博客成长日志 | 准实时访问统计

由于百度统计改版，对数据作出限制，已弃用该方案。目前使用自建服务进行统计，可查看博客成长日志 | 自建 Umami 统计

前言 ¶

通过百度统计、CNZZ 等服务，我们可以记录站点的访问地图、访问量和来源，如果想要展示数据，可以选择直接导向服务商提供的公开页面，但是样式丑陋，所以本文通过百度统计 API，使用 Echarts 制作站点访问准实时统计页面，效果可以参考统计。

之所以说是准实时统计，是因为为了解决跨域问题（CROS error），本文采用的方法是定时通过百度统计 API 将数据下载保存为 json 文件，放置在网站目录下（后续可能会发展为 vercel api，挖坑）。不过作为个人博客，方式访问量不会很大，没有必要实时更新，目前本站设置是每隔 6 小时更新一次。

数据获取 ¶

百度统计 ¶

在设置样式之前首先需要获取统计数据，使用百度账号登陆百度统计，根据参考资料 4 进行操作，获取 token 与 site_id，具体教程可以查看参考资料 1。

下载文件 ¶

通过 6 个链接，我们可以获取：一年内每日访问统计、访问地图数据、月度访问统计、来源分类统计、搜索引擎访问统计和外部链接访问统计；通过 python 或者 nodejs 都可以很方便的下载文件保存，以下为 python 的示例：

import requests
import time, datetime

# 开始统计的日期
start_date   = '20201218'
date         = datetime.datetime.now()
# 结束统计的日期
end_date     = str(date.year) + (str(date.month) if date.month > 9 else ('0' + str(date.month))) + (str(date.day) if date.day > 9 else ('0' + str(date.day)))
# token和siteid
access_token = '121.6e...'
site_id      = '16******'
# 百度统计API
dataUrl      = 'https://openapi.baidu.com/rest/2.0/tongji/report/getData?access_token=' + access_token + '&site_id=' + site_id
# 统计访问次数 PV 填写 'pv_count'，统计访客数 UV 填写 'visitor_count'，二选一
metrics      = 'pv_count'


def downFile(url, fileName, prefix='/home/API/data/'):
    print('downloading :', url)
    down_res = requests.get(url)
    with open(prefix+fileName, 'wb') as f:
        f.write(down_res.content)
    print('writing :', prefix+fileName)

# 访客地图
downFile(dataUrl + '&start_date=' + start_date + '&end_date=' + end_date + '&metrics=' + metrics + '&method=visit/district/a', 
    'map.json')

# 访问趋势
downFile(dataUrl + '&start_date=' + start_date + '&end_date=' + end_date + '&metrics=' + metrics + '&method=trend/time/a&gran=month', 
    'trends.json')

# 访问来源
downFile(dataUrl + '&start_date=' + start_date + '&end_date=' + end_date + '&metrics=' + metrics + '&method=source/all/a', 
    'sources.json')

## 搜索引擎
downFile(dataUrl + '&start_date=' + start_date + '&end_date=' + end_date + '&metrics=' + metrics + '&method=source/engine/a', 
    'engine.json')

## 外部链接
downFile(dataUrl + '&start_date=' + start_date + '&end_date=' + end_date + '&metrics=' + metrics + '&method=source/link/a', 
    'link.json')

# 访问日历
'''
访问日历需要获取一年内的数据，按照一年365天计算，大概为52周多一点，所以前面有完整的52排，获取方式只要通过开始日期年份-1即可
然后就是第53排的处理，python中的date.weekday()获取的星期几是0对应周一，所以通过(date.weekday()+1)%7即可转换到0对应周日
于是在52周的基础上，减去星期数，就可以得到新的start_date
'''
date       = datetime.datetime(date.year-1, date.month, date.day)
date       = datetime.datetime.fromtimestamp(date.timestamp()-3600*24*((date.weekday()+1)%7))
start_date = str(date.year) + (str(date.month) if date.month > 9 else ('0' + str(date.month))) + (str(date.day) if date.day > 9 else ('0' + str(date.day)))
downFile(dataUrl + '&method=overview/getTimeTrendRpt' + '&metrics=' + metrics + '&start_date=' + start_date + '&end_date=' + end_date,
    'calendar.json')

