python分析apache访问日志脚本分享( 二 ) _Python

2. 分析哪些页面的响应时间较长
```
log_file = '/var/log/httpd/access_log'
log_format = '%h %l %u %t "%r" %>s %b "%{Referer}i" "%{User-Agent}i" %D'
pages = {}
parser = LogParser(log_file, log_format)
for entry in parser.parse():
page = entry['request'].split(' ')[1]
time = int(entry['response_time'])
if page not in pages:
pages[page] = []
pages[page].append(time)
for page, times in pages.items():
avg_time = sum(times) / len(times)
if avg_time > 1000:
print(page, avg_time)
```
在上面的代码中，我们首先指定了日志文件的格式，并使用“LogParser”类来读取和解析该文件。然后，我们迭代每个日志条目，并统计每个页面的响应时间。最后，我们判断哪些页面的平均响应时间大于1000毫秒，并将其打印出来。
【python分析apache访问日志脚本分享】综上所述，本文介绍了如何使用Python分析Apache访问日志文件，从多个角度分析用户的行为和趋势，以及评估网站的性能。通过这些分析，我们可以更好地了解用户的需求和行为，并进一步优化网站的性能和用户体验。

python分析apache访问日志脚本分享( 二 )

猜你喜欢