'index': 'apiUri'}) df.to_excel(file_path, encoding='utf-8') file_path.save() except Exception as e: print("Error:", e) print("excel处理数据成功") if __name__ == '__main__': time = "13/Jul/2022:09" //自定义日期时间,这里是指定13日9点的一小时数据。 uri_statistics(time)
代码运行结果如下:
上面这个表格,可以用excel自带的计算公式计算下百分比,就可以得到业务的分布比例。
标签:python,excel,uri,datetime,nginx,result,print,日志 From: https://www.cnblogs.com/qgc1995/p/16551243.html