京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者 | 苏克1900
来源 | 高级农民工
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,天天都在上网,想知道长期下来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%,大概是偶尔无法科学上网的时候用了下百度。
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,打开网站:Browser History Analysis
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:
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。
可视化图形使用的是可交互式的 plotly 库。
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。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14