解锁C#日志分析新技能:一键统计你的网站总访问次数!

作为网站的管理者或开发者，你是否也曾好奇过：“我的网站到底被访问了多少次？”今天，就让我带你走进C#的世界，用一段简洁的代码，轻松解锁统计网站总请求次数的秘密！

首先分析你的IIS日志格式，看我的格式：

没有废话，看我的实现代码：

执行结果如图：

简单的介绍下实现代码吧：

既然使查找访问记录，首先要注意排除无效信息，比如开头是# 的行：

                if (line.StartsWith("#"))// 忽略以#开头的行
                    continue;

——有的是有效的访问记录，有的则是无关紧要的注释或者其他信息。为了区分它们，我们用了一个简单的条件判断：if (line.StartsWith("#")) continue; 这就像是在旅途中避开那些不必要的岔路，直接奔向我们的目标。

接着看统计总访问次数的重头戏了。

        Dictionary<string, int> urlCounts = new Dictionary<string, int>();// 字典用于存储每个URL的访问次数        
        Dictionary<int, int> failedRequests = new Dictionary<int, int>();// 字典用于存储失败请求的次数
        int totalRequests = 0; // 总请求次数
........................................
                string[] parts = line.Split(new char[] { ' ', '\t' }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);// 解析日志行
                if (parts.Length >= 15)
                {
                    string method = parts[3];
                    string uri = parts[4];
                    int status = int.Parse(parts[11]);                    
                    if (method == "GET")// 如果是GET请求，则进行统计
                    {
                        Console.WriteLine(#34;status内容: {status}");
                        totalRequests++;
                        // 统计URL的访问次数
                        if (!urlCounts.ContainsKey(uri))
                            urlCounts[uri] = 0;
                        urlCounts[uri]++;
                        // 统计失败请求的次数
                        if (status != 200)
                        {
                            if (!failedRequests.ContainsKey(status))
                                failedRequests[status] = 0;
                            failedRequests[status]++;
                        }
                    }
                }

虽然我们的目标是统计总请求次数，但在这个过程中，我们还可以顺便统计每个URL的访问次数和失败的请求次数。为此，我准备了两个字典：Dictionary<string, int> urlCounts 和 Dictionary<string, int>，它们就像是两个分类盒，帮助我们整理和分析数据。

随着日志文件的逐行解析，每一次有效的请求都会被记录下来。而当我们最终看到那个代表总请求次数的数字时，那份成就感简直无法用言语来形容！

现在，你已经掌握了使用C#统计网站总访问次数的方法，是不是觉得既实用又有趣呢？

你是否也曾经为了统计网站访问量而头疼不已？或者你有更高效的日志分析方法想要分享？欢迎在评论区留言，让我们一起交流学习，共同进步！