首先我们拿到题目进行需求分析：
1、先获取数据就是域名
获取数据我们可以用正则，或者域名还是有相同点可以用split切分
2、统计域名访问的次数
可以用Python的内置模块来统计，
3、然后就是输出要求的格式
sorted内置函数用来排序
然后开始最轻松的活，开始码字：
#第一种方式 import re from collections import Counter with open("xx.log","r",encoding="utf-8") as f: data=f.read() res=re.findall(r"https://(.*?)/.*?",data) dic=Counter(res) ret=sorted(dic.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True) for k,v in ret: print(v,k) #第二种方式 dic={} with open("xx.log","r",encoding="utf-8") as f: for line in f: line=line.split("/")[2] if line not in dic: dic[line]=1 else: dic[line]+=1 ret=sorted(dic.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True) for k,v in ret: print( v,k)这道题目考了这些知识点，re模块，匿名函数，内置函数sorted，collections中的Counter
这些在基础篇都找得到相应的博客，
我们就来说说collections中的Counter
我们直接打开源码
Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作为key，其计数作为value。计数值可以是任意的Interger（包括0和负数）
再看源码中的使用方法：
>>> c = Counter('abcdeabcdabcaba') # count elements from a string 生成计数对象>>> c.most_common(3) # three most common elements 这里的3是找3个最常见的元素[('a', 5), ('b', 4), ('c', 3)]
>>> c.most_common(4) 这里的4是找4个最常见的元素[('a', 5), ('b', 4), ('c', 3), ('d', 2)]
>>> sorted(c) # list all unique elements 列出所有独特的元素['a', 'b', 'c', 'd', 'e']>>> ''.join(sorted(c.elements())) # list elements with repetitions'aaaaabbbbcccdde'
这里的elements 不知道是什么？那就继续看源码：
def elements(self): '''Iterator over elements repeating each as many times as its count.
迭代器遍历元素，每次重复的次数与计数相同
>>> sum(c.values()) # total of all counts 计数的总和15>>> c['a'] # count of letter 'a' 字母“a”的数
5
>>> for elem in 'shazam': # update counts from an iterable 更新可迭代计数在新的可迭代对象... c[elem] += 1 # by adding 1 to each element's count 在每个元素的计数中增加1>>> c['a'] # now there are seven 'a' 查看‘a’的计数，加上上面刚统计的2个，总共7个“a”7>>> del c['b'] # remove all 'b' 删除所有‘b’的计数>>> c['b'] # now there are zero 'b' 0>>> d = Counter('simsalabim') # make another counter >>> c.update(d) # add in the second counter 在第二个计数器中添加
>>> c['a'] # now there are nine 'a' 9>>> c.clear() # empty the counter qingg>>> cCounter()Note: If a count is set to zero or reduced to zero, it will remainin the counter until the entry is deleted or the counter is cleared:
如果计数被设置为零或减少到零，它将保持不变
在计数器中，直到条目被删除或计数器被清除:
>>> c = Counter('aaabbc')>>> c['b'] -= 2 # reduce the count of 'b' by two>>> c.most_common() # 'b' is still in, but its count is zero[('a', 3), ('c', 1), ('b', 0)]
大约就这几个用法：大家拓展可以自己翻看源码
转载于:https://www.cnblogs.com/ManyQian/p/9152002.html
相关资源：库管大师（单机版）20170703破解版