Python脚本实现下载合并SAE日志

Python脚本实现下载合并SAE日志

简介

SAE(Sina App Engine)是新浪开发的基于云计算、数据存储及定时任务等功能的云平台。在SAE上部署的应用需要查看日志,而SAE日志的查看需要在SAE的管理控制台进行,比较麻烦。本文介绍如何使用Python脚本实现下载并合并SAE日志。

前置条件

  • 注册并创建SAE应用
  • 安装Python解释器(本文使用Python 3.7版本)
  • 安装相关库(本文使用requests、bs4、lxml库)

实现步骤

1. 获取SAE日志下载链接

首先需要登录SAE管理后台,进入我的应用->开发者->应用日志,然后打开浏览器的开发者工具,找到Network选项卡,随便点开一个日志,观察请求详情,可以看到有一个log关键字。通过搜索log关键字,可在请求URL参数中找到log参数,其值便是对应日志的下载链接。

2. 下载日志

通过requests库的get方法获取下载链接,并将响应内容存到本地。代码示例如下:

import requests

url = "SAE日志下载链接"
response = requests.get(url)
with open("log.txt", "wb") as f:
    f.write(response.content)

3. 合并日志

方法一:使用Linux命令cat

如果你使用Linux系统,可以使用cat命令将多个日志合并成一个文件。代码示例如下:

# 将log1.txt和log2.txt合并到merged_log.txt
! cat log1.txt log2.txt > merged_log.txt

方法二:使用Python程序

如果你使用的是Windows系统,或者不想使用命令行,也可以使用Python程序实现日志的合并。代码示例如下:

# 将log1.txt和log2.txt合并到merged_log.txt
file_list = ["log1.txt", "log2.txt"]
with open("merged_log.txt", "wb") as f:
    for file_name in file_list:
        with open(file_name, "rb") as log_file:
            f.write(log_file.read())

示例说明

示例一

假设有两个SAE日志下载链接,分别是https://applogs.xxx.com/logs?log=10.60.24.23/xxxxxx/20191209.loghttps://applogs.xxx.com/logs?log=10.60.24.23/xxxxxx/20191210.log,将两个日志合并成一个文件的Python代码如下:

import requests

# 下载日志1
url1 = "https://applogs.xxx.com/logs?log=10.60.24.23/xxxxxx/20191209.log"
response1 = requests.get(url1)
with open("log1.txt", "wb") as f:
    f.write(response1.content)

# 下载日志2
url2 = "https://applogs.xxx.com/logs?log=10.60.24.23/xxxxxx/20191210.log"
response2 = requests.get(url2)
with open("log2.txt", "wb") as f:
    f.write(response2.content)

# 合并日志
file_list = ["log1.txt", "log2.txt"]
with open("merged_log.txt", "wb") as f:
    for file_name in file_list:
        with open(file_name, "rb") as log_file:
            f.write(log_file.read())

运行以上代码后,会在当前目录下生成一个名为merged_log.txt的文件,其中包含下载下来的两个日志的内容。

示例二

假设有一个应用在SAE上运行了一段时间,需要将其所有日志下载并合并成一个文件进行整理。以下是一个Python脚本的示例代码:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

app_name = "xxx"  # 应用名称
sae_session_id = "xxx"  # SAE管理后台的session id,可在浏览器cookie中查看

# 获取应用的所有日志下载链接
url = "https://sae.sina.com.cn/?m=console&act=logsMain&app_id={}&appname={}".format(app_name, app_name)
headers = {
    "cookie": "BAYEUX_BROWSER=; SINAGLOBAL=xxx; SGUID=xxx; un=xxx; usr=xxx; user_id=xxx; core_un=xxx; "
              "SUP=xxx; WEB4=xxx; WEB2=xxx; lidarV=xxx; UOR=xxx; "
              "STOKEN=xxx; lxlrttp=xxx; "
              "LOGIN_IV=xxx; LOGIN_WAY=xxx; keepLogin=on; "
              "GUEST_LOGIN=xxx; guest_id=xxx; "
              "SUE=xxx; SUP_CNZZ=xxx; sso_info=xxx; "
              "sso_uid=xxx; sso_sid=xxx; SAE_SESSION_ID={}".format(sae_session_id),
    "referer": "https://sae.sina.com.cn/?m=console&app_id={}&appname={}&act=logsMain".format(app_name, app_name)
}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")
links = soup.select(".zzspn a")

# 下载并合并日志
file_list = []
for link in links:
    url = "https://sae.sina.com.cn/" + link["href"]
    response = requests.get(url, headers=headers)
    file_name = "log_"+link.text.strip().replace("/", "_") + ".txt"
    with open(file_name, "wb") as f:
        f.write(response.content)
    file_list.append(file_name)

with open("merged_log.txt", "wb") as f:
    for file_name in file_list:
        with open(file_name, "rb") as log_file:
            f.write(log_file.read())

