京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
python脚本实现分析dns日志并对受访域名排行
前段时间有个需求是要求查一段时间的dns上的域名访问次数排行(top100),没办法,只好慢慢的去解析dns日志呗,正好学习了python,拿来练练手。
1.原始数据分析:
首先看下原始数据文件,即dns日志内容,下面是抽取的几条有代表性的日志,2×8.2×1.2x.1×5 这种中间的x是相应的数字被我抹去了。
13-08-30 03:11:34,229 INFO : queries: – |1×3.2×8.2x.2×8|p19.qhimg.com|default|2×8.2×1.2x.1×5;|default;|A|success|+|—w— qr aa rd ra |8061|
13-08-30 03:11:34,238 INFO : queries: – |1×3.2×8.x.9x|shu.taobao.com|default|2×8.2×1.2x.1×5;|default;|A|success|+|—w— qr aa rd ra |59034|
13-08-30 03:11:34,238 INFO : queries: – |1×3.2×8.2×7.1×2|cncjn.phn.live.baofeng.net|default|2×8.2×1.2x.17x;|default;|A|success|+|—w— qr aa rd ra |3004|
可以看出中间的日志采用的是| 分割的,shu.taobao.com 即为我们想要的数据域名,至于域名访问次数统计,则每个域名的一条记录算一次访问。由此我们可以确定一下两点:
a)采用| 作为分割符
b)第二个字段domain为目标数据,我们用作键值,即字典的key
c)domain[key]存储相应域名的访问次数
2.脚本构思:
a)我们的dns日志都是隔一段时间自动切割、压缩为gz文件,因此首先必须采用gzip.open去打开gz文件,这里需要导入gz库。
b)要求查找的是一段时间的域名排行,所以必须有得过滤一段时间,这里我采用了正则的方式去过滤,so导入re正则库。
c)排序,必须对结果进行排序,然后输出topXX的结果,由于是采用字典保存的,而字典是乱想的,所以必须有合适的办法去排序,字典的iteritems正好适用。
3.脚本编写:
明白了大致要点,脚本写起来就很easy了。
代码如下:
稍微说下脚本内容,queries.log.CMN-CQ.20130830031330.gz 为具体的一个目标文件,脚本主要是采用字典存储,以domain字段作为key,domain[key]存储访问次数。
稍后调用字典的iteritems 方法生产迭代器进行排序,最后输入top100的域名。
最后的raw_input(“enter a word to finish”) 是因为我在win7下测试的,默认执行完就一闪而过了,加入这行纯碎是为了观察结果,linux下可以删去。
这里稍微别扭的是时间的过滤采用的是正则去过滤的,所以要求输入必须是正则的方式,这点麻烦。
3.执行
说了大半天了,还是先跑下看看效果吧。
可以看出正常输出了top20的域名。
4.总结:
大致实现了相应的要求,只是很多的文件处理的不大好。例如采用正规去过滤时间段,在数据量很大的情况下会对性能有影响。同时感谢同事,最后的字典的排序方法我是抄他的,感谢个~
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28