SEO Lighthouse Multiple URLs

SEO：运行多个 URL 并获取 Lighthouse V5 分数

脚本如何工作

此 Python 脚本旨在使用 Google PageSpeed Insights API 从 URL 列表中提取 Web 性能指标，特别是 Core Web Vitals。它利用aiohttp库进行异步 HTTP 请求，并利用asyncio来处理并发。然后处理提取的指标并将其保存到 Excel 文件中以供进一步分析。

脚本工作流程

1. URL 列表：脚本以要分析的预定义 URL 列表开始。您可以通过在url_list变量中添加或删除 URL 来自定义此列表。

2. API配置：设置关键配置参数，包括：

   • category ：用于分析的性能类别。
   • today ：当前日期，格式为“dd-mm-yyyy”。
   • locale ：分析的区域设置（例如，“br”代表巴西）。
   • key ：您的 API 密钥，您可以从 Google 的 PageSpeed Insights API 获取该密钥。

3. API 数据提取：该脚本定义了一个异步函数webcorevitals以针对“移动”和“桌面”设备的每个 URL 发出 API 请求。它提取各种性能指标，例如首次输入延迟 (FID)、下次绘制交互 (INP)、第一个字节时间 (TTFB)、首次内容绘制 (FCP)、速度指数 (SI)、最大内容绘制 (LCP) 、交互时间 (TTI)、总阻塞时间 (TBT)、累积布局偏移 (CLS)、总页面大小和总体性能得分。

4. 数据转换：对提取的数据进行转换和处理，以确保一致性和正确的数据类型。

5. DataFrame 创建：创建 Pandas DataFrame 来组织提取的指标。 DataFrame 的结构包括日期、URL、分数、FCP、SI、LCP、TTI、TBT、CLS、大小（MB）和设备列。

6. 并发执行：该脚本使用 asyncio 对所有 URL 和设备同时运行 API 请求，从而显着加快数据提取过程。

7. Excel 输出：最终的 DataFrame 由所有请求连接而成，并保存为名为“output.xlsx”的 Excel 文件，与脚本位于同一目录中。

如何使用

1. 安装依赖项：确保安装了所需的 Python 库。您可以使用 pip 安装它们：

   pip install aiohttp asyncio pandas

2. API 密钥：从 Google 的 PageSpeed Insights API 获取 API 密钥，并将脚本中的key变量替换为您的密钥。

3. 自定义 URL 列表：通过修改脚本中的url_list变量来自定义要分析的 URL 列表。

4. 运行脚本：使用 Python 执行脚本：

   python lighthouse.py

5. 输出：脚本执行完成后，您将在与脚本相同的目录中找到一个名为“output.xlsx”的 Excel 文件，其中包含提取的 Web 性能指标。

例如：

日期	网址	分数	氟氯化石蜡	SI	液晶聚合物	TT	技术性贸易壁垒	CLS	大小（MB）	设备
2023-09-25	https://www.google.com	76	2	3.2	2	8.5	910	0.014	1.123100281	移动的
2023-09-25	https://www.google.com	92	0.4	0.8	0.6	1.9	220	0.007	1.246808052	桌面

贡献

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作者

• Konrad Burchardt -初始工作- Sundios
• Vinicius Stanula -添加了新指标并实现了异步功能- Vinicius