最近某客户在测试SolarWinds的SEM模块，由于SEM模块目前还在新版本的变革之中，报表功能甚至直接下架，只能依靠羸弱的Web界面去生成报表，呈现的内容无法深度加工，无法满足客户汇总关键信息的需求。身为一个编程小白，为了能够拿下这一单，只能求助ChatGPT了。
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接下来进入正文。
客户需求：
- 提取指定列中的二级域名。
- 呈现每一个二级域名的DNS解析次数。
需求分析：
根据以上需求看起来还是很简单的，但最重要的是如何去匹配抓取单元格内的二级域名，观察其特征，然后再跟ChatGPT不断沟通确定最终的方案。
而解析次数就比较简单了，直接统计该二级域名重复的次数即可。
另外，站在客户的角度来思考问题，肯定是不希望增加自己工作量的，所以我们要替客户尽量简化该脚本的使用步骤，毕竟买了你一个产品，我还要去复杂的运行一个脚本来实现我的需求，搁谁也是不愿意的。
我所想到的办法是：
- 首先要自动的处理报表文件，现状是，报表文件导出后是一个zip压缩包，解压之后才能打开csv文件进行查看。不要客户解压缩，统统交给万能的Python做。
- 然后客户电脑上没有Python。不要客户安装Python，我来把脚本打包成一个exe。
- 正常情况下是需要传参指定zip文件的。不要客户指定源文件和输出文件路径及文件名，而是直接双击exe，直接自动运行并生成最终客户想要的报表。
- 最后，客户的DNS日志，涉及多台DNS，为了能够更清晰的呈现不同DNS日志的报告，让脚本抓取原日志中DNS的IP地址并写到文件名中。
- 根据以上的思考，自认为已经做到了我所能做到的完美了，那下面就开工。
先跟ChatGPT（下面简称人工智障）说：
帮我用python写一个脚本，处理一个在zip压缩包中的csv文件（这个文件有点大，170000多行数据，目前是70多MB，未来会更大，所以你写出的脚本需要适应未来的变化，我不希望去分片处理，但是可以在内存中处理），我不想手动解压这个zip文件，我希望python脚本能够自己解压缩，然后处理里面的csv的文件。最终经过下面所要求的方式处理，输出一个xlsx的文件。
具体需求如下：
1.提取第L列第一行（ExtraneousInfo）和第AV列第一行（DestinationMachine）以下的数据，也就是从第二行开始提取。
2.L列的数据需要从右向左检索，在遇到第二个”.”或空格时则停止，只保留第二个”.”或空格右侧的字符。
以下为L列相关数据举例：
“Response: “NOERROR”, Flags: “DR”, cecom.oss-cn-beijing.aliyuncs.com”
“Response: “NOERROR”, Flags: “D”, gstatic.com”
我想要的数据为：
“aliyuncs.com”
“gstatic.com”
3.完成第二步的工作后，创建一个新的xlsx文件（具体在哪一步创建这个新的xlsx文件由您来决定），并在A列第一行写入“域名”，然后把第二步的内容从第二行开始导入其中。
4.开始处理xlsx文件中的A列，首先去重，然后在B列第一行命名为“查询次数”，将每一个域名重复出现的次数自动填充在B列的每一个域名对应行的后面。
5.将csv文件中的第AV列的数据传至xlsx文件的C列，C列第一行命名为“客户端IP地址”，并进行去重。
6.无论第4、5步如何处理，都要确保在原始的csv文件中他们的ExtraneousInfo和DestinationMachine都能对应上。
我不希望手动指定zip文件的路径，我希望运行该脚本，该脚本能够自动的读取当前目录下的zip文件并进行处理，然后自动的输出一个名为“DNS查询统计-服务器：xxxxxxx”的xlsx文件，xxxxxxx请读取csv文件E列（DetectionIP）第二行的数据进行替换。
人工智障自动调用了GPT-4o mini来应对
可以根据你的需求编写一个完整的Python脚本。这个脚本会自动解压当前目录下的zip文件，读取CSV文件并完成你所要求的处理。以下是满足你需求的代码示例：
import pandas as pd import zipfile import os import re # 获取当前目录下的zip文件路径 current_dir = os.getcwd() zip_files = [f for f in os.listdir(current_dir) if f.endswith('.zip')] # 检查是否存在zip文件 if not zip_files: raise FileNotFoundError("当前目录下没有找到zip文件") elif len(zip_files) > 1: raise RuntimeError("当前目录下存在多个zip文件，请确保只有一个zip文件") zip_file_path = os.path.join(current_dir, zip_files[0]) # 解压缩zip文件并读取CSV with zipfile.ZipFile(zip_file_path, 'r') as zip_ref: # 获取zip中的文件名 file_names = zip_ref.namelist() csv_file_name = file_names[0] # 读取CSV文件，设置low_memory=False with zip_ref.open(csv_file_name) as csv_file: df = pd.read_csv(csv_file, low_memory=False) # 获取E列第二行的数据用于生成文件名 server_ip = df.iloc[1, df.columns.get_loc('DetectionIP')] # 需求1: 提取L列和AV列的数据 extraneous_info = df.iloc[1:, df.columns.get_loc('ExtraneousInfo')] destination_machine = df.iloc[1:, df.columns.get_loc('DestinationMachine')] # 需求2: 处理L列数据 def extract_domain(info): # 从右向左检索第二个"."