使用Python 分析Nginx access 日志，根据Nginx日志格式进行分割并存入MySQL数据库。一、Nginx access日志格式如下： 代码如下:$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" $status $body_bytes_sent "$http_referer" "$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for" #使用的是nginx默认日志格式二、Nginx access 日志内容如下： 代码如下:182.19.31.129 - - [2013-08-13T00:00:01-07:00] "GET /css/anniversary.css HTTP/1...
# coding=gbk from encodings import gbk import re import sys import os import pyodbc import traceback import decimal #连接数据库 conn = pyodbc.connect(‘DRIVER={SQL Server};SERVER=192.168.1.43;DATABASE=master;UID=sa;PWD=passwd123!‘) # 获取cursor对象来进行操作 cursor = conn.cursor() #清除错误日志 #query="select username,userid from dbo.tbluser where username=‘%s‘" %(uname) query="EXE...
目录 一、Python 操作 mysql 1.1python 操作 mysql 1.2查询数据 1.3增加（添加、更新）数据 1.4修改数据 1.5删除数据 1.6SQL注入问题 1.6.1问题的引入 1.6.2解决方法二、索引 2.1索引的本质 2.2索引的底层原理 2.3索引的分类 2.3.1主键索引 2.3.2唯一索引 2.3.3联合唯一索引 2.3.4普通索引 2.3.5联合索引2.4索引的创建 2.4.1主键索引的创建与删除 2.4.2唯一索引的创建与删除 2.4.3普通索引的创建与删除2.5索引的优缺点 2.6不会命中...
我需要开发一个用于Web日志数据挖掘的工具. 在特定用户会话中请求的许多网址序列(从网络应用程序日志中检索),我需要弄清楚网站用户的使用模式和组(群集). 我是Data Mining的新手,现在正在检查Google.找到一些有用的信息,即查询Frequent Pattern Mining in Web Log Data似乎指向几乎完全相似的研究. 所以我的问题是： >是否有任何基于python的工具可以满足我的需要或者至少相似？> Orange toolkit可以提供任何帮助吗？>可以阅读这本...
由于老大需要对日志进行解析,获取到相应桩的信息,所以我写了个专门的解析脚本,就是执行的时间有点长,如果用java的话应该可以快2/3.练一下python.在该脚本中遇到的问题就是des解密的时候有一个固定8位的key.当时使用32位的长key,每次都报错,后来发现可以先使用8位空key设置,再setKey(KEY)为32位的. 解析截取到的数据时,看似json格式,其实并不是,所以单写了个解析方法.# -*- coding: utf-8 -*- import os import linecache # 对文...
python的历史 04年目前最流行的WEB框架Django诞生 python2：源码不统一，有重复的功能代码 python3：源码统一，没有重复的功能代码 python是一个什么编程语言 编译型：编译器是把源程序的每一条语句都编译成机器语言，并保存成二进制文件，这样运行时计算机可以直接以机器语言来运行此程序，因为编译只做一次，运行时不需要编译，所以编译型语言的程序执行效率高缺点就是编译之后需要就需要整个模块重新编译 只翻译一次，（代表c）...
我使用此代码从日志文件中读取数据并在浏览器中显示,但其格式很难阅读,因为没有换行符,所有文本文件都出现在单个段落中.data_file = open('/var/log/secure', 'r') data = data_file.readlines() variables = RequestContext(request, {'data1': data,'var2': 'test' }) return render_to_response('logfiles.html', variables)模板{% block content %}{{ data1 }} {% endblock %}有没有办法保持数据与原始文件相同？解决方...
字典是无序性，必须是通过访问“键key”才能访问值 代码代码的注释运行结果dict1={‘name’:‘小明’,‘age’:‘16’}直接创建字典dict1=dict(name=‘小明’,age=‘16’)用函数创建字典dict1[‘grade’ ]=‘高一’新增加一个键值对del dict1[‘grade’]删除某个键值对‘name’ in dict1判断某个键是否在该字典里dict1(‘name’)访问某个键的值这种情况下会出现在某个键不存在时，系统会报错dict1.get(‘grade’)如果键不存在的话，...
