日志管理作为软件项目的通用部分,无论是开发还是自动化测试过程中,都显得尤为重要. 最初是打算利用python的logging模块来管理日志的,后来看了些github及其他人的自动化框架设计,做了个比对后,还是决定使用logbook. 这篇博客,介绍下python中的logbook模块的使用方法,仅供参考... 一.下载安装 1.文件安装 从官网下载logbook安装文件,然后安装即可. 官网链接:https://pypi.org/project/Logbook/ 2.pip命令安装 进入CMD命

input { stdin { } } filter { grok { match => ["message","\s*%{TIMESTAMP_ISO8601}\s+(?<Level>(\S+)).*"] } if [Level] == "DEBUG" { drop {} } if [Level] == "INFO" { drop {} } } output { stdout { codec=>ruby

自定义过滤器按LoggerName过滤日志,本来想使用 PropertyFilter 来实现,后来研究发现一直不能成功,源代码debug了一下获取一直为null,时间关系只好用 StringMatchFilter 的源码自己改一下. 配置方法和 StringMatchFilter 相同

python3 清除过滤emoji表情 方法一: emoji处理库,emoji官网:https://pypi.org/project/emoji/ #安装 pip install emoji 官方例子如下: 清除命令: emoji.demojize(str) 方法二: def filter_emoji(desstr,restr=''): #过滤表情 try: co = re.compile(u'[\U00010000-\U0010ffff]') except re.error: co = re.

过滤日志及自定义日志输出路径(自定义OutputFormat) 1.需求分析 过滤输入的log日志中是否包含xyg (1)包含xyg的网站输出到e:/xyg.log (2)不包含xyg的网站输出到e:/other.log 2.数据准备 http://www.baidu.com http://www.google.com http://cn.bing.com http://www.xyg.com http://www.sohu.com http://www.sina.com http://www.

前言 网上貌似没有太多关于log4net过滤日志的资料,在研究过程中发现一点小问题,这里做下记录,希望对后续有用到的童鞋起到一丢丢帮助作用. log4net日志过滤 由于是在.NET Core中使用,所以这里为了演示,我们创建一个.NET Core控制台程序,同时呢通过安装log4net最新稳定版本(2.0.8),好了,对于.NET Core而言,在开发时可直接配置web.config启用日志功能,此时会将不同级别日志直接放在同一文件中,在实际开发中无论我们使用log4net还是serilog或

Logstash提供了一系列filter过滤plugin来处理收集到的log event,根据log event的特征去切分所需要的字段,方便kibana做visualize和dashboard的data analysis.所有logstash支持的event切分插件查看这里.下面我们主要讲grok切分. Grok基本介绍 Grok 使用文本片段切分的方式来切分日志事件,语法如下: %{SYNTAX:SEMANTIC} * `SYNTAX`代表匹配值的类型,例如,`0.11`可以`NUMBER`

#过滤nginx访问日志awk '{print $1}' /var/log/nginx/access.log | sort | uniq -c | sort -nr -k1 | head -n 10 #过滤ssh登录失败日志grep "Failed password for root from" /var/log/secure | awk {'print $11'} | sort | uniq -c | sort -nr -k1 | head -n 10 输出结果如下图:(前面代表次数

配置类config_file: from configparser import ConfigParser class config_file: def __init__(self,conf_filePath,encoding="utf-8"): #打开配置文件,实例化ConfigParser类,并以默认utf-8的编码格式读取文件 self.cf = ConfigParser() self.cf.read(conf_filePath,encoding) def get_Int_Val

def has_replace(tag): #过滤网址 real=re.sub(r'<a\shref=.+</a>', '',tag.decode(), count=0, flags=0) real=re.sub(r'<img\salt.+/>', '',real, count=0, flags=0) return real 写的比较简单,没事的朋友可以继续写个更详细的记得要 import re

每日构造中,我的项目中 Visual Studio 的 MakeFile 后会产生大量信息,如下 Microsoft (R) Visual Studio Version 10.0.40219.1.Copyright (C) Microsoft Corp. All rights reserved.========== Build: 0 succeeded, 0 failed, 23 up-to-date, 0 skipped ========== Microsoft (R) Visual Stud

import logging import sys class ConsoleHandler(logging.Handler): terminator = '\n' def __init__(self, level=logging.NOTSET): super().__init__(level) def _flush(self, stream): self.acquire() try: if stream and hasattr(stream, 'flush'): stream.flush()

A -B -C 后面都跟阿拉伯数字 -A是显示匹配后和它后面的n行. -B是显示匹配行和它前面的n行. -C是匹配行和它前后各n行. 总体来说,-C覆盖面最大.用它保险些.哈哈.这3个开关都是关于匹配行的上下文的(context). 于是 grep -A 4 wikipedia 密码文件.txt grep -C 10 'shjjdjd' spiushh.out1就是搜索密码文件,找到匹配“wikipedia”字串的行,显示该行后后面紧跟的4行.