或者空格 match = re.findall(r'(\.| )[^\. ]+$', info) if len(match) > 1: return info.split(".")[-2] + '.' + info.split(".")[-1] return info # 提取域名 domains = extraneous_info.apply(extract_domain) # 创建DataFrame以存储域名 domain_df = pd.DataFrame({'域名': domains}) # 需求4: 去重并统计查询次数 domain_counts = domain_df['域名'].value_counts().reset_index() domain_counts.columns = ['域名', '查询次数'] # 需求5: 处理DestinationMachine列并去重 unique_ips = destination_machine.drop_duplicates().reset_index(drop=True) unique_ips.name = '客户端IP地址' # 将数据合并到最终的DataFrame final_df = pd.merge(domain_counts, unique_ips.to_frame(), left_index=True, right_index=True, how='left') # 生成输出文件名 output_xlsx_path = os.path.join(current_dir, f'DNS查询统计-服务器：{server_ip}.xlsx') # 写入输出xlsx文件 with pd.ExcelWriter(output_xlsx_path) as writer: final_df.to_excel(writer, index=False) print(f'处理完成，结果保存在 {output_xlsx_path}')代码说明：
- 自动读取zip文件：脚本会查找当前目录下的所有zip文件，并选择第一个进行处理。
- 解压CSV文件：通过
zipfile库自动解压并读取CSV文件。- 数据处理：
- 从
ExtraneousInfo列提取信息并通过正则表达式来获取域名。- 统计重复的域名并生成一个新的DataFrame。
- 将
DestinationMachine的唯一IP地址添加到输出中。- 创建输出文件：生成的Excel文件命名为
DNS查询统计-服务器：xxxxxxx.xlsx，其中xxxxxxx为DetectionIP字段的第二行数据。- 保存结果：使用
pandas的ExcelWriter将结果写入新创建的Excel文件中。注意事项：
- 确保你的环境中已安装必要的库：
pandas和openpyxl。你可以通过以下命令安装：pip install pandas openpyxl希望这个脚本能够满足你的需求！如果有任何问题或者需要进一步调整，请告诉我。
看起来还算可以，至少脚本主体出来了，上VSCode开始调试脚本，调试时发现二级域名提取的不对，点一点人工智障：
注意我关于L列的要求，请继续修改
以下为L列相关数据举例： “Response: “NOERROR”, Flags: “DR”, cecom.oss-cn-beijing.aliyuncs.com” “Response: “NOERROR”, Flags: “D”, gstatic.com” 我想要的数据为： “aliyuncs.com” “gstatic.com”
回复还挺快，立马做出了修改：
根据你的要求，我将修改代码以提取L列中的域名，确保只获取最后一个点（
.）后面的部分。以下是更新后的代码示例：import pandas as pd import zipfile import os import re # 获取当前目录下的zip文件路径 current_dir = os.getcwd() zip_files = [f for f in os.listdir(current_dir) if f.endswith('.zip')] # 检查是否存在zip文件 if not zip_files: raise FileNotFoundError("当前目录下没有找到zip文件") elif len(zip_files) > 1: raise RuntimeError("当前目录下存在多个zip文件，请确保只有一个zip文件") zip_file_path = os.path.join(current_dir, zip_files[0]) # 解压缩zip文件并读取CSV with zipfile.ZipFile(zip_file_path, 'r') as zip_ref: # 获取zip中的文件名 file_names = zip_ref.namelist() csv_file_name = file_names[0] # 读取CSV文件，设置low_memory=False with zip_ref.open(csv_file_name) as csv_file: df = pd.read_csv(csv_file, low_memory=False) # 获取E列第二行的数据用于生成文件名 server_ip = df.iloc[1, df.columns.get_loc('DetectionIP')] # 需求1: 提取L列和AV列的数据 extraneous_info = df.iloc[1:, df.columns.get_loc('ExtraneousInfo')] destination_machine = df.iloc[1:, df.columns.get_loc('DestinationMachine')] # 需求2: 处理L列数据，提取最后一个点后的域名 def extract_domain(info): # 使用正则表达式提取最后一个点后的部分 match = re.search(r'([^.]