任务:crm日志的查询条件  每次是哪几个字段查,有几种组合 ,统计每种组合查询的量

日志样例:

 132.xxx.xx.x -  -  [-- ::] "GET /REST/HTableService?appId=crmyun&partition=2017&query=QUERY_TYPE1%3D%E6%8E%A5%E5%85%A5%E5%8F%B7%7Cand%7CQUERY_VALUE1%3D17727955834%7Cand%7CDATETIME%3E20170925000000000%7Cand%7CDATETIME%3C20170928000000000&version=1.0&tablename=TB_CRM_xxxx_xxxxx&method=getData&latnId=755&staffNo=GZTEST200&timestamp=1506585708188&signature=D73E9B59E08EA7B1C2D0DDA72AC957E4 HTTP/1.1"
132.xxx.xx.x - - [-- ::] "GET /REST/HTableService?staffNo=xxTEST200&appId=crmyun&version=1.0&tablename=TB_CRM_xxxx_xxxxx&method=getData&timestamp=1505871359000&signature=6743AE272C10BCC2261E11AF4CA5EA19&charset=UTF-8&partition=2017&query=STAFF_ID=1212100141|and|DATETIME>20170917000000000|and|DATETIME<20170919000000000 HTTP/1.1"

查询条件:query查询条件可以多个,用|and|分割。

步骤:

1、正则获取query查询条件组合

 query=QUERY_TYPE1%3D%E6%8E%A5%E5%%A5%E5%8F%B7%7Cand%7CQUERY_VALUE1%3D17727955834%7Cand%7CDATETIME%3E20170925000000000%7Cand%7CDATETIME%3C20170928000000000
query=STAFF_ID=|and|DATETIME>|and|DATETIME<

2、截取query列表,得到查询条件组合;以"%7C|\|"分割,得到列表

 ['QUERY_TYPE1%3D%E6%8E%A5%E5%85%A5%E5%8F%B7', 'and', 'QUERY_VALUE1%3D17727955834', 'and', 'DATETIME%3E20170925000000000', 'and', 'DATETIME%3C20170928000000000']
['STAFF_ID=1212100141', 'and', 'DATETIME>20170917000000000', 'and', 'DATETIME<20170919000000000']

3、剔除 'and' 项(列表取[::2])得到新列表

 ['QUERY_TYPE1%3D%E6%8E%A5%E5%85%A5%E5%8F%B7', 'QUERY_VALUE1%3D17727955834', 'DATETIME%3E20170925000000000', 'DATETIME%3C20170928000000000']
['STAFF_ID=1212100141', 'DATETIME>20170917000000000', 'DATETIME<20170919000000000']

4、以'%3D|%3E|%3C|>|<|='分割,并将key放入set()中,得到去重后的结果

 ['QUERY_TYPE1', '%E6%8E%A5%E5%85%A5%E5%8F%B7']
['QUERY_VALUE1', '']
['DATETIME', '']
['DATETIME', ''] ['STAFF_ID', '']
['DATETIME', '']
['DATETIME', '']

5、将列表key值放入set()中,得到结果;参考代码如下

 import sys
import time
import re def read_write():
with open("C:\\Users\\admin\\Desktop\\c5.log", 'r') as f1:
for line in f1.readlines():
pattern = re.compile(r'query=.*?\s')
results = re.search(pattern, line).group().split('&')
for result in results:
if result.startswith("query"):
temp = result[6: ]
list = re.split("%7C|\|",temp)[::2]
# print list
my_set = set()
for l in list:
arrya = re.split('%3D|%3E|%3C|>|<|=', l)
my_set.add(arrya[0])
print my_set
c = [i for i in my_set]
file = open("C:\\Users\\admin\\Desktop\\4.txt", 'a')
file.write(repr(c)+'\n')
file.close() if __name__ == '__main__':
start = time.time()
read_write()
stop = time.time()
print "running time is "+str(stop - start)

Python 进行查询日志查询条件分析的更多相关文章

  1. Python Django项目日志查询系统

    该项目适合中小型公司日志查询工作.大型公司可以使用elk等.该系统其实就是调用了absible命令去查日志,然后把输出的信息输到页面查看. 日志查询系统 维护手册 作者:陈土锋 日期:2020年6月1 ...

  2. mysql慢查询日志查找与分析

    mysql下执行SHOW VARIABLES LIKE '%slow_query_log%' 上图我这是本地的mysql,慢查询没开. slow_query_log :ON和OFF分别表示慢查询有没有 ...

