項目情況介紹：
基于Python 3.6.6 ,實現(xiàn)對nginx訪問的日志分析代碼，實現(xiàn)了對日志中code的占比統(tǒng)計和瀏覽器類型和訪問情況統(tǒng)計
實現(xiàn)的代碼段有：
1.編寫窗戶函數(shù)，實現(xiàn)在一定的時間內(nèi)對數(shù)據(jù)進行分析
2.通過正則表達式對日志進行匹配，加載日志文件，提取出文本里每行的日志信息
3.編寫消費端代碼，即使得提取到的數(shù)據(jù)能夠按照消費端的代碼進行處理
4.消息分發(fā)代碼實現(xiàn)，通過queue，將提取的的文本放到隊列里，供消費端代碼處理
項目代碼如下

創(chuàng)新互聯(lián)是一家集網(wǎng)站建設,房山企業(yè)網(wǎng)站建設,房山品牌網(wǎng)站建設,網(wǎng)站定制,房山網(wǎng)站建設報價,網(wǎng)絡營銷,網(wǎng)絡優(yōu)化,房山網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強企業(yè)競爭力?？沙浞譂M足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時我們時刻保持專業(yè)、時尚、前沿，時刻以成就客戶成長自我，堅持不斷學習、思考、沉淀、凈化自己，讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實用型網(wǎng)站。

import random
import datetime
import time
from queue import Queue
import threading
import re
from pathlib import Path
from user_agents import parse
"""
這段代碼，實現(xiàn)了再一段時間內(nèi)獲得數(shù)據(jù)，通過不同的handler（即消費端函數(shù)）
對獲取到的同一份數(shù)據(jù)進行處理，主要是兩段消費函數(shù)，網(wǎng)頁返回的code的統(tǒng)計和瀏覽器的分析
這段代碼，窗口函數(shù)中，data = src.get(),使得沒有新的數(shù)據(jù)產(chǎn)生時，該代碼會阻塞，直到有新的數(shù)據(jù)生成，再次進行處理
"""
pattern = '''(?P<remote>[\d.]{7,}\s-\s-\s\[(?P<datetime>[^\[\]]+)\])\s\
"(?P<method>.*)\s(?P<url>.*)\s(?P<protocol>.*)"\s(?P<status>\d{3})\s(?P<size>\d+)\s"[^"]+"\s"(?P<useragent>[^"]+)"'''

#編譯
regex = re.compile(pattern)

#構(gòu)造字典
ops = {
    'datetime': lambda datestr: datetime.datetime.strptime(datestr, '%d/%b/%Y:%H:%M:%S %z'),
    'status': int,
    'size': int,
    'useragent': lambda ua: parse(ua)
}

#提取信息
def extract(line: str) -> dict:
    matcher = regex.match(line)
    if matcher:
        return {name: ops.get(name, lambda x: x)(data) for name, data in matcher.groupdict().items()}

# 打開文件
def openfile(path: str):
    """裝載日志文件"""
    with open(path) as f:
        for line in f:
            fields = extract(line)
            if fields:
                yield fields
            else:
                continue

#裝載文件，判斷文件類型已經(jīng)是否存在
def load(*paths):
    for item in paths:
        p = Path(item)
        if not p.exists():
            continue
        if p.is_dir():
            for file in p.iterdir():
                if file.is_file():
                    yield from openfile(str(file))
        elif p.is_file():
            yield from openfile(str(p))

# 隨機生成100以內(nèi)的數(shù)字
def source(second=1):
    """生成數(shù)據(jù)"""
    while True:
        yield {
            'datetime': datetime.datetime.now(datetime.timezone(datetime.timedelta(hours=8))),
            'value': random.randint(1, 100)
        }
        time.sleep(second)

