Подготовка на регистрационни файлове на Apache за машинно обучение
Регистрационните файлове на Apache често идват в стандартен формат, известен като Combined Log Format. Той включва IP адрес на клиента, дата, метод на заявка, код на състоянието, потребителски агент и друга информация. За да използваме тези данни с алгоритми за машинно обучение, трябва да ги трансформираме в числова форма.
Ето един прост скрипт на Python, използващ библиотеките pandas и apachelog за анализиране на регистрационни файлове на Apache:
Стъпка 1: Импортирайте необходимите библиотеки
import pandas as pd import apachelog
Стъпка 2: Дефиниране на регистрационен формат
# This is the format of the Apache combined logs format = r'%h %l %u %t \"%r\" %>s %b \"%{Referer}i\" \"%{User-Agent}i\"' p = apachelog.parser(format)
Стъпка 3: Анализирайте регистрационния файл
def parse_log(file): data = [] for line in open(file): try: data.append(p.parse(line)) except: pass return pd.DataFrame(data, columns=['ip', 'client', 'user', 'datetime', 'request', 'status', 'size', 'referer', 'user_agent']) df = parse_log('access.log')
Сега можете да добавите стъпка за извличане на функции, за да преобразувате тези категориални характеристики в числови, например, като използвате еднократно кодиране или конвертирате IP адреси в числени стойности.
Подготовка на регистрационни файлове на Nginx за машинно обучение
Процесът е подобен на този, който следвахме за регистрационните файлове на Apache. Регистрационните файлове на Nginx обикновено идват в много подобен формат на комбинирания лог формат на Apache.
Стъпка 1: Импортирайте необходимите библиотеки
import pandas as pd import pynginxlog
Стъпка 2: Дефиниране на регистрационен формат
# This is the standard Nginx log format format = r'$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" $status $body_bytes_sent "$http_referer" "$http_user_agent"' p = pynginxlog.NginxParser(format)
Стъпка 3: Анализирайте регистрационния файл
def parse_log(file): data = [] for line in open(file): try: data.append(p.parse(line)) except: pass return pd.DataFrame(data, columns=['ip', 'client', 'user', 'datetime', 'request', 'status', 'size', 'referer', 'user_agent']) df = parse_log('access.log')
Отново ще трябва да преобразувате тези категориални характеристики в числови, преди да ги подадете в модела за машинно обучение.