一个一个地读取多个文件，并根据每个文件的不同变量提取内容

Question

我是 python 新手，我已经为目录中的 Pcap 文件设置了。我应该读取每个文件并根据每个文件的不同变量提取所需的数据。我正在使用 pyshark 来解析 pcap。

我必须将 csv 文件列作为每个过滤文件的输入

例如，我在 src- 和 dst- 中各有 4 个文件，所以第一个文件我应该只过滤 10.272.726.227 和第二个文件 10.272.726.228 等...

见下文，

files = os.listdir('./Pcap')
csv_file=pd.read_csv('input.csv')
ip_src = csv_file.SRC_privateIp.tolist()
ip_dst = csv_file.DST_privateIp.tolist()  

for file in files:
    if file.startswith('src-'):
        cap_src = pyshark.FileCapture(file, only_summaries = True)
        for packet in cap_src:
            line=str(packet)
            formattedline = line.split(' ')
            if formattedline[2] == ip_src and formattedline[3] == ip_dst:
                print(formattedline)

    if file.startswith('dst-'):
        cap_src = pyshark.FileCapture(file, only_summaries = True)
        for packet in cap_src:
            line=str(packet)
            formattedline = line.split(' ')
            if formattedline[2] == ip_dst and formattedline[3] == ip_src :
                print(formattedline)

我尝试打开每个文件并分别对每个文件进行处理，但它将所有文件数据放在一个字符串中。我希望每个文件一个一个打开，做处理，因为每个文件都有不同的条件来过滤掉必要的。上面的代码给出了一个错误这个事件循环已经在运行。我不知道如何进行下一步有人可以帮助我吗？

谢谢！

Answer 1

我不明白你的问题是什么，但我认为你可以使用pandas 来进行csv 的阅读、子集化和操作。它是此类任务的标准库。

Read csv with pandas 或

Subset a dataframe with pandas