python分析nignx访问日志脚本分享
#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 #------------------------------------------------------ # Name: nginx 日志分析脚本 # Purpose: 此脚本只用来分析nginx的访问日志 # Version: 1.0 # Author: LEO # Created: 2013-05-07 # Modified: 2013-05-07 # Copyright: (c) LEO 2013 #------------------------------------------------------ import sys import time #该类是用来打印格式 class displayFormat(object): def format_size(self,size): '''''格式化流量单位''' KB = 1024 #KB -> B B是字节 MB = 1048576 #MB -> B GB = 1073741824 #GB -> B TB = 1099511627776 #TB -> B if size >= TB : size = str(size / TB) + 'T' elif size < KB : size = str(size) + 'B' elif size >= GB and size < TB: size = str(size / GB) + 'G' elif size >= MB and size < GB : size = str(size / MB) + 'M' else : size = str(size / KB) + 'K' return size #定义字符串格式化 formatstring = '%-15s %-10s %-12s %8s %10s %10s %10s %10s %10s %10s %10s' def transverse_line(self) : '''''输出横线''' print self.formatstring % ('-'*15,'-'*10,'-'*12,'-'*12,'-'*10,'-'*10,'-'*10,'-'*10,'-'*10,'-'*10,'-'*10) def head(self): '''''输出头部信息''' print self.formatstring % ('IP','Traffic','Times','Times%','200','404','500','403','302','304','503') def error_print(self) : '''''输出错误信息''' print print 'Usage : ' + sys.argv[0] + ' NginxLogFilePath [Number]' print sys.exit(1) def execut_time(self): '''''输出脚本执行的时间''' print print "Script Execution Time: %.3f second" % time.clock() print #该类是用来生成主机信息的字典 class hostInfo(object): host_info = ['200','404','500','302','304','503','403','times','size'] def __init__(self,host): self.host = host = {}.fromkeys(self.host_info,0) def increment(self,status_times_size,is_size): '''''该方法是用来给host_info中的各个值加1''' if status_times_size == 'times': self.host['times'] += 1 elif is_size: self.host['size'] = self.host['size'] + status_times_size else: self.host[status_times_size] += 1 def get_value(self,value): '''''该方法是取到各个主机信息中对应的值''' return self.host[value] #该类是用来分析文件 class fileAnalysis(object): def __init__(self): '''''初始化一个空字典''' self.report_dict = {} self.total_request_times,self.total_traffic,self.total_200, self.total_404,self.total_500,self.total_403,self.total_302, self.total_304,self.total_503 = 0,0,0,0,0,0,0,0,0 def split_eachline_todict(self,line): '''''分割文件中的每一行,并返回一个字典''' split_line = line.split() split_dict = {'remote_host':split_line[0],'status':split_line[8], 'bytes_sent':split_line[9],} return split_dict def generate_log_report(self,logfile): '''''读取文件,分析split_eachline_todict方法生成的字典''' for line in logfile: try: line_dict = self.split_eachline_todict(line) host = line_dict['remote_host'] status = line_dict['status'] except ValueError : continue except IndexError : continue if host not in self.report_dict : host_info_obj = hostInfo(host) self.report_dict[host] = host_info_obj else : host_info_obj = self.report_dict[host] host_info_obj.increment('times',False) if status in host_info_obj.host_info : host_info_obj.increment(status,False) try: bytes_sent = int(line_dict['bytes_sent']) except ValueError: bytes_sent = 0 