rex9840

Response_time_evaluator

May 10th, 2021 (edited)
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Python 1.69 KB | None | 0 0
  1. import requests
  2. import csv
  3. import pandas as pd
  4.  
  5.  
  6.  
  7. data=dict()
  8. date=list()
  9. time=list()
  10. request=list()
  11. timetaken=list()
  12. path=list()
  13.  
  14.  
  15. def web_request() -> str:
  16.     file = requests.get("http://ka-mao.xyz/log/rtime")
  17.     return file.text
  18.  
  19.  
  20. def dataframe_dict() -> None :
  21.     lines=web_request().split("\n")
  22.     for line in lines[:-2]:
  23.             try:
  24.                 sep=line.split(' ')
  25.                
  26.                 # print(sep[0])
  27.                 # print(sep[1])
  28.                 # print(sep[4])
  29.                 # print(sep[5])
  30.                 # print(sep[-2])
  31.                
  32.  
  33.                 date.append(sep[0].replace(',',''))
  34.                 time.append(sep[1])
  35.                 request.append(sep[4])
  36.                 path.append(sep[5])
  37.                
  38.                
  39.                 timetaken.append(float(line.split(' ')[-2].replace('ms',"")))
  40.             except IndexError:
  41.                 print('error occured ')
  42.            
  43.        
  44. dataframe_dict()
  45.  
  46.  
  47.  
  48. def dataframe()    ->None :        
  49.     data={'date':date,"time":time ,'request ':request ,"path ":path ,"timetaken":timetaken}
  50.     # print(len(date),len(time),len(request),len(path),len(timetaken))
  51.     df = pd.DataFrame.from_dict(data=data,orient='columns')
  52.     # df=df.transpose()
  53.  
  54.     df.to_csv('./timeout.csv')      
  55.  
  56.     max:int
  57.     min:int
  58.     for x in range(len(df['timetaken'])):
  59.         if df['timetaken'].max()==df['timetaken'][x]:
  60.             max=x
  61.            
  62.         if df['timetaken'].min()==df['timetaken'][x]:
  63.             min =x
  64.            
  65.     print ('--'*50)
  66.     print(df.iloc[max])
  67.     print("--"*50)
  68.     print(df.iloc[min])        
  69.            
  70.    
  71. dataframe()    
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