  3. mysql性能优化-慢查询分析、优化索引和配置 (慢查询日志,explain,profile)

    mysql性能优化-慢查询分析.优化索引和配置 (慢查询日志,explain,profile) 一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 ...

  4. mysql慢查询日志分析工具 mysqlsla(转)

    mysql数据库的慢查询日志是非常重要的一项调优辅助日志,但是mysql默认记录的日志格式阅读时不够友好,这是由mysql日志记录规则所决定的,捕获一条就记录一条,虽说记录的信息足够详尽,但如果将浏览 ...

  5. mysqlsla 分析mysql慢查询日志

    发现有一个工具mysqlsla,分析查询日志比 mysqldumpslow分析的会更清晰明了! 安装mysqlsla: 下载mysqlsla-2.03.tar.gz [root@yoon export ...

  6. PHP慢脚本日志和Mysql的慢查询日志

    1.PHP慢脚本日志 间歇性的502,是后端 PHP-FPM 不可用造成的,间歇性的502一般认为是由于 PHP-FPM 进程重启造成的. 在 PHP-FPM 的子进程数目超过的配置中的数量时候,会出 ...

  7. PHP慢脚本日志和Mysql的慢查询日志(转)

      1.PHP慢脚本日志 间歇性的502,是后端 PHP-FPM 不可用造成的,间歇性的502一般认为是由于 PHP-FPM 进程重启造成的. 在 PHP-FPM 的子进程数目超过的配置中的数量时候, ...

  8. MySQL高级知识(九)——慢查询日志

    前言:慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它记录MySQL中响应时间超过阈值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的sql语句,该sql语句会被记录到慢查询日志中.慢查询日志 ...

  9. MySQL慢查询日志工具mysqlsla

    mysql数据库的慢查询日志是非常重要的一项调优辅助日志,但是mysql默认记录的日志格式阅读时不够友好,这是由mysql日志记录规则所决定的,捕获一条就记录一条,虽说记录的信息足够详尽,但如果将浏览 ...

随机推荐

  1. DoTween的用法

    using UnityEngine;using System.Collections;using DG.Tweening;using UnityEngine.UI; public class Test ...

  2. linux系统转换root权限

    有时候我们用普通用户的权限没办法完成有关权限,这时候我们就需要拿到root权限才可以,拿到root权限有两种方式 方式一: su - 或者su 此时就会提示你输入密码,输入密码成功以后就能以root权 ...

  3. 【oracle入门】数据库系统结构----三级模式

    概念模式:概念模式也称模式,是对数据库中全局数据路基结构的描述,是全体用户公共的数据视图.这种描述是抽象描述,不涉及具体硬件环境与平台,也与具有软件环境无关. 外模式:外模式也称子模式或者用户模式,他 ...

  4. 数据文件resize回收空间

    场景说明: 客户 ASM磁盘组,data磁盘组空闲空间90G,空间不足,因此强烈建议回收空间 空间回收方案: 1.数据文件resize,回收部分可用性空间(好处就是能够将ASM磁盘组free大小增加) ...

  5. linux权限相关操作

    Linux权限管理是Linux中一个十分重要的概念,也是系统安全性的重要保障.这里主要介绍Linux的基本权限和默认权限,通过理论讲解与实验演示,可以详细了解到权限的相关操作及其重要性. 文件权限 [ ...

  6. 第四次作业——关于石墨文档(Android)客户端的案例分析

    关于石墨文档(Android)客户端的案例分析 作业地址:[https://edu.cnblogs.com/campus/nenu/2016CS/homework/2505] 第一部分调研,评测 1. ...

  7. 使用maven-tomcat7-plugins时调试出现source not found解决

    直接看下面的步骤: 步骤1: 步骤2: 步骤3: 步骤4:

  8. 理念的创新——从keep和得到app谈起

    浅谈keep创新之路 不得不说,这是一个健康越来越重要的时代,也是身体素质越来越被重视的一个年代.随着交通工具日新月异地发展,我们不太需要再徒步远行,甚至连骑自行车的机会也越来越少,这给我们的出行带来 ...

  9. pyhdfs安装

    参考: http://blog.csdn.net/sinat_33741547/article/details/54428726 1.先更新pip,防止版本过低pip install --upgrad ...

  10. 【python】Numpy中stack(),hstack(),vstack()函数详解

    转自 https://blog.csdn.net/csdn15698845876/article/details/73380803 这三个函数有些相似性,都是堆叠数组,里面最难理解的应该就是stack ...