用 Python 分析上网记录，发现了很多不可思议的事

摘要：分享个 Python 神工具。

长时间使用浏览器会积累大量浏览器历史记录，这些是很隐私的数据，里面甚至可能有一些不可描述的网站或者搜索记录不想让别人知道。

不过，我们自己可能会感兴趣，天天上网是都在摸鱼还是有认真工作。其次，了解下自己每天打开多少次网页、哪些网站上的最多、常搜哪些关键词，这些也很有趣。

下面就来给大家介绍一款 Python 编写的神工具，可以一键分析你的上网行为。我用了后发现了很多不可思议的结论。

比如访问次数最多的网站居然是微信公众号，7000 多次，看来弄自媒体占了大量上网时间。

看到了每天打开网站的次数，平均都有好几百次，8 月 8 号那天发生了什么，竟打开了 1600 多次！

然后又统计了停留时间最长的网页页面，在 http://md.aclickall.com/ 这个网站居然停留了 660 小时，这是个文章排版网站，因为经常要排版所以把该页面固定了起来。

然后统计出了搜索最多的十个关键词，Python 居然是第一位！前十中基本都是数据编程相关的，没想到自己这么爱学习。

最后统计出了各大搜索引擎的使用率。Google 的使用率达到了 97.3%，而百度只有不到 3%。

怎么样是不是挺有意思？下面就来说说怎么用这款工具，让你也可以分分钟了解自己的上网行为，非常简单。

这款 Python 工具其实就是分析浏览器的历史记录数据库文件然后可视化。这里的浏览器只支持 Chrome 和以 Chrome 为内核的浏览器，比如 Centbrower 、360极速浏览器等，其他浏览器比如 ie、Firefox 不支持。如果有登陆账号，桌面端和电脑端会一起分析，更全面。

第一步，打开网址：(网址在下方得到)

接着上传你的浏览器历史记录文件，这个历史记录文件怎么获得呢？

新建一个标签页，输入 chrome://version/ 回车，可以打开你的浏览器详细信息：

复制「个人资料路径」到资源管理器打开，然后找到 history 文件复制一份到桌面。

接着就在刚才的网站中上传该文件（我的文件有 15MB 大），稍等片刻就可以得到上门的那些可视化分析结果。

你可能会担心上传浏览器历史记录是否安全，尽管放心，这个程序是开源的。

下面再简单说下如何用 python 一步步实现的这个程序功能的，这是一个很棒的 python 练手项目，涉及到了前后端的知识，整个程序包含多个文件：

Code

├─ app_callback.py                          回调函数，实现后台功能

├─ app_configuration.py                     web服务器配置

├─ app_layout.py                            web前端页面配置

├─ app_plot.py                              web图表绘制

├─ app.py                                   web服务器的启动

├─ assets                                   web所需的一些静态资源文件

│  ├─ css                                   web前端元素布局文件

│  │  ├─ custum-styles_phyloapp.css

│  │  └─ stylesheet.css

│  ├─ image                                 web前端logo图标

│  │  ├─ GitHub-Mark-Light.png

│  └─ static                                web前端帮助页面

│  │  ├─ help.html

│  │  └─ help.md

├─ history_data.py                          解析chrome历史记录文件

└─ requirement.txt                          程序所需依赖库

每个程序实现的功能：

具体实现思路大致分为下面几点：

解析历史记录文件数据

历史记录 history 是一个 sqllite 数据库文件，连接数据库查询然后调用数据库中的信息并存储。

配置 web 服务器和前端页面
可视化绘图函数

可视化图形使用的是可交互式的 plotly 库。

完整的程序可以在后台回复：上网分析 得到。

小结

上网记录是很重要的隐私数据，平常自己可能无法从中直接发现什么，使用 python 简单一分析就可以发现很多东西，所以平时尽量注重隐私保护。

完整程序和网站地址可以关注公众号：高级农民工，在后台回复：813 得到。

巴特西

用 Python 分析上网记录，发现了很多不可思议的事

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