一键分析你的上网行为, 看看你平时上网都在干嘛?
简介
想看看你最近一年都在干嘛？看看你平时上网是在摸鱼还是认真工作？想写年度汇报总结，但是苦于没有数据？现在，它来了。
这是一个能让你了解自己的浏览历史的 Chrome 浏览历史记录分析程序，当然了，他仅适用于 Chrome 浏览器或者以 Chrome 为内核的浏览器。
在该页面中你将可以查看有关自己在过去的时间里所访问浏览的域名、URL 以及忙碌天数的前十排名以及相关的数据图表。
部分截图
代码思路
1. 目录结构
首先，我们先看一下整体目录结构
Code
├─ app_callback.py 回调函数，实现后台功能
├─ app_configuration.py web 服务器配置
├─ app_layout.py web 前端页面配置
├─ app_plot.py web 图表绘制
├─ app.py web 服务器的启动
├─ assets web 所需的一些静态资源文件
│ ├─ css web 前端元素布局文件
│ │ ├─ custum-styles_phyloapp.css
│ │ └─ stylesheet.css
│ ├─ image web 前端 logo 图标
│ │ ├─ GitHub-Mark-Light.png
│ └─ static web 前端帮助页面
│ │ ├─ help.html
│ │ └─ help.md
├─ history_data.py 解析 chrome 历史记录文件
└─ requirement.txt 程序所需依赖库- app_callback.py
该程序基于 python，使用 dash web 轻量级框架进行部署。app_callback.py主要用于回调，可以理解为实现后台功能。
- app_configuration.py
顾名思义，对 web 服务器的一些配置操作。
- app_layout..py
web 前端页面配置，包含 html, css 元素。
- app_plot.py
这个主要是为实现一些 web 前端的图表数据。
- app.py
web 服务器的启动。
- assets
静态资源目录，用于存储一些我们所需要的静态资源数据。
- history_data.py
通过连接 sqlite 数据库，并解析 Chrome 历史记录文件。
- requirement.txt
运行本程序所需要的依赖库。
2. 解析历史记录文件数据
与解析历史记录文件数据有关的文件为 history_data.py 文件。我们一一分析。
# 查询数据库内容
def query_sqlite_db(history_db, query):
# 查询 sqlite 数据库
# 注意，History 是一个文件，没有后缀名。它不是一个目录。conn = sqlite3.connect(history_db)
cursor = conn.cursor()
# 使用 sqlite 查看软件，可清晰看到表 visits 的字段 url= 表 urls 的字段 id
# 连接表 urls 和 visits，并获取指定数据
select_statement = query
# 执行数据库查询语句
cursor.execute(select_statement)
# 获取数据，数据格式为元组(tuple)
results = cursor.fetchall()
# 关闭
cursor.close()
conn.close()
return results
该函数的代码流程为:
- 连接 sqlite 数据库，执行查询语句，返回查询结构，最终关闭数据库连接。
# 获取排序后的历史数据
def get_history_data(history_file_path):
try:
# 获取数据库内容
# 数据格式为元组(tuple)
select_statement = "SELECT urls.id, urls.url, urls.title, urls.last_visit_time, urls.visit_count, visits.visit_time, visits.from_visit, visits.transition, visits.visit_duration FROM urls, visits WHERE urls.id = visits.url;"
result = query_sqlite_db(history_file_path, select_statement)
# 将结果按第 1 个元素进行排序
# sort 和 sorted 内建函数会优先排序第 1 个元素，然后再排序第 2 个元素，依此类推
result_sort = sorted(result, key=lambda x: (x[0], x[1], x[2], x[3], x[4], x[5], x[6], x[7], x[8]))
# 返回排序后的数据
return result_sort
except:
