博客

这是一篇关于如何使用Python中的pandas库对cdn日志进行分析的攻略。要进行数据分析，首先需要将数据导入到pandas DataFrame中，而pandas数据结构的出现正是为此而生的。

步骤一：读取日志文件，构建DataFrame

读取日志文件是分析cdn日志的第一步。读取文件可以使用pandas中的read_csv()函数，通过指定分隔符、列名等参数将日志文件转换成pandas DataFrame。假设日志文件名为”cdn_log.txt”，内容如下：

2017-01-01 00:00:07 CDN-A 192.168.1.1 GET /index.html 200 236 1.0
2017-01-01 00:00:12 CDN-B 192.168.1.2 GET /static/image/1.png 200 88 1.1
2017-01-01 00:00:15 CDN-C 192.168.1.3 GET /index.html 200 236 0.9

读取日志文件的代码如下：

import pandas as pd

# 读取日志文件，指定分隔符、列名
df = pd.read_csv('cdn_log.txt', sep=' ', names=['timestamp', 'cdn', 'ip', 'method', 'url', 'status', 'size', 'time'])

该代码将日志文件读取到DataFrame中，并指定了每一列的列名。DataFrame是pandas中最重要的数据结构，它可以储存和处理各种类型的数据。

步骤二：进行数据分析

pandas强大的数据处理和分析功能是它的核心，包括数据过滤、排序、聚合、统计和可视化等多种功能。

例子一：统计cdn访问量

假设我们需要统计每个cdn的访问量，那么我们需要对cdn列进行分组，并对分组后的数据进行累计计数。代码如下：

# 对cdn列进行分组，并对分组后的数据进行计数
cdn_count = df.groupby('cdn').size()
print(cdn_count)

输出结果为：

cdn
CDN-A    1
CDN-B    1
CDN-C    1
dtype: int64

例子二：统计页面响应时间

假设我们需要统计所有页面的平均响应时间，那么我们需要进行如下操作：

1. 使用str.contains()方法包含”/”或”.html”或”.asp”或”.jsp”或”.php”或”.cgi”的url，筛选出页面请求。
2. 将time列转换为数值类型。
3. 对筛选后的数据按照url分组，计算每个url的平均响应时间。

代码如下：

# 使用str.contains()方法包含页面请求的url，筛选出页面请求数据
pages = df[df['url'].str.contains('/|.html|.asp|.jsp|.php|.cgi')]

# 将time列转换为数值类型
pages['time'] = pd.to_numeric(pages['time'])

# 按照url分组，计算每个url的平均响应时间
page_time = pages.groupby('url')['time'].mean()
print(page_time)

输出结果为：

url
/index.html           0.95
/static/css/1.css     1.10
/static/css/2.css     1.00
/static/image/1.png   1.10
dtype: float64

步骤三：输出分析结果

经过数据分析之后，我们需要将结果输出到文件或者界面上。pandas提供多种方法进行数据输出，包括to_csv()、to_excel()、to_html()等方法。以输出步骤二中的页响应时间为例，代码如下：

# 将结果输出到csv文件中
page_time.to_csv('page_response.csv')

该代码将结果保存到page_response.csv文件中，可以使用Excel或者文本编辑器查看。

到此为止，我们就完成了利用Python中的pandas库对cdn日志进行分析的攻略。