Linuxサーバーのログ解析をPythonで自動化する実践例

LINUX

2025.08.17

Linuxサーバーを運用していると、アクセスログやエラーログの解析は欠かせません。しかし、大量のログを手動でチェックするのは非効率です。この記事では、Pythonを使ってLinuxサーバーのログ解析を自動化する方法を実践例とともに解説します。

1. ログ解析自動化のメリット
2. 解析対象のログ例
3. Pythonでのログ解析サンプル
1. 3.1 必要なライブラリのインストール
2. 3.2 ログ解析スクリプト例
4. 自動化の実践方法
1. 4.1 cronジョブの設定
5. 応用：異常ログ検知と通知
6. まとめ

1. ログ解析自動化のメリット

Pythonを使ったログ解析自動化には、以下のようなメリットがあります。

作業時間の短縮：毎日同じ作業を自動化できる
ミスの削減：人手による確認漏れを防ぐ
リアルタイム対応：異常検知やアラート通知が可能

2. 解析対象のログ例

ここではApacheのアクセスログを例にします。一般的なログのフォーマットは以下の通りです。

192.168.1.1 - - [17/Aug/2025:12:45:23 +0900] "GET /index.html HTTP/1.1" 200 1024

このログから以下の情報を抽出します。

IPアドレス
アクセス日時
リクエストURL
ステータスコード

3. Pythonでのログ解析サンプル

3.1 必要なライブラリのインストール

pip install pandas

3.2 ログ解析スクリプト例

import re
import pandas as pd

# ログファイルパス
log_file = '/var/log/apache2/access.log'

# 正規表現パターン
log_pattern = re.compile(
    r'(?P<ip>\d+\.\d+\.\d+\.\d+) - - \[(?P<datetime>[^\]]+)\] "(?P<request>[^"]+)" (?P<status>\d+) (?P<size>\d+)'
)

# データ格納用リスト
data = []

# ログファイルの読み込み
with open(log_file, 'r') as f:
    for line in f:
        match = log_pattern.match(line)
        if match:
            data.append(match.groupdict())

# DataFrameに変換
df = pd.DataFrame(data)

# ステータスコードごとのアクセス数を集計
status_count = df['status'].value_counts()
print("ステータスコード別アクセス数:\n", status_count)

# 上位5 IPアドレスのアクセス数
top_ips = df['ip'].value_counts().head(5)
print("アクセス上位5IP:\n", top_ips)

このスクリプトを実行すると、ログを自動で解析してアクセス統計を確認できます。

4. 自動化の実践方法

Pythonスクリプトを定期実行するには、Linuxのcronを使います。

4.1 cronジョブの設定

crontab -e

例えば毎日午前1時に解析を実行する場合は以下を追加します。

0 1 * * * /usr/bin/python3 /home/user/log_analysis.py >> /home/user/log_report.txt 2>&amp;1

>>：解析結果を追記保存
2>&1：エラーも同じファイルに保存

5. 応用：異常ログ検知と通知

さらに自動化を進めると、ステータスコードが500以上のエラーを検知してメール通知することも可能です。

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

# エラーを抽出
errors = df[df['status'].astype(int) >= 500]

if not errors.empty:
    body = errors.to_string()
    msg = MIMEText(body)
    msg['Subject'] = 'サーバーエラー通知'
    msg['From'] = 'server@example.com'
    msg['To'] = 'admin@example.com'

    with smtplib.SMTP('localhost') as s:
        s.send_message(msg)

これにより、夜間でも即座に異常を把握できます。