python-124Đọc toàn bộ đề miễn phí

Phân tích Nhật ký Máy chủ với collections: Counter và defaultdict

Viết hàm aggregate_server_logs(logs: list[str]) -> dict:

PythonTrung bình25 phút

Tiến độ của tôi ở bài này

Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.

Đang tải điểm của bạn…

Kiến thức và chủ đề

collectionscounterdefaultdictstring parsing

Kiến thức tiên quyết: collections module, dict manipulation.

Nội dung đề bài

Mục tiêu kiến thức

  • Sử dụng collections.Counter để thống kê tần suất phần tử.
  • Sử dụng collections.defaultdict tự động khởi tạo danh sách / tập hợp cho key mới.

Mô tả bài toán

Viết hàm aggregate_server_logs(logs: list[str]) -> dict: Mỗi dòng log có định dạng chuẩn phân cách bằng khoảng trắng: "[LEVEL] [IP] [ENDPOINT] [STATUS_CODE]" Ví dụ: "INFO 192.168.1.1 /api/v1/users 200"

Yêu cầu trích xuất:

  • level_counts: dict thống kê số lần xuất hiện của từng LEVEL (ví dụ INFO, ERROR, WARNING).
  • endpoint_counts: dict thống kê số lượt truy cập của từng ENDPOINT.
  • Trả về:

{"level_counts": dict, "endpoint_counts": dict}.

Input

  • Các tham số truyền vào hàm/lớp aggregate_server_logs hoặc dữ liệu đầu vào theo định dạng mô tả.

Output

  • Kết quả trả về của hàm/lớp aggregate_server_logs hoặc dữ liệu in ra màn hình theo đúng đặc tả.

Ràng buộc

  • Thời gian chạy tối đa: 1000ms.
  • Giới hạn bộ nhớ: 256MB.
  • Dữ liệu đầu vào tuân thủ đúng kiểu dữ liệu và miền giá trị được mô tả.

Ví dụ 1

Input

aggregate_server_logs(logs=['INFO 192.168.1.1 /home 200', 'ERROR 192.168.1.2 /api/login 401', 'INFO 192.168.1.1 /home 200'])

Output

{'INFO': 2, 'ERROR': 1}

Giải thích

Hàm được gọi với các tham số mẫu trên và trả về kết quả chính xác theo yêu cầu.

3 cấp độ gợi ýMở dần khi bạn thật sự cần hỗ trợ.
Phân tích lời giảiGiải thích hướng tư duy và thuật toán.
Code tham khảoDùng để đối chiếu sau khi tự làm.

Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.