# print('读取出错!')
return 'error'
该函数的代码流程为:
- 设置数据库查询语句
select_statement，调用query_sqlite_db()函数，获取解析后的历史记录文件数据。并对返回后的历史记录数据文件按照不同元素规则进行排序。至此，经过排序的解析后的历史记录数据文件获取成功。
3. web 服务器基本配置
与 web 服务器基本配置有关的文件为 app_configuration.py 和app.py文件。包括设置 web 服务器的端口号，访问权限，静态资源目录等。
4. 前端页面部署
与前端部署有关的文件为 app_layout.py 和app_plot.py以及 assets 目录。
前端布局主要包括以下几个元素：
- 上传历史记录文件组件
- 绘制页面访问次数组件
- 绘制页面访问停留总时间排名组件
- 每日页面访问次数散点图组件
- 某日不同时刻访问次数散点图组件
- 访问次数最多的 10 个 URL 组件
- 搜索关键词排名组件
- 搜索引擎使用情况组件
在 app_layout.py 中，这些组件的配置大多一样，和平常的 html, css 配置一样，所以我们仅仅以配置 页面访问次数排名组件 为例子。
# 页面访问次数排名
html.Div(style={'margin-bottom':'150px'},
children=[
html.Div(style={'border-top-style':'solid','border-bottom-style':'solid'},
className='row',
children=[
html.Span(
children='页面访问次数排名,',
style={'font-weight': 'bold', 'color':'red'}
),
html.Span(children='显示个数:',),
dcc.Input(
id='input_website_count_rank',
type='text',
value=10,
style={'margin-top':'10px', 'margin-bottom':'10px'}
),
]
),
html.Div(style={'position': 'relative', 'margin': '0 auto', 'width': '100%', 'padding-bottom': '50%',},
children=[
dcc.Loading(
children=[
dcc.Graph(
id='graph_website_count_rank',
style={'position': 'absolute', 'width': '100%', 'height': '100%', 'top': '0',
'left': '0', 'bottom': '0', 'right': '0'},
config={'displayModeBar': False},
),
],
type='dot',
style={'position': 'absolute', 'top': '50%', 'left': '50%', 'transform': 'translate(-50%,-50%)'}
),
],
)
]
)可以看到，虽然是 python 编写的，但是只要具备前端经验的人，都可以轻而易举地在此基础上新增或者删除一些元素，所以我们就不详细讲如何使用 html 和 css 了。
在 app_plot.py 中，主要是以绘制图表相关的。使用的是 plotly 库，这是一个用于具有 web 交互的画图组件库。
这里以绘制 页面访问频率排名 柱状图 为例子，讲讲如何使用 plotly 库进行绘制。
# 绘制 页面访问频率排名 柱状图
def plot_bar_website_count_rank(value, history_data):
# 频率字典
dict_data = {}
# 对历史记录文件进行遍历
for data in history_data:
url = data[1]
# 简化 url
key = url_simplification(url)
if (key in dict_data.keys()):
dict_data[key] += 1
else:
dict_data[key] = 0
# 筛选出前 k 个频率最高的数据
k = convert_to_number(value)
top_10_dict = get_top_k_from_dict(dict_data, k)
figure = go.Figure(
data=[
go.Bar(x=[i for i in top_10_dict.keys()],
y=[i for i in top_10_dict.values()],
name='bar',
marker=go.bar.Marker(color='rgb(55, 83, 109)'
)
)
],
layout=go.Layout(
showlegend=False,
margin=go.layout.Margin(l=40, r=0, t=40, b=30),
paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
xaxis=dict(title='网站'),
yaxis=dict(title='次数')
)
)
return figure该函数的代码流程为:
- 首先，对解析完数据库文件后返回的
history_data进行遍历，获得url数据，并调用url_simplification(url)对齐进行简化。接着，依次将简化后的 url存入字典中。 - 调用
get_top_k_from_dict(dict_data, k)，从字典dict_data中获取前k个最大值的数据。 - 接着，开始绘制柱状图了。使用
go.Bar()绘制柱状图，其中，x和y代表的是属性和属性对应的数值，为list格式。xaxis和yaxis` 分别设置相应坐标轴的标题 - 返回一个
figure对象，以便于传输给前端。
而 assets 目录下包含的数据为 image 和css，都是用于前端布局。
5. 后台部署
与后台部署有关的文件为 app_callback.py 文件。这个文件使用回调的方式对前端页面布局进行更新。
首先，我们看看关于 页面访问频率排名 的回调函数：
