写出python代码,用argparse。能在任何文件夹读取Log。具体如下: 1.读取log,当读取到最后一次出现"My name is kitty"时,从下一行开始读 2.删除所有重复的行,只留第一行 3.逐行写入csv 4.第1行按照正则规则1提取单词,然后分列,分列后才知道有多少列,分列符号也不知道有几个空格。 5.从第2行开始按照正则规则2分列后,才知道有多少列,分列符号也不知道有几个空格。 6.读取CSV文件Output 7.把标题行分为4类,第一类是标题为ABC,DFG的2列,第二类是CAT开头的几列,第三类是DOG开头的几列,第四类是Fish开头的几列 8.把4类标题画成4个曲线图,标注每条线的标题

时间: 2024-03-06 20:51:56 浏览: 60
以下是能够实现上述功能的 Python 代码: ```python import argparse import csv import re import matplotlib.pyplot as plt # 定义 argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='Process log file and output csv file') parser.add_argument('log_file', metavar='log_file', type=str, help='path to log file') parser.add_argument('csv_file', metavar='csv_file', type=str, help='path to csv file') args = parser.parse_args() # 读取 log 文件 with open(args.log_file) as f: lines = f.readlines() # 找到最后一次出现 "My name is kitty" 的行 last_kitty_idx = None for i, line in enumerate(lines): if "My name is kitty" in line: last_kitty_idx = i # 从下一行开始读取 lines = lines[last_kitty_idx+1:] # 删除所有重复的行,只留第一行 unique_lines = [] for line in lines: if line not in unique_lines: unique_lines.append(line) # 写入 csv 文件 with open(args.csv_file, mode='w') as f: writer = csv.writer(f) # 第 1 行按照正则规则 1 提取单词,然后分列 headers = re.findall(r'\w+', unique_lines[0].strip()) writer.writerow(headers) # 从第 2 行开始按照正则规则 2 分列 for line in unique_lines[1:]: row = re.split(r'\s+', line.strip()) writer.writerow(row) # 读取 csv 文件 with open(args.csv_file, mode='r') as f: reader = csv.reader(f) rows = [row for row in reader] # 把标题行分为 4 类 abc_dfg_cols = [] cat_cols = [] dog_cols = [] fish_cols = [] for i, header in enumerate(rows[0]): if header in ["ABC", "DFG"]: abc_dfg_cols.append(i) elif header.startswith("CAT"): cat_cols.append(i) elif header.startswith("DOG"): dog_cols.append(i) elif header.startswith("Fish"): fish_cols.append(i) # 把 4 类标题画成 4 个曲线图,标注每条线的标题 plt.figure(figsize=(10, 6)) for cols, title in [(abc_dfg_cols, "ABC/DFG"), (cat_cols, "CAT"), (dog_cols, "DOG"), (fish_cols, "Fish")]: x = [row[0] for row in rows[1:]] for col_idx in cols: y = [float(row[col_idx]) for row in rows[1:]] plt.plot(x, y, label=rows[0][col_idx]) plt.title(title) plt.xlabel("Time") plt.ylabel("Value") plt.legend() plt.show() ```
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