A 文件是个 json 文件: a.txt
{
"_id": "113.254.82.124",
"_index": "fofapro_subdomain",
"header": "HTTP/1.1 401 Unauthorized\r\nConnection: close\r\nContent-Length: 195\r\nCache-Control: no-cache\r\nContent-Type: text/html\r\nDate: Sat, 20 Oct 2018 15:59:44 GMT\r\nEtag: \"0-29d-b90\"\r\nServer: Embedthis-Appweb/3.3.1\r\nWww-Authenticate: Basic realm=\"DCS-2530L\"\r\nX-Frame-Options: SAMEORIGIN\r\n",
}
{
"_id": "http://10.254.82.12",
"_index": "fofapro_subdomain",
"header": "HTTP/1.1 401 Unauthorized\r\nConnection: close\r\nContent-Length: 195\r\nCache-Control: no-cache\r\nContent-Type: text/html\r\nDate: Sat, 20 Oct 2018 15:59:44 GMT\r\nEtag: \"0-29d-b90\"\r\nServer: Embedthis-Appweb/3.3.1\r\nWww-Authenticate: Basic realm=\"DCS-2530L\"\r\nX-Frame-Options: SAMEORIGIN\r\n",
}
{
"_id": "https://192.168.1.10:9090",
"_index": "fofapro_subdomain",
"header": "HTTP/1.1 401 Unauthorized\r\nConnection: close\r\nContent-Length: 195\r\nCache-Control: no-cache\r\nContent-Type: text/html\r\nDate: Sat, 20 Oct 2018 15:59:44 GMT\r\nEtag: \"0-29d-b90\"\r\nServer: Embedthis-Appweb/3.3.1\r\nWww-Authenticate: Basic realm=\"DCS-2530L\"\r\nX-Frame-Options: SAMEORIGIN\r\n",
}
{
"_id": "127.0.0.1:8343",
"_index": "fofapro_subdomain",
"header": "HTTP/1.1 401 Unauthorized\r\nConnection: close\r\nContent-Length: 195\r\nCache-Control: no-cache\r\nContent-Type: text/html\r\nDate: Sat, 20 Oct 2018 15:59:44 GMT\r\nEtag: \"0-29d-b90\"\r\nServer: Embedthis-Appweb/3.3.1\r\nWww-Authenticate: Basic realm=\"DCS-2530L\"\r\nX-Frame-Options: SAMEORIGIN\r\n",
}
B 文件: b.txt
127.0.01
192.168.1.10
192.168.88.88
代码
import re
import json
def filesJson(filepath,dstpaths):
datas = set()
#正则匹配
rule = re.compile('^[a-zA-z]{1}.*$')
with open(filepath, 'r', encoding='UTF-8') as a, open(dstpaths, 'r', encoding='UTF-8') as b:
b.seek(0)
for realine_a in a:
json_datas = json.loads(realine_a)
ips = json_datas['_id']
if rule.findall(ips):
ips = ips.strip("http[s]?://")
ips = ips.split(":")[0]
datas.add(ips)
for realine_b in b:
if realine_b in datas:
print(realine_b)
else:
break
if __name__ == '__main__':
file_paths = "a.txt"
dstpaths = 'b.txt'
filesJson(file_paths, dstpaths)
我的想法是把 A 文件里的 IP,去除协议和端口,只保留 IP 写入到一个集合中,然后在通过 B 文件的数据去匹配这个集合,有没有这个 IP,如果有这个 IP,把 A 文件这行数据写入到 C 文件中,现在问题是 B 文件无法匹配 A 文件的数据,而且如果 A 文件内容是几百万行数据,B 文件内容是几万行数据,这种逻辑是不是有很大的问题。
1
liprais 2020-05-26 22:01:24 +08:00 via iPhone
pyspark 安排了
|
2
aaa5838769 OP @liprais 感谢回复,但是我现在的代码逻辑是无法匹配到数据。
|
3
telnetning 2020-05-26 22:13:38 +08:00 via Android
确认一下每个 Json 是在一行吗; rule 的正则可以再看一看?;可以直接断点调试一下~
|
4
noqwerty 2020-05-26 22:14:51 +08:00 via Android
别的不说,你现在每插入一条数据就要遍历一次 b 完全没意义啊,拿到两个 set 之后直接取交集不就行了吗
|
5
aaa5838769 OP @noqwerty 我试过交集,发现还是没有数据。
|
6
aaa5838769 OP @telnetning 每个 json 不在一行,一个 json 有很多数据,我只是提取出来几个字段,我的正则主要是为了匹配到 http 开头的,然后删除协议,如果有端口,进行截取,再存到集合中。
|
7
AFlash 2020-05-26 22:39:52 +08:00
试试把“else:break”去掉,
|
8
noqwerty 2020-05-26 22:39:55 +08:00
@aaa5838769 #6 不在一行的话你的 json.loads(realine_a) 不会报错吗?
