python脚本解析日志文件入库一般有三个重要的步骤:读文件.解析文件.入库.在这三个方面下功夫,可确保我们获得最优的性能(这里不讨论并发) 1 读文件:一次读一行,磁盘IO太多,效率低下:一次性读如全部文件内容,可能内存不够.采取一个折中的办法,每次读若干byte(具体大小视实际情况而定). 经过测试,得到结论,在我们写代码的时候应该这样写 f = open(path,'r') for line in f : ............. 这是系统提供的一种读文件的方法,一般比我们自己每次读若干…

前一阵子,搭建了ELK日志分析平台,用着挺爽的,再也不用给开发拉各种日志,节省了很多时间. 这篇博文是介绍用python代码实现日志分析的,用MRJob实现hadoop上的mapreduce,可以直接放到hadoop集群上运行. mrjob可以让我们使用Python编写MapReduce运算,并在多个不同平台运行,你可以: 使用纯python编写multi-step MapReduce 本机测试 在hadoop集群上运行 安装mrjob pip install mrjob nginx访问日志格式…

以下3种方式来配置logging: 1)使用Python代码显式的创建loggers, handlers和formatters并分别调用它们的配置函数: 2)创建一个日志配置文件,然后使用fileConfig()函数来读取该文件的内容: 3)创建一个包含配置信息的dict,然后把它传递个dictConfig()函数: 需要说明的是,logging.basicConfig()也属于第一种方式,它只是对loggers, handlers和formatters的配置函数进行了封装.另外,第二种配置方式…

原文:https://blog.csdn.net/WZ18810463869/article/details/81147167 作为开发者,我们可以通过以下3种方式来配置logging: 1)使用Python代码显式的创建loggers, handlers和formatters并分别调用它们的配置函数: 2)创建一个日志配置文件,然后使用fileConfig()函数来读取该文件的内容: 3)创建一个包含配置信息的dict,然后把它传递个dictConfig()函数: 需要说明的是,logging…

[转]python之配置日志的几种方式 作为开发者,我们可以通过以下3种方式来配置logging: 1)使用Python代码显式的创建loggers, handlers和formatters并分别调用它们的配置函数: 2)创建一个日志配置文件,然后使用fileConfig()函数来读取该文件的内容: 3)创建一个包含配置信息的dict,然后把它传递个dictConfig()函数: 需要说明的是,logging.basicConfig()也属于第一种方式,它只是对loggers, handlers…

作为开发者,我们可以通过以下3种方式来配置logging: 1)使用Python代码显式的创建loggers, handlers和formatters并分别调用它们的配置函数: 2)创建一个日志配置文件,然后使用fileConfig()函数来读取该文件的内容: 3)创建一个包含配置信息的dict,然后把它传递个dictConfig()函数: 需要说明的是,logging.basicConfig()也属于第一种方式,它只是对loggers, handlers和formatters的配置函数进行了封…

为了在项目中开发符合MVC架构的实际应用程序,需要在项目中建立Django应用.每个Django项目可以包含多个Django应用.建立应用的语法为: #python manage.pystartapp 应用名称 其中的manage.py是建立项目时在项目目录中产生的命令行工具,startapp是命令关键字,举例如下: #cd djangosite #python manage.py startapp 命令完成后会在项目目录中建立如下目录及文件结构: app/ __init__.py admin.…

下载链接:https://www.yinxiangit.com/603.html 目录:   如果你想用python从事多个领域的开发工作,且有一些python基础, 想进一步提高python应用能力和编程技巧, 那么本课程就非常适合你. 本课程将从实际编程与面试中常见的50个典型问 题出发,分析问题, 列举场景,挑选高效.简洁的解决办法,手把手代码实战,最终提高解决问题的能力.   一..数据结构与算法进阶训练 通过7个小节,提高数据筛选,排序,查找,统计,记录等方面的处理能力: 2-1 如何…

分析Python中解析构建数据知识 Python 可以通过各种库去解析我们常见的数据.其中 csv 文件以纯文本形式存储表格数据,以某字符作为分隔值,通常为逗号:xml 可拓展标记语言,很像超文本标记语言 Html ,但主要对文档和数据进行结构化处理,被用来传输数据:json 作为一种轻量级数据交换格式,比 xml 更小巧但描述能力却不差,其本质是特定格式的字符串:Microsoft Excel 是电子表格,可进行各种数据的处理.统计分析和辅助决策操作,其数据格式为 xls.xlsx.接下来主要…

Python 高效编程技巧实战(2-1)如何在列表,字典, 集合中根据条件筛选数据 学习目标 1.学会使用 filter 借助 Lambda 表达式过滤列表.集合.元组中的元素: 2.学会使用列表解析.字典解析和集合解析: 3.学会使用随机数的库生成测试用例: 4.学会使用列表生成式创建列表. 列表生成式即 List Comprehensions ,是 Python 内置的非常简单却强大的可以用来创建 list 的生成式. 知识点与例题讲解 下面我们给出几种在列表.字典集合中筛选数据的解决方案:…