Python-计算有关txt文件中标签的行之间的时差

如何解决Python-计算有关txt文件中标签的行之间的时差

我正在从带有时间戳的txt文件中读取数据。我需要从txt文件中读取数据，并将结果写入其他txt文件中。因此，我需要对数据进行排序。

例如，我需要计算XXXXXX在2020-08-28T11：46：24.8419656Z和2020-08-28T11：48：11.8418281Z之间的时差，即总时间差。要计算“执行”时间，我需要减去2020-08-28T11：48：11.8418281Z和2020-08-28T11：46：39.9417366Z。这些只是计算时间差的示例。如果有错误，我需要在“测试状态”中打印为1。在YYYYYY中有错误，因此如果它们不存在为0，我只需要分配时间状态。例如。

由于时间戳中间有T，如何计算时间差？另一个挑战是，我需要计算两行之间的列标签。要找出时间戳记的名称（例如XXXXXXX），我需要检查“ ##########”，然后可以对其进行排序，否则我不知道txt文件中将使用哪个名称。

from datetime import datetime

def time_diff(start,end):
    start_dt = datetime.strptime(start,'%H:%M:%s')
    end_dt = datetime.strptime(end,'%H:%M:%s')
    diff = (end_dt - start_dt)
    return diff.seconds

scores = {}
with open('input.txt') as fin:
    for line in fin.readlines():
        values = line.split(',')
        scores[values[0]] = time_diff(values[0],values[0])

with open('result.txt','w') as fout:
    for key,value in sorted(scores.iteritems(),key=lambda (k,v): (v,k)):
        fout.write('%s,%s\n' % (key,value))

INPUT:

2020-08-28T11:46:24.8419656Z ################################################################################
2020-08-28T11:46:24.8419656Z XXXXXX
2020-08-28T11:46:39.9397372Z Execution 0
2020-08-28T11:46:39.9417366Z Creation 0
2020-08-28T11:46:41.4877509Z Build 0
2020-08-28T11:48:02.6957708Z Level 0 
2020-08-28T11:48:02.7227683Z Converting file start
2020-08-28T11:48:11.7408315Z Converting done 0
2020-08-28T11:48:11.8148285Z Checking results
2020-08-28T11:48:11.8418281Z Test Status XXXXXX: Success
2020-08-28T11:48:11.8498273Z ################################################################################
2020-08-28T11:48:11.8498273Z YYYYYY
2020-08-28T11:48:27.1533026Z Execution 0
2020-08-28T11:48:27.1583035Z Creation 0
2020-08-28T11:48:28.6763028Z Build 0
2020-08-28T11:49:31.9180832Z Level 0 
2020-08-28T11:49:31.9440848Z ##[error]
2020-08-28T11:49:31.9530839Z ################################################################################
2020-08-28T11:50:24.8419656Z ZZZZZZ
2020-08-28T11:50:39.9397372Z Execution 0
2020-08-28T11:50:39.9417366Z Creation 0
2020-08-28T11:50:41.4877509Z Build 0
2020-08-28T11:51:02.6957708Z Level 0 
2020-08-28T11:51:02.7227683Z Converting file start
2020-08-28T11:51:11.7408315Z Converting done 0
2020-08-28T11:51:11.8148285Z Checking results
2020-08-28T11:51:11.8418281Z Test Status ZZZZZZ: Success
2020-08-28T11:51:31.9530839Z ################################################################################



OUTPUT:

Name       Total    Execution Creation Build Level Converting  Checking results   Test Status      
XXXXXX      10          2        2       2     2        2          2       2          0
YYYYYY      10          2        2       2     2        0          0       0          1
ZZZZZZ      10          2        2       2     2        2          2       2          0

解决方法

import re
from dateutil import parser
import pandas as pd

with open('input.txt') as file:
    data = file.read()

timestamps = re.findall(r'(\d{4}-\d{2}-\d{2}T\d{2}:\d{2}.+Z)\s#{3,}',data)
text = []
dict_list = []
for i in range(len(timestamps)-1):
    text.append(data[data.index(timestamps[i]):data.index(timestamps[i+1])])
    time_diff = parser.isoparse(timestamps[i+1]) - parser.isoparse(timestamps[i])
    # print(text[-1])
    lines = text[-1].split('\n')
    dict = {}
    dict['name'] = lines[1].split(' ')[1]
    dict['execution'] = (parser.isoparse(lines[3].split(' ')[0]) - parser.isoparse(lines[2].split(' ')[0])).seconds
    dict['creation'] = (parser.isoparse(lines[4].split(' ')[0]) - parser.isoparse(lines[3].split(' ')[0])).seconds
    dict['build'] = (parser.isoparse(lines[5].split(' ')[0]) - parser.isoparse(lines[4].split(' ')[0])).seconds
    dict['level'] = (parser.isoparse(lines[6].split(' ')[0]) - parser.isoparse(lines[5].split(' ')[0])).seconds
    if "error" in lines[-2]:
        dict['test_status'] = 1
        dict_list.append(dict)
        continue
    elif "Success" in lines[-2]:
        dict['test_status'] = 0
        dict['converting'] = (parser.isoparse(lines[7].split(' ')[0]) - parser.isoparse(lines[6].split(' ')[0])).seconds
        dict['checking'] = (parser.isoparse(lines[8].split(' ')[0]) - parser.isoparse(lines[7].split(' ')[0])).seconds
    dict_list.append(dict)


df = pd.DataFrame(dict_list)
df.to_csv('output.csv')

您可以通过这种方式获取所有时间戳，然后可以通过对数据进行切片来获取两个时间戳之间的数据。让我知道是否有问题。