Python數(shù)據(jù)分析之真實(shí)IP請(qǐng)求Pandas詳解

這篇文章主要給大家介紹了Python數(shù)據(jù)分析之真實(shí)IP請(qǐng)求Pandas，文中通過(guò)示例嗲嗎給大家介紹的很詳細(xì)，相信對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者理解具有一定的參考借鑒價(jià)值.pandas 是基于 Numpy 構(gòu)建的含有更高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和工具的數(shù)據(jù)分析包類似于 Numpy 的核心是 ndarray，pandas 也是圍繞著 Series 和 DataFrame 兩個(gè)核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)展開的 。Series 和 DataFrame 分別對(duì)應(yīng)于一維的序列和二維的表結(jié)構(gòu)。pandas 約定俗成的導(dǎo)入方法如下：

from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd

1.1. Pandas分析步驟

    1、載入日志數(shù)據(jù)

    2、載入area_ip數(shù)據(jù)

    3、將 real_ip 請(qǐng)求數(shù) 進(jìn)行 COUNT。類似如下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. 代碼    
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個(gè)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轉(zhuǎn)化為數(shù)字"""
    ip_num = -1
    try:
      # 將IP轉(zhuǎn)化成INT/LONG 數(shù)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):
    """通過(guò)給的IP獲得地址"""
    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):
    """通過(guò)給的文件路徑加載數(shù)據(jù)生成 DataFrame"""
    self.df = pd.DataFrame(self._log_line_iter(path))
 
 
  def uv_real_ip(self, top = 100):
    """統(tǒng)計(jì)cdn ip量"""
    group_by_cols = ['real_ip'] # 需要分組的列,只計(jì)算和顯示該列
      
    # 直接統(tǒng)計(jì)次數(shù)
    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):
    """統(tǒng)計(jì)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):
    """加載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)
 
  # 加載 ip 地址
  area_ip_path = 'area_ip.csv'
  pd_ng_log_stat.load_ip_addr(area_ip_path)
 
  # 統(tǒng)計(jì) 用戶真實(shí) IP 訪問(wèn)量 和 地址
  print pd_ng_log_stat.uv_real_ip_addr()
 
if __name__ == '__main__':
  main()

運(yùn)行統(tǒng)計(jì)和輸出結(jié)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   德國(guó)
157.55.39.219   889   美國(guó)
66.249.65.170   888   美國(guó)
 
[100 rows x 2 columns]

總結(jié)

以上就是這篇文章的全部?jī)?nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作帶來(lái)一定的幫助，如果有疑問(wèn)大家可以留言交流。