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三d全景网站建设,app大全,做网站卖酒,网站建设 行业资讯方案概述 本方案以开源项目官网 #xff08;Vue.js 中文网#xff1a;https://cn.vuejs.org/#xff09; 为示例#xff0c;通过「浏览器导出 HAR 文件」→「Python 解析分析」→「自动化 Excel 报告生成」的全流程#xff0c;深度挖掘页面加载性能瓶颈。 核心特点…方案概述本方案以开源项目官网Vue.js 中文网https://cn.vuejs.org/ 为示例通过「浏览器导出 HAR 文件」→「Python 解析分析」→「自动化 Excel 报告生成」的全流程深度挖掘页面加载性能瓶颈。核心特点以真实开源项目为分析对象结果可复现覆盖 15 核心性能指标DNS/TCP/SSL 耗时、资源加载排行、错误请求识别等生成多工作表 Excel 报告支持技术 / 非技术人员快速查看基于 Python 开源库haralyzer、pandas、openpyxl轻量易扩展环境准备01、依赖库安装pip install haralyzer pandas openpyxl python-dotenv # 核心依赖haralyzer专业 HAR 文件解析库提取请求时序、性能指标pandas数据结构化处理支持 Excel 导出openpyxlExcel 文件写入引擎支持.xlsx 格式02、示例分析对象选择开源前端框架 Vue.js 的中文官网无访问限制、资源类型丰富目标地址https://cn.vuejs.org/分析场景首次加载页面清除缓存后核心资源HTML、JSVue 核心库、CSS、图标图片、字体文件完整实现步骤第一步导出 HAR 文件Vue.js 官网1. 打开浏览器Chrome/Firefox进入无痕模式避免缓存干扰2. 访问目标地址https://cn.vuejs.org/3. 按 F12 打开开发者工具 → 切换到「Network」面板4. 勾选「Preserve log」保留日志点击左上角「清空日志」图标5. 刷新页面CtrlR等待页面完全加载Network 面板无新请求6. 右键点击请求列表 → 选择「Save all as HAR with content」→保存为 vuejs_org.har 文件第二步Python 分析代码完整可运行创建 har_performance_analyzer.py 文件代码如下含详细注释import json import time from datetime import datetime from haralyzer import HarParser, HarPage import pandas as pd from typing import Dict, List, Tuple class HARPerformanceAnalyzer: def __init__(self, har_file_path: str): 初始化分析器加载HAR文件 self.har_file har_file_path self.har_data self._load_har_file() self.parser HarParser(self.har_data) self.pages self.parser.pages # 页面级数据含导航时序 self.entries self.parser.har_data[log][entries] # 所有网络请求 def _load_har_file(self) - Dict: 加载HAR文件返回JSON格式数据 try: with open(self.har_file, r, encodingutf-8) as f: return json.load(f) except Exception as e: raise ValueError(fHAR文件加载失败{str(e)}) def _get_resource_type(self, url: str, content_type: str) - str: 根据URL和Content-Type判断资源类型 if not content_type: content_type if text/html in content_type: return HTML elif text/css in content_type: return CSS elif application/javascript in content_type or text/javascript in content_type: return JS elif image/ in content_type: return 图片 elif font/ in content_type or application/font in content_type: return 字体 elif application/json in content_type or url.endswith(.json): return JSON接口 elif video/ in content_type: return 视频 else: return 其他 def analyze_request_details(self) - pd.DataFrame: 分析每个请求的详细性能指标 request_list [] for idx, entry in enumerate(self.entries, 1): request entry[request] response entry[response] timing entry[timing] # 各阶段耗时单位ms url request[url] domain url.split(//)[-1].split(/)[0] # 提取域名 # 核心耗时指标处理-1为无数据的情况 dns_time timing[dns] if timing[dns] ! -1 else 0 tcp_time timing[connect] if timing[connect] ! -1 else 0 ssl_time timing[ssl] if timing[ssl] ! -1 else 0 send_time timing[send] if timing[send] ! -1 else 0 wait_time timing[wait] if timing[wait] ! -1 else 0 # 服务器响应等待时间 receive_time timing[receive] if timing[receive] ! -1 else 0 total_time entry[time] # 总耗时haralyzer已处理为ms # 资源大小headersSize bodySize单位KB total_size (response[headersSize] response[bodySize]) / 1024 # 慢资源标记阈值500ms可调整 is_slow 是 if total_time 500 else 否 request_list.append({ 序号: idx, 资源URL: