如果还要其他数据，那么全部可以按照以上的方法去获取。然后我们来看如何使用python一次性分析这些文件从而直接获取report。
首先引入第三方绘制pdf的模块：
# -*- coding: utf-8 -*-
from reportlab.graphics.shapes import *
from reportlab.graphics.charts.lineplots import LinePlot
from reportlab.graphics.charts.textlabels import Label
from reportlab.graphics import renderPDF
然后我们需要一个读文件的方法：
def FileRead(path):
data_list = []
number_list = []
number = 0
for line in open(path):
data_list.append(line)
number =number+1
number_list.append(number)
return data_list,number_list
接着我们需要一个制作pdf的方法：
def MakePDF(times,list,reportname,pdfname):
drawing = Drawing(500,300) lp = LinePlot() lp.x = 50 lp.y = 50 lp.height = 125 lp.width = 300 lp.data = [zip(times, list)] lp.lines[0].strokeColor = colors.blue lp.lines[1].strokeColor = colors.red lp.lines[2].strokeColor = colors.green drawing.add(lp) drawing.add(String(350,150, reportname,fontSize=14,fillColor=colors.red)) renderPDF.drawToFile(drawing,pdfname,reportname) #这里的times和list两个参数都是list，是时间和监控获取的数据一一对应的关系 这些我们都有了之后，我们来看下分析AppStartTime的方法： def analysisStartFile(list): totalcount =0 totaltime =0 time_list =[] totalcount_list = [] for i in range(len(list)): if 'AppStartTime' in list[i]: totalcount =totalcount+1 totalcount_list.append(totalcount) if float(list[i+4].split(' ')[1][-6:])-float(list[i].split(' ')[1][-6:])>0: totaltime=totaltime+float(list[i+4].split(' ')[1][-6:])-float(list[i].split(' ')[1][-6:]) time_list.append(float(list[i+4].split(' ')[1][-6:])-float(list[i].split(' ')[1][-6:])) return totalcount_list,'%.2f'%float(totaltime/totalcount),time_list |
所有的分析数据的思维都是使用split（）方法分隔空格之后做分析。因为读取文件之后是将所有的数据存在list中，但是当我们去用的时候由于空格在其中就变得非常的麻烦，那么我们可以先使用split将空格去掉，然后使用if key in list的方法进行过滤再做分析。
最后在main（）方法中基本就是如下的顺序执行方法：
if __name__== '__main__':
list1,list2 = FileRead(<your file path>)
print list1,list2
list_count,average_start_time,time_list = analysisStartFile(list1)
MakePDF(list_count,time_list,'average time:'+str(average_start_time)+'s',"启动性能报告.pdf")
最终我们就能够批量的生成如下图的报告了。