|
9
ipwx 2020-05-26 22:40:27 +08:00
@aaa5838769 。。。
b_set = set(filter(lambda s: s, (l.strip() for l in open('b.txt', 'r', encoding='utf-8')))) with open('a.txt', 'r', encoding='utf-8') as a_file, open('c.txt', 'r', encoding='utf-8') as c_file: ....for s in a: ........do what you have do to get s_ip ........if s_ip in b_set: ............c_file.write(s_ip + '\n') |
10
ipwx 2020-05-26 22:40:59 +08:00
open('c.txt', 'r', encoding='utf-8') as c_file => open('c.txt', 'w', encoding='utf-8') as c_file:
|
11
ipwx 2020-05-26 22:41:41 +08:00
楼主你这需求,像我上面这样,把 b 做成 set 过一遍 a 就行了。不理解你在纠结啥。
|
12
xujunfu 2020-05-26 22:42:17 +08:00 via iPhone
取出 b 文件所以 ips,再把每个 ip 转成 long 数值,将数组排序;遍历 a 文件取出 ip 并转 long 数值,二分查找在不在 long_ips 数组中
|
13
aaa5838769 OP @noqwerty 不好意思,在一行上,我脑子短路啊,我专门格式化一下,然后复制到论坛里。
|
14
aaa5838769 OP @ipwx 我之前用过两个 set 做交集,也没有匹配到数据,所以换了另一种逻辑。
|
15
wuwukai007 2020-05-26 23:06:16 +08:00
a 文件格式是这样?
{‘_id’:xxx}下一行 {‘_id’:xxx}下一行 |
16
aaa5838769 OP @wuwukai007 是的
|
17
rrfeng 2020-05-26 23:41:47 +08:00 via Android
这个最佳实践是:
b 预读完,做成 hash ( dict ),ip 当 key,放在内存里。 然后 a 用流式 json 处理解析完直接查找 hash 表。 |
18
wuwukai007 2020-05-27 00:24:58 +08:00
a.txt 格式
{xxxxxxxx}\n {xxxxxxxx}\n b.txt 格式 192.168.1.10 192.168.1.10 import pandas as pd import re df = pd.read_csv(r'a.txt',header=None) df.rename(columns={0:'ip'},inplace=True) regex = '(([01]{0,1}\d{0,1}\d|2[0-4]\d|25[0-5])\.){3}([01]{0,1}\d{0,1}\d|2[0-4]\d|25[0-5])' df['ip_host'] = df.ip.str.replace(rf'^((?!{regex}).)*','').str.replace('(:\d+)|"','') df2 = pd.read_csv(r"b.txt",sep='\n',header=None) df2.columns = ['ip_host'] df3 = df2.merge(df,on='ip_host',how='inner') df3.drop('ip_host',axis=1,inplace=True) df3.to_csv(r"c.txt",index=None,header=None,quoting=None,quotechar="'") |
19
wuwukai007 2020-05-27 00:26:09 +08:00
a.txt 格式
{xxxxxxxx}换行符 {xxxxxxxx}换行符 b.txt 格式 192.168.1.10 换行符 192.168.1.10 换行符 import pandas as pd import re df = pd.read_csv(r'a.txt',header=None) df.rename(columns={0:'ip'},inplace=True) regex = '(([01]{0,1}\d{0,1}\d|2[0-4]\d|25[0-5])\.){3}([01]{0,1}\d{0,1}\d|2[0-4]\d|25[0-5])' df['ip_host'] = df.ip.str.replace(rf'^((?!{regex}).)*','').str.replace('(:\d+)|"','') df2 = pd.read_csv(r"b.txt",sep='\n',header=None) df2.columns = ['ip_host'] df3 = df2.merge(df,on='ip_host',how='inner') df3.drop('ip_host',axis=1,inplace=True) df3.to_csv(r"c.txt",index=None,header=None,quoting=None,quotechar="'") 输出 c.txt {xxxxxxxx}换行符 {xxxxxxxx}换行符 |
20
aaa5838769 OP @rrfeng value 为空么?
|