网站批量检测
去年秋天,网站我帮一个做SEO的批量朋友处理一批失效链接,手上攥着三百多个域名,检测得逐个确认它们是网站否还活着。手动点开浏览器?批量那得点到手指抽筋。于是检测写了个脚本,跑了一晚上,网站第二天早上看结果——好家伙,批量有四十多个已经跳转到博彩页面了。检测这就是网站网站批量检测最朴素的场景:你有一堆URL,需要快速知道它们的批量状态,而不是检测靠肉眼一个个盯。 批量检测的网站核心其实就两件事:并发请求和结果归类。单线程去挨个访问,批量速度慢得让人想砸键盘。检测用Python的 状态码只是起点。200不一定代表正常,404也不一定就是死链。有些网站会返回200但内容是个“域名已过期”的停放页,这种得靠关键词匹配或者页面长度来判断。我习惯抓取concurrent.futures或者Go的goroutine,把几百个请求同时发出去,几秒钟就能拿到所有HTTP状态码。但这里有个坑——别把并发数拉得太高。我有次设了500个线程,结果本地路由器直接罢工,运营商那边估计以为我在搞DDoS。后来改成50个一批,稳得很。
工具选择上,别一上来就想着自己造轮子。curl配合xargs能应付小规模任务,比如cat urls.txt | xargs -P 20 -I { } curl -o /dev/null -s -w "%{ http_code} { }\n" { },一行命令搞定。但要是需要处理JavaScript渲染的页面,或者要模拟登录态,那就得请出Playwright或Puppeteer。我试过用Puppeteer批量检测一个客户的后台链接,每个页面等网络空闲再截图,速度慢但准确率高——毕竟有些单页应用,光看HTTP响应根本看不出问题。
实际工作中,最头疼的不是技术,是数据清洗。你拿到的URL列表可能带各种参数、重复项、甚至故意混淆的字符。我一般先用正则把明显的垃圾过滤掉,比如&utm_source=后面的跟踪参数,或者#锚点。然后去重,再统一补全协议头。有次一个客户给的列表里混了三百多个javascript:void(0),气得我直接写了个黑名单规则。
结果输出别只丢一个CSV完事。我习惯按状态码分文件夹,把异常链接单独存一份,再生成一个HTML报告,用颜色标出200、301、404、超时。这样非技术同事也能一眼看明白。有回我把报告发给运营,她指着红色那栏说“这些全要换掉”,比我在群里解释半天管用多了。
最后说个教训:批量检测别在业务高峰期跑。我曾经在客户网站流量最大的时候扫了五千个页面,结果服务器负载飙到90%,运维差点顺着网线过来打我。现在我都挑凌晨,或者直接跟对方要个测试环境。工具是死的,用工具的人得长点心。
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