+\.[^.]+)$', info) return match.group(0) if match else None # 提取域名 domains = extraneous_info.apply(extract_domain) # 创建DataFrame以存储域名 domain_df = pd.DataFrame({'域名': domains}) # 需求4: 去重并统计查询次数 domain_counts = domain_df['域名'].value_counts().reset_index() domain_counts.columns = ['域名', '查询次数'] # 需求5: 处理DestinationMachine列并去重 unique_ips = destination_machine.drop_duplicates().reset_index(drop=True) unique_ips.name = '客户端IP地址' # 将数据合并到最终的DataFrame final_df = pd.merge(domain_counts, unique_ips.to_frame(), left_index=True, right_index=True, how='left') # 生成输出文件名 output_xlsx_path = os.path.join(current_dir, f'DNS查询统计-服务器：{server_ip}.xlsx') # 写入输出xlsx文件 with pd.ExcelWriter(output_xlsx_path) as writer: final_df.to_excel(writer, index=False) print(f'处理完成，结果保存在 {output_xlsx_path}')代码修改说明：
- 提取域名：在
extract_domain函数中，使用正则表达式r'([^.]+\.[^.]+)$'来匹配最后一个点后的部分，确保只提取域名的后缀部分。- 输出格式：最终的DataFrame将包含“域名”、“查询次数”和“客户端IP地址”三列，符合你的要求。
注意事项：
- 确保你的环境中已安装必要的库：
pandas和openpyxl。如果有其他需求或进一步的修改，请告诉我！
还是不行，看来得跟人工智障好好唠唠了。
使用你的脚本，对于以下L列单元格的文本，处理的结果是什么？ Response: “NOERROR”, Flags: “DR”, app-analytics-services.com
人工智障挺着胸脯说道：
根据你提供的L列单元格文本“Response: “NOERROR”, Flags: “DR”, app-analytics-services.com”，使用我之前提供的脚本处理后，提取的结果将是：
域名：
analytics-services.com处理过程：
- 正则表达式
r'([^.]+\.[^.]+)$'会匹配最后一个点后的部分。- 在这个例子中，
app-analytics-services.com的最后一个点后是analytics-services.com。因此，最终的结果会在输出的Excel文件中显示为：
域名 查询次数 客户端IP地址 analytics-services.com 179267 XXX.XXX.XXX.XXX 如果你有其他问题或需要进一步的帮助，请告诉我！
还挺硬气，继续质问它：
那为何我在执行的时候不是这样的呢？而是没有任何处理的输出到了xlsx文件中
人工智障不紧不慢的补充道：
如果在执行脚本时没有任何处理的输出到xlsx文件，可能有几个原因。以下是几种可能性以及相应的解决方法：
- 数据未正确读取：
- 确保zip文件中的CSV文件格式正常，并且L列（
ExtraneousInfo）和其他列存在。- 检查是否存在任何空值或缺失值，可能导致后续处理结果为空。
- 正则表达式未匹配：
- 如果文本格式不完全符合预期（例如，前面有多余的空格或换行），正则表达式可能无法正确匹配。
- 可以通过在
extract_domain函数中输出调试信息，查看更多的文本数据，并检查正则表达式是否能正常匹配。- 文件路径和权限问题：
- 确保脚本的工作目录正确，并且可写权限正常。
- 检查输出路径是否有权限写入文件。
- DataFrame为空：
- 在执行到生成输出的步骤时，可以在输出前打印调试信息，例如
print(final_df)，确认final_df是否包含数据。调试步骤：
- 加入打印调试信息：
在关键步骤前加上打印信息，例如：print("读取到的数据：") print(df.head()) print("提取的域名：") print(domains.head()) print("最终数据：") print(final_df)- 检查列名：
确保CSV文件中的列名确实为DetectionIP、ExtraneousInfo和DestinationMachine，避免大小写或额外空格导致的列名不匹配。- 单独测试提取函数：
