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网站流量数据（如访问量、访客数、页面浏览量等）是网站所有者的私有数据，不会公开。 不存在一个可以输入任意网址就能获取其真实流量数据的“神奇”网站源码。

（图片来源网络，侵删）

我们可以从以下几个层面来理解您的需求,并提供相应的源码和解决方案：

网站所有者如何搭建自己的流量统计网站？ (最常见的需求)
如何模拟一个“网站流量查询”工具的前端界面？ (用于演示或展示)
如何通过第三方API获取近似流量数据？ (技术上可行，但数据不准且有成本)

搭建你自己的网站流量统计系统 (最推荐)

这是最常见、最实用的场景，你想要统计的是你自己的网站的流量，你需要两部分：

前端界面 (用户看到和操作的部分)：一个简单的网页，让网站所有者（你）登录后查看数据。
后端服务 (处理数据和存储的部分)：接收前端请求，从数据库中读取流量数据并返回。

核心原理

数据采集：在你的网站上嵌入一小段JavaScript代码（通常称为“追踪代码”或“像素”），每当用户访问你的网站时，这段代码会自动执行，向你的服务器发送一个包含页面URL、访客IP、时间戳等信息的请求。
数据存储：你的服务器接收到请求后，将这些信息存入数据库（如MySQL, PostgreSQL）。
数据展示：你搭建一个管理后台，从数据库中查询并汇总这些数据，以图表、报表等形式展示出来。

简化的源码示例 (使用 Python + Flask + SQLite)

这是一个非常基础的、可以让你快速上手的完整示例。

项目结构:

（图片来源网络，侵删）

my_stats_app/
├── app.py              # Flask 后端主程序
├── init_db.py           # 数据库初始化脚本
├── templates/
│   └── dashboard.html   # 数据展示页面
└── static/
    └── tracker.js       # 网站需要嵌入的追踪代码

步骤 1: 初始化数据库 (init_db.py)

这个脚本会创建一个数据库表来存储访问记录。

# init_db.py
import sqlite3
# 连接到SQLite数据库 (如果不存在，则会创建)
conn = sqlite3.connect('stats.db')
cursor = conn.cursor()
# 创建一个表来存储访问记录
# ip: 访客IP
# path: 访问的页面路径
# user_agent: 浏览器信息
# timestamp: 访问时间戳
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS page_views (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    ip TEXT NOT NULL,
    path TEXT NOT NULL,
    user_agent TEXT,
    timestamp DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
)
''')
# 提交更改并关闭连接
conn.commit()
conn.close()
print("数据库 'stats.db' 和表 'page_views' 已创建。")

步骤 2: 编写追踪代码 (static/tracker.js)

将这段代码嵌入到你想要统计的网站的 <head> 或 <body> 标签中。

（图片来源网络，侵删）

// static/tracker.js
(function() {
    // 获取当前页面的路径
    const path = window.location.pathname;
    // 创建一个包含访问信息的对象
    const data = {
        path: path,
        // 为了演示，我们简化了IP获取，实际生产环境需要更复杂的方法
        // 或者让后端从请求中获取
        ip: 'client_ip_placeholder', 
        user_agent: navigator.userAgent
    };
    // 使用 fetch API 将数据发送到你的后端服务器
    fetch('http://127.0.0.1:5000/track', {
        method: 'POST',
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json',
        },
        body: JSON.stringify(data),
    })
    .then(response => response.json())
    .then(data => console.log('Success:', data))
    .catch((error) => {
        console.error('Error:', error);
    });
})();

步骤 3: 编写Flask后端 (app.py)

这是核心服务器,负责接收追踪请求并提供数据展示界面。

# app.py
from flask import Flask, render_template, request, jsonify
import sqlite3
from datetime import datetime, timedelta
app = Flask(__name__)
def get_db_connection():
    conn = sqlite3.connect('stats.db')
    conn.row_factory = sqlite3.Row  # 允许通过列名访问
    return conn
@app.route('/track', methods=['POST'])
def track():
    """接收来自 tracker.js 的数据"""
    data = request.get_json()
    path = data.get('path')
    ip = data.get('ip')
    user_agent = data.get('user_agent')
    if not path:
        return jsonify({"error": "Path is required"}), 400
    conn = get_db_connection()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(
        "INSERT INTO page_views (path, ip, user_agent) VALUES (?, ?, ?)",
        (path, ip, user_agent)
    )
    conn.commit()
    conn.close()
    return jsonify({"status": "success", "message": "Tracked successfully"})
@app.route('/dashboard')
def dashboard():
    """展示流量数据的仪表盘"""
    conn = get_db_connection()
    # 获取总访问次数
    total_views = conn.execute("SELECT COUNT(*) FROM page_views").fetchone()[0]
    # 获取独立访客数 (按IP分组)
    unique_visitors = conn.execute("SELECT COUNT(DISTINCT ip) FROM page_views").fetchone()[0]
    # 获取最近24小时的访问趋势
    yesterday = datetime.now() - timedelta(days=1)
    hourly_stats = conn.execute(
        "SELECT strftime('%H', timestamp) as hour, COUNT(*) as count FROM page_views WHERE timestamp > ? GROUP BY hour ORDER BY hour",
        (yesterday.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),)
    ).fetchall()
    # 获取最受欢迎的页面
    popular_pages = conn.execute(
        "SELECT path, COUNT(*) as views FROM page_views GROUP BY path ORDER BY views DESC LIMIT 5"
    ).fetchall()
    conn.close()
    # 将数据传递给HTML模板
    return render_template(
        'dashboard.html',
        total_views=total_views,
        unique_visitors=unique_visitors,
        hourly_stats=hourly_stats,
        popular_pages=popular_pages
    )
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

