Python解析nginx日志文件_Python

Python解析nginx日志文件

2020-06-27 11:23脚本之家 Python

Web服务器的各种系统管理工作包括了多Nginx/Apache 日志的统计，python使这个任务变得极其简单，下面我们来详细讲解下具体的做法，有需要的小伙伴可以参考下。

项目的一个需求是解析nginx的日志文件。
简单的整理如下：

日志规则描述

首先要明确自己的Nginx的日志格式，这里采用默认Nginx日志格式：

				?

									log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '

									         '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '

									         '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';

其中一条真实记录样例如下：

复制代码代码如下:

	

22.8.207 - - [16/Dec/2014:17:57:35 +0800] "GET /report?DOmjjuS6keWJp+WculSQAgdUkAIPODExMzAwMDJDN0FC HTTP/1.1" 200 0 "-" "XXXXXXX/1.0.16; iPhone/iOS 8.1.2; ; 8DA77E2F91D0"

其中，客户端型号信息用XXXXXXX代替。

项目中已经按照业务规则对Nginx日志文件进行了处理命名规则如下：

ID-ID-YYMMDD-hhmmss
并且所有的日志文件存放在统一路径下。

解决思路

获取所有日志文件path

这里使用Python的glob模块来获取日志文件path

				?

									import glob

									def readfile(path):

									  return glob.glob(path + '*-*-*-*')

获取日志文件中每一行的内容

使用Python的linecache模块来获取文件行的内容

				?

									import linecache

									def readline(path):

									  return linecache.getlines(path)

注意：linecache模块使用了缓存，所以存在以下问题：

在使用linecache模块读取文件内容以后，如果文件发生了变化，那么需要使用linecache.updatecache(filename)来更新缓存，以获取最新变化。

linecache模块使用缓存，所以会耗费内存，耗费量与要解析的文件相关。最好在使用完毕后执行linecache.clearcache()清空一下缓存。

当然，作为优化，这里可以利用生成器来进行优化。暂且按下不表。

处理日志条目

一条日志信息就是一个特定格式的字符串，因此使用正则表达式来解析，这里使用Python的re模块。
下面，一条一条建立规则：

规则

				?

									ip = r"?P<ip>[\d.]*"

									date = r"?P<date>\d+"

									month = r"?P<month>\w+"

									year = r"?P<year>\d+"

									log_time = r"?P<time>\S+"

									method = r"?P<method>\S+"

									request = r"?P<request>\S+"

									status = r"?P<status>\d+"

									bodyBytesSent = r"?P<bodyBytesSent>\d+"

									refer = r"""?P<refer>

									     [^\"]*

									     """

									userAgent=r"""?P<userAgent>

									      .*

									      """

解析

复制代码代码如下:

	
	p = re.compile(r"(%s)\ -\ -\ \[(%s)/(%s)/(%s)\:(%s)\ [\S]+\]\ \"(%s)?[\s]?(%s)?.*?\"\ (%s)\ (%s)\ \"(%s)\"\ \"(%s).*?\"" %( ip, date, month, year, log_time, method, request, status, bodyBytesSent, refer, userAgent ), re.VERBOSE)

	m = re.findall(p, logline)

这样，就可以得到日志条目中各个要素的原始数据。

格式及内容转化

得到日志原始数据之后，需要根据业务要求，对原始数据进行格式及内容转化。
这里需要处理的内容包括：时间，request，userAgent

时间格式转化

在日志信息原始数据中存在Dec这样的信息，利用Python的time模块可以方便的进行解析

				?

									import time

									def parsetime(date, month, year, log_time):

									  time_str = '%s%s%s %s' %(year, month, date, log_time)

									  return time.strptime(time_str, '%Y%b%d %H:%M:%S')

解析request

在日志信息原始数据中得到的request的内容格式为：

/report?XXXXXX
这里只需要根据协议取出XXXXXX即可。
这里仍然采用Python的re模块

				?

									import re

									def parserequest(rqst):

									  param = r"?P<param>.*"

									  p = re.compile(r"/report\?(%s)" %param, re.VERBOSE)

									  return re.findall(p, rqst)

接下来需要根据业务协议解析参数内容。这里需要先利用base64模块解码，然后再利用struct模块解构内容：

				?

									import struct

									import base64

									def parseparam(param):

									  decodeinfo = base64.b64decode(param)

									  s = struct.Struct('!x' + bytes(len(decodeinfo) - (1 + 4 + 4 + 12)) + 'xii12x')

									  return s.unpack(decodeinfo)

解析userAgent

在日志信息原始数据中userAgent数据的格式为：

XXX; XXX; XXX; XXX
根据业务要求，只需要取出最后一项即可。
这里采用re模块来解析。

				?

									import re

									def parseuseragent(useragent):

									  agent = r"?P<agent>.*"

									  p = re.compile(r".*;.*;.*;(%s)" %agent, re.VERBOSE)

									  return re.findall(p, useragent)