python统计log文件中接口调用次数、耗时

好的，针对您的问题，我可以给您提供一个思路供参考：

1. 读取log文件，解析出每条日志的接口名称和耗时信息。
2. 统计每个接口被调用的次数和总耗时。
3. 根据统计结果，计算每个接口的平均耗时。
4. 输出统计结果。

具体实现过程中，您可以使用Python内置模块re来进行正则表达式匹配和解析log文件，使用字典等数据结构来存储统计结果。关于文件I/O和正则表达式的使用，您可以参考Python官方文档中的相关章节。

希望这个思路能够对您有所帮助，如果您有其他问题，欢迎继续提出。

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举例说明python中celery模块的使用方法

Celery是一个Python分布式任务队列，它可以让你把耗时的任务放到后台异步执行，从而提高Web应用的响应速度和可扩展性。下面是一个简单的Celery使用示例：

1. 安装Celery

pip install celery

2. 创建一个Celery应用

from celery import Celery

app = Celery('tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//')

3. 定义一个任务

@app.task
def add(x, y):
    return x + y

4. 启动Celery worker

celery -A tasks worker --loglevel=info

5. 调用任务

from tasks import add

result = add.delay(4, 4)
print(result.get())

这个示例演示了如何使用Celery创建一个简单的任务队列，其中包括创建一个Celery应用、定义一个任务、启动Celery worker和调用任务。

如何在Python中运用装饰器提升代码的灵活性？

在Python中，装饰器是一种特殊类型的函数，它可以修改其他函数的功能而不需要改变它们的源代码。装饰器的工作原理是接收一个函数作为输入，然后返回一个新的函数。以下是使用装饰器提升代码灵活性的一些常见方法：

1. 记录日志：可以定义一个装饰器，在函数执行前后添加日志信息，用于追踪函数的调用情况。

def log_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling {func.__name__} with args: {args}, kwargs: {kwargs}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"{func.__name__} returned: {result}")
        return result
    return wrapper

@log_decorator
def add(a, b):
    return a + b

2. 缓存结果：对于那些计算密集型或耗时的操作，可以用装饰器存储已经计算过的值，下次请求直接返回。

3. 权限验证：装饰器可以帮助检查用户权限，只有当用户具备某些权限时，才会执行特定的函数。

def authenticate(permission):
    def decorator(func):
        def wrapper(user):
            if user.has_permission(permission):
                return func(user)
            else:
                raise PermissionError
        return wrapper
    return decorator

@authorize("admin")
def admin_only_view(user):
    # ...