如何使用Python脚本为站群实现蜘蛛统计和创建独立分析页面?

如何使用python脚本为站群实现蜘蛛统计和创建独立分析页面?

Python脚本实现站群蜘蛛访问统计及独立分析页面

高效监控站群搜索引擎蜘蛛抓取行为至关重要。本文将介绍如何利用Python脚本分析服务器日志,统计蜘蛛访问数据,并创建独立的分析页面,直观展现抓取情况。

首先,我们使用Python脚本处理服务器日志文件,提取蜘蛛访问信息。以下代码示例可分析Nginx或Apache日志,统计不同搜索引擎蜘蛛的抓取情况。 创建名为spider_stats.py的Python文件,并粘贴以下代码:

import sysimport pandas as pdlogfile = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "access.log"# 读取日志文件try:    with open(logfile, 'r', encoding='utf-8') as f:  # 添加编码处理,避免乱码        log_data = f.readlines()except FileNotFoundError:    print(f"Error: Log file '{logfile}' not found.")    sys.exit(1)# 解析日志数据 (根据你的日志格式调整)log_entries = []for line in log_data:    try:        parts = line.split()        if len(parts) > 10:            log_entries.append({                "ip": parts[0],                "date": parts[3][1:],                "request": parts[6], # 调整字段索引以匹配你的日志格式                "status": parts[8],                "agent": " ".join(parts[11:]) # 调整字段索引以匹配你的日志格式            })    except IndexError:        print(f"Warning: Skipping malformed log line: {line.strip()}")df = pd.DataFrame(log_entries)# 定义蜘蛛 User-Agentspider_agents = [    "googlebot",    "bingbot",    "baiduspider",    "yandexbot",    "sogou",    # 添加其他蜘蛛 User-Agent]# 筛选蜘蛛请求df['spider'] = df['agent'].str.extract(f"({'|'.join(spider_agents)})", expand=False)spider_df = df[df['spider'].notna()]# 按蜘蛛类型和日期汇总统计spider_summary = spider_df.groupby(['spider', 'date']).size().reset_index(name='count')print(spider_summary)# 可选:保存数据到 CSV 文件spider_summary.to_csv('spider_stats.csv', index=False)

将脚本上传至服务器日志目录(例如Nginx的/var/log/nginx/),运行脚本:

python3 spider_stats.py access.log

脚本将输出蜘蛛访问统计结果,并可选地将结果保存为CSV文件。

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接下来,创建一个独立的分析页面。 可以使用Flask或Django等Web框架。以下是一个简单的Flask示例,读取CSV文件并显示数据:

from flask import Flask, render_template, jsonifyimport pandas as pdapp = Flask(__name__)@app.route('/')def index():    try:        df = pd.read_csv('spider_stats.csv')        data = df.to_dict(orient='records')        return render_template('index.html', data=data)    except FileNotFoundError:        return "Error: spider_stats.csv not found."if __name__ == '__main__':    app.run(debug=True) # debug模式方便开发,上线时需关闭

你需要创建一个名为index.html的模板文件来展示数据 (例如使用图表库,如Chart.js)。

这个方案提供了更健壮的错误处理和更清晰的数据处理流程,并增加了将结果保存为CSV文件的选项,方便后续更复杂的分析或与其他工具集成。 记住根据你的日志格式调整脚本中的字段索引。 独立分析页面的构建需要根据你的需求选择合适的Web框架和前端技术。

以上就是如何使用Python脚本为站群实现蜘蛛统计和创建独立分析页面?的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

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