问题:如下,一个很大的日志文件,提取 start: 到 end: 标志中间的内容 日志文件a.log xxxxx yyyyy start: start: hahahaha end: start: hahahahha end: ccccccc kkkkkkk cdcdcdcd start: hahahaha end: code import re isfind=False with open("a.log","r") as f: ): l=f.readline() i

我们将现有的 提取方法(Extractive)(如LexRank,LSA,Luhn和Gensim现有的TextRank摘要模块)与含有51个文章摘要对的Opinosis数据集进行比较.我们还尝试使用Tensorflow的文本摘要算法进行抽象技术(Abstractive),但由于其极高的硬件需求(7000 GPU小时,$ 30k云信用额),因此无法获得良好的结果. 为什么要文字摘要? 随着推送通知和文章摘要获得越来越多的需求,为长文本生成智能和准确的摘要已经成为流行的研究和行业问题. 文本摘要有两

1  背景 接口用例已经在项目中的yml文件中编写,但是yml文件不能做为交付文档用,本文对工作中从接口输出日志中提取用例信息,并导入到excel文件中做了总些 2  工具 idea,notepad++,excel 3  提取用例 总体思路是代码中将要提取的数据打印到日志中,对日志信息进行处理,然后以文本导入向导的方式导入到excel中 3.1 日志输出 为了便于从日志中提取用例所需要的信息(用例名称,入参,出参),所以代码中要将这几个全部打印到日志中,并加入部分分隔符方便后续处理,如: Mer

学习一下python的日志模块logging,可以参考如下博客,写得很详细 https://www.cnblogs.com/yyds/p/6901864.html https://www.cnblogs.com/goodhacker/p/3355660.html https://cuiqingcai.com/6080.html 实践:把日志模块加到requests+excel接口测试框架中 新建一个logs文件夹,用来存放输出的日志文件:然后在utils工具中创建一个logger.py,封装日志

第二讲 1.创建一个时间格式的单元格 Workbook wb=new HSSFWorkbook(); // 定义一个新的工作簿 Sheet sheet=wb.createSheet("第一个Sheet页"); // 创建第一个Sheet页 //第一个单元格 Row row=sheet.createRow(0); // 创建一个行 Cell cell=row.createCell(0); // 创建一个单元格 第1列 cell.setCellValue(new Date()); // 给

Python日志输出——logging模块 标签: loggingpythonimportmodulelog4j 2012-03-06 00:18 31605人阅读 评论(8) 收藏 举报 分类: Python(17)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   1. logging介绍 Python的logging模块提供了通用的日志系统,可以方便第三方模块或者是应用使用.这个模块提供不同的日志级别,并可以采用不同的方式记录日志,比如文件,HTTP GET

python日志模块logging   1. 基础用法 python提供了一个标准的日志接口,就是logging模块.日志级别有DEBUG.INFO.WARNING.ERROR.CRITICAL五种(级别依次升高),分别对应的函数为debug().info().warning().error().critical(). >>> import logging >>> logging.debug("ni hao") >>> loggin

海量日志数据提取某日访问百度次数最多的那个IP的Java实现 前几天在网上看到july的一篇文章<教你如何迅速秒杀掉:99%的海量数据处理面试题>,里面说到百度的一个面试题目,题目如下: 海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. july里面的分析如下. 1.  分而治之/hash映射:针对数据太大,内存受限,只能是:把大文件化成(取模映射)小文件,即16字方针:大而化小,各个击破,缩小规模,逐个解决 2.  hash统计:当大文件转化了小文件,那么我们便可以采用常规的hash_m

python笔记之提取网页中的超链接 对于提取网页中的超链接,先把网页内容读取出来,然后用beautifulsoup来解析是比较方便的.但是我发现一个问题,如果直接提取a标签的href,就会包含javascript:xxx和#xxx之类的,所以要对这些进行特殊处理. #!/usr/bin/env python #coding: utf-8 from bs4 import BeautifulSoup import urllib import urllib2 import sys reload(sy

在企业中,从日志中提取数据进行分析,可以帮助企业更加了解用户行为,用户最感兴趣的产品或者内容,分析得到数据后,可以决定企业在今后的走向. 从这些日志数据中,比较重要的有: 1. 用户访问最多的url,即用户在企业网站最感兴趣的产品或者内容 2. 用户群体的的主要线路是什么?移动?联通?电信? 3. 用户访问的高峰期是什么时候?最高PV(访问量).UV(独立访客).IP(独立IP). 4. 各时段状态码数.比如304,表示静态资源在没有发生改变时,服务器要求客户使用了浏览器本地的缓存,可以降低服务