host_info_obj.increment(bytes_sent,True) return self.report_dict def return_sorted_list(self,true_dict): '''''计算各个状态次数、流量总量,请求的总次数,并且计算各个状态的总量 并生成一个正真的字典,方便排序''' for host_key in true_dict : host_value = true_dict[host_key] times = host_value.get_value('times') self.total_request_times = self.total_request_times + times size = host_value.get_value('size') self.total_traffic = self.total_traffic + size o200 = host_value.get_value('200') o404 = host_value.get_value('404') o500 = host_value.get_value('500') o403 = host_value.get_value('403') o302 = host_value.get_value('302') o304 = host_value.get_value('304') o503 = host_value.get_value('503') true_dict[host_key] = {'200':o200,'404':o404,'500':o500, '403':o403,'302':o302,'304':o304, '503':o503,'times':times,'size':size} self.total_200 = self.total_200 + o200 self.total_404 = self.total_404 + o404 self.total_500 = self.total_500 + o500 self.total_302 = self.total_302 + o302 self.total_304 = self.total_304 + o304 self.total_503 = self.total_503 + o503 sorted_list = sorted(true_dict.items(),key=lambda t:(t[1]['times'], t[1]['size']),reverse=True) return sorted_list class Main(object): def main(self) : '''''主调函数''' display_format = displayFormat() arg_length = len(sys.argv) if arg_length == 1 : display_format.error_print() elif arg_length == 2 or arg_length == 3: infile_name = sys.argv[1] try : infile = open(infile_name,'r') if arg_length == 3 : lines = int(sys.argv[2]) else : lines = 0 except IOError,e : print print e display_format.error_print() except ValueError : print print "Please Enter A Volid Number !!" display_format.error_print() else : display_format.error_print() fileAnalysis_obj = fileAnalysis() not_true_dict = fileAnalysis_obj.generate_log_report(infile) log_report = fileAnalysis_obj.return_sorted_list(not_true_dict) total_ip = len(log_report) if lines : log_report = log_report[0:lines] infile.close() print total_traffic = display_format.format_size(fileAnalysis_obj.total_traffic) total_request_times = fileAnalysis_obj.total_request_times print 'Total IP: %s Total Traffic: %s Total Request Times: %d' % (total_ip,total_traffic,total_request_times) print display_format.head() display_format.transverse_line() for host in log_report : times = host[1]['times'] times_percent = (float(times) / float(fileAnalysis_obj.total_request_times)) * 100 print display_format.formatstring % (host[0], display_format.format_size(host[1]['size']), times,str(times_percent)[0:5], host[1]['200'],host[1]['404'], host[1]['500'],host[1]['403'], host[1]['302'],host[1]['304'],host[1]['503']) if (not lines) or total_ip == lines : display_format.transverse_line() print display_format.formatstring % (total_ip,total_traffic, total_request_times,'100%', fileAnalysis_obj.total_200, fileAnalysis_obj.total_404, fileAnalysis_obj.total_500, fileAnalysis_obj.total_403, fileAnalysis_obj.total_302, fileAnalysis_obj.total_304, fileAnalysis_obj.total_503) display_format.execut_time() if __name__ == '__main__': main_obj = Main() main_obj.main()

