Python实战 | 使用 Python 的日志库（logging）和 pandas 库对日志数据进行分析

梦里梦外; 2024-02-19 09:41 59阅读 0赞

专栏集锦，大佬们可以收藏以备不时之需

Spring Cloud实战专栏：[https://blog.csdn.net/superdangbo/category\_9270827.html][https_blog.csdn.net_superdangbo_category_9270827.html]

Python 实战专栏：[https://blog.csdn.net/superdangbo/category\_9271194.html][https_blog.csdn.net_superdangbo_category_9271194.html]

Logback 详解专栏：[https://blog.csdn.net/superdangbo/category\_9271502.html][https_blog.csdn.net_superdangbo_category_9271502.html]

tensorflow专栏：[https://blog.csdn.net/superdangbo/category\_8691332.html][https_blog.csdn.net_superdangbo_category_8691332.html]

Redis专栏：[https://blog.csdn.net/superdangbo/category\_9950790.html][https_blog.csdn.net_superdangbo_category_9950790.html]

Spring Cloud实战：

[Spring Cloud 实战 | 解密Feign底层原理，包含实战源码][Spring Cloud _ _ _Feign]

[Spring Cloud 实战 | 解密负载均衡Ribbon底层原理，包含实战源码][Spring Cloud _ _ _Ribbon]

1024程序员节特辑文章：

[1024程序员狂欢节特辑 | ELK+ 协同过滤算法构建个性化推荐引擎，智能实现“千人千面”][1024_ _ ELK_]

[1024程序员节特辑 | 解密Spring Cloud Hystrix熔断提高系统的可用性和容错能力][1024_ _ _Spring Cloud Hystrix]

[1024程序员节特辑 | ELK+ 用户画像构建个性化推荐引擎，智能实现“千人千面”][1024_ _ ELK_ 1]

[1024程序员节特辑 | OKR VS KPI谁更合适？][1024_ _ OKR VS KPI]

[1024程序员节特辑 | Spring Boot实战 之 MongoDB分片或复制集操作][1024_ _ Spring Boot_ _ MongoDB]

Spring实战系列文章：

[Spring实战 | Spring AOP核心秘笈之葵花宝典][Spring_ _ Spring AOP]

[Spring实战 | Spring IOC不能说的秘密？][Spring_ _ Spring IOC]

国庆中秋特辑系列文章：

[国庆中秋特辑（八）Spring Boot项目如何使用JPA][Spring Boot_JPA]

[国庆中秋特辑（七）Java软件工程师常见20道编程面试题][Java_20]

[国庆中秋特辑（六）大学生常见30道宝藏编程面试题][30]

[国庆中秋特辑（五）MySQL如何性能调优？下篇][MySQL]

[国庆中秋特辑（四）MySQL如何性能调优？上篇][MySQL 1]

[国庆中秋特辑（三）使用生成对抗网络（GAN）生成具有节日氛围的画作，深度学习框架 TensorFlow 和 Keras 来实现][GAN_ TensorFlow _ Keras]

[国庆中秋特辑（二）浪漫祝福方式 使用生成对抗网络（GAN）生成具有节日氛围的画作][_GAN]

[国庆中秋特辑（一）浪漫祝福方式 用循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）生成祝福诗词][_RNN_LSTM]

## 1、Python中logging日志库 ##

Python 的日志库（logging）提供了一个灵活的日志记录系统。以下是如何使用 Python 的 logging 库进行日志记录的简单示例：

1.  首先，导入 logging 库：

import logging

1.  接下来，配置日志记录的基本设置，例如日志级别、日志格式和日志文件名：

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,  
                        format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',  
                        filename='app.log',  
                        filemode='w')

这里，我们将日志级别设置为 DEBUG，日志格式为`时间 - 级别 - 消息`，并将日志记录保存到名为 app.log 的文件中。  
3. 然后，使用 logging 库的不同级别和方法进行日志记录：

logging.debug('This is a debug log.')  
    logging.info('This is an info log.')  
    logging.warning('This is a warning log.')  
    logging.error('This is an error log.')  
    logging.critical('This is a critical log.')

这些日志记录将分别对应不同的日志级别，从低到高依次为：DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL。  
4. 运行上述代码后，您将在当前目录下看到一个名为 app.log 的日志文件，其中包含了您刚刚记录的日志。文件内容如下：

2021-01-01 12:34:56,789 - DEBUG - This is a debug log.  
    2021-01-01 12:34:56,789 - INFO - This is an info log.  
    2021-01-01 12:34:56,789 - WARNING - This is a warning log.  
    2021-01-01 12:34:56,789 - ERROR - This is an error log.  
    2021-01-01 12:34:56,789 - CRITICAL - This is a critical log.