2016年11月,Jeroen Ooms在CRAN发布了tesseract包,实现了R语言对简单图片的文本提取.分析功能. 利用开源OCR引擎进行图片处理,目前可以识别超过100种语言,R语言可以借助tesseract调用OCR引擎进行相应操作. 从图像中提取文本时,需要提前安装训练数据(地址:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata),系统默认为英语训练数据.在使用过程中,最好使用高对比度.低噪声.水平格式文本的图片. 转载于公众号R语言中文社区 一．

python 字典操作提取key,value dictionaryName[key] = value 1.为字典增加一项  2.访问字典中的值  3.删除字典中的一项  4.遍历字典  5.字典遍历的key\value  6.字典的标准操作符  7.判断一个键是否在字典中  8.python中其他的一些字典方法  

浅析python日志重复输出问题 问题起源: ​ 在学习了python的函数式编程后,又接触到了logging这样一个强大的日志模块.为了减少重复代码,应该不少同学和我一样便迫不及待的写了一个自己的日志函数,比如下面这样: import logging # 这里为了便于理解,简单的展示了一个输出到屏幕的日志函数 def my_log(): logger = logging.getLogger('mysql.log') ch = logging.StreamHandler() ch.setLeve

luke可以方便的查看lucene的索引信息,当然也可以查看solr和es中的索引信息(基于lucene实现). 查看索引前,要注意lucene版本的问题,高版本的lucene用低版本的luke工具就可能无法打开. 记得以前用luke还可以实现索引修复的功能,会把有错误的段segment删掉,使用前备份. 关于luke的使用后面补上. Tika是一个文本提取工具,可以从word,pdf,excel等文件中提取内容,为es等提供数据源.图片信息可以只分析标题大小,没必要记录RGB颜色信息. Tik

原文:https://www.cnblogs.com/i-honey/p/7791564.html 在企业中,从日志中提取数据进行分析,可以帮助企业更加了解用户行为,用户最感兴趣的产品或者内容,分析得到数据后,可以决定企业在今后的走向. 从这些日志数据中,比较重要的有: 1. 用户访问最多的url,即用户在企业网站最感兴趣的产品或者内容 2. 用户群体的的主要线路是什么?移动?联通?电信? 3. 用户访问的高峰期是什么时候?最高PV(访问量).UV(独立访客).IP(独立IP). 4. 各时段状

python 日志打印之logging使用介绍 by:授客QQ:1033553122 测试环境: Python版本:Python 2.7   简单的将日志打印到屏幕 import logging logging.debug('this is a debug level message') logging.info('this is info level message') logging.warning('this is warning level message') logging.error

.python统计文本中每个单词出现的次数: #coding=utf-8 __author__ = 'zcg' import collections import os with open('abc.txt') as file1:#打开文本文件 str1=file1.read().split(' ')#将文章按照空格划分开 print "原文本:\n %s"% str1 print "\n各单词出现的次数:\n %s" % collections.Counter(s

# python 日志的配置,python对日志封装成类,日志的调用 import logging # 使用logging模块: class CLog: # ---------------------------------------------------------------------------- def __init__(self): #日志文件的存放路径,根据自己的需要去修改 LOG_FILE_PATH = 'C:\\log\\wlb\\crawler\\cic.log' sel

介绍 Python本身带有logging模块,其默认支持直接输出到控制台(屏幕),或者通过配置输出到文件中.同时支持TCP.HTTP.GET/POST.SMTP.Socket等协议,将日志信息发送到网络等等. Python日志级别 日志级别大小关系为:CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG > NOTSET,当然也可以自己定义日志级别. 直接使用logging 没有配置logging时,日志会直接输出到控制台 import logg

Python日志输出中添加上下文信息 除了传递给日志记录函数的参数(如msg)外,有时候我们还想在日志输出中包含一些额外的上下文信息.比如,在一个网络应用中,可能希望在日志中记录客户端的特定信息,如:远程客户端的IP地址和用户名.这里我们来介绍以下几种实现方式: 通过向日志记录函数传递一个extra参数引入上下文信息: 使用LoggerAdapter引入上下文信息: 使用Filters引入上下文信息: 一.通过向日志记录函数传递extra参数引入上下文信息 前面我们提到过,可以通过向日志记录函数