如何使用Python编写蜘蛛统计代码并创建独立的分析页面？-php教程-PHP中文网

如何使用Python编写蜘蛛统计代码并创建独立的分析页面？

聖光之護

发布： 2025-03-15 09:56:15

原创

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如何使用python编写蜘蛛统计代码并创建独立的分析页面？

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 sys
import pandas as pd

logfile = 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-Agent
spider_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)

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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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代码小浣熊

代码小浣熊是基于商汤大语言模型的软件智能研发助手，覆盖软件需求分析、架构设计、代码编写、软件测试等环节

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from flask import Flask, render_template
import pandas as pd

app = 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)

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对应的index.html模板文件：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Spider Statistics</title>
</head>
<body>
    <h1>Spider Statistics</h1>
    <table>
        <tr>
            <th>Spider</th>
            <th>Count</th>
        </tr>
        {% for row in data %}
            <tr>
                <td>{{ row['agent'] }}</td>
                <td>{{ row['count'] }}</td>
            </tr>
        {% endfor %}
    </table>
</body>
</html>

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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php中文网其它相关文章！