#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ 生成日志分析HTML可视化报告 功能特性: - 自动根据输入文件名生成输出报告文件名 - 统计和标记超过400字符的超长日志 - 可视化展示TAG使用情况和超长日志分布 - 提供优化建议 使用方法: # 自动生成报告文件名（推荐） python generate_log_report_html.py com.partyjoy.yoki_20250922.xlog.log # 输出: com.partyjoy.yoki_20250922_report.html # 指定输出文件名 python generate_log_report_html.py logcat.txt --output custom_report.html """ import sys import argparse from pathlib import Path from analyze_log_tags import LogTagAnalyzer HTML_TEMPLATE = """ 日志TAG分析报告

📊 日志TAG分析报告

生成时间: {timestamp} | 文件: {filename}

总日志行数

{total_lines:,}

有效日志行

{matched_lines:,}

不同TAG数量

{unique_tags}

超长日志数

{long_logs_count:,}
占比 {long_logs_percentage:.2f}%
TOP 20 高频TAG
{top20_bars}
超长日志TOP 10（>400字符）
{long_logs_bars}
完整TAG列表
{table_rows}
排名 TAG名称 出现次数 占比 超长日志 日志级别分布
💡 优化建议
{suggestions}
""" def generate_html_report(analyzer: LogTagAnalyzer, filename: str, output_path: str): """生成HTML报告""" from datetime import datetime stats = analyzer.get_statistics() # 计算超长日志统计 total_long_logs = sum(analyzer.long_log_counter.values()) long_logs_percentage = (total_long_logs / analyzer.matched_lines * 100) if analyzer.matched_lines > 0 else 0 # 生成超长日志TOP 10柱状图 long_logs_bars = "" if analyzer.long_log_counter: long_log_stats = analyzer.long_log_counter.most_common(10) max_long_count = long_log_stats[0][1] if long_log_stats else 1 for i, (tag, long_count) in enumerate(long_log_stats, 1): tag_total = analyzer.tag_counter[tag] long_percentage_in_tag = (long_count / tag_total) * 100 bar_width = (long_count / max_long_count) * 100 long_logs_bars += f"""
{i}. {tag} {long_count:,} 条 ({long_percentage_in_tag:.1f}% 的该TAG)
{long_count:,}
""" else: long_logs_bars = '

未发现超长日志

' # 生成TOP 20柱状图 top20_bars = "" for i, (tag, count, percentage) in enumerate(stats[:20], 1): freq_class = "high-freq" if percentage > 5 else ("med-freq" if percentage > 1 else "low-freq") top20_bars += f"""
{i}. {tag} {count:,} 次 ({percentage:.2f}%)
{percentage:.2f}%
""" # 生成表格行 table_rows = "" for i, (tag, count, percentage) in enumerate(stats, 1): freq_class = "high-freq" if percentage > 5 else ("med-freq" if percentage > 1 else "low-freq") # 超长日志数量 long_count = analyzer.long_log_counter.get(tag, 0) if long_count > 0: long_percentage = (long_count / count) * 100 long_info = f'{long_count:,} ({long_percentage:.1f}%)' else: long_info = '-' # 级别分布 level_badges = "" if tag in analyzer.tag_level_counter: for level in ['V', 'D', 'I', 'W', 'E']: if level in analyzer.tag_level_counter[tag]: level_count = analyzer.tag_level_counter[tag][level] level_badges += f'{level}:{level_count}' table_rows += f""" {i} {tag} {count:,} {percentage:.2f}% {long_info} {level_badges} """ # 生成优化建议 suggestions_html = "" # 填充模板 html = HTML_TEMPLATE.format( timestamp=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), filename=filename, total_lines=analyzer.total_lines, matched_lines=analyzer.matched_lines, unique_tags=len(analyzer.tag_counter), long_logs_count=total_long_logs, long_logs_percentage=long_logs_percentage, long_logs_bars=long_logs_bars, top20_bars=top20_bars, table_rows=table_rows, suggestions=suggestions_html ) # 写入文件 with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(html) print(f"\n✅ HTML报告已生成: {output_path}") print(f" 用浏览器打开查看: file://{Path(output_path).absolute()}") def generate_output_filename(input_file: str) -> str: """根据输入文件名生成输出报告文件名""" input_path = Path(input_file) # 获取文件名（不含扩展名） base_name = input_path.stem # 移除常见的日志文件后缀 # 例如: com.partyjoy.yoki_20250922.xlog.log -> com.partyjoy.yoki_20250922 for suffix in ['.xlog', '.log', '.txt']: if base_name.endswith(suffix): base_name = base_name[:-len(suffix)] # 生成报告文件名: 原文件名_report.html output_name = f"{base_name}_report.html" # 如果输入文件在某个目录下，输出到同一目录 if input_path.parent != Path('.'): output_path = input_path.parent / output_name else: output_path = Path(output_name) return str(output_path) def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description='生成日志TAG分析的HTML可视化报告') parser.add_argument('logfile', help='日志文件路径') parser.add_argument('--output', '-o', default=None, help='输出HTML文件路径（默认: 根据输入文件名自动生成）') args = parser.parse_args() # 检查文件 if not Path(args.logfile).exists(): print(f"❌ 错误: 文件不存在: {args.logfile}") sys.exit(1) # 确定输出文件名 if args.output: output_path = args.output else: output_path = generate_output_filename(args.logfile) print(f"📝 自动生成输出文件名: {output_path}") # 分析日志 print(f"正在分析日志文件: {args.logfile}") analyzer = LogTagAnalyzer() analyzer.analyze_file(args.logfile) # 生成HTML generate_html_report(analyzer, args.logfile, output_path) if __name__ == "__main__": main()