可以单独测试extract_domain函数，确认它能处理你提供的样本数据。如果你仍然遇到问题，分享具体的错误信息或输出，我将更能帮助你找到解决方案！
单独打磨这个正则表达式函数就按下不表了，来来回回几个回合总算找到了病根，并且完美解决。
这次正确了，那请根据这次修改，重新写之前的脚本吧
然后，人工智障开始犯智障了。。。。
当然可以！以下是完整的脚本，包含更新后的
extract_domain函数以及测试样本数据部分：import re def extract_domain(text): # 使用正则表达式提取域名 match = re.search(r'([a-zA-Z0-9\-]+\.[a-zA-Z]{2,})', text) if match: return match.group(0) return None # 测试样本数据 test_cases = [ 'Response: "NOERROR", Flags: "DR", app-analytics-services.com', 'Response: "ERROR", Flags: "DR", example.co.uk', 'Some other text, no domain here', 'Response: "NOERROR", Flags: "DR", another-example.org' ] # 运行测试 for case in test_cases: result = extract_domain(case) print(f'输入: "{case}" => 提取的域名: {result}')说明：
- extract_domain 函数利用正则表达式提取域名。
- test_cases 列表中包含多个测试输入，用于验证函数的正确性。
- 最后，通过循环遍历测试样本，输出提取的结果。
你可以将这个脚本复制到你自己的Python环境中运行，应该会得到正确的域名提取结果。如果你有其他需求或问题，请告诉我！
把人工智障带回主线。
我的意思是把 def extract_domain(text): # 使用正则表达式提取域名 match = re.search(r'([a-zA-Z0-9\-]+\.[a-zA-Z]{2,})’, text) if match: return match.group(0) return None 这部分代码加入到我引用文本中提及的脚本中去，因为我不懂python，我不会修改。
根据你的要求，我将修改代码以提取L列中的域名，确保只获取最后一个点（`.`）后面的部分。以下是更新后的代码示例： “`python import pandas as pd import zipfile import os import re # 获取当前目录下的zip文件路径 current_dir = os.getcwd() zip_files = [f for f in os.listdir(current_dir) if f.endswith(‘.zip’)] # 检查是否存在zip文件 if not zip_files: raise FileNotFoundError(“当前目录下没有找到zip文件”) elif len(zip_files) > 1: raise RuntimeError(“当前目录下存在多个zip文件，请确保只有一个zip文件”) zip_file_path = os.path.join(current_dir, zip_files[0]) # 解压缩zip文件并读取CSV with zipfile.ZipFile(zip_file_path, ‘r’) as zip_ref: # 获取zip中的文件名 file_names = zip_ref.namelist() csv_file_name = file_names[0] # 读取CSV文件，设置low_memory=False with zip_ref.open(csv_file_name) as csv_file: df = pd.read_csv(csv_file, low_memory=False) # 获取E列第二行的数据用于生成文件名 server_ip = df.iloc[1, df.columns.get_loc(‘DetectionIP’)] # 需求1: 提取L列和AV列的数据 extraneous_info = df.iloc[1:, df.columns.get_loc(‘ExtraneousInfo’)] destination_machine = df.iloc[1:, df.columns.get_loc(‘DestinationMachine’)] # 需求2: 处理L列数据，提取最后一个点后的域名 def extract_domain(info): # 使用正则表达式提取最后一个点后的部分 match = re.search(r'([^.]+\.[^.]