自动更新 ¶

在 Linux 中可以通过 crontab 设置定时任务，以下为每整 6 小时的 0 点执行一次任务：

0 0 * * * /usr/bin/python /home/API/data/get.py >> /home/API/data/get.log
0 6 * * * /usr/bin/python /home/API/data/get.py >> /home/API/data/get.log
0 12 * * * /usr/bin/python /home/API/data/get.py >> /home/API/data/get.log
0 18 * * * /usr/bin/python /home/API/data/get.py >> /home/API/data/get.log
# 或者
0 0,6,12,18 * * * /usr/bin/python /home/API/data/get.py >> /home/API/data/get.log
# 或者
0 */6 * * * /usr/bin/python /home/API/data/get.py >> /home/API/data/get.log

数据展示 ¶

统计图容器 ¶

在 html 代码中插入：

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@4.7.0/dist/echarts.min.js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@4.7.0/map/js/china.js"></script>

<div style="max-width: 90%;margin: 0 auto;">
    <div id="calendar_container" class="data-container"></div>
    <div id="map_container" class="data-container" style="height: 500px;"></div>
    <div id="trends_container" class="data-container" style="height: 350px;"></div>
    <div id="sources_container" class="data-container" style="height: 450px;"></div>
</div>
<!-- 更新：两个js文件合一 -->
<script src="https://foolishfox.cn/js/census.js"></script>

访问日历 ¶

访问日历类似于 Github 贡献日历，有两种方法实现。

源自于 hexo-githubcalendar 插件，由 Eurkon 修改，原文见参考资料 3。需要修改的地方有：

...
// 下面的链接是本站点的访问数据，需要修改为自己的，为了防止浏览器缓存的干扰，在url后添加了时间戳，可以进一步优化为时间的小时数对6取模
fetch('https://api.foolishfox.cn/data/calendar.json?date'+new Date()).then(data => data.json()).then(res => {
...
// 统计访问次数 PV 填写 'pv_count'，统计访客数 UV 填写 'visitor_count'，二选一
visit_calendar('pv_count', visit_color);
...

另外，需要更改容器 id 可以直接搜索替换即可。

通过 census.js 进行设置，包括后续的访问地图、访问趋势（访问次数）和访问来源都是基于此文件通过 Echarts 实现的。

// 统计访问次数 PV 填写 'pv_count'，统计访客数 UV 填写 'visitor_count'，二选一
var metrics     = 'pv_count'
var metricsName = (metrics === 'pv_count' ? '访问次数' : (metrics === 'visitor_count' ? '访客数' : ''))
...
function calChart () {
    let script = document.createElement("script")
    // 下面的链接是本站点的访问数据，需要修改为自己的，为了防止浏览器缓存的干扰，在url后添加了时间戳，可以进一步优化为时间的小时数对6取模
    fetch('https://api.foolishfox.cn/data/calendar.json?date'+new Date()).then(data => data.json()).then(data => {
        ...
        // 颜色盒，用于设置不同数据的展示颜色，可更改
        let colorBox = ['#EBEDF0', '#FFE9BB', '#FFD1A7', '#FFBB95', '#FFA383', '#FF8D70', '#FF745C', '#FF5C4A', '#FF4638', '#FF2E26', '#FF1812'];

访问地图 ¶

最简单的就是访问地图，直接修改 json 文件的请求 url 即可：

// 访问地图
function mapChart () {
    let script = document.createElement("script")
    // 下面的链接是本站点的访问数据，需要修改为自己的，为了防止浏览器缓存的干扰，在url后添加了时间戳，可以进一步优化为时间的小时数对6取模
    fetch('https://api.foolishfox.cn/data/map.json?date'+new Date()).then(data => data.json()).then(data => {

