系列文章：

0、基本常用功能及其操作

1，20G文件，分类，放入不同文件，每个单独处理

2，数据的归类并处理

3，txt文件指定的数据处理并可视化作图

4，上万行log数据提取并作图进阶版

5、上万行数据提取并分类进阶版（本文）

 一、需求

         如果同时测试的数据和器件非常多，比如像芯片测试，同侧数量非常多的情况下，1，2，8，16，等等，我们想单独分析每个器件的数据怎么办呢，这时需要先分开，或者你直接打印对应的文件数量，但是那样有点小问题，不太优雅，所以我们有了这个需求

二、思路

 1、文件操作，读取并每行识别

 2、特定的字符的识别（正则表达式）

 3、如何将对应的行，写出到新的数据

对相应操作不熟悉的同学，可以参考文章开头的系列文章：  0、基本常用功能及其操作

三、代码及其解释

 用了正则表达式来提取并识别对应的字符或者数字

文件操作

def site_select():
    import re
    # 定义一个函数，用于提取 Site[& 和 &]= 之间的数据
    def extract_data(line):
        match = re.search(r'Site\[&(.*?)&\]=(.*?)$', line)
        if match:
            site_name = match.group(1).strip()
            data = match.group(2).strip()
            return site_name, data
        return None, None
    
    # 读取输入文件
    input_file = "./log/SR0_00-P.txt"
    
    # 打开输入文件并逐行处理
    with open(input_file, 'r') as f:
        for line in f:
            site_name, data = extract_data(line)
            if site_name and data:
                output_file = f"./log/{site_name}_data.txt"
                with open(output_file, 'a') as site_file:
                    site_file.write(line)
    print("数据已成功写入到对应的文件中。")

 

 于是呢，我们就自动把每个SITE或者器件的log文件分开了

当然有待提高，可接着前一篇文章的内容作图，链接如下或者文章开头

Python数据处理实战（5）-上万行log数据提取并作图进阶版