網站流量統計可以幫助我們分析網站的訪問和廣告來訪等數據，里面包含很多數據的，比如訪問試用的系統，瀏覽器，ip歸屬地，訪問時間，搜索引擎來源，廣告效果等。原來是一樣的，這次先實現了PV，UV，IP三個重要指標的統計。PV(訪問量)：Page View, 即頁面瀏覽量或點擊量，用戶每次刷新即被計算一次。UV(獨立訪客)：Unique Visitor,一般使用cookie標記,訪問您網站的一臺電腦客戶端(比如一臺電腦開多個瀏覽器訪問則為多個UV)為一個訪客，00:00-24:00內相同的客戶端只會被計算一次。IP(獨立IP)：指獨立IP數。00:00-24:00內相同IP地址之被計算一次(多臺電腦可能共用一個ip)。ip、pv、uv的區別：IP(獨立IP)：某IP地址的計算機訪問網站的次數。這種統計方式很容易實現，具有真實性。所以是衡量網站流量的重要指標。PV(訪問量)：PV反映的是瀏覽某網站的頁面數，所以每刷新一次也算一次。就是說PV與來訪者的數量成正比，但PV并不是頁面的來訪者數量，而是網站被訪問的頁面數量。UV(獨立訪客)：可以理解成訪問某網站的電腦的數量。網站判斷來訪電腦的身份是通過來訪電腦的cookies實現的。如果更換了IP后但不清除cookies，再訪問相同網站，該網站的統計中UV數是不變的。工作流程：S1：編寫監控javascript和提供接口。這個接口返回的是監控網站對應的javascript文件，這個文件可以再客戶端可以標記和采集訪客的信息。S2：網站調用接口。只需將引入javascript到要監控的站點即可，訪客訪問該站點時，javascript文件就會被加載。S3：標記和采集數據。監控js被加載后就會往瀏覽器寫入cookie標記訪客，比如新訪客生產一個新cookie和標記訪問次數，若是老用戶則，讀取 cookie信息，計算訪問次數和最后訪問時間等，這些客戶端的信息處理完后，則向指定的服務器發送數據。S4：最后服務器接收javascript提交過來的數據處理入庫和后續的數據處理了。

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1.models層建立統計表

# 每日訪問量統計 class Statistics(models.Model):pv = models.IntegerField(default=0)uv = models.IntegerField(default=0)date = models.CharField(max_length=200)class Meta:verbose_name = '網站統計信息'verbose_name_plural = '網站統計信息'def__str__(self):return self.date

2.decorator.py建立裝飾器函數

實現每次調用view試圖函數前數據庫字段先自加1

from models import Statistics import time def pvCount(func):def wrapper(request, *args, **kwargs):dateObj_list = Statistics.objects.filter(date=time.strftime('%Y-%m-%d'))count = dateObj_list.count()if count == 0: # ==0，表示第一次訪問，pv，uv默認都為1Statistics.objects.create(pv=1,uv=1,date=str(time.strftime('%Y-%m-%d')))else:todayObj = Statistics.objects.get(date=str(time.strftime('%Y-%m-%d')))
　　　　　　　# 每訪問一次，pv+=1todayObj.pv += 1todayObj.save()return func(request, *args, **kwargs)return wrapper

3.view試圖導入裝飾器函數,并調用

from decorator import pvCount @pvCount def index(request):count = models.NewMachine.objects.all().count()phycount = models.PhysicalHost.objects.all().count()ret = dict()ret['count'] = countret['phycount'] = phycountreturn render_to_response('index.html', ret)

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轉載于:https://www.cnblogs.com/52-qq/p/8919934.html

《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python-装饰器实现pv-uv的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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