หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>ซอร์สโค้ดอื่น ๆ
ดาวน์โหลด

SEO: เรียกใช้หลาย URL และรับคะแนน Ligthhouse V5

สคริปต์ทำงานอย่างไร

สคริปต์ Python นี้ออกแบบมาเพื่อแยกเมตริกประสิทธิภาพเว็บ โดยเฉพาะ Core Web Vitals ออกจากรายการ URL โดยใช้ Google PageSpeed ​​Insights API โดยจะใช้ไลบรารี aiohttp สำหรับคำขอ HTTP แบบอะซิงโครนัส และ asyncio สำหรับการจัดการภาวะพร้อมกัน จากนั้นเมตริกที่แยกออกมาจะถูกประมวลผลและบันทึกลงในไฟล์ Excel เพื่อการวิเคราะห์เพิ่มเติม

เวิร์กโฟลว์สคริปต์

  1. รายการ URL : สคริปต์เริ่มต้นด้วยรายการ URL ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อวิเคราะห์ คุณสามารถปรับแต่งรายการนี้ได้โดยเพิ่มหรือลบ URL ในตัวแปร url_list

  2. การกำหนดค่า API : พารามิเตอร์การกำหนดค่าคีย์ได้รับการตั้งค่า ได้แก่:

    • category : หมวดหมู่ประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์
    • today : วันที่ปัจจุบันในรูปแบบ "dd-mm-yyyy"
    • locale : สถานที่สำหรับการวิเคราะห์ (เช่น 'br' สำหรับบราซิล)
    • key : คีย์ API ของคุณ ซึ่งคุณสามารถรับได้จาก PageSpeed ​​Insights API ของ Google

  3. การแยกข้อมูล API : สคริปต์กำหนดฟังก์ชันแบบอะซิงโครนัส webcorevitals เพื่อสร้างคำขอ API สำหรับแต่ละ URL ทั้งสำหรับอุปกรณ์ 'มือถือ' และ 'เดสก์ท็อป' โดยแยกการวัดประสิทธิภาพต่างๆ เช่น First Input Delay (FID), Interaction to Next Paint (INP), Time to First Byte (TTFB), First Contentful Paint (FCP), Speed ​​Index (SI), Largest Contentful Paint (LCP) , เวลาในการโต้ตอบ (TTI), เวลาในการบล็อกทั้งหมด (TBT), การเปลี่ยนแปลงเลย์เอาต์สะสม (CLS), ขนาดหน้าทั้งหมด และคะแนนประสิทธิภาพโดยรวม

  4. การแปลงข้อมูล : ข้อมูลที่แยกออกมาจะถูกแปลงและประมวลผลเพื่อให้มั่นใจว่ามีความสอดคล้องและเป็นประเภทข้อมูลที่เหมาะสม

  5. การสร้าง DataFrame : Pandas DataFrame ถูกสร้างขึ้นเพื่อจัดระเบียบเมตริกที่แยกออกมา DataFrame มีโครงสร้างด้วยคอลัมน์สำหรับวันที่, URL, คะแนน, FCP, SI, LCP, TTI, TBT, CLS, ขนาดเป็น MB และอุปกรณ์

  6. การดำเนินการพร้อมกัน : สคริปต์ใช้ asyncio เพื่อเรียกใช้คำขอ API พร้อมกันสำหรับ URL และอุปกรณ์ทั้งหมด ซึ่งช่วยเร่งกระบวนการแยกข้อมูลได้อย่างมาก

  7. เอาต์พุตของ Excel : DataFrame สุดท้ายจะต่อจากคำขอทั้งหมดและบันทึกเป็นไฟล์ Excel ชื่อ 'output.xlsx' ในไดเรกทอรีเดียวกันกับสคริปต์

วิธีการใช้งาน

  1. ติดตั้งการพึ่งพา : ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ติดตั้งไลบรารี Python ที่จำเป็นแล้ว คุณสามารถติดตั้งได้โดยใช้ pip:

    pip install aiohttp asyncio pandas

  2. คีย์ API : รับคีย์ API จาก PageSpeed ​​Insights API ของ Google และแทนที่ตัวแปร key ในสคริปต์ด้วยคีย์ของคุณ

  3. ปรับแต่งรายการ URL : ปรับแต่งรายการ URL ที่จะวิเคราะห์โดยการแก้ไขตัวแปร url_list ในสคริปต์

  4. เรียกใช้สคริปต์ : เรียกใช้งานสคริปต์โดยใช้ Python:

    python lighthouse.py

  5. เอาท์พุต : เมื่อสคริปต์ดำเนินการเสร็จสิ้น คุณจะพบไฟล์ Excel ชื่อ 'output.xlsx' ซึ่งมีการวัดประสิทธิภาพเว็บที่แยกออกมาในไดเร็กทอรีเดียวกันกับสคริปต์

ตัวอย่างเช่น:

วันที่ URL คะแนน เอฟซีพี เอสไอ รพ ทีทีไอ จะแจ้งภายหลัง ซีแอลเอส ขนาด (เมกะไบต์) อุปกรณ์
25-09-2023 https://www.google.com 76 2 3.2 2 8.5 910 0.014 1.123100281 มือถือ
25-09-2023 https://www.google.com 92 0.4 0.8 0.6 1.9 220 0.007 1.246808052 เดสก์ท็อป

มีส่วนร่วม

หากคุณต้องการมีส่วนร่วมโปรดเปิดปัญหาหรือส่งอีเมลถึงฉันที่ [email protected] ถ้าไม่เพียงแค่ให้ดาวกับฉัน

ผู้เขียน

  • Konrad Burchardt - งานเบื้องต้น - Sundios
  • Vinicius Stanula - เพิ่มตัวชี้วัดใหม่และใช้ฟังก์ชัน Async - Vinicius
ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด