问题描述
我受命处理看起来像这样的日志文件：
bob logged-in 11:21:01 pm
bob logged-out 11:23:22 pm
alice logged-in 11:24:12 pm
jane logged-in 11:31:00 pm
alice logged-out 11:34:20 pm
jane logged-out 11:55:00 pm
bob logged-n 11:56:01 pm
等等等
我需要创建一个脚本来显示平均登录时间。 输出应如下所示：
jane: 12.5 mins
alice: 2.3 mins
bob: 2.2 mins
一个用户可以多次登录。 该文件按时间排序，并且登录/注销条目不是顺序的。
我正在寻找一种bash或python解决方案，即使没有解决困难的时间戳的问题（假设我已经找到了一种将类似的部分时间戳转换为纪元格式的方法）的方法。
任何帮助，将不胜感激。
1楼
假设每次用户登录后，他应该先注销然后再登录，您可以这样做。
进行2个循环，第一个循环捕获所有登录，第二个循环捕获所有注销
您的设置应如下所示：
from datetime import datetime
from functools import reduce
lines = []
with open('logs.txt', 'r') as f:
lines = f.readlines()
times = {}
您的第一个循环应如下所示：
for i in range(len(lines)):
split_login = lines[i].split(' ')
if split_login[1] != 'logged-in':
continue
name = split_login[0]
# take the login time from the splitted line
login_time = split_login[2] + split_login[3].replace('\n', '')
# converted to datetime object
login_time = datetime.strptime(login_time, '%I:%M:%S%p')
# create dictionary in times dictionary where you store time per user
if name not in times:
times[name] = {'times': [], 'avg': 0}
现在，第二个循环应该是一个内部循环，该循环将从第一个循环所在的索引开始。
for ii in range(len(lines)):
if i+ii+1 < len(lines):
split_logout = lines[ii+i+1].split(' ')
if split_logout[0] == name:
# take the logout time from the splitted line
logout_time = split_logout[2] + split_login[3].replace('\n', '')
# convert to datetime object
logout_time = datetime.strptime(logout_time, '%I:%M:%S%p')
# calc how long the login was
time_logged = logout_time - login_time
# append to the times of the user
times[name]['times'].append(time_logged.total_seconds())
# get the average
times[name]['avg'] = reduce(lambda x, y: x + y, times[name]['times']) / len(times[name]['times'])
break
#print the avg times per user
for k, v in times.items():
print('%s: %d' % (k, v['avg']/60))
这只是一个简单而又肮脏的示例，我敢肯定有更好的方法，当然，由于有些重复，可以清除代码。