步骤 4: 创建数据展示页面 (templates/dashboard.html)

这是一个简单的HTML页面,使用Jinja2模板语法来显示从后端传来的数据。

<!-- templates/dashboard.html -->
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
    <meta charset="UTF-8">网站流量统计仪表盘</title>
    <style>
        body { font-family: sans-serif; margin: 2em; }
        .stat-card { border: 1px solid #ccc; padding: 1em; margin: 1em; border-radius: 5px; display: inline-block; }
        table { border-collapse: collapse; width: 100%; }
        th, td { border: 1px solid #ddd; padding: 8px; text-align: left; }
        th { background-color: #f2f2f2; }
    </style>
</head>
<body>
    <h1>我的网站流量统计</h1>
    <div class="stat-card">
        <h3>总访问次数</h3>
        <p>{{ total_views }}</p>
    </div>
    <div class="stat-card">
        <h3>独立访客数</h3>
        <p>{{ unique_visitors }}</p>
    </div>
    <h2>最近24小时访问趋势</h2>
    <table>
        <tr><th>小时</th><th>访问次数</th></tr>
        {% for stat in hourly_stats %}
        <tr>
            <td>{{ stat['hour'] }}:00</td>
            <td>{{ stat['count'] }}</td>
        </tr>
        {% endfor %}
    </table>
    <h2>最受欢迎的页面</h2>
    <table>
        <tr><th>页面路径</th><th>访问次数</th></tr>
        {% for page in popular_pages %}
        <tr>
            <td>{{ page['path'] }}</td>
            <td>{{ page['views'] }}</td>
        </tr>
        {% endfor %}
    </table>
</body>
</html>

如何运行：

安装依赖：pip install Flask
运行数据库初始化：python init_db.py
运行Flask应用：python app.py
打开浏览器访问 http://127.0.0.1:5000/dashboard 查看仪表盘。
将 static/tracker.js 的代码嵌入到你想要统计的本地或线上网站的HTML中，然后刷新该网站，你就会在仪表盘上看到数据变化。

模拟“网站流量查询工具”的前端界面

如果你只是想做一个演示页面，看起来像是一个可以查询任何网站流量的工具，但实际上并没有真实的数据获取功能，那么你可以只做一个前端界面。

这个界面通常包含一个输入框和一个提交按钮,点击后显示一些模拟数据。

源码示例 (`index.html`)

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
    <meta charset="UTF-8">网站流量查询工具</title>
    <style>
        body { font-family: Arial, sans-serif; display: flex; justify-content: center; align-items: center; height: 100vh; margin: 0; background-color: #f4f4f4; }
        .container { background: white; padding: 2em; border-radius: 8px; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1); text-align: center; width: 90%; max-width: 500px; }
        input[type="text"] { width: calc(100% - 22px); padding: 10px; margin-bottom: 1em; border: 1px solid #ccc; border-radius: 4px; }
        button { width: 100%; padding: 10px; background-color: #007bff; color: white; border: none; border-radius: 4px; cursor: pointer; font-size: 16px; }
        button:hover { background-color: #0056b3; }
        .results { margin-top: 2em; text-align: left; display: none; }
        .result-item { margin-bottom: 1em; padding: 10px; background-color: #e9ecef; border-radius: 4px; }
    </style>
</head>
<body>
    <div class="container">
        <h1>网站流量查询工具</h1>
        <p>请输入您想查询的网址</p>
        <input type="text" id="websiteUrl" placeholder=" example.com">
        <button onclick="queryTraffic()">查询流量</button>
        <div id="results" class="results">
            <h2>查询结果</h2>
            <div class="result-item">
                <strong>总访问量:</strong> <span id="totalVisits">-</span>
            </div>
            <div class="result-item">
                <strong>独立访客:</strong> <span id="uniqueVisitors">-</span>
            </div>
            <div class="result-item">
                <strong>平均访问时长:</strong> <span id="avgDuration">-</span>
            </div>
            <div class="result-item">
                <strong>跳出率:</strong> <span id="bounceRate">-</span>
            </div>
        </div>
    </div>
    <script>
        function queryTraffic() {
            const url = document.getElementById('websiteUrl').value;
            if (!url) {
                alert('请输入网址！');
                return;
            }
            // --- 这里是关键 ---
            // 在真实场景中，这里会发送一个AJAX请求到后端服务器
            // 后端再去调用第三方API或自己的数据库
            // 为了演示，我们直接生成模拟数据
            // -----------------
            // 模拟加载效果
            const resultsDiv = document.getElementById('results');
            resultsDiv.style.display = 'block';
            // 生成随机数据
            const totalVisits = Math.floor(Math.random() * 100000) + 10000;
            const uniqueVisitors = Math.floor(totalVisits * (0.3 + Math.random() * 0.4)); // 30%-70%的独立访客率
            const avgDuration = (Math.random() * 5 + 1).toFixed(2); // 1-6分钟
            const bounceRate = (Math.random() * 30 + 40).toFixed(2); // 40%-70%的跳出率
            // 更新页面上的数据
            document.getElementById('totalVisits').innerText = totalVisits.toLocaleString();
            document.getElementById('uniqueVisitors').innerText = uniqueVisitors.toLocaleString();
            document.getElementById('avgDuration').innerText = avgDuration + ' 分钟';
            document.getElementById('bounceRate').innerText = bounceRate + '%';
        }
    </script>
</body>
</html>