访问趋势 ¶

访问趋势中按照年份，将 12 个月的数据展开，需要从 json 中获取到年份和月份信息，由于时间日期格式是固定的，所以可以直接截取。本部分代码以下列展示的为准：

// 获取年份和月份
function get_year(s) {
    return parseInt(s.substr(0, 4))
}
function get_month(s) {
    return parseInt(s.substr(5, 2))
}
// 访问趋势
function trendsChart () {
    let script = document.createElement("script")
    // 下面的链接是本站点的访问数据，需要修改为自己的，为了防止浏览器缓存的干扰，在url后添加了时间戳，可以进一步优化为时间的小时数对6取模
    fetch('https://api.foolishfox.cn/data/trends.json?date'+new Date()).then(data => data.json()).then(data => {
        let date = new Date();
        let monthValueArr = {};
        let monthName = data.result.items[0];
        let monthValue = data.result.items[1];
        // 2020是起始年份，改为你自己的
        for (let i =2020; i <= date.getFullYear(); i++)   monthValueArr[String(i)] = [ ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ];
        monthValueArr
        for (let i = 0; i < monthName.length; i++) {
            let year = get_year(monthName[i][0]);
            let month = get_month(monthName[i][0]);
            monthValueArr[String(year)][String(month-1)] = monthValue[i][0];
        }
        // 以后每过一年，需要手动添加以下legend和series
        script.innerHTML = `
        var trendsChart = echarts.init(document.getElementById('trends_container'), 'light');
        var trendsOption = {
            title: { text: '访问趋势', x: 'center' },
            tooltip: { trigger: 'axis' },
            legend: { data: ['2020', '2021', '2022'], x: 'right' },
            xAxis: {
                name: '日期', type: 'category', boundaryGap: false,
                data: ['一月', '二月', '三月', '四月', '五月', '六月', '七月', '八月', '九月', '十月', '十一月', '十二月']
            },
            yAxis: { name: '${metricsName}', type: 'value' },
            series: [
                {
                    name: '2020', type: 'line', smooth: true,
                    data: [${monthValueArr["2020"]}],
                    markLine: { data: [{type: 'average', name: '平均值'}] }
                },
                {
                    name: '2021', type: 'line', smooth: true,
                    data: [${monthValueArr["2021"]}],
                    markLine: { data: [{type: 'average', name: '平均值'}] }
                },
                {
                    name: '2022', type: 'line', smooth: true,
                    data: [${monthValueArr["2022"]}],
                    markLine: { data: [{type: 'average', name: '平均值'}] }
                }
            ]
        };
        trendsChart.setOption(trendsOption);
        window.addEventListener("resize", () => { 
            trendsChart.resize();
        });`
        document.getElementById('trends_container').after(script);
    }).catch(function (error) {
        console.log(error);
    });
}

访问来源 ¶

留在最后的是最复杂的访问来源，实际上百度的全部来源 (source/all/a) API 可以将来源分为：直达、外部链接和搜索引擎三个部分，直接使用并不困难。但是百度统计会将必应（cn.bing.com 和 www.bing.com）的来源归类到外部链接而不是搜索引擎，而且我自己还想统计来自于 Github、十年之约等网站的流量，所以需要获取多个数据文件。

...
// 下面的链接是本站点的访问数据，需要修改为自己的，为了防止浏览器缓存的干扰，在url后添加了时间戳，可以进一步优化为时间的小时数对6取模
fetch('https://api.foolishfox.cn/data/sources.json?date'+new Date()).then(data => data.json()).then(data => {
    let sourcesName = data.result.items[0];
    let sourcesValue = data.result.items[1];
    let sourcesArr = [];
    for (let i = 0; i < sourcesName.length; i++)
        sourcesArr.push({ name: sourcesName[i][0].name, value: sourcesValue[i][0] });
    // 记录总体数据，方便后续调用（使用var定义在fetch外面）
    link = sourcesArr[1]['value'] ;
    search = sourcesArr[2]['value'];
    direct = sourcesArr[0]['value'];
...
// 下面的链接是本站点的访问数据，需要修改为自己的，为了防止浏览器缓存的干扰，在url后添加了时间戳，可以进一步优化为时间的小时数对6取模
fetch('https://api.foolishfox.cn/data/link.json?date'+new Date()).then(data => data.json()).then(data => {
    let linksName = data.result.items[0];
    let linksValue = data.result.items[1];
    let linksArr = {};
    for (let i = 0; i < linksName.length; i++)
        linksArr[linksName[i][0].name] = linksValue[i][0];
    // 除必应外，其他的都是自己想要统计的网站，都是http链接
    let sum = data.result.sum[0][0];
    let bing = linksArr['http://cn.bing.com']+linksArr['http://www.bing.com'];
    let github = linksArr['http://github.com'];
    let travel = linksArr['http://travellings.now.sh']+linksArr['http://travellings.vercel.app']+linksArr['http://www.foreverblog.cn'];
    innerHTML += `
                    {value: ${bing}, name: '必应'},
                    {value: ${direct}, name: '直达'},
                    {value: ${github}, name: 'Github'},
                    {value: ${travel}, name: '开往/十年之约'},`+
                    // 将来自于必应的访问减去
                    `{value: ${sum-bing-github-travel}, name: '其他'}
                ]
            },
            {
                name: '访问来源', type: 'pie', selectedMode: 'single', radius: [0, '30%'],
                label: { position: 'inner', fontSize: 14},
                labelLine: { show: false },
                data: [`+
                    // 将来自于必应的访问从外链中减去，加入搜索中
                    `{value: ${search+bing}, name: '搜索', itemStyle: { color : 'green' }},
                    {value: ${direct}, name: '直达', itemStyle: { color : '#FFDB5C' }},
                    {value: ${link-bing}, name: '外链', itemStyle: { color : '#32C5E9' }}
                ]
            },
        ]
    };
...

