Python 关于日志的分析

项目情况介绍：
基于python 3.6.6 ,实现对Nginx访问的日志分析代码，实现了对日志中code的占比统计和浏览器类型和访问情况统计
实现的代码段有：
1.编写窗户函数，实现在一定的时间内对数据进行分析
2.通过正则表达式对日志进行匹配，加载日志文件，提取出文本里每行的日志信息
3.编写消费端代码，即使得提取到的数据能够按照消费端的代码进行处理
4.消息分发代码实现，通过queue，将提取的的文本放到队列里，供消费端代码处理
项目代码如下

import random
import datetime
import time
from queue import Queue
import threading
import re
from pathlib import Path
from user_agents import parse
"""
这段代码，实现了再一段时间内获得数据，通过不同的handler（即消费端函数）
对获取到的同一份数据进行处理，主要是两段消费函数，网页返回的code的统计和浏览器的分析
这段代码，窗口函数中，data = src.get(),使得没有新的数据产生时，该代码会阻塞，直到有新的数据生成，再次进行处理
"""
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>[^"]+)"'''

#编译
regex = re.compile(pattern)

#构造字典
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()}

# 打开文件
def openfile(path: str):
    """装载日志文件"""
    with open(path) as f:
        for line in f:
            fields = extract(line)
            if fields:
                yield fields
            else:
                continue

#装载文件，判断文件类型已经是否存在
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))

# 随机生成100以内的数字
def source(second=1):
    """生成数据"""
    while True:
        yield {
            'datetime': datetime.datetime.now(datetime.timezone(datetime.timedelta(hours=8))),
            'value': random.randint(1, 100)
        }
        time.sleep(second)

# 滑动窗口函数
def window(src: Queue, handler, width: int, interval: int):
    '''
    窗口函数，表示间隔一段时间取出一定的数据进行处理
    :param src:数据源，这里是缓存队列，用于获取数据
    ：param handler:数据处理的函数
    ：param width:时间窗口函数，秒
    ：param interval:处理时间间隔，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:
        # 从数据源获取数据
        data = src.get()  # 这个代码会阻塞，等待数据输入，没有数据输入就阻塞
        if data:
            buffer.append(data)
            current = data['datetime']  # 存入临时缓冲等待计算

        # 每隔interval重新计算buffer中的一次数据
        if (current - start).total_seconds() >= interval:
            ret = handler(buffer)
            start = current
            # 清除超出width的数据
            buffer = [x for x in buffer if x['datetime'] > current - delta]

# 随机数平均的测算函数
source()
def handler(iterable):
    #return sum(map(lambda x: x['value'], iterable)) / len(iterable)
    print(sum(map(lambda x:x['value'],iterable))/len(iterable))

# 测试函数
def donothing_handler(iterable):
    #return iterable
    print(iterable)

# 状态码占比
def status_handler(iterable):
    # 时间窗口内的一批数据
    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()}

# 浏览器分析
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

# 分发器
def dispatcher(src):
    # 分发器中记录handler,同时保存各自的队列
    handlers = []
    queues = []

    def reg(handler, width: int, interval: int):
        """
        注册窗口处理函数
        ：param handler:注册数据处理函数
        ：param width:时间窗口宽度
        ：param interval:时间间隔
        """
        q = Queue()
        queues.append(q)
        # 多线程，数据并行
        h = threading.Thread(target=window, args=(q, handler, width, interval))
        handlers.append(h)

    def run():
        # 启动线程处理数据
        for t in handlers:
            t.start()

        # 将获取到的数据分发到所有的队列中
        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'
    """
    以下的代码为测试用的，用于统计每隔5s统计10s内的随机数字的平均值
    reg, run = dispatcher(source())
    reg(handler, 10, 5)
    """

    reg, run = dispatcher(load(path))

    #每隔5s返回过去10s的数据，但是不做处理
    reg(donothing_handler, 10, 5)
    #每隔5s统计10s内的返回状态码的占比情况
    reg(status_handler, 10, 5)
    # 每隔5s统计10s内的浏览器类型占比情况，展示排行10s内访问量前十的浏览器
    reg(browser_handler,10,5)
    run()