url, 资源类型: self._get_resource_type(url, response.get(content, {}).get(mimeType, )), 请求方法: request[method], 状态码: response[status], 域名: domain, 总耗时(ms): round(total_time, 2), DNS解析(ms): round(dns_time, 2), TCP连接(ms): round(tcp_time, 2), SSL握手(ms): round(ssl_time, 2), 请求发送(ms): round(send_time, 2), 服务器等待(ms): round(wait_time, 2), 响应接收(ms): round(receive_time, 2), 资源大小(KB): round(total_size, 2), 慢资源标记: is_slow, 是否错误请求: 是 if response[status] 400 else 否 }) return pd.DataFrame(request_list) def analyze_page_timings(self) - Dict: 分析页面级核心性能指标基于Navigation Timing if not self.pages: return {提示: 未获取到页面时序数据} page self.pages[0] # 首个页面单页面应用通常只有1个 timings page.timings # 页面导航时序单位ms # 关键指标计算 navigation_start timings.get(navigationStart, 0) dom_content_loaded timings.get(domContentLoadedEventEnd, 0) - navigation_start load_event timings.get(loadEventEnd, 0) - navigation_start first_contentful_paint timings.get(firstContentfulPaint, 0) # 首次内容绘制FCP return { 页面URL: page.url, 导航开始时间: datetime.fromtimestamp(navigation_start/1000).strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S) if navigation_start else 无, DOM就绪时间(ms): round(dom_content_loaded, 2) if dom_content_loaded 0 else 0, 页面完全加载时间(ms): round(load_event, 2) if load_event 0 else 0, 首次内容绘制FCP(ms): round(first_contentful_paint, 2) if first_contentful_paint else 未捕获, 首屏加载时间(ms): round(first_contentful_paint 300, 2) if first_contentful_paint else 未捕获 # 经验值补充 } def generate_summary(self, request_df: pd.DataFrame, page_timings: Dict) - pd.DataFrame: 生成性能统计汇总 total_requests len(request_df) slow_requests len(request_df[request_df[慢资源标记] 是]) error_requests len(request_df[request_df[是否错误请求] 是]) avg_total_time request_df[总耗时(ms)].mean() # 资源类型分布 resource_dist request_df[资源类型].value_counts().to_dict() resource_dist_str ; .join([f{k}: {v}个 for k, v in resource_dist.items()]) # 域名分布 domain_dist request_df[域名].value_counts().to_dict() domain_dist_str ; .join([f{k}: {v}个 for k, v in domain_dist.items()]) # 耗时Top3资源 top3_slow request_df.nlargest(3, 总耗时(ms))[资源URL].tolist() top3_slow_str ; .join([f{url.split(?)[0][-50:]} for url in top3_slow]) # 截取URL末尾50字符 summary_data { 统计指标: [ 总请求数, 慢资源数(500ms), 错误请求数(4xx/5xx), 平均请求耗时(ms), 页面完全加载时间(ms), DOM就绪时间(ms), 首次内容绘制FCP(ms), 资源类型分布, 域名分布, 耗时Top3资源 ], 数值: [ total_requests, slow_requests, error_requests, round(avg_total_time, 2), page_timings[页面完全加载时间(ms)], page_timings[DOM就绪时间(ms)], page_timings[首次内容绘制FCP(ms)], resource_dist_str, domain_dist_str, top3_slow_str ] } return pd.DataFrame(summary_data) def identify_bottlenecks(self, request_df: pd.DataFrame, summary: pd.DataFrame) - pd.DataFrame: 识别性能瓶颈并给出优化建议 bottlenecks [] summary_dict dict(zip(summary[统计指标], summary[数值])) # 1. 慢资源瓶颈 if summary_dict[慢资源数(500ms)] 0: bottlenecks.append({ 瓶颈类型: 慢资源过多, 描述: f共存在{summary_dict[慢资源数(500ms)]}个加载耗时超过500ms的资源影响页面加载速度, 优化建议: 1. 压缩图片资源使用TinyPNG2. 对JS/CSS进行代码分割和懒加载3. 启用CDN加速静态资源4. 优化服务器响应时间 }) # 2. 请求数过多 if summary_dict[总请求数] 80: bottlenecks.append({ 瓶颈类型: 请求数过多, 描述: f页面总请求数{summary_dict[总请求数]}个超过合理阈值80个增加网络开销, 优化建议: 1. 合并JS/CSS文件使用Webpack打包2. 使用图片雪碧图Sprite3. 减少第三方库依赖按需引入 }) # 3. 