在python中解析自定义日志文件

时间:2019-03-21 15:27:31

标签: python logparser

我有一个带有换行符的日志文件

示例文件:

2019-02-12T00:01:03.428+01:00 [Error] ErrorCode {My error: "A"} -  -  - 00000000-0000-0000-6936-008007000000 
2019-02-12T00:01:03.428+01:00 [Error] ErrorCode {My error: "A"} -  -  - 00000000-0000-0000-6936-008007000000 
2019-02-12T00:03:23.944+01:00 [Information] A validation warning occurred: [[]] while running a file,
--- End of stack trace ---
    FileNotFoundError
--- End of stack trace from previous location where exception was thrown ---
    System Error

我想将数据分为时间戳记,类型代码三列,以显示事件是错误,警告还是信息,然后显示消息。

我为此使用了分割功能:

currentDict = {"date":line.split("] ")[0].split(" [")[0],
                   "type":line.split("] ")[0].split(" [")[1],"text":line.split(" ]")[0].split("] ")[1]}

要在给定列中拆分数据,它可以正常工作,但是如果我在下面显示条目,则会报错

2019-02-12T00:03:23.944+01:00 [Information] A validation warning occurred: [[]] while running a file,
--- End of stack trace ---
    FileNotFoundError
--- End of stack trace from previous location where exception was thrown ---
    System Error

第二种方法是使用正则表达式

with open(name, "r") as f:
         for lines in f:
             data_matcher = re.findall("^\\d{4}[-]?\\d{1,2}[-]?\\d{1,2}T\\d{1,2}:\\d{1,2}:\\d{1,2}.\\d{1,3}[+]?\\d{1,2}:\\d{1,2}",
                              lines)

Expected Output

使用此方法,我只能提取时间戳,但对于如何提取字段旁边的内容却陷入困境。

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

您不需要对正则表达式那么精确:

import re

log_pattern = re.compile(r"([0-9\-]*)T([0-9\-:.+]*)\s*\[([^]]*)\](.*)")

with open(name, "r") as f:
  for line in f:
      match = log_pattern.match(line)
      if not match:
        continue
      grps = match.groups()
      print("Log line:")
      print(f"  date:{grps[0]},\n  time:{grps[1]},\n  type:{grps[2]},\n  text:{grps[3]}")

您甚至可以想象不那么精确,例如r"(.*)T([^\s]*)\s*\[([^]]*)\](.*)"也可以。这是一个用于测试正则表达式的好工具:regex101

答案 1 :(得分:0)

解析时,一个很好的建议是停止尝试一枪做事(即使这很有趣)。例如,编写一个大的正则表达式来解析所有内容:

re.findall("...", TEXT)

或在单行代码(有时是链接的)中从一段文本中提取值:

LINE.split("...")[...].split("...")[...]

相反,将逻辑分解为简单步骤序列(通常分配给中间变量),其中每个步骤都为另一个简单步骤铺平了道路。对于您而言,这些步骤可能是:

time, rest = line.split(' [', 1)
line_type, msg = rest.split('] ', 1)

在混乱的数据的现实世界中,有时您需要在这些小步骤之间添加错误处理或健全性检查逻辑。