[Python] 利用python批量下载爱快网址浏览记录并进行数据分析

作者：admin，发布日期：2020-10-04
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应该是今年的第N次更新，由于前段时间比较忙，没有怎么管理博客，最近国庆才有空更新。

写在开头

这篇文章中，我们将使用python的requests包以及内置的reduce等函数，对爱快路由中的网址浏览记录进行批量抓取并做简单分析，主要是为了练手和复习python内置的map和reduce函数。

爱快里面的操作

要获取到网址浏览记录，我们首先需要在爱快中打开此设置，然后爱快才会记录网址浏览记录。

数据的获取

博主首先尝试了爱快自带的导出功能，但是发现自带的导出功能有很大的缺陷，点击批量下载不是直接导出一个文件，而是一个文件一个文件单独下载下来，而且这个记录是按照小时生成的，一个小时会生成一次，这就导致最终导出的文件数量非常多。

经过分析，爱快导出网址浏览记录时，会访问下载链接进行下载，这个下载链接需要鉴权，类似于下面的网址：

http://0.0.0.0/audit_url/20200915T010000

最后的20200915T010000实际为导出文件页面显示的文件名称，而这个文件名称是可以生成的，他的规则看一眼就可得知：

年份+月份+日期+T+时间+0000

而且除了年份为4位外，其他均为2位，不足2位前面补0，所以我们就可以得到文件名的格式

name_format = "2020%02d%02dT%02d0000" # %02d表示2位整数，不足2位左边补0

而在前面提到，这个网址需要鉴权，由于我们不需要整个过程自动化，所以我们直接从谷歌浏览器中登录获取爱快后台的session key，这里只需要用到sess_key这个cookies，剩下据我猜测应该是用于后台js显示:

知道这些后，我们就可以使用requests模块批量进行下载数据了，在这里使用了requests.session()，让requests去管理此次会话

import requests


def main():
    session = requests.session()
    session.cookies["sess_key"] = "" # 前面得到的sess_key
    name_format = "2020%02d%02dT%02d0000"
    for i in range(1, 31): # 生成月份1-30
        for j in range(24): # 生成小时0-23
            name = name_format % (10, i, j)
            data = session.get("http://0.0.0.0/audit_url/%s" % name) # 下载记录
            if data.status_code == 200: # 如果文件存在就写入到本地
                with open("./log/%s" % name, "wb") as f:
                    f.write(data.content)
            print("[+] Download %s" % name) # 输出记录


if __name__ == '__main__':
    main()

运行代码，我们就可以得到所有的日志了：

批量读取日志文件

首先使用os.getcwd()获取当前目录，然后使用os.listdir()来列出目录下所有文件和目录。

这里没有做目录的筛选，因为我们的log目录下面只有日志文件，不存在目录，所以不需要做处理。

接着我们将文件按行读取，然后对其进行分割。

file_list = os.listdir(os.getcwd() + "/log")
print(file_list)
log_list = []
for file in file_list:
    with open("./log/%s" % file, "r") as f:
        for log in f.readlines():
            log_list.append(log.split())

分割后的数据类似于此结构：

[['192.168.1.24', '00:00:00:00:00:00', '1601796769', '2020-10-04', '15:32:49', '5040005', '/', 'vexrmb.i8mc.cn'],
 ['192.168.1.22', '00:00:00:00:00:00', '1601796771', '2020-10-04', '15:32:51', '2990002', '/cgi-bin/httpconn', '0.0.0.0']]

数据分析

首先我们要知道reduce的函数的用法，这里可以参考廖雪峰的网站上的python教程：

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017329367486080

然后就是对数据做分析了，我们使用reduce进行了一次最简单的分析，统计每个网站被访问的次数，然后对其进行排序，访问次数最多的在最前面，并且数据结果：

import os
from functools import reduce


def main():
    file_list = os.listdir(os.getcwd() + "/log")
    # print(file_list)
    log_list = []
    for file in file_list:
        with open("./log/%s" % file, "r") as f:
            for log in f.readlines():
                log_list.append(log.split())

    # print(log_list)
    result = reduce(views_count, log_list, {})
    # 按照value对结果字典进行排序
    result = sorted(result.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    # 输出结果
    for k, v in result:
        print(k, v)


# reduce处理过程,b[7]为访问的网址，从上方结构可得
def views_count(a, b):
    """

    :type b: str
    :type a: dict
    """
    if b[7] in a.keys():
        a[b[7]] += 1
    else:
        a[b[7]] = 1

    return a


if __name__ == '__main__':
    main()

输出结果类似于下方结果：

vexrmb.i8mc.cn 143867
api.curseforge.com 72558
servermods.forgesvc.net 63151
files.forgecdn.net 58431
media.forgecdn.net 45738
www.mczhifu.com 43427
mcstats.org 28355
101.91.5.187 16397
bStats.org 12798
api.yumc.pw 10627
.....

写在结尾

python的内置reduce,map,filter等函数可以对数据进行简单的处理，当然，对于大量数据，我们可以将其导入hadoop进行流式计算,以获得实时的数据。博主在此篇文章中仅进行的基础分析，对于此类型的数据，还可以对其访问时间段的等数据进行聚合等操作。