# 页面访问频率排名
@app.callback(dash.dependencies.Output('graph_website_count_rank', 'figure'),
[dash.dependencies.Input('input_website_count_rank', 'value'),
dash.dependencies.Input('store_memory_history_data', 'data')
]
)
def update(value, store_memory_history_data):
# 正确获取到历史记录文件
if store_memory_history_data:
history_data = store_memory_history_data['history_data']
figure = plot_bar_website_count_rank(value, history_data)
return figure
else:
# 取消更新页面数据
raise dash.exceptions.PreventUpdate("cancel the callback")该函数的代码流程为:
- 首先确定好输入是什么 (触发回调的数据)，输出是什么(回调输出的数据)，需要带上什么数据。
dash.dependencies.Input指的是触发回调的数据，而dash.dependencies.Input('input_website_count_rank', 'value')表示当id为input_website_count_rank的组件的value发生改变时，会触发这个回调。而该回调经过update(value, store_memory_history_data)的结果会输出到id为graph_website_count_rank的value，通俗来讲，就是改变它的值。 - 对于
def update(value, store_memory_history_data)的解析。首先是判断输入数据store_memory_history_data是否不为空对象，接着读取历史记录文件history_data，接着调用刚才所说的app_plot.py文件中的plot_bar_website_count_rank()，返回一个figure对象，并将这个对象返回到前端。至此，前端页面的布局就会显示出页面访问频率排名的图表了。
还有一个需要说的就是关于上次文件的过程，这里我们先贴出代码：
# 上传文件回调
@app.callback(dash.dependencies.Output('store_memory_history_data', 'data'),
[dash.dependencies.Input('dcc_upload_file', 'contents')
]
)
def update(contents):
if contents is not None:
# 接收 base64 编码的数据
content_type, content_string = contents.split(',')
# 将客户端上传的文件进行 base64 解码
decoded = base64.b64decode(content_string)
# 为客户端上传的文件添加后缀，防止文件重复覆盖
# 以下方式确保文件名不重复
suffix = [str(random.randint(0,100)) for i in range(10)]
suffix = "".join(suffix)
suffix = suffix + str(int(time.time()))
# 最终的文件名
file_name = 'History_' + suffix
# print(file_name)
# 创建存放文件的目录
if (not (exists('data'))):
makedirs('data')
# 欲写入的文件路径
path = 'data' + '/' + file_name
# 写入本地磁盘文件
with open(file=path, mode='wb+') as f:
f.write(decoded)
# 使用 sqlite 读取本地磁盘文件
# 获取历史记录数据
history_data = get_history_data(path)
# 获取搜索关键词数据
search_word = get_search_word(path)
# 判断读取到的数据是否正确
if (history_data != 'error'):
# 找到
date_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))
print('新接收到一条客户端的数据, 数据正确, 时间:{}'.format(date_time))
store_data = {'history_data': history_data, 'search_word': search_word}
return store_data
else:
# 没找到
date_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))
print('新接收到一条客户端的数据, 数据错误, 时间:{}'.format(date_time))
return None
return None该函数的代码流程为:
- 首先判断用户上传的数据
contents是否不为空，接着将客户端上传的文件进行 base64 解码。并且，为客户端上传的文件添加后缀，防止文件重复覆盖，最终将客户端上传的文件写入本地磁盘文件。 - 写入完毕后，使用 sqlite 读取本地磁盘文件，若读取正确，则返回解析后的数据，否则返回
None
如何运行
在线演示程序:http://39.106.118.77:8090(普通服务器，勿测压)
运行本程序十分简单，只需要按照以下命令即可运行：
# 跳转到当前目录
cd 目录名
# 先卸载依赖库
pip uninstall -y -r requirement.txt
# 再重新安装依赖库
pip install -r requirement.txt
# 开始运行
python app.py
# 运行成功后，通过浏览器打开 http://localhost:8090补充
完整版源代码存放在 github 上，有需要的可以下载
项目持续更新，欢迎您 star 本项目