以上示例展示了如何使用 Python 的 logging 库进行基本的日志记录。您可以根据实际需求调整日志级别、格式和其他设置。如果您希望同时在控制台和文件中输出日志，可以不设置`filemode`参数，这样日志将同时输出到控制台和文件。此外，您还可以使用`handlers`参数配置日志处理器，以实现更复杂的日志记录需求。

## 2、使用 Python 的日志库（logging）和 pandas 库对日志数据进行分析 ##

在 Python 中，实现日志收集和分析的方法有很多，这里我为您介绍一个简单的示例，使用 Python 的日志库（logging）和 pandas 库对日志数据进行分析。  
首先，请确保已安装 pandas 库，如果尚未安装，请使用以下命令进行安装：

pip install pandas

以下是一个简单的 Python 日志收集和分析示例：

1.  导入所需的库：

import logging  
    import pandas as pd

1.  设置日志格式：

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,  
                        format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

1.  模拟日志数据：

log_data = [  
        {
        'timestamp': '2021-01-01 00:00:00', 'level': 'DEBUG', 'message': 'This is a debug log.'},  
        {
        'timestamp': '2021-01-01 00:01:00', 'level': 'INFO', 'message': 'This is an info log.'},  
        {
        'timestamp': '2021-01-01 00:02:00', 'level': 'WARNING', 'message': 'This is a warning log.'},  
        {
        'timestamp': '2021-01-01 00:03:00', 'level': 'ERROR', 'message': 'This is an error log.'},  
    ]

1.  将日志数据保存到 CSV 文件：

import os
    if not os.path.exists('logs'):  
        os.makedirs('logs')
    with open('logs/log_data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:  
        fieldnames = ['timestamp', 'level', 'message']  
        writer = pd.writer(csvfile, fieldnames=fieldnames)  
        writer.writerow(fieldnames)  
        for log in log_data:  
            writer.writerow(log)

1.  使用 pandas 读取 CSV 文件，并对其进行分析：

import pandas as pd
    log_df = pd.read_csv('logs/log_data.csv')
    # 按日志级别统计数量  
    level_counts = log_df['level'].value_counts()  
    print("日志级别统计：")  
    print(level_counts)
    # 按时间分析日志  
    hour_counts = log_df.groupby('timestamp').hour().value_counts()  
    print("\n按小时统计：")  
    print(hour_counts)
    # 按日志级别和时间进行分组，统计日志数量  
    grouped_logs = log_df.groupby(['level', 'timestamp']).size().unstack(fill_value=0)  
    print("\n按级别和时间分组的日志数量：")  
    print(grouped_logs)

以上代码将模拟的日志数据保存到 CSV 文件，并使用 pandas 对其进行简单的统计和分析。实际应用中，您可以根据需要修改日志收集和分析的逻辑。

[https_blog.csdn.net_superdangbo_category_9270827.html]: https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9270827.html
[https_blog.csdn.net_superdangbo_category_9271194.html]: https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271194.html
[https_blog.csdn.net_superdangbo_category_9271502.html]: https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271502.html
[https_blog.csdn.net_superdangbo_category_8691332.html]: https://blog.csdn.net/superdangbo/category_8691332.html
[https_blog.csdn.net_superdangbo_category_9950790.html]: https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9950790.html
[Spring Cloud _ _ _Feign]: https://python-basketball.blog.csdn.net/article/details/134121434?spm=1001.2014.3001.5502
[Spring Cloud _ _ _Ribbon]: http://t.csdnimg.cn/IhUbH
[1024_ _ ELK_]: http://t.csdnimg.cn/VOczu
[1024_ _ _Spring Cloud Hystrix]: http://t.csdnimg.cn/ZW8oP
[1024_ _ ELK_ 1]: http://t.csdnimg.cn/39Irt
[1024_ _ OKR VS KPI]: http://t.csdnimg.cn/WpL6G
[1024_ _ Spring Boot_ _ MongoDB]: http://t.csdnimg.cn/8ro7z
[Spring_ _ Spring AOP]: http://t.csdnimg.cn/S833R
[Spring_ _ Spring IOC]: http://t.csdnimg.cn/SUfXG
[Spring Boot_JPA]: http://t.csdnimg.cn/IwtYl
[Java_20]: http://t.csdnimg.cn/4IGU4
[30]: http://t.csdnimg.cn/HElYz
[MySQL]: http://t.csdnimg.cn/Gip72
[MySQL 1]: http://t.csdnimg.cn/D8HTV
[GAN_ TensorFlow _ Keras]: http://t.csdnimg.cn/nBSBu
[_GAN]: http://t.csdnimg.cn/hotNm
[_RNN_LSTM]: http://t.csdnimg.cn/DU0p3