日志碎片
Hoppy 在守望台脚边捡到一张折皱的值守日志。它不是整齐表格，也不是漂亮 JSON，只是一行一行留下的短记录片段。
这就更像真实世界会遇到的文本：不完美，但也不是完全没规律。只要先把每一行拆开，再把一行里的小片段拆开，就已经能拿到很有用的信息。
日志样文本常常是“短行 + 重复字段”
轻量日志文本往往不是要你一次理解所有东西，而是先找到它每一行重复的形状。比如一行里都可能包含时间、人物、动作，只是它们被写成了短片段。
sample_line = "step=bell | keeper=Pip | room=moss-shelf"
parts = sample_line.split(" | ")
step_name = parts[0].split("=")[1]
keeper_name = parts[1].split("=")[1]
print(step_name)
print(keeper_name)
这个示例只是演示“先按片段切开，再按等号拿值”的动作，不是今天 starter 的原题。真正的任务里，你会从一份日志样文本文件中提取几项重点信息。
今天的任务：从日志碎片里做一份小汇总
starter 已经帮你读好了 watch_log.txt，并先拆成了 log_lines。你要从这些日志样行里拿出 log_count、第一条记录的时间、第一条记录的守望者，以及最后一条记录的动作，再把它们整理进 log_summary。
运行 starter，先确认 log_text 已经从文件里读出来了，再看 log_lines 是怎样把整份文本拆成一行一行的。
第一行里已经重复出现 stamp=...、keeper=...、action=... 这种片段。先把这行按 " | " 切开，再从前两个片段里拿到 first_stamp 和 first_keeper。
用同样的方法处理最后一行，拿到 last_action。这一步是在练“同一种文本形状，可以反复用同一种拆法”。
最后用 log_count、first_stamp、first_keeper 和 last_action 构造一个字典 log_summary。
这节课只是第一次碰日志样文本。我们不会进入真正日志系统，也不会做复杂时间解析或错误恢复。重点只是：面对更真实一点的文本，先把它拆成片段，再提取几项重点。
参考答案点击展开点击收起
with open("watch_log.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
log_text = file.read().strip()
print("Log text:")
print(log_text)
log_lines = log_text.splitlines()
print("Log lines:", log_lines)
log_count = len(log_lines)
first_stamp = log_lines[0].split(" | ")[0].split("=")[1]
first_keeper = log_lines[0].split(" | ")[1].split("=")[1]
last_action = log_lines[2].split(" | ")[2].split("=")[1]
log_summary = {
"log_count": log_count,
"first_stamp": first_stamp,
"first_keeper": first_keeper,
"last_action": last_action,
}
print("Log count:", log_count)
print("First stamp:", first_stamp)
print("First keeper:", first_keeper)
print("Last action:", last_action)
print("Log summary:", log_summary)高级技巧想更进一步？点击展开点击收起
到这里，你已经从“先看模式”迈进了一步：现在你不只是在一条短线索里看规律，而是在更像真实世界的多行文本里，按行、按片段提取重点。
下一课会继续沿着这条线走，让你学会从混合文本里揪出更明确的标签和信号。