python分析access日志的方法主要涉及了使用Python编程语言，结合正则表达式等技术手段对网站的访问日志进行自动化分析，以检测是否存在Web攻击行为。这种方法不仅可以帮助减少误报，还能帮助定位漏报，提升Web应用防火墙(WAF)的策略。
我们了解了WAF上线后处理的两大问题：误报消除和漏报定位。误报可能是由于web应用源码编写不严谨导致的，例如客户端提交过多的cookie，或者单个参数提交的数值过大。误报消除到可接受范围后，需进一步关注漏报问题。漏报意味着有些攻击行为并未被WAF检测到。为了定位漏过的攻击，需要分析Web应用的访问日志。
Web应用每天产生的access日志量可能很大，达到1GB左右，人工检查不现实，所以需要利用Python进行自动化分析。文章提到了日志的存储规则，一般每小时生成一个日志文件，文件名包括站点名称和日期时间。例如："***.***"。
在具体实现方面，作者的思路是：
1. 通过用户命令行输入获取日志文件所在目录；
2. 遍历目录下所有文件，将这些日志文件合并到一个单一文件中；
3. 定义web攻击常见payload的字符串，如SQL注入的“select”, “union”, “+–+”；Struts框架的“ognl”, “javawebshell”常见的“base64”, “eval”, “excute”；
4. 使用正则表达式逐行匹配日志，将匹配到的含有攻击行为的日志记录到单独文件中。
在实现代码部分，首先是检查命令行参数是否正确，如果不正确则打印使用方法并退出程序。如果输入正确，程序会使用os和re模块遍历指定目录，合并文件内容到一个文本文件中。之后定义一个正则表达式对象auditString用于匹配日志中的关键字，再使用这个正则表达式逐行匹配日志文件。若匹配到含有攻击行为的记录，就将这些记录写入到结果文件中。
文章总结部分表示，通过上述方法可以实现对access日志的自动化分析，帮助用户更加有效地定位和处理Web攻击。文章最后提到，读者如果有疑问可以留言交流。
整体来看，本文介绍了利用Python实现对access日志的自动化分析过程，核心在于处理大量数据的日志文件，通过编写脚本快速定位并记录可能的Web攻击行为。这一过程涵盖了使用正则表达式匹配特定模式的字符串、合并文件、使用命令行参数、以及自动化脚本的编写等多个知识点。掌握这些知识对于进行日志分析、网络安全监控、以及提高Web应用的安全性有重要作用。