1. 命令如下 批量过滤日志文件,grep -v是要排除10网段开头的IP地址 sort会自动按ip排序 uniq -c去重并计数 sort -n 按数值从小到大排序 [root@linux-node1 /work]# awk '{print $1}' localhost_access_log.2018-07-0*.txt |grep -v ^10*|sort|uniq -c|sort -n 比如有很多日志 每个日志都有这种IP地址 最终结果如下 如果怀疑被攻击可以把IP地址明显多的给封掉. 搜

前面大概学习了adb基础,但是adb的存在,在测试人员中究竟有什么必要,以及看log时,那么多的log,让我们看个屁啊,所以这一次,我决定一定要把adb这件事情搞清楚.   1.先来看最感兴趣的adb日志 首先来了解一共概念,安卓的日志有那些: Android 系统的日志分为两部分,底层的 Linux 内核日志输出到 /proc/kmsg,Android 的日志输出到 /dev/log.一般我们说的adb logcat看的都是android的日志   使用adb shell dmesg 可以能看

一.包 1.包就是一个保护有__init__.py文件的文件夹,包的本质就是一种模块,即包是用来导入使用的,包内部包含的文件也都是用来被导入使用的.包是为了更好组织好模块,就是一个文件夹. 注:在python2中,包下必须有一个__init__.py文件,而python3中即便没有也不会报错 首次导入包,会发生三件事 1.以包下的__init__.py文件为基准来产生一个名称空间 2.执行包下的__init__.py文件的代码,将执行过程中产生的名字都丢到名称空间中 3.在当前执行文件中拿到一个

一 包 package 包就是一个包含了 __init__.py文件的文件夹 包是模块的一种表现形式,包即模块 首次导入包: 先创建一个执行文件的名称空间 1.创建包下面的__init__.py文件的名称空间 2.运行包下面的__init__,py文件中的代码,将产生的名字放入放入包下面的__init__.py文件的名称空间 3.在执行文件中拿到一个指向包下面的__init__.py文件名称空间 执行文件在 '  import 包名 ' 的时候拿到的是包下面 __init__.py 文件的名称空

ELK 日志分析 1. 为什么用到 ELK 一般我们需要进行日志分析场景:直接在日志文件中 grep. awk 就可以获得自己想要的信息.但在规模较大的场景中,此方法效率低下,面临问题包括日志量太大如何归档.文本搜索太慢怎么办.如何多维度查询.需要集中化的日志管理,所有服务器上的日志收集汇总.常见解决思路是建立集中式日志收集系统,将所有节点上的日志统一收集,管理,访问. 一般大型系统是一个分布式部署的架构,不同的服务模块部署在不同的服务器上,问题出现时,大部分情况需要根据问题暴露的关键信息,定位

模块和包 一.定义: 模块:用来从逻辑上组织Python代码(变量,函数,类,逻辑:实现一个功能),本质就是.py结尾的Python文件包:用来从逻辑上组织模块,本质就是一个目录(必须带有一个__init__.py文件) 二.导入方法: import module_name,module_name2,... from module_name import  * from module_name import m1,m2,m3 from module_name import logger as l

模块的定义与分类 模块是什么? 一个函数封装一个功能,你使用的软件可能就是由n多个函数组成的(先备考虑面向对象).比如抖音这个软件,不可能将所有程序都写入一个文件,所以咱们应该将文件划分,这样其组织结构要好并且代码不冗余.加入分了10个文件,每个文件里面可能都有相同的功能(函数),怎么办?所以将这些相同的功能封装到一个文件中,那么这个存储着很多常用的功能的py文件,就是模块. 模块就是文件,存放一堆常用的函数,谁用谁拿.怎么拿?比如:我要策马奔腾共享人世繁华,应该怎么样?我应该骑马,你也要去浪,