利用Python提取log有用信息并写入excel

可以使用Python的logging库来记录应用程序的日志信息，也可以使用Python的csv库来处理数据并将数据写入Excel文件。下面是一个Python代码示例：

import logging
import csv

# 配置日志记录器
logging.basicConfig(filename='app.log', level=logging.INFO)

# 模拟记录日志信息
logging.info('user logged in')
logging.info('user clicked button')

# 读取日志文件并提取有用信息
with open('app.log', 'r') as f:
    lines = f.readlines()
    data = []
    for line in lines:
        if 'user' in line:
            data.append(line.strip().split(' '))

# 将数据写入Excel文件
with open('data.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    for row in data:
        writer.writerow(row)

这个例子中，首先使用logging库记录应用程序的日志信息。然后使用Python的内置函数open()打开日志文件，读取文件内容并提取有用信息。最后使用csv库将数据写入Excel文件。

相关问题

python提取Excel的部分关键内容，然后生成到一个log文件

在Python中，可以使用pandas库来处理Excel文件，并提取所需的关键信息，再利用logging模块将数据写入日志文件。以下是简单的步骤：

1. **安装必要的库**:
首先需要安装`pandas`库用于读取和操作Excel文件，以及`logging`库用于记录日志。如果尚未安装，可以使用`pip install pandas` 和 `pip install logging`命令。

2. **加载Excel数据**:
使用pandas的`read_excel`函数，指定Excel文件名和工作表名称（如果有），例如：

   import pandas as pd
   excel_data = pd.read_excel('input.xlsx', sheet_name='Sheet1')

3. **选择关键列**:
根据需要选择特定列，假设我们关心的是`column1`和`column2`：

   key_columns = excel_data[['column1', 'column2']]

4. **初始化日志器**:
创建一个logger实例并设置日志级别、格式和日志文件路径：

   import logging
   logging.basicConfig(filename='output.log', level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(message)s')

5. **写入日志**:
将关键列的数据转化为字符串，然后作为日志消息记录：

   for index, row in key_columns.iterrows():
       message = f"Row {index+1}: column1={row['column1']}, column2={row['column2']}"
       logging.info(message)

6. **运行脚本**:
确保上述代码放在一个函数中，然后在主程序中调用这个函数即可。

python提取Excel中含有glance单词的所有文字，然后生成到一个log文件

在Python中，我们可以使用pandas库来读取Excel文件，然后利用正则表达式查找包含特定单词"glance"的内容，并将其写入到.log文件中。以下是一个简单的步骤示例：

首先，确保已经安装了`pandas`和`openpyxl`库，如果没有，可以使用以下命令安装：

pip install pandas openpyxl

然后，你可以编写如下的Python代码：

import pandas as pd
import re
import logging

# 设置日志记录
logging.basicConfig(filename='output_log.log', level=logging.INFO)

def extract_and_write_excel(file_path):
    # 读取Excel文件
    df = pd.read_excel(file_path)
    
    # 将所有单元格内容合并成字符串
    cell_text = df.astype(str).agg(' '.join, axis=1)
    
    # 使用正则表达式查找包含"glance"的文本
    matched_cells = [re.findall(r'\bglance\b', cell) for cell in cell_text]
    
    # 如果找到匹配项，将行号和匹配的文字写入日志
    with open('output_log.log', 'a') as log_file:
        for i, matches in enumerate(matched_cells):
            if matches:
                log_info = f"Row {i+1}: {''.join(matches)}"
                logging.info(log_info)

# 调用函数处理文件
extract_and_write_excel('your_excel_file.xlsx')

这段代码会检查每一行是否包含"glance"这个词，并将符合条件的行号及对应文字追加到"log_output.log"文件中。