利用Python中的pandas库对cdn日志进行分析详解

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前言

最近工作工作中遇到一个需求，是要根据CDN日志过滤一些数据，例如流量、状态码统计，TOP IP、URL、UA、Referer等。以前都是用 bash shell 实现的，但是当日志量较大，日志文件数G、行数达数千万亿级时，通过 shell 处理有些力不从心，处理时间过长。于是研究了下Python pandas这个数据处理库的使用。一千万行日志，处理完成在40s左右。

代码

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
# sudo pip install pandas
__author__ = 'Loya Chen'
import sys
import pandas as pd
from collections import OrderedDict
"""
Description: This script is used to analyse qiniu cdn log.
================================================================================
日志格式
IP - ResponseTime [time +0800] "Method URL HTTP/1.1" code size "referer" "UA"
================================================================================
日志示例
 [0] [1][2]  [3]  [4]   [5]
101.226.66.179 - 68 [16/Nov/2016:04:36:40 +0800] "GET http://www.qn.com/1.jpg -" 
[6] [7] [8]    [9]
200 502 "-" "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0)"
================================================================================
"""
if len(sys.argv) != 2:
 print('Usage:', sys.argv[0], 'file_of_log')
 exit() 
else:
 log_file = sys.argv[1] 
# 需统计字段对应的日志位置 
ip  = 0
url  = 5
status_code = 6
size = 7
referer = 8
ua  = 9
# 将日志读入DataFrame
reader = pd.read_table(log_file, sep=' ', names=[i for i in range(10)], iterator=True)
loop = True
chunkSize = 10000000
chunks = []
while loop:
 try:
 chunk = reader.get_chunk(chunkSize)
 chunks.append(chunk)
 except StopIteration:
 #Iteration is stopped.
 loop = False
df = pd.concat(chunks, ignore_index=True)
byte_sum = df[size].sum()        #流量统计
top_status_code = pd.DataFrame(df[6].value_counts())      #状态码统计
top_ip  = df[ip].value_counts().head(10)      #TOP IP
top_referer = df[referer].value_counts().head(10)      #TOP Referer
top_ua  = df[ua].value_counts().head(10)      #TOP User-Agent
top_status_code['persent'] = pd.DataFrame(top_status_code/top_status_code.sum()*100)
top_url  = df[url].value_counts().head(10)      #TOP URL
top_url_byte = df[[url,size]].groupby(url).sum().apply(lambda x:x.astype(float)/1024/1024) \
   .round(decimals = 3).sort_values(by=[size], ascending=False)[size].head(10) #请求流量最大的URL
top_ip_byte = df[[ip,size]].groupby(ip).sum().apply(lambda x:x.astype(float)/1024/1024) \
   .round(decimals = 3).sort_values(by=[size], ascending=False)[size].head(10) #请求流量最多的IP
# 将结果有序存入字典
result = OrderedDict([("流量总计[单位:GB]:"   , byte_sum/1024/1024/1024),
   ("状态码统计[次数|百分比]:"  , top_status_code),
   ("IP TOP 10:"    , top_ip),
   ("Referer TOP 10:"   , top_referer),
   ("UA TOP 10:"    , top_ua),
   ("URL TOP 10:"   , top_url),
   ("请求流量最大的URL TOP 10[单位:MB]:" , top_url_byte), 
   ("请求流量最大的IP TOP 10[单位:MB]:" , top_ip_byte)
])
# 输出结果
for k,v in result.items():
 print(k)
 print(v)
 print('='*80)

</div>

pandas 学习笔记

Pandas 中有两种基本的数据结构，Series 和 Dataframe。 Series 是一种类似于一维数组的对象，由一组数据和索引组成。 Dataframe 是一个表格型的数据结构，既有行索引也有列索引。

from pandas import Series, DataFrame
import pandas as pd

</div>

Series

In [1]: obj = Series([4, 7, -5, 3])
In [2]: obj
Out[2]: 
0 4
1 7
2 -5
3 3

</div>

Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。没有指定索引时，会自动创建一个0到N-1（N为数据的长度）的整数型索引。可以通过Series的values和index属性获取其数组表示形式和索引对象:

