高效监控站群蜘蛛抓取：Python代码与独立分析页面
站群运营中，实时掌握搜索引擎蜘蛛的抓取情况至关重要。面对众多域名，如何高效地收集和分析这些数据？本文将提供一个基于Python的解决方案，包含蜘蛛抓取统计代码和一个独立的分析页面。
我们将利用服务器日志分析来实现蜘蛛抓取统计。以下Python代码(spider_analyzer.py)可以解析Nginx或Apache的访问日志：
import sysimport pandas as pdlogfile = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "access.log"# 读取日志文件with open(logfile, 'r') as f: log_lines = f.readlines()# 解析日志，提取关键信息log_data = []for line in log_lines: parts = line.split() if len(parts) > 10: log_data.append({ "ip": parts[0], "date": parts[3][1:], # 去除方括号 "request": parts[5][1:], # 去除引号 "status": parts[8], "agent": " ".join(parts[11:]) })df = pd.DataFrame(log_data)# 定义蜘蛛User-Agentspider_agents = ["googlebot", "bingbot", "baiduspider", "yandexbot", "sogou"]# 筛选蜘蛛请求spider_df = df[df["agent"].str.contains("|".join(spider_agents))]# 汇总统计spider_summary = spider_df.groupby(spider_df["agent"].str.extract("(" + "|".join(spider_agents) + ")", expand=False)).size().reset_index(name="count")print(spider_summary)# 可将结果保存到CSV文件：spider_summary.to_csv('spider_summary.csv', index=False)
将此脚本上传至服务器的日志目录（例如Nginx的/var/log/nginx/），运行命令python3 spider_analyzer.py access.log进行日志分析。
为了创建独立的分析页面，我们将使用轻量级的Flask框架：
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from flask import Flask, render_templateimport pandas as pdapp = Flask(__name__)@app.route('/')def index(): # 从CSV文件读取数据 (假设spider_analyzer.py已保存结果到spider_summary.csv) df = pd.read_csv('spider_summary.csv') return render_template('index.html', data=df.to_dict('records'))if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
对应的index.html模板文件：
Spider Statistics Spider Statistics
| Spider | Count |
|---|---|
| {{ row['agent'] }} | {{ row['count'] }} |
运行Flask应用，即可通过浏览器访问分析页面查看蜘蛛抓取统计数据。 记得安装必要的库：pip install pandas flask
通过以上步骤，您可以轻松构建一个高效的蜘蛛抓取监控系统，为站群优化提供数据支持。 请注意，根据您的日志格式调整代码中的日志解析部分。
以上就是如何使用Python编写蜘蛛统计代码并创建独立的分析页面？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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