海量日志数据提取出访问次数最多的那个IP python实现 总结

问题原型: http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6279498

1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。

      首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。

或者如下阐述（雪域之鹰）：
算法思想：分而治之+Hash

1.IP地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理； 
2.可以考虑采用“分而治之”的思想，按照IP地址的Hash(IP)%1024值，把海量IP日志分别存储到1024个小文件中。这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址； 
3.对于每一个小文件，可以构建一个IP为key，出现次数为value的Hash map，同时记录当前出现次数最多的那个IP地址；
4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的IP，再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的IP；

代码实现:

#coding:utf-8
#py3.x
import re
import json
import time
import os

def run(logpath, hashcode,topnum=100):
    for i in range(0, hashcode):
        with open(str(i), 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write('{}')
    h = 50*1024 * 1024#50MB
    with open(logpath, 'r', encoding='utf-8-sig') as f:
        lines=f.readlines(h)
        while lines:
            lineshandler(lines, hashcode)
            lines=f.readlines(h)
    return orderresult(hashcode,topnum)

def lineshandler(lines,hashcode):
    ipreg=re.compile('d+.d+.d+.d+')
    d={}
    for i in range(0,hashcode):
        with open(str(i),'r',encoding='utf-8') as f:
            d[i]=json.loads(f.read())
    for line in lines:
        if line.startswith('#'):
            continue
        else:
            ips=re.findall(ipreg,line)
            if len(ips)<2:
                continue
            else:
                ip=ips[1]
            hid=hash(ip)%hashcode
            d[hid].setdefault(ip,0)
            d[hid][ip]+=1
    for hid in d.keys():
        with open(str(hid),'w',encoding='utf-8') as f:
            f.write(json.dumps(d[hid]))


def orderresult(hashcode,topnum):
    l=[]
    for i in range(0, hashcode):
        with open(str(i), 'r', encoding='utf-8') as f:
            d=json.loads(f.read())
            for key in d.keys():
                if len(l)<topnum:
                    l.append((key,d[key]))
                    if len(l)==topnum:
                        l=sorted(l,key=lambda x:x[1],reverse=True)
                else:
                    if l[topnum-1][1]<d[key]:
                        l.pop(topnum-1)
                        l.append((key,d[key]))
                        l=sorted(l,key=lambda x:x[1],reverse=True)
        os.remove(str(i))
    return l

t1=time.time()
rs = run('u_ex130702.log',9,10)
t2=time.time()
print(rs)
print('共用时'+str(t2-t1)+"秒")

总结:

使用了 readlines 将文件分块读入内存，然后hash并序列化保存(这里为了方便用了JSON序列化缓存到文本，IO开销很大，在真实的使用环境中可以缓存到数据库)，在python3.x中使用了readlines后 tell 不能再用了，两个函数冲突。

在py2.7中open函数没有encoding参数，要注明 encoding 必须使用codecs模块的codecs.open。