错误请求 if summary_dict[错误请求数(4xx/5xx)] 0: bottlenecks.append({ 瓶颈类型: 错误请求, 描述: f存在{summary_dict[错误请求数(4xx/5xx)]}个错误请求可能导致功能异常或资源加载失败, 优化建议: 1. 检查资源URL是否正确2. 排查接口服务状态3. 修复4xx资源不存在/5xx服务器错误问题 }) # 4. 平均耗时过高 if summary_dict[平均请求耗时(ms)] 300: bottlenecks.append({ 瓶颈类型: 平均请求耗时过高, 描述: f平均请求耗时{summary_dict[平均请求耗时(ms)]}ms超过合理阈值300ms, 优化建议: 1. 优化数据库查询添加索引2. 启用服务器缓存Redis3. 升级服务器带宽4. 采用HTTP/2协议 }) # 5. FCP过慢用户体验核心指标 fcp summary_dict[首次内容绘制FCP(ms)] if fcp ! 未捕获 and fcp 1800: bottlenecks.append({ 瓶颈类型: 首次内容绘制FCP过慢, 描述: fFCP耗时{fcp}ms超过优秀阈值1800ms影响用户首屏体验, 优化建议: 1. 内联首屏关键CSS2. 预加载核心HTML/JS3. 减少首屏非必要资源4. 优化服务器响应速度 }) if not bottlenecks: bottlenecks.append({ 瓶颈类型: 无明显性能瓶颈, 描述: 页面性能表现良好各项指标在合理范围内, 优化建议: 1. 持续监控资源加载状态2. 定期清理冗余资源3. 跟进HTTP/3等新协议优化 }) return pd.DataFrame(bottlenecks) def export_to_excel(self, output_path: str None): 导出所有分析结果到Excel多工作表 # 执行所有分析 request_df self.analyze_request_details() page_timings self.analyze_page_timings() summary_df self.generate_summary(request_df, page_timings) bottleneck_df self.identify_bottlenecks(request_df, summary_df) # 生成输出路径 if not output_path: timestamp datetime.now().strftime(%Y%m%d_%H%M%S) output_path fVueJS官网性能分析报告_{timestamp}.xlsx # 使用ExcelWriter创建多工作表 with pd.ExcelWriter(output_path, engineopenpyxl) as writer: # 工作表1请求详细列表 request_df.to_excel(writer, sheet_name请求详细列表, indexFalse) # 工作表2页面核心时序 pd.DataFrame([page_timings]).to_excel(writer, sheet_name页面核心时序, indexFalse) # 工作表3统计汇总 summary_df.to_excel(writer, sheet_name统计汇总, indexFalse) # 工作表4性能瓶颈分析 bottleneck_df.to_excel(writer, sheet_name性能瓶颈与优化建议, indexFalse) print(fExcel报告已生成{output_path}) return output_path # ------------------- 执行分析 ------------------- if __name__ __main__: # 替换为你的HAR文件路径从Vue.js官网导出的har文件 HAR_FILE_PATH vuejs_org.har try: # 初始化分析器 analyzer HARPerformanceAnalyzer(HAR_FILE_PATH) # 导出Excel报告 analyzer.export_to_excel() except Exception as e: print(f分析失败{str(e)})第三步运行代码生成 Excel 报告1. 将从 Vue.js 官网导出的 vuejs_org.har 文件与 Python 脚本放在同一目录2. 运行脚本python har_performance_analyzer.py3. 生成的 Excel 报告命名格式为 VueJS官网性能分析报告_20251105_143000.xlsx含时间戳Excel 报告核心内容基于 Vue.js 官网示例报告包含 4 个工作表以下是实际分析结果示例关键性能指标解读结合 Vue.js 示例针对 Vue.js 官网的优化建议报告自动生成01、慢字体资源优化示例中https://fonts.gstatic.com/s/roboto/v30/KFOlCnqEu92Fr1MmSU5fBBc4.woff2 耗时 620ms建议将字体文件托管到国内 CDN如阿里云 CDN减少跨地域传输延迟使用字体子集只包含页面所需字符压缩文件体积02、图片资源优化12 个图片资源中部分未使用 WebP 格式建议将 PNG/JPG 图片转换为 WebP 格式体积减少 30%-50%对非首屏图片启用懒加载loadinglazy 属性03、缓存策略优化部分静态资源如 JS/CSS未配置长期缓存建议为静态资源添加Cache-Control: max-age31536000 1 年缓存结合文件指纹如app.[hash].js实现缓存更新方案扩展与注意事项01、支持其他开源项目只需替换 HAR 文件即可分析任意开源项目如 React 官网https://react.dev/、Element Plushttps://element-plus.org/流程完全一致。02、阈值自定义可修改代码中「慢资源阈值」默认 500ms、「请求数阈值」默认 80 个等适配不同业务场景如移动端页面阈值可更严格。可以到我的个人号atstudy-js☑️这里有10W 热情踊跃的测试小伙伴们☑️一起交流行业热点、测试技术各种干货☑️一起共享面试经验、跳槽求职各种好用的即可加入领取 ⬇️⬇️⬇️转行、入门、提升、需要的各种干货资料内含AI测试、 车载测试、自动化测试、银行、金融、游戏、AIGC...03、敏感信息处理HAR 文件可能包含接口参数、Cookie 等敏感信息分析前需检查并删除敏感数据如搜索替换cookie: xxx为cookie: ***。04、进阶分析扩展新增「资源加载时序图」使用matplotlib绘制请求时间轴直观展示阻塞关系新增「第三方资源占比分析」统计第三方资源如广告、统计工具的耗时占比新增「HTTP 状态码分布」详细统计 2xx/3xx/4xx/5xx 状态码占比通过本方案可快速完成对任意开源项目或自有项目的页面性能深度分析生成的 Excel 报告既适合开发者定位技术瓶颈也适合产品 / 运营人员了解页面加载体验。