+)$’, info) return match.group(0) if match else None # 提取域名 domains = extraneous_info.apply(extract_domain) # 创建DataFrame以存储域名 domain_df = pd.DataFrame({‘域名’: domains}) # 需求4: 去重并统计查询次数 domain_counts = domain_df[‘域名’].value_counts().reset_index() domain_counts.columns = [‘域名’, ‘查询次数’] # 需求5: 处理DestinationMachine列并去重 unique_ips = destination_machine.drop_duplicates().reset_index(drop=True) unique_ips.name = ‘客户端IP地址’ # 将数据合并到最终的DataFrame final_df = pd.merge(domain_counts, unique_ips.to_frame(), left_index=True, right_index=True, how=’left’) # 生成输出文件名 output_xlsx_path = os.path.join(current_dir, f’DNS查询统计-服务器：{server_ip}.xlsx’) # 写入输出xlsx文件 with pd.ExcelWriter(output_xlsx_path) as writer: final_df.to_excel(writer, index=False) print(f’处理完成，结果保存在 {output_xlsx_path}’) “` ### 代码修改说明： 1. **提取域名**：在`extract_domain`函数中，使用正则表达式`r'([^.]+\.[^.]+)$’`来匹配最后一个点后的部分，确保只提取域名的后缀部分。 2. **输出格式**：最终的DataFrame将包含“域名”、“查询次数”和“客户端IP地址”三列，符合你的要求。 ### 注意事项： – 确保你的环境中已安装必要的库：`pandas` 和 `openpyxl`。 如果有其他需求或进一步的修改，请告诉我！
人工智障老老实实又重新写了一遍：
好的！我已经将你提供的代码与之前的
extract_domain函数结合在一起，确保提取 L 列中的域名。以下是更新后的完整脚本：import pandas as pd import zipfile import os import re # 获取当前目录下的zip文件路径 current_dir = os.getcwd() zip_files = [f for f in os.listdir(current_dir) if f.endswith('.zip')] # 检查是否存在zip文件 if not zip_files: raise FileNotFoundError("当前目录下没有找到zip文件") elif len(zip_files) > 1: raise RuntimeError("当前目录下存在多个zip文件，请确保只有一个zip文件") zip_file_path = os.path.join(current_dir, zip_files[0]) # 解压缩zip文件并读取CSV with zipfile.ZipFile(zip_file_path, 'r') as zip_ref: # 获取zip中的文件名 file_names = zip_ref.namelist() csv_file_name = file_names[0] # 读取CSV文件，设置low_memory=False with zip_ref.open(csv_file_name) as csv_file: df = pd.read_csv(csv_file, low_memory=False) # 获取E列第二行的数据用于生成文件名 server_ip = df.iloc[1, df.columns.get_loc('DetectionIP')] # 需求1: 提取L列和AV列的数据 extraneous_info = df.iloc[1:, df.columns.get_loc('ExtraneousInfo')] destination_machine = df.iloc[1:, df.columns.get_loc('DestinationMachine')] # 需求2: 处理L列数据，提取最后一个点后的域名 def extract_domain(info): # 使用正则表达式提取域名 match = re.search(r'([a-zA-Z0-9\-]+\.[a-zA-Z]{2,})', info) return match.group(0) if match else None # 提取域名 domains = extraneous_info.apply(extract_domain) # 创建DataFrame以存储域名 domain_df = pd.DataFrame({'域名': domains}) # 需求4: 去重并统计查询次数 domain_counts = domain_df['域名'].value_counts().reset_index() domain_counts.columns = ['域名', '查询次数'] # 需求5: 处理DestinationMachine列并去重 unique_ips = destination_machine.drop_duplicates().reset_index(drop=True) unique_ips.name = '客户端IP地址' # 将数据合并到最终的DataFrame final_df = pd.merge(domain_counts, unique_ips.to_frame(), left_index=True, right_index=True, how='left') # 生成输出文件名 output_xlsx_path = os.path.join(current_dir, f'DNS查询统计-服务器：{server_ip}.xlsx') # 写入输出xlsx文件 with pd.ExcelWriter(output_xlsx_path) as writer: final_df.to_excel(writer, index=False) print(f'处理完成，结果保存在 {output_xlsx_path}')代码说明：