In [3]: obj.values
Out[3]: array([ 4, 7, -5, 3])
In [4]: obj.index
Out[4]: RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

</div>

通常创建Series时会指定索引:

In [5]: obj2 = Series([4, 7, -5, 3], index=['d', 'b', 'a', 'c'])
In [6]: obj2
Out[6]: 
d 4
b 7
a -5
c 3

</div>

通过索引获取Series中的单个或一组值：

In [7]: obj2['a']
Out[7]: -5
In [8]: obj2[['c','d']]
Out[8]: 
c 3
d 4

</div>

排序

In [9]: obj2.sort_index()
Out[9]: 
a -5
b 7
c 3
d 4
In [10]: obj2.sort_values()
Out[10]: 
a -5
c 3
d 4
b 7

</div>

筛选运算

In [11]: obj2[obj2 > 0]
Out[11]: 
d 4
b 7
c 3
In [12]: obj2 * 2
Out[12]: 
d 8
b 14
a -10
c 6

</div>

成员

In [13]: 'b' in obj2
Out[13]: True
In [14]: 'e' in obj2
Out[14]: False

</div>

通过字典创建Series

In [15]: sdata = {'Shanghai':35000, 'Beijing':40000, 'Nanjing':26000, 'Hangzhou':30000}
In [16]: obj3 = Series(sdata)
In [17]: obj3
Out[17]: 
Beijing 40000
Hangzhou 30000
Nanjing 26000
Shanghai 35000

</div>

如果只传入一个字典，则结果Series中的索引就是原字典的键（有序排列）

In [18]: states = ['Beijing', 'Hangzhou', 'Shanghai', 'Suzhou']
In [19]: obj4 = Series(sdata, index=states)
In [20]: obj4
Out[20]: 
Beijing 40000.0
Hangzhou 30000.0
Shanghai 35000.0
Suzhou  NaN

</div>

当指定index时，sdata中跟states索引相匹配的3个值会被找出并放到响应的位置上，但由于‘Suzhou'所对应的sdata值找不到，所以其结果为NaN(not a number),pandas中用于表示缺失或NA值

pandas的isnull和notnull函数可以用于检测缺失数据:

In [21]: pd.isnull(obj4)
Out[21]: 
Beijing False
Hangzhou False
Shanghai False
Suzhou True
In [22]: pd.notnull(obj4)
Out[22]: 
Beijing True
Hangzhou True
Shanghai True
Suzhou False

</div>

Series也有类似的实例方法

In [23]: obj4.isnull()
Out[23]: 
Beijing False
Hangzhou False
Shanghai False
Suzhou True

</div>

Series的一个重要功能是，在数据运算中，自动对齐不同索引的数据

In [24]: obj3
Out[24]: 
Beijing 40000
Hangzhou 30000
Nanjing 26000
Shanghai 35000
In [25]: obj4
Out[25]: 
Beijing 40000.0
Hangzhou 30000.0
Shanghai 35000.0
Suzhou  NaN
In [26]: obj3 + obj4
Out[26]: 
Beijing 80000.0
Hangzhou 60000.0
Nanjing  NaN
Shanghai 70000.0
Suzhou  NaN

</div>

Series的索引可以通过复制的方式就地修改

In [27]: obj.index = ['Bob', 'Steve', 'Jeff', 'Ryan']
In [28]: obj
Out[28]: 
Bob 4
Steve 7
Jeff -5
Ryan 3

</div>

DataFrame

pandas读取文件

In [29]: df = pd.read_table('pandas_test.txt',sep=' ', names=['name', 'age'])
In [30]: df
Out[30]: 
 name age
0 Bob 26
1 Loya 22
2 Denny 20
3 Mars 25

</div>

DataFrame列选取

df[name]

</div>

In [31]: df['name']
Out[31]: 
0 Bob
1 Loya
2 Denny
3 Mars
Name: name, dtype: object

</div>

DataFrame行选取

df.iloc[0,:] #第一个参数是第几行，第二个参数是列。这里指第0行全部列
df.iloc[:,0] #全部行，第0列

</div>

In [32]: df.iloc[0,:]
Out[32]: 
name Bob
age 26
Name: 0, dtype: object
In [33]: df.iloc[:,0]
Out[33]: 
0 Bob
1 Loya

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