Q&A¶

不想使用 python 下载文件保存，想要实时统计

~~根据参考资料 2 中 4.3 节 —— 自建 Vercel API（可选）进行设置，替换上述文件中的 url 即可~~（感谢秋水）

根据参考资料 2 中 5.3 节进行设置，替换上述 js 文件中的 url 即可，具体形式可参考参考资料 2 中 4.2 节。

依然出现跨域问题？

请务必保证通过 2.2 节获取的文件保存在博客的网站目录下，并通过 url 可以访问；如果想要向我一样通过其他域名（例如 api.foolishfox.cn/data/*.json）访问，需要对服务器进行设置，以 Nginx 为例：

configuration

#data CROS
location ~ ^/data/ {
    if ($http_origin ~* (http://localhost:4000|https://foolishfox.cn)) {
        add_header 'Access-Control-Allow-Origin' "$http_origin";
        add_header 'Access-Control-Allow-Credentials' 'true';
        add_header 'Access-Control-Allow-Methods' 'GET, POST, OPTIONS';
        add_header 'Access-Control-Allow-Headers' 'DNT,X-Mx-ReqToken,Keep-Alive,User-Agent,X-Requested-With,If-Modified-Since,Cache-Control,Content-Type';
    }
}

地图显示错误

务必注意，Echarts 目前已经不提供地图 js/json 文件的下载，所以要通过 npm 获取到旧版本中的 China.js 文件，因此 Echarts 的版本最好也保持一致

Echarts 绘制的访问日历无法自动适应窗口大小

正在积极解决中…

更新 ¶

2021.6.1：访问趋势中第 23 行代码应改为：

1	monthValueArr[String(year)][String(month-1)] = monthValue[i][0] === '--' ? 0 : monthValue[i][0];

自动更新 token
百度统计的 token 需要每个月更新一次，手动更新很麻烦，所以可以在代码中添加这一功能。首先更改 downFile 函数：

def downFile(url, fileName, prefix='./'):
    res = requests.get(url)
    res = json.loads(res.content)

    if('error_code' in res.keys()):
        update(prefix=prefix)
        downFile(url, fileName, prefix)
    with open(prefix+fileName, 'w') as f:
        json.dump(res, f)

当发现 token 错误时，我们执行 update 函数：

def update(prefix, url=updateUrl):
    res = requests.get(url)
    res = json.loads(res.content)
    print(res)

    config['access']  = res['access_token']
    config['refresh'] = res['refresh_token']
    with open(prefix + 'token.json', 'w') as f:
        json.dump(config, f)

config 是通过 json 加载了目录下的 token.json 文件，格式如下所示，注意添加访问权限（例如 Nginx 中添加该路径返回 403）。

// config = json.load(open('./token.json'))
{
    "access": "access token",
    "refresh": "refresh token",
    "site_id": "site id",
    "api_key": "api key",
    "serect_key": "serect key"
}

updateUrl 是自动更新的 url：

1	updateUrl = 'http://openapi.baidu.com/oauth/2.0/token?grant_type=refresh_token&refresh_token=' + config['refresh'] + '&client_id=' + config['api_key'] + '&client_secret=' + config['serect_key']

完整的 py 文件可以点击下载。