- extract_domain 函数：使用正则表达式提取域名，确保只获取有效的域名格式。
- 数据处理：从 CSV 文件中提取数据并处理 L 列，提取域名。
- 输出结果：将提取的域名和相关信息写入 Excel 文件。
注意事项：
- 确保在运行此脚本之前，已安装
pandas和openpyxl库。- 该脚本会在当前工作目录下查找 ZIP 文件并处理其中的 CSV 文件。
如果你有其他问题或需要进一步的修改，请告诉我！
接下来还是有问题，来来回回又是几个回合，由于IP地址客户端的问题实在难以解决，客户也不是很关心该列，所以干脆让人工智障去掉算求子。最终，人工智障总算给我了最终的版本，完美，拿代码走人：
以下是修改后的代码，去掉了客户端IP列的处理和输出：
import pandas as pd import zipfile import os import re # 获取当前目录下的zip文件路径 current_dir = os.getcwd() zip_files = [f for f in os.listdir(current_dir) if f.endswith('.zip')] # 检查是否存在zip文件 if not zip_files: raise FileNotFoundError("当前目录下没有找到zip文件") elif len(zip_files) > 1: raise RuntimeError("当前目录下存在多个zip文件，请确保只有一个zip文件") zip_file_path = os.path.join(current_dir, zip_files[0]) # 解压缩zip文件并读取CSV with zipfile.ZipFile(zip_file_path, 'r') as zip_ref: # 获取zip中的文件名 file_names = zip_ref.namelist() csv_file_name = file_names[0] # 读取CSV文件，设置low_memory=False with zip_ref.open(csv_file_name) as csv_file: df = pd.read_csv(csv_file, low_memory=False) # 获取E列第二行的数据用于生成文件名 server_ip = df.iloc[1, df.columns.get_loc('DetectionIP')] # 需求1: 提取L列的数据 extraneous_info = df.iloc[1:, df.columns.get_loc('ExtraneousInfo')] # 需求2: 处理L列数据，提取二级域名 def extract_second_level_domain(info): # 使用正则表达式从 DNS 响应日志中提取域名部分 match = re.search(r'(?<=,\s)[\w.-]+\.[\w.-]+', info) if match: domain_parts = match.group(0).rsplit('.', 2) # 分割域名成部分 if len(domain_parts) >= 2: return f"{domain_parts[-2]}.{domain_parts[-1]}" # 返回二级域名 return None # 提取二级域名 second_level_domains = extraneous_info.apply(extract_second_level_domain) # 创建DataFrame以存储二级域名 domain_df = pd.DataFrame({'二级域名': second_level_domains}) # 需求4: 去重并统计查询次数 domain_counts = domain_df['二级域名'].value_counts().reset_index() domain_counts.columns = ['二级域名', '查询次数'] # 生成输出文件名 output_xlsx_path = os.path.join(current_dir, f'DNS查询统计-服务器：{server_ip}.xlsx') # 写入输出xlsx文件 with pd.ExcelWriter(output_xlsx_path) as writer: domain_counts.to_excel(writer, index=False) print(f'处理完成，结果保存在 {output_xlsx_path}')修改说明：
- 去掉客户端IP的处理：删除了与客户端IP相关的所有代码，包括提取、去重和合并步骤。
- 简化最终输出：只输出二级域名和查询次数的统计结果。
运行这段代码将只生成包含二级域名和查询次数的Excel文件。如果还有其他需求，请告诉我！
Python脚本转exe
好了，脚本在手，调试一切OK，接下来就进行封装转exe了，这个就极为简单了，要确保开发环境安装pyinstaller，然后只需要一条命令就可以搞定，另外我也贴心的给exe文件加了一个ico，美美哒：
pyinstaller –onefile –nowindowed –icon=”E:\Python\Lib\site-packages_pyinstaller_hooks_contrib\terminal.ico” report_post-processing.py
至此，完成。
总结
跟人工智障的沟通，一定要事无巨细，当然有所遗漏也可以在后面补充，但如果token数量（沟通次数）非常紧张的话，那就必须要仔细打磨你想问的问题了。
如果人工智障跑偏了实在带不回来了，也没关系，重新建立一个新的会话，重新唠即可。
最后，有人工智障，真好。
