网站流量统计可以帮助我们分析网站的访问和广告来访等数据，里面包含很多数据的，比如访问试用的系统，浏览器，ip归属地，访问时间，搜索引擎来源，广告效果等。原来是一样的，这次先实现了PV，UV，IP三个重要指标的统计。 PV(访问量)：Page View, 即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。 UV(独立访客)：Unique Visitor,一般使用cookie标记,访问您网站的一台电脑客户端(比如一台电脑开多个浏览器访问则为多个UV)为一个访客，00:00-24:00内相同的客户端只会被计算一次。 IP(独立IP)：指独立IP数。00:00-24:00内相同IP地址之被计算一次(多台电脑可能共用一个ip)。 ip、pv、uv的区别： IP(独立IP)：某IP地址的计算机访问网站的次数。这种统计方式很容易实现，具有真实性。所以是衡量网站流量的重要指标。 PV(访问量)：PV反映的是浏览某网站的页面数，所以每刷新一次也算一次。就是说PV与来访者的数量成正比，但PV并不是页面的来访者数量，而是网站被访问的页面数量。 UV(独立访客)：可以理解成访问某网站的电脑的数量。网站判断来访电脑的身份是通过来访电脑的cookies实现的。如果更换了IP后但不清除cookies，再访问相同网站，该网站的统计中UV数是不变的。 工作流程： S1：编写监控javascript和提供接口。这个接口返回的是监控网站对应的javascript文件，这个文件可以再客户端可以标记和采集访客的信息。 S2：网站调用接口。只需将引入javascript到要监控的站点即可，访客访问该站点时，javascript文件就会被加载。 S3：标记和采集数据。监控js被加载后就会往浏览器写入cookie标记访客，比如新访客生产一个新cookie和标记访问次数，若是老用户则，读取 cookie信息，计算访问次数和最后访问时间等，这些客户端的信息处理完后，则向指定的服务器发送数据。 S4：最后服务器接收javascript提交过来的数据处理入库和后续的数据处理了。
1.models层建立统计表
# 每日访问量统计 class Statistics(models.Model): pv = models.IntegerField(default=0) uv = models.IntegerField(default=0) date = models.CharField(max_length=200) class Meta: verbose_name = ‘网站统计信息‘ verbose_name_plural = ‘网站统计信息‘ def__str__(self): return self.date
2.decorator.py建立装饰器函数
实现每次调用view试图函数前数据库字段先自加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，表示第一次访问，pv，uv默认都为1 Statistics.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‘)))
# 每访问一次，pv+=1 todayObj.pv += 1 todayObj.save() return func(request, *args, **kwargs) return wrapper
3.view试图导入装饰器函数,并调用
from decorator import pvCount @pvCount def index(request): count = models.NewMachine.objects.all().count() phycount = models.PhysicalHost.objects.all().count() ret = dict() ret[‘count‘] = count ret[‘phycount‘] = phycount return render_to_response(‘index.html‘, ret)
