python检测埋点工具

原创华安9527 测试开发学习交流 2023-05-31 07:00

随着互联网行业的不断发展，埋点已成为各类产品在数据分析、用户行为跟踪等方面必不可少的工具。然而，如何确保埋点有效、稳定地工作，成为了一项重要的任务。本文将介绍如何使用Python编写一个简单的检测埋点工具。

1. 准备工作

首先，我们需要安装以下依赖包：

- requests：发送HTTP请求- pandas：数据分析- matplotlib：数据可视化

在终端中输入以下命令即可安装：

pip3 install requests pandas matplotlib

在本文中，我们将以一个模拟的电商网站为例，电商网站对应的埋点代码为：

window.sensorsdata_click = function(eventName) {    console.log('埋点:' + eventName);}

该埋点在用户点击按钮操作时进行触发。一般情况下，该埋点事件会被发送到后端进行存储，以便我们进行数据分析。

2. 爬取数据

我们需要通过爬虫的形式，获取电商网站中的点击数据。为了确保每次请求返回的数据都包含最新的点击数据，我们需要采用以下方法构造URL：

https://www.example.com?last_id=LAST_ID

其中LAST_ID为每次返回数据中最后一行数据的ID。为了自动化爬虫代码，我们可以先手动请求一次URL，获取到LAST_ID，之后在程序中自动赋值即可。

代码如下：

import requestsimport pandas as pddata_url = 'https://www.example.com?last_id='last_id = 0def get_data():    global last_id, data_url    url = data_url + str(last_id)    response = requests.get(url)    data = response.json()['data']    last_id = data[-1]['id']    return data

爬虫代码中使用了requests库进行HTTP请求，并使用json解析返回的数据。其中global关键字用于声明全局变量，以便在函数中对其进行修改。‍

3. 分析数据

我们需要将爬取的数据进行分析。在本例中，我们将分析每个按钮被点击的次数，以及埋点代码是否工作正常。

为了方便后续数据处理，我们需要先定义一些常量和数据结构：

import matplotlib.pyplot as pltevent_names = ['button1', 'button2', 'button3']click_count = {name: 0 for name in event_names}def process_data(data):    global click_count    for row in data:        eventName = row['eventName']        if eventName in event_names:            click_count[eventName] += 1        else:            print(f"{eventName}没有被定义")

在process_data函数中，我们将遍历每条数据，查找其中的eventName，判断是否为已定义的按钮点击事件。如果是则递增对应按钮的点击次数；否则输出相关信息。

至此，我们成功从爬取的数据中提取出了有用的信息。接下来，我们需要将数据进行可视化。‍

4. 可视化数据

在本例中，我们将使用柱状图进行数据可视化。代码如下：

def visualize():    plt.bar(range(len(event_names)), list(click_count.values()), align='center')    plt.xticks(range(len(event_names)), list(event_names))    plt.title("Clicks per Button")    plt.show()

在可视化函数中，我们使用plt.bar函数构造柱状图，并使用plt.xticks函数进行刻度设置。最后，我们使用plt.show函数显示图表。

至此，我们已经完成了Python编写检测埋点的全部工作。完整代码如下：

import requestsimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltdata_url = 'https://www.example.com?last_id='last_id = 0event_names = ['button1', 'button2', 'button3']click_count = {name: 0 for name in event_names}def get_data():    global last_id, data_url    url = data_url + str(last_id)    response = requests.get(url)    data = response.json()['data']    last_id = data[-1]['id']    return datadef process_data(data):    global click_count    for row in data:        eventName = row['eventName']        if eventName in event_names:            click_count[eventName] += 1        else:            print(f"{eventName}没有被定义")def visualize():    plt.bar(range(len(event_names)), list(click_count.values()), align='center')    plt.xticks(range(len(event_names)), list(event_names))    plt.title("Clicks per Button")    plt.show()if __name__ == '__main__':    while True:        data = get_data()        process_data(data)        visualize()

最后，我们可以通过命令行启动该脚本，随时监控埋点事件的情况：

python3 main.py

需要注意的是，我们仅是通过展示了一个示例来阐述我们的方法。在实际应用中，我们需要根据具体业务场景，对代码进行调整和优化。‍

总结

本文介绍了如何使用Python编写一个简单的检测埋点工具。我们通过爬虫的形式获取电商网站中每个按钮点击的次数，使用柱状图进行数据可视化。该工具可帮助我们对埋点代码进行检测和优化，最终提升数据分析的准确性和有效性。

网络社会法治社会,网络空间网警保卫。

切实增强网络安全意识,共同提高识骗防骗能力。

END

点击⬆️公众号关注

收录于合集 #python

20个

上一篇python ：使用OpenCV从读取到人脸检测下一篇Python+Vue+Flask实现在线留言板

喜欢此内容的人还喜欢

微信扫一扫
关注该公众号