面试题：Python错误日志分析中的异常分类统计

Question

在一个复杂的Python项目中，已经通过logging记录了大量错误日志。现在要求编写代码，分析这些日志文件，统计不同类型异常（如TypeError、ValueError等）出现的次数，并按照出现次数从高到低排序输出。假设日志文件每行记录一条日志，且日志格式为'时间 - 模块名 - 日志级别 - 异常信息'，请给出完整的Python代码实现。

Answer 1

import re
from collections import Counter

def analyze_logs(log_file_path):
    pattern = r' - .* - .* - (.*Error):'
    error_counter = Counter()
    with open(log_file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        for line in file:
            match = re.search(pattern, line)
            if match:
                error_type = match.group(1)
                error_counter[error_type] += 1
    sorted_errors = sorted(error_counter.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)
    for error_type, count in sorted_errors:
        print(f'{error_type}: {count}')


log_file_path = 'your_log_file.log'
analyze_logs(log_file_path)

1. 导入必要的模块：re用于正则表达式匹配，collections.Counter用于统计不同类型异常出现的次数。
2. 定义分析日志的函数analyze_logs：
   • 使用正则表达式r' - .* - .* - (.*Error):'匹配日志中的异常类型。
   • 初始化一个Counter对象error_counter来统计异常类型出现的次数。
   • 逐行读取日志文件，对每一行进行正则匹配，如果匹配成功，提取异常类型并更新error_counter。
   • 使用sorted函数按照异常出现次数从高到低对error_counter中的数据进行排序。
   • 遍历排序后的结果并打印每种异常类型及其出现次数。
3. 调用函数：将日志文件路径作为参数传入analyze_logs函数，如果日志文件路径不同，需要修改log_file_path变量的值。