项目的一个需求是解析nginx的日志文件。
简单的整理如下:
日志规则描述
首先要明确自己的Nginx的日志格式,这里采用默认Nginx日志格式:
1 2 3 |
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' '$status $body_bytes_sent "$http_referer" ' '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"'; |
其中一条真实记录样例如下:
1 |
172.22.8.207 - - [16/Dec/2014:17:57:35 +0800] "GET /report?DOmjjuS6keWJp+WculSQAgdUkAIPODExMzAwMDJDN0FC HTTP/1.1" 200 0 "-" "XXXXXXX/1.0.16; iPhone/iOS 8.1.2; ; 8DA77E2F91D0" |
其中,客户端型号信息用XXXXXXX
代替。
项目中已经按照业务规则对Nginx日志文件进行了处理命名规则如下:
1 |
ID-ID-YYMMDD-hhmmss |
并且所有的日志文件存放在统一路径下。
解决思路
获取所有日志文件path
这里使用Python的glob
模块来获取日志文件path
1 2 3 |
import glob def readfile(path): return glob.glob(path + '*-*-*-*') |
获取日志文件中每一行的内容
使用Python的linecache
模块来获取文件行的内容
1 2 3 |
import linecache def readline(path): return linecache.getlines(path) |
注意:linecache模块使用了缓存,所以存在以下问题:
- 在使用linecache模块读取文件内容以后,如果文件发生了变化,那么需要使用
linecache.updatecache(filename)
来更新缓存,以获取最新变化。 - linecache模块使用缓存,所以会耗费内存,耗费量与要解析的文件相关。最好在使用完毕后执行
linecache.clearcache()
清空一下缓存。
当然,作为优化,这里可以利用生成器
来进行优化。暂且按下不表。
处理日志条目
一条日志信息就是一个特定格式的字符串,因此使用正则表达式
来解析,这里使用Python的re
模块。
下面,一条一条建立规则:
规则
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
ip = r"?P[d.]*" date = r"?Pd+" month = r"?Pw+" year = r"?Pd+" log_time = r"?PS+" method = r"?PS+" request = r"?PS+" status = r"?Pd+" bodyBytesSent = r"?Pd+" refer = r"""?P [^"]* """ userAgent=r"""?P .* """ |
解析
1 2 |
p = re.compile(r"(%s) - - [(%s)/(%s)/(%s):(%s) [S]+] "(%s)?[s]?(%s)?.*?" (%s) (%s) "(%s)" "(%s).*?"" %( ip, date, month, year, log_time, method, request, status, bodyBytesSent, refer, userAgent ), re.VERBOSE) m = re.findall(p, logline) |
这样,就可以得到日志条目中各个要素的原始数据。
格式及内容转化
得到日志原始数据之后,需要根据业务要求,对原始数据进行格式及内容转化。
这里需要处理的内容包括:时间,request,userAgent
时间格式转化
在日志信息原始数据中存在Dec
这样的信息,利用Python的time
模块可以方便的进行解析
获取日志文件中每一行的内容
使用Python的linecache
模块来获取文件行的内容
1 2 3 |
import linecache def readline(path): return linecache.getlines(path) |
注意:linecache模块使用了缓存,所以存在以下问题:
- 在使用linecache模块读取文件内容以后,如果文件发生了变化,那么需要使用
linecache.updatecache(filename)
来更新缓存,以获取最新变化。 - linecache模块使用缓存,所以会耗费内存,耗费量与要解析的文件相关。最好在使用完毕后执行
linecache.clearcache()
清空一下缓存。
当然,作为优化,这里可以利用生成器
来进行优化。暂且按下不表。
处理日志条目
一条日志信息就是一个特定格式的字符串,因此使用正则表达式
来解析,这里使用Python的re
模块。
下面,一条一条建立规则:
规则
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
ip = r"?P[d.]*" date = r"?Pd+" month = r"?Pw+" year = r"?Pd+" log_time = r"?PS+" method = r"?PS+" request = r"?PS+" status = r"?Pd+" bodyBytesSent = r"?Pd+" refer = r"""?P [^"]* """ userAgent=r"""?P .* """ |
解析
1 2 |
p = re.compile(r"(%s) - - [(%s)/(%s)/(%s):(%s) [S]+] "(%s)?[s]?(%s)?.*?" (%s) (%s) "(%s)" "(%s).*?"" %( ip, date, month, year, log_time, method, request, status, bodyBytesSent, refer, userAgent ), re.VERBOSE) m = re.findall(p, logline) |
这样,就可以得到日志条目中各个要素的原始数据。
格式及内容转化
得到日志原始数据之后,需要根据业务要求,对原始数据进行格式及内容转化。
这里需要处理的内容包括:时间,request,userAgent
时间格式转化
在日志信息原始数据中存在Dec
这样的信息,利用Python的time
模块可以方便的进行解析
1 2 3 4 5 |
import time def parsetime(date, month, year, log_time): time_str = '%s%s%s %s' %(year, month, date, log_time) return time.strptime(time_str, '%Y%b%d %H:%M:%S') |
解析request
在日志信息原始数据中得到的request
的内容格式为: