在过去的一个月中,Google宣布了许多通过关键速度和性能指标来衡量用户体验的方法。
巧合的是,我一直在努力编写一个Python脚本,该脚本使用Google PageSpeed Insights(PSI)API一次收集多个页面的指标,而无需为每个单独的URL运行测试。
收到Google的公告后,我认为现在是共享它的绝佳时机,并解释了如何创建对初学者友好的Python脚本。
关于脚本的最好的事情是,一旦建立了基础,就可以提取许多不同的指标,这些指标可以在页面速度测试以及Lighthouse分析中找到。

网络重要指标简介
5月初,Google推出了Core Web Vitals,它是其关键Web Vitals指标的一部分。
这些指标用于提供有关网站上用户体验质量的指导。
Google将其描述为“帮助量化您的网站体验并确定改进机会”的一种方式,进一步强调了它们向关注用户体验的转变。
核心网络生命力是真实的,以用户为中心的指标,用于衡量用户体验的关键方面。加载时间,互动性和稳定性。
除此之外,Google 上周宣布,他们将引入一个新的搜索排名信号,它将这些指标与现有页面体验信号(例如移动设备友好性和HTTPS安全性)结合在一起,以确保它们继续为高质量网站提供服务给用户。
监控性能指标
预计此更新将于2021年推出,Google已确认不需要立即采取行动。
但是,为了帮助我们为这些更改做准备,他们更新了用于测量页面速度的工具,包括PSI,Google Lighthouse和Google Search Console Speed Report。
Pagespeed Insights API从何入手?
Google的PageSpeed Insights是查看网页效果摘要的有用工具,它使用现场数据和实验室数据来生成结果。
这是获得少数URL概述的好方法,因为它是逐页使用的。
但是,如果您在大型站点上工作,并且希望获得大规模的见解,那么该API可以有利于一次分析多个页面,而无需单独插入URL。
用于衡量性能的Python脚本
我创建了以下Python脚本来大规模度量关键性能指标,以节省手动测试每个URL所花费的时间。
该脚本使用Python将请求发送到Google PSI API,以收集和提取在PSI和Lighthouse中显示的指标。
我决定在Google Colab中编写此脚本,因为这是开始编写Python并允许轻松共享的好方法,因此本文将使用Google Colab贯穿整个安装过程。
但是,它也可以在本地运行,对数据的上传和下载进行一些调整。
请务必注意,某些步骤可能需要一些时间才能完成,尤其是当每个URL通过API运行时,为了不使请求过载。
因此,您可以在后台运行脚本,并在完成步骤后返回到脚本。
让我们逐步介绍启动和运行此脚本所需的步骤。
步骤1:安装所需的软件包
在开始编写任何代码之前,我们需要安装一些Python程序包,然后才能使用该脚本。这些使用导入功能很容易安装。
我们需要的软件包是:
- urllib:用于处理,打开,阅读和解析URL。
- json:允许您将JSON文件转换为Python或将Python文件转换为JSON。
- request:一个HTTP库,用于发送各种HTTP请求。
- pandas:主要用于数据分析和处理,我们正在使用它来创建DataFrames。
- time:一个用于处理时间的模块,我们正在使用它在请求之间提供时间间隔。
- 文件:通过Google Colab,您可以上传和下载文件。
- io:用于访问文件的默认接口。
# Import required packages import json import requests import pandas as pd import urllib import time from google.colab import files import io
第2步:设置API请求
下一步是设置API请求。完整的说明可以在这里找到,但是从本质上讲,该命令将如下所示:
- https://www.googleapis.com/pagespeedonline/v5/runPagespeed?url={yourURL}/&strategy=mobile/&key={yourAPIKey}
这将允许您附加URL,策略(台式机或移动设备)和API密钥。
要在Python中使用它,我们将使用urllib请求库urllib.request.urlopen并将其添加到名为result的变量中,以便我们可以存储结果并在脚本中再次使用它们。
# Define URL
url = 'https://www.example.co.uk'
# API request url
result = urllib.request.urlopen('https://www.googleapis.com/pagespeedonline/v5/runPagespeed?url={}/&strategy=mobile'\
.format(url)).read().decode('UTF-8')
print(result)
步骤3:测试API
为了测试API的正确设置以及对测试过程中生成的内容的理解,我使用简单的urllib.request方法通过

本文介绍了如何使用Python和Google PageSpeed Insights API来批量分析网站性能,特别是针对Core Web Vitals指标。通过一个详细的Python脚本教程,阐述了安装所需软件包、设置API请求、读取JSON数据、提取性能指标并将其保存为CSV文件的过程,帮助开发者自动化页面速度测试并进行数据探索。
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