Python语言简洁明了，可以用较少的代码实现同样的功能。这其中Python的四个内置数据类型功不可没，他们即是list, tuple, dict, set。这里对他们进行一个简明的总结。 List 字面意思就是一个集合，在Python中List中的元素用中括号[]来表示，可以这样定义一个List:L = [12, China, 19.998] 可以看到并不要求元素的类型都是一样的。当然也可以定义一个空的List:L = []Python中的List是有序的，所以要访问List的话显然要通过序号来访问...
from influxdb import InfluxDBClient client = InfluxDBClient('localhost', 8086, 'study') # 连接数据库 client.create_database('example') # 创建数据库# 待写入数据库的点组成的列表 points = [{"measurement": "cpu_load_short","tags": {"host": "server01","region": "us-west"},"time": "2009-11-10T23:00:00Z","fields": {"value": 0.64}} ] client.write_points(points, database='example') # 将这些点写入指定dat...
查找，插入，删除的时间复杂度能一样不？回复内容： CPython的dict就是用纯C实现的嗯：cpython/dict-common.h at master · python/cpython · GitHubcpython/dictobject.c at master · python/cpython · GitHubPython就是用c实现的，你说可以不可以？另外，c实现的这种哈希表+链表的二维数据结构，其实也有实例：memcached中的缓存就是同一种数据结构。只不过，在python里面，链表用于维持有序性（foreach/push/pop的时候用到），而...
所以我希望这是一个有效的问题……我最近(今天实际上)决定学习脚本语言,所以我选择了Python.在浏览代码时,我感到不知所措,我很快意识到原因是我不知道数据类型的转换和内容是什么. 我的问题是：是否存在跟踪数据类型的常规？我来自更多的C背景,所以我发现这很令人困惑.有小费吗？解决方法:普通的Python方法是鸭子打字 – 从旧的短语“如果它像鸭子一样嘎嘎叫,像鸭子一样走路,它对我来说足够了”. 在特殊情况下,你真的必须检查什么类...
<style></style> （1）常用内置数据类型分类类型名称描述数字 int 整数float 浮点数complex 复数bool 布尔值序列 str 字符串（不可变序列）list 列表tuple 元组（不可变序列）range 整数范围（不可变序列）bytes 字节数组（不可变序列）bytearray 可变字节数组映射 dict 字典集合 set 可变集合frozenset 不可变集合None NoneType 空对象，它没有任何属性 （2）类型检查常用方法 用法类型描述举例id(实例) 内置函数 返回一个...
httplib import httplibsoapbody =<soapenv:Envelope xmlns:soapenv="http://schemas.xmlsoap.org/soap/envelope/" xmlns:te="http://tempuri.org/"><soapenv:Header/><soapenv:Body><te:GetLisRequest><te:Barcode>%s</te:Barcode><te:LoginCode>%s</te:LoginCode><te:LoginPWD>%s</te:LoginPWD><te:DelegateHosCode>%s</te:DelegateHosCode></te:GetLisRequest></soapenv:Body></soapenv:Envelope>soapbody=soapbody %(0044636,1...
我有一个很大的整数列表,我想对它们进行“ hash()”操作以提高搜索速度.每个嵌套列表的结果散列值需要独立于整数的顺序,并且仅依赖于列表中的值.这建议将(冻结的)集作为哈希的合适数据结构.但是,我需要保留每个整数值(无论是否重复),这是集合的制胜法宝. 因此,这使我对列表进行排序,转换为元组并进行哈希运算非常慢,而且我认为还有更好的策略. 对于如何更有效地执行此操作的任何建议,我将不胜感激.解决方法:字典是散列.>>> def bag...