【Python】通过正则提取出来的ip,怎么命名
source_ip = line.split('- -')[0].strip()if re.match('[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}',source_ip):
if source_ip_dict.get(source_ip,'-')=='-':
source_ip_dict[source_ip]=1
else:
source_ip_dict[source_ip]=source_ip_dict[source_ip]+1
通过以上的代码把apache的日志ip提取出来,并且进行统计去重了,
提取的ip数据如下:
那么要怎么将这些ip地址进行命名分类,
如
202.108.11.103跟220.181.32.137为百度蜘蛛ip
想要实现的效果如下
这两个ip命名为百度蜘蛛,然后把他们的统计数据相加即4336+3411
百度蜘蛛 7747
这个要怎么操作
回答
python">from itertools import groupbyNAME_IP_MAPPING = {
'202.108.11.103':'百度蜘蛛',
'220.181.32.137': '百度蜘蛛',
}
spiders = [
{'ip':'202.108.11.103','count':123},
{'ip':'220.181.32.137','count':345}
]
# 先用ip通过映射得到名字,再根据名字将spiders里的item分组,之后各自求和存入新的dict中。
{k: sum(s['count'] for s in g)
for k, g in groupby(spiders, lambda s:NAME_IP_MAPPING.get(s['ip']))}
# output: {'百度蜘蛛': 468}
可以尝试构建一个大型的以字典为键, 爬虫名字为值的字典;
ip_map = { '202.108.11.103': 'baidu-spider',
'220'.181.32.137: 'baidu-spider',
'192.168.1.1': 'other'
....
}
sum = {}
for ip in source_ip:
print ip
sum[ip_mapping.get(ip, 'other')] = sum.get(ip, 0) + source_ip[ip]
print sum
使用pandas的数据透视表
这样多累啊!
为什么不给这个ip分组单独建立一张表, 名为IPGroup (id, ip, groupname)
id | ip | groupName |
---|---|---|
1 | 202.108.11.103 | 百度蜘蛛 |
2 | 220.181.32.137 | 百度蜘蛛 |
之后一个SQL就搞定了,多么轻松(设楼主用的表明为IPStastics)
SELECT b.groupName, SUM(a.count)FROM IPStastics a
INNER JOIN IPGroup b
ON a.ip = b.ip
GROUP BY b.groupName
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