运行以上代码后,会在当前目录下生成一个名为merged_log.txt的文件,其中包含下载下来的所有日志的内容。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:Python脚本实现下载合并SAE日志 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年6月3日
下一篇 2023年6月3日

相关文章

  • 全面了解Python环境配置及项目建立

    下面将提供详细的关于“全面了解Python环境配置及项目建立”的攻略。 Python环境配置 安装Python 首先你需要下载Python安装程序,这可以在Python官方网站上进行下载,地址为:https://www.python.org/downloads/。选择对应版本的程序下载,然后将其安装到本地电脑上。 配置环境变量 Windows系统:将Pyth…

    python 2023年5月19日
    00
  • Python OpenCV高斯金字塔与拉普拉斯金字塔的实现

    Python OpenCV高斯金字塔与拉普拉斯金字塔的实现 前言 本文将介绍 Python OpenCV 中高斯金字塔和拉普拉斯金字塔的实现方法。高斯金字塔和拉普拉斯金字塔是图像处理中的经典算法,通常用于缩放、图像增强以及细节增强等应用场合。本文将从原理、代码实现等方面进行介绍。 高斯金字塔 高斯金字塔是一类离散均值滤波的变换,通常用于图像缩放等应用场合。高…

    python 2023年5月18日
    00
  • python实现Dijkstra静态寻路算法

    下面是详细讲解“Python实现Dijkstra静态寻路算法”的完整攻略,包括算法原理、Python实现和两个示例说明。 算法原理 Dijkstra算法是一种用于寻找带权图中单源最短路径的算法,其基本思想是从起点开始,逐步扩展到其他节点,直到到达终点。具体步骤如下: 初始化起点到其他节点的距离为无穷大,起点到自身的距离为0; 选取距离起点最近的节点将其加入已…

    python 2023年5月14日
    00
  • 浅谈python连续赋值可能引发的错误

    浅谈 Python 连续赋值可能引发的错误 Python 中的连续赋值 (Chained Assignment) 是一种快速赋值的写法,它允许我们将多个变量赋值为同一个值。例如: a = b = c = 1 上面的代码中,我们将变量 a、b、c 都赋值为 1。这样的赋值语句看起来很简洁,但是却会可能引发一些错误。在本文中,我们将讨论这些错误并提供解决方案。 …

    python 2023年6月6日
    00
  • numpy给array增加维度np.newaxis的实例

    首先,需要了解numpy中多维数组的概念。在numpy中,多维数组也被称为ndarray,它是一种类似于数组的数据结构,但是可以支持多维数组,其中每个元素都必须是同类型。 numpy为了方便处理多维数组,提供了一些函数和属性来处理多维数组。其中,np.newaxis是一个非常有用的属性,可以在数组的指定位置增加一维。 具体来说,当我们使用np.newaxis…

    python 2023年6月6日
    00
  • 深入分析python数据挖掘 Json结构分析

    深入分析Python数据挖掘Json结构分析 什么是JSON? JSON是JavaScript对象表示法的缩写。它是一个轻量级的数据交换格式,被广泛地应用于Web应用中,尤其是在AJAX技术中。JSON以纯文本的形式来描述数据结构,解析起来非常容易,同时也易于阅读和编写。 为什么使用JSON? JSON有很多优点。以下是其中的一些: 易于阅读和编写 – JS…

    python 2023年6月3日
    00
  • Python算法的时间复杂度和空间复杂度(实例解析)

    下面是关于“Python算法的时间复杂度和空间复杂度(实例解析)”的完整攻略。 1. 时间复杂度和空间复杂度简介 时间复杂度和空间复杂度是算法效率的两个重要指标。时间复杂度是指算法执行所需的时间,通常用大O表示法表示。空间复杂度是指算法执行所需的内存空间,通常也用大O表示法表示。在算法设计和分析中,时间复杂度和空间复杂度是非常重要的,因为它们可以帮助我们评估…

    python 2023年5月13日
    00
  • Python进阶:生成器 懒人版本的迭代器详解

    Python进阶:生成器懒人版本的迭代器详解 Python中的生成器是一种特殊的迭代器,可以按需生成值,而不是一次性生成所有值。本文将介绍如何使用生成器,并提供两个示例。 生成器的基本语法 生成器的基本语法如下: def my_generator(): yield value 其中,yield关键字用于生成值,并暂停函数的执行。当函数再次被调用时,它将从上次…

    python 2023年5月15日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部