🔍 URL Analytics Dashboard

정확한 데이터로 더 나은 인사이트를 제공하는 종합적인 URL 분석 도구

📊 주요 기능

🌐 종합 URL 분석

• 기본 정보: 상태코드, 응답시간, 콘텐츠 크기, 서버 정보
• SEO 분석: 메타태그, 헤딩구조, 이미지 ALT, 내부/외부 링크
• 성능 측정: 평균 응답시간, DNS 조회시간, 압축여부, 캐싱
• 콘텐츠 분석: 단어수, 가독성 점수, 주요 키워드 추출
• 보안 분석: HTTPS, SSL 인증서, 보안 헤더, Mixed Content
• 모바일 호환성: 뷰포트 메타태그, 반응형 디자인, 미디어 쿼리

📈 시각적 대시보드

• 실시간 차트: 성능, SEO, 키워드, 품질 점수 차트
• 반응형 디자인: 모바일/태블릿 완벽 지원
• 인터랙티브 UI: 부드러운 애니메이션과 글라스모피즘 효과
• 원클릭 테스트: 유명 사이트 빠른 분석

🚀 빠른 시작

1️⃣ 자동 설치 (권장)

# 가상환경 생성 및 패키지 설치
make_venv.bat

# 앱 실행
run_gpu.bat

2️⃣ 수동 설치

# 저장소 클론
git clone <repository-url>
cd urlknows

# Python 가상환경 생성
python -m venv venv

# 가상환경 활성화 (Windows)
venv\Scripts\activate

# 패키지 설치
pip install -r requirements.txt

# 앱 실행
python app.py

3️⃣ 브라우저 접속

http://localhost:5000

📁 프로젝트 구조

urlknows/
├── 📄 main.py              # URLAnalyzer 핵심 라이브러리
├── 🌐 app.py               # Flask 웹 서버
├── 📋 requirements.txt     # 필요한 패키지 목록
├── ⚙️ make_venv.bat       # 자동 설치 스크립트
├── 🚀 run_gpu.bat         # 실행 스크립트
├── 📂 templates/
│   └── 🎨 index.html      # 메인 웹 인터페이스
├── 📂 venv/               # Python 가상환경
└── 📂 __pycache__/        # Python 캐시 파일

🛠️ 기술 스택

백엔드

• Python 3.10+: 핵심 분석 엔진
• Flask: 웹 서버 프레임워크
• BeautifulSoup4: HTML 파싱
• Requests: HTTP 요청 처리
• NLTK: 자연어 처리
• TextStat: 가독성 분석

프론트엔드

• HTML5/CSS3: 모던 웹 표준
• JavaScript ES6+: 인터랙티브 기능
• Chart.js 3.9: 데이터 시각화
• Axios: HTTP 클라이언트
• Font Awesome: 아이콘

분석 라이브러리

• SSL/Socket: 보안 분석
• Whois: 도메인 정보
• Pandas: 데이터 처리
• Matplotlib/Seaborn: 통계 시각화

📦 의존성 패키지

requests
beautifulsoup4
selenium
webdriver-manager
matplotlib
seaborn
pandas
nltk
textstat
whois
python-whois
gradio
plotly
flask
flask-cors

🎯 사용법

1. 기본 URL 분석

1. 웹 인터페이스에서 URL 입력
2. 분석 타입 선택 (전체 분석 / 빠른 분석)
3. "🚀 분석 시작" 클릭
4. 실시간 결과 확인

2. 예시 URL 테스트

• Google, GitHub, Wikipedia, Stack Overflow 원클릭 테스트

3. 분석 결과 해석

• 성능 점수: 0-100점 (높을수록 좋음)
• SEO 요소: 링크, 이미지, 메타태그 분석
• 보안 등급: HTTPS, 보안 헤더 검사
• 모바일 친화성: 반응형 디자인 평가

🔧 개발자 가이드

URLAnalyzer 클래스 사용

from main import URLAnalyzer

# 분석기 초기화
analyzer = URLAnalyzer()

# URL 분석 실행
results = analyzer.analyze_url("https://example.com")

# 리포트 생성
report = analyzer.generate_report(results, 'report.txt')

# 대시보드 데이터 생성
dashboard_data = analyzer.create_dashboard_data(results)

주요 메서드

• analyze_url(url): 전체 분석 실행
• get_basic_info(url): 기본 정보만 수집
• analyze_seo(url): SEO 요소 분석
• measure_performance(url): 성능 측정
• analyze_security(url): 보안 검사

API 엔드포인트

• POST /api/analyze: URL 분석 실행
• GET /api/quick-test/<url>: 빠른 테스트

🎨 UI 특징

디자인

• 글라스모피즘: 반투명 블러 효과
• 그라데이션: 다채로운 색상 조합
• 애니메이션: 부드러운 전환 효과
• 다크 테마: 눈에 편한 어두운 배경

반응형

• 데스크톱: 1400px 최대 너비
• 태블릿: 768px 이하 최적화
• 모바일: 480px 이하 세로 배치

🐛 문제 해결

일반적인 오류

1. 패키지 설치 오류

   pip install --upgrade pip
   pip install -r requirements.txt

2. NLTK 데이터 오류

   import nltk
   nltk.download('punkt')
   nltk.download('stopwords')

3. 포트 충돌

   # app.py에서 포트 변경
   app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5001)

성능 최적화

• 분석 시간이 오래 걸리는 경우 "빠른 분석" 모드 사용
• 큰 웹사이트는 타임아웃 증가 필요

📈 향후 계획

• PDF 리포트 생성
• 도메인 비교 분석
• 분석 히스토리 저장
• API 키 인증
• 실시간 모니터링
• Lighthouse 점수 통합

🤝 기여하기

1. Fork the Project
2. Create your Feature Branch (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. Commit your Changes (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. Push to the Branch (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Open a Pull Request

📄 라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스를 따릅니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

🙏 감사의 말

• Chart.js - 데이터 시각화
• Flask - 웹 프레임워크
• BeautifulSoup - HTML 파싱
• Font Awesome - 아이콘

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📄 License

• Non-Commercial: AGPL-3.0
• Commercial: Contact us

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📧 문의사항이 있으시면 언제든 연락해주세요!