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L'article présente le fonctionnement de la base de données MySQL. Tout d'abord, vous devez installer un client MySQL, tel que MySQLWorkBench ou le client de ligne de commande. 1. Utilisez la commande MySQL-UROot-P pour vous connecter au serveur et connecter avec le mot de passe du compte racine; 2. Utilisez Createdatabase pour créer une base de données et utilisez Sélectionner une base de données; 3. Utilisez CreateTable pour créer une table, définissez des champs et des types de données; 4. Utilisez InsertInto pour insérer des données, remettre en question les données, mettre à jour les données par mise à jour et supprimer les données par Supprimer. Ce n'est qu'en maîtrisant ces étapes, en apprenant à faire face à des problèmes courants et à l'optimisation des performances de la base de données que vous pouvez utiliser efficacement MySQL.

La clé du contrôle des plumes est de comprendre sa nature progressive. Le PS lui-même ne fournit pas la possibilité de contrôler directement la courbe de gradient, mais vous pouvez ajuster de manière flexible le rayon et la douceur du gradient par plusieurs plumes, des masques correspondants et des sélections fines pour obtenir un effet de transition naturel.

MySQL a une version communautaire gratuite et une version d'entreprise payante. La version communautaire peut être utilisée et modifiée gratuitement, mais le support est limité et convient aux applications avec des exigences de stabilité faibles et des capacités techniques solides. L'Enterprise Edition fournit une prise en charge commerciale complète pour les applications qui nécessitent une base de données stable, fiable et haute performance et disposées à payer pour le soutien. Les facteurs pris en compte lors du choix d'une version comprennent la criticité des applications, la budgétisation et les compétences techniques. Il n'y a pas d'option parfaite, seulement l'option la plus appropriée, et vous devez choisir soigneusement en fonction de la situation spécifique.

La plume PS est un effet flou du bord de l'image, qui est réalisé par la moyenne pondérée des pixels dans la zone de bord. Le réglage du rayon de la plume peut contrôler le degré de flou, et plus la valeur est grande, plus elle est floue. Le réglage flexible du rayon peut optimiser l'effet en fonction des images et des besoins. Par exemple, l'utilisation d'un rayon plus petit pour maintenir les détails lors du traitement des photos des caractères et l'utilisation d'un rayon plus grand pour créer une sensation brumeuse lorsque le traitement de l'art fonctionne. Cependant, il convient de noter que trop grand, le rayon peut facilement perdre des détails de bord, et trop petit, l'effet ne sera pas évident. L'effet de plumes est affecté par la résolution de l'image et doit être ajusté en fonction de la compréhension de l'image et de la saisie de l'effet.

L'optimisation des performances MySQL doit commencer à partir de trois aspects: configuration d'installation, indexation et optimisation des requêtes, surveillance et réglage. 1. Après l'installation, vous devez ajuster le fichier my.cnf en fonction de la configuration du serveur, tel que le paramètre innodb_buffer_pool_size, et fermer query_cache_size; 2. Créez un index approprié pour éviter les index excessifs et optimiser les instructions de requête, telles que l'utilisation de la commande Explication pour analyser le plan d'exécution; 3. Utilisez le propre outil de surveillance de MySQL (ShowProcessList, Showstatus) pour surveiller la santé de la base de données, et sauvegarde régulièrement et organisez la base de données. Ce n'est qu'en optimisant en continu ces étapes que les performances de la base de données MySQL peuvent être améliorées.

Les plumes de PS peuvent entraîner une perte de détails d'image, une saturation des couleurs réduite et une augmentation du bruit. Pour réduire l'impact, il est recommandé d'utiliser un rayon de plumes plus petit, de copier la couche puis de plume, et de comparer soigneusement la qualité d'image avant et après les plumes. De plus, les plumes ne conviennent pas à tous les cas, et parfois les outils tels que les masques conviennent plus à la gestion des bords de l'image.

Guide d'optimisation des performances de la base de données MySQL dans les applications à forte intensité de ressources, la base de données MySQL joue un rôle crucial et est responsable de la gestion des transactions massives. Cependant, à mesure que l'échelle de l'application se développe, les goulots d'étranglement des performances de la base de données deviennent souvent une contrainte. Cet article explorera une série de stratégies efficaces d'optimisation des performances MySQL pour garantir que votre application reste efficace et réactive dans des charges élevées. Nous combinerons des cas réels pour expliquer les technologies clés approfondies telles que l'indexation, l'optimisation des requêtes, la conception de la base de données et la mise en cache. 1. La conception de l'architecture de la base de données et l'architecture optimisée de la base de données sont la pierre angulaire de l'optimisation des performances MySQL. Voici quelques principes de base: sélectionner le bon type de données et sélectionner le plus petit type de données qui répond aux besoins peut non seulement économiser un espace de stockage, mais également améliorer la vitesse de traitement des données.

Il est impossible de visualiser le mot de passe MongoDB directement via NAVICAT car il est stocké sous forme de valeurs de hachage. Comment récupérer les mots de passe perdus: 1. Réinitialiser les mots de passe; 2. Vérifiez les fichiers de configuration (peut contenir des valeurs de hachage); 3. Vérifiez les codes (May Code Hardcode).
