Contar y agrupar con Python

Un CSV parece texto separado por comas, pero un campo puede llevar una coma dentro si va entre comillas: "Acceso por VPN, sede norte" es una sola columna. Partir cada línea con split(",") ignora las comillas y desplaza las columnas siguientes. El módulo csv de Python sí las respeta y entrega cada fila como un diccionario con los nombres del encabezado (csv.DictReader).

Para contar se usa collections.Counter: se le suma uno por cada valor visto, y most_common() devuelve los valores de mayor a menor. Es un diccionario que ya sabe contar.

Lee los dos guiones y sus salidas guardadas, y compara.

Contar fallos responde cuántos, no qué pasó después. Lo que cambia la gravedad es la secuencia: varios fallos seguidos de un acierto desde el mismo origen. El segundo guion la vigila: lleva por cada pareja cuenta y dirección los fallos acumulados y, cuando llega un acierto, imprime una línea con cuántos fallos lo precedieron.

Lee la salida guardada del segundo guion y distingue las direcciones de la planta (10.72.4.0/24) de las que no lo son.

La salida del segundo guion trae los fallos por cuenta, de mayor a menor, y no imprime ningún total. Un resumen casi nunca trae justo la cifra que necesitas; se obtiene operando con lo que sí trae. Aquí se trata de sumar cuatro números, y de comprobar, con la tabla por dirección, que da lo mismo.

El contador ordena por volumen, pero el volumen no es el riesgo. Una cuenta de servicio con una credencial vencida falla cada cinco minutos durante horas y encabeza cualquier tabla; una persona que falla pocas veces y entra puede ser lo que de verdad importa. Lo que separa un caso del otro es el contexto: lo que la empresa sabe de cada dirección y lo que ocurrió después.

conocidos.txt es el inventario del turno. Léelo junto a la salida y decide a quién miras primero.