# 滑動窗口函數(shù)
def window(src: Queue, handler, width: int, interval: int):
    '''
    窗口函數(shù)，表示間隔一段時間取出一定的數(shù)據(jù)進行處理
    :param src:數(shù)據(jù)源，這里是緩存隊列，用于獲取數(shù)據(jù)
    ：param handler:數(shù)據(jù)處理的函數(shù)
    ：param width:時間窗口函數(shù)，秒
    ：param interval:處理時間間隔，秒
    '''
    start = datetime.datetime.strptime('20170101 000000 +0800', '%Y%m%d %H%M%S %z')
    current = datetime.datetime.strptime('20170101 010000 +0800', '%Y%m%d %H%M%S %z')
    buffer = []
    delta = datetime.timedelta(seconds=width - interval)

    while True:
        # 從數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)
        data = src.get()  # 這個代碼會阻塞，等待數(shù)據(jù)輸入，沒有數(shù)據(jù)輸入就阻塞
        if data:
            buffer.append(data)
            current = data['datetime']  # 存入臨時緩沖等待計算

        # 每隔interval重新計算buffer中的一次數(shù)據(jù)
        if (current - start).total_seconds() >= interval:
            ret = handler(buffer)
            start = current
            # 清除超出width的數(shù)據(jù)
            buffer = [x for x in buffer if x['datetime'] > current - delta]

# 隨機數(shù)平均的測算函數(shù)
source()
def handler(iterable):
    #return sum(map(lambda x: x['value'], iterable)) / len(iterable)
    print(sum(map(lambda x:x['value'],iterable))/len(iterable))

# 測試函數(shù)
def donothing_handler(iterable):
    #return iterable
    print(iterable)

# 狀態(tài)碼占比
def status_handler(iterable):
    # 時間窗口內(nèi)的一批數(shù)據(jù)
    status = {}
    for item in iterable:
        key = item['status']
        status[key] = status.get(key, 0) + 1
    total = len(iterable)
    print({k:float( "{:.2f}".format(status[k] / total)) for k, v in status.items()})
    return {k: status[k] / total for k, v in status.items()}

# 瀏覽器分析
allbrowsers = {}

def browser_handler(iterable):
    browsers = {}
    for item in iterable:
        ua = item['useragent']
        key = (ua.browser.family, ua.browser.version_string)
        browsers[key] = browsers.get(key, 0) + 1
        allbrowsers[key] = allbrowsers.get(key, 0) + 1

    print(sorted(allbrowsers.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10])
    return browsers

# 分發(fā)器
def dispatcher(src):
    # 分發(fā)器中記錄handler,同時保存各自的隊列
    handlers = []
    queues = []

    def reg(handler, width: int, interval: int):
        """
        注冊窗口處理函數(shù)
        ：param handler:注冊數(shù)據(jù)處理函數(shù)
        ：param width:時間窗口寬度
        ：param interval:時間間隔
        """
        q = Queue()
        queues.append(q)
        # 多線程，數(shù)據(jù)并行
        h = threading.Thread(target=window, args=(q, handler, width, interval))
        handlers.append(h)

    def run():
        # 啟動線程處理數(shù)據(jù)
        for t in handlers:
            t.start()

        # 將獲取到的數(shù)據(jù)分發(fā)到所有的隊列中
        for item in src:
            for q in queues:
                q.put(item)
                # print(q.get())

    return reg, run

if __name__ == "__main__":
    import sys

    path = '/tmp/test.log'
    """
    以下的代碼為測試用的，用于統(tǒng)計每隔5s統(tǒng)計10s內(nèi)的隨機數(shù)字的平均值
    reg, run = dispatcher(source())
    reg(handler, 10, 5)
    """

    reg, run = dispatcher(load(path))

    #每隔5s返回過去10s的數(shù)據(jù)，但是不做處理
    reg(donothing_handler, 10, 5)
    #每隔5s統(tǒng)計10s內(nèi)的返回狀態(tài)碼的占比情況
    reg(status_handler, 10, 5)
    # 每隔5s統(tǒng)計10s內(nèi)的瀏覽器類型占比情況，展示排行10s內(nèi)訪問量前十的瀏覽器
    reg(browser_handler,10,5)
    run()

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