通过第三方API获取近似流量数据

技术上,你可以通过调用一些第三方服务（如SimilarWeb, SEMrush, Alexa API）的接口来获取某个网站的估算流量数据。

重要提示：

数据不准：这些数据是基于抽样、用户面板数据等估算出来的，与真实数据有较大偏差。
有成本：高质量的API通常是收费的。
有速率限制：免费版本通常有调用次数限制。

概念性源码 (使用 Python `requests` 库)

假设你有一个API密钥,可以这样调用。

import requests
import json
# !!! 注意：这只是一个示例，你需要替换成真实的API端点和密钥 !!!
# 你需要先阅读第三方API的文档来了解如何构造请求。
def get_website_traffic(domain, api_key):
    """
    调用一个虚构的流量API来获取数据
    """
    api_url = f"https://api.similarweb.com/v1/website/{domain}/traffic-and-engagement/total-traffic?api_key={api_key}"
    try:
        response = requests.get(api_url)
        response.raise_for_status()  # 如果请求失败则抛出异常
        data = response.json()
        # 根据实际API返回的数据结构来解析
        #  data['totalVisits']['value']
        print("API 返回的原始数据:")
        print(json.dumps(data, indent=2, ensure_ascii=False))
        # 这里是解析示例，你需要根据实际API文档修改
        if 'visits' in data:
            return {
                "total_visits": data['visits'].get('value', 'N/A'),
                "rank": data.get('rank', 'N/A')
            }
        else:
            return {"error": "无法解析数据，请检查API文档"}
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        return {"error": f"API请求失败: {e}"}
    except json.JSONDecodeError:
        return {"error": "API返回的不是有效的JSON格式"}
# --- 使用示例 ---
# 你需要从 SimilarWeb 等平台获取真实的 API Key
API_KEY = "YOUR_API_KEY_HERE" 
DOMAIN = "google.com" 
traffic_data = get_website_traffic(DOMAIN, API_KEY)
if 'error' in traffic_data:
    print(f"错误: {traffic_data['error']}")
else:
    print(f"\n{DOMAIN} 的估算流量数据:")
    print(f"总访问量: {traffic_data['total_visits']}")
    print(f"全球排名: {traffic_data['rank']}")

需求场景	解决方案	优点	缺点
统计自己网站的流量	搭建自己的统计系统 (场景一)	数据准确、可控、无成本、可定制	需要自己开发、维护服务器和数据库
做一个查询工具的演示页面	制作纯前端模拟界面 (场景二)	实现简单、快速、无需后端	功能是假的，仅用于展示
查询任意网站的流量	调用第三方API (场景三)	能获取到估算数据、方便集成	数据不准、有成本、有调用限制

对于绝大多数用户来说,场景一 是最有价值的，你可以从上面的Flask示例开始，然后逐步增加更复杂的功能，比如用户认证、更丰富的图表（使用ECharts等库）、实时数据更新等。

查询网站流量的网站源码

搭建你自己的网站流量统计系统 (最推荐)

核心原理

简化的源码示例 (使用 Python + Flask + SQLite)

模拟“网站流量查询工具”的前端界面

源码示例 (index.html)

通过第三方API获取近似流量数据

概念性源码 (使用 Python requests 库)

源码示例 (`index.html`)

概念性源码 (使用 Python `requests` 库)