python统计日志中数据从开始到结束的响应时间的最大值、最小值、平均值、中位数

应用场景：需要根据日志文件，统计出数据从开始下发到收到回复所需的时间，包括最大值、最小值、平均值、中位数。
日志格式如图类似，每一行日志开始部分就是所需要截取的时间；1条日记是以某些关键词作为开始，获取改条日志的时间。其后的日志中找到1条对应着结束的日志，并获取时间，两者的差值就是所需要的时间值；如果没有找到结束的那条日志，那么其对应的开始那条记录是需要被舍弃掉，说明该条数据是执行失败，不需要被统计在内。
在这里插入图片描述

import codecs
import statistics
from datetime import datetime

f = codecs.open('test.log', mode='r', encoding='utf-8')  # 打开log文件，以‘utf-8’编码读取
lineStr = f.readline() # 按行读取log文件
data = []  # 时间差值
startList = []  # 定义开始时间列数据存放在列表
endList = []  # 定义结束时间列数据存放在列表
while lineStr:
    if '开始' in lineStr:  # 筛选出每行中包含“开始”的数日志,作为一条数据的开始
        startStr = lineStr[:23]  # 提取开始时间
        # 将字符串解析为datetime对象
        dt = datetime.strptime(startStr, "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")
        # 将datetime对象转换为毫秒级时间戳
        timestamp_millis = int(dt.timestamp() * 1000)
        # print(timestamp_millis)
        startList.append(timestamp_millis)
    elif '结束' in lineStr:  # 筛选出每行中包含的“结束”的日志，作为一条数据的结束
        endStr = lineStr[:23]
        dt = datetime.strptime(endStr, "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")
        # 将datetime对象转换为毫秒级时间戳
        timestamp_millis = int(dt.timestamp() * 1000)
        endList.append(timestamp_millis)
    lineStr = f.readline()
f.close()
print("命令下发到驱动执行完成(ms)：")
num1 = len(startList)
num2 = len(endList)
if num1 == num2:  # 开始和结束的日志必须要是相邻的，否则开始的那条日志被舍弃
    for i in range(num1):
        d = int(endList[i]) - int(startList[i])
        data.append(d)
else:
    print("开始和结束的数量不匹配！！")
print('使用的测试数据量是：{}条'.format(num1))
# print('开始时间的数据量是：{}条'.format(num1))
# print('结束时间的数据量是：{}条'.format(num2))
# print('计算的时间差值是：{}'.format(data))
# 计算出时间差值中的最大值：
maxStr = max(data)
print('计算差值中的最大值：{}ms'.format(maxStr))

# 计算出时间差值中的最小值：
minStr = min(data)
print('计算差值中的最小值：{}ms'.format(minStr))

# 计算出时间差值中的平均值：
avgStr = statistics.mean(data)
print('计算差值中的平均值：{:.2f}ms'.format(avgStr)) # 保留两位小数

# 计算出时间差值中的中位数：
midStr = statistics.median(data)
print('计算差值中的中位数：{}ms'.format(midStr))