Python数据分析之真实IP请求Pandas详解
前言
pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 。Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构。pandas 约定俗成的导入方法如下:
from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd
1.1. Pandas分析步骤
1、载入日志数据
2、载入area_ip数据
3、将 real_ip 请求数 进行 COUNT。类似如下SQL:
SELECT inet_aton(l.real_ip), count(*), a.addr FROM log AS l INNER JOIN area_ip AS a ON a.start_ip_num <= inet_aton(l.real_ip) AND a.end_ip_num >= inet_aton(l.real_ip) GROUP BY real_ip ORDER BY count(*) LIMIT 0, 100;
1.2. 代码
cat pd_ng_log_stat.py #!/usr/bin/env python #-*- coding: utf-8 -*- from ng_line_parser import NgLineParser import pandas as pd import socket import struct class PDNgLogStat(object): def __init__(self): self.ng_line_parser = NgLineParser() def _log_line_iter(self, pathes): """解析文件中的每一行并生成一个迭代器""" for path in pathes: with open(path, 'r') as f: for index, line in enumerate(f): self.ng_line_parser.parse(line) yield self.ng_line_parser.to_dict() def _ip2num(self, ip): """用于IP转化为数字""" ip_num = -1 try: # 将IP转化成INT/LONG 数字 ip_num = socket.ntohl(struct.unpack("I",socket.inet_aton(str(ip)))[0]) except: pass finally: return ip_num def _get_addr_by_ip(self, ip): """通过给的IP获得地址""" ip_num = self._ip2num(ip) try: addr_df = self.ip_addr_df[(self.ip_addr_df.ip_start_num <= ip_num) & (ip_num <= self.ip_addr_df.ip_end_num)] addr = addr_df.at[addr_df.index.tolist()[0], 'addr'] return addr except: return None def load_data(self, path): """通过给的文件路径加载数据生成 DataFrame""" self.df = pd.DataFrame(self._log_line_iter(path)) def uv_real_ip(self, top = 100): """统计cdn ip量""" group_by_cols = ['real_ip'] # 需要分组的列,只计算和显示该列 # 直接统计次数 url_req_grp = self.df[group_by_cols].groupby( self.df['real_ip']) return url_req_grp.agg(['count'])['real_ip'].nlargest(top, 'count') def uv_real_ip_addr(self, top = 100): """统计real ip 地址量""" cnt_df = self.uv_real_ip(top) # 添加 ip 地址 列 cnt_df.insert(len(cnt_df.columns), 'addr', cnt_df.index.map(self._get_addr_by_ip)) return cnt_df def load_ip_addr(self, path): """加载IP""" cols = ['id', 'ip_start_num', 'ip_end_num', 'ip_start', 'ip_end', 'addr', 'operator'] self.ip_addr_df = pd.read_csv(path, sep='\t', names=cols, index_col='id') return self.ip_addr_df def main(): file_pathes = ['www.ttmark.com.access.log'] pd_ng_log_stat = PDNgLogStat() pd_ng_log_stat.load_data(file_pathes) # 加载 ip 地址 area_ip_path = 'area_ip.csv' pd_ng_log_stat.load_ip_addr(area_ip_path) # 统计 用户真实 IP 访问量 和 地址 print pd_ng_log_stat.uv_real_ip_addr() if __name__ == '__main__': main()
运行统计和输出结果
python pd_ng_log_stat.py count addr real_ip 60.191.123.80 101013 浙江省杭州市 - 32691 None 218.30.118.79 22523 北京市 ...... 136.243.152.18 889 德国 157.55.39.219 889 美国 66.249.65.170 888 美国 [100 rows x 2 columns]
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流。

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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.

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.

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.

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.

MySQL a refusé de commencer? Ne paniquez pas, vérifions-le! De nombreux amis ont découvert que le service ne pouvait pas être démarré après avoir installé MySQL, et ils étaient si anxieux! Ne vous inquiétez pas, cet article vous emmènera pour le faire face calmement et découvrez le cerveau derrière! Après l'avoir lu, vous pouvez non seulement résoudre ce problème, mais aussi améliorer votre compréhension des services MySQL et vos idées de problèmes de dépannage, et devenir un administrateur de base de données plus puissant! Le service MySQL n'a pas réussi et il y a de nombreuses raisons, allant des erreurs de configuration simples aux problèmes système complexes. Commençons par les aspects les plus courants. Connaissances de base: une brève description du processus de démarrage du service MySQL Service Startup. Autrement dit, le système d'exploitation charge les fichiers liés à MySQL, puis démarre le démon mysql. Cela implique la configuration

Les principales raisons de la défaillance de l'installation de MySQL sont les suivantes: 1. Problèmes d'autorisation, vous devez s'exécuter en tant qu'administrateur ou utiliser la commande sudo; 2. Des dépendances sont manquantes et vous devez installer des packages de développement pertinents; 3. Conflits du port, vous devez fermer le programme qui occupe le port 3306 ou modifier le fichier de configuration; 4. Le package d'installation est corrompu, vous devez télécharger et vérifier l'intégrité; 5. La variable d'environnement est mal configurée et les variables d'environnement doivent être correctement configurées en fonction du système d'exploitation. Résolvez ces problèmes et vérifiez soigneusement chaque étape pour installer avec succès MySQL.
