python项目练习——7.网站访问日志分析器

项目功能分析：

这个项目可以读取网站的访问日志文件，统计访问量、独立访客数、访问来源等信息，并以图表或表格的形式展示出来。这个项目涉及到文件操作、数据处理、数据可视化等方面的技术。

示例代码：

import re
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt

def parse_log_file(log_file):
    # 读取日志文件内容
    with open(log_file, 'r') as file:
        logs = file.readlines()

    # 解析日志文件并统计访问来源
    user_agents = []
    referrers = []
    for log in logs:
        # 使用正则表达式提取用户代理和引荐来源信息
        user_agent_match = re.search(r'"([^"]*)"', log)
        referrer_match = re.search(r'"([^"]*)"$', log)
        if user_agent_match:
            user_agents.append(user_agent_match.group(1))
        if referrer_match:
            referrers.append(referrer_match.group(1))

    return user_agents, referrers

def plot_statistics(data, title, xlabel, ylabel, rotation=None):
    # 绘制柱状图
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.bar(data.keys(), data.values(), color='skyblue')
    plt.xlabel(xlabel)
    plt.ylabel(ylabel)
    plt.title(title)
    if rotation:
        plt.xticks(rotation=rotation)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

if __name__ == '__main__':
    log_file = 'access.log'  # 替换为你的网站访问日志文件路径
    user_agents, referrers = parse_log_file(log_file)

    # 统计用户代理
    user_agent_counts = Counter(user_agents)
    plot_statistics(user_agent_counts, '用户代理分布', '用户代理', '访问次数')

    # 统计引荐来源
    referrer_counts = Counter(referrers)
    plot_statistics(referrer_counts, '引获来源分布', '引获来源', '访问次数', rotation=90)
 

代码逻辑分析：

首先定义了一个函数 parse_log_file()，它接受一个日志文件路径作为参数，读取日志文件内容，并使用正则表达式解析日志文件，提取出用户代理和引获来源信息。然后，使用 Counter 类统计用户代理和引获来源的访问次数，并调用 plot_statistics() 函数绘制柱状图来展示统计结果。在主程序中，指定了网站访问日志文件的路径，并调用这两个函数来实现日志分析和数据可视化。