import streamlit as st from streamlit_lottie import st_lottie from streamlit_option_menu import option_menu import requests import pandas as pd import plotly.express as px import plotly.graph_objects as go from datetime import datetime import httpx import asyncio import aiohttp from bs4 import BeautifulSoup import whois import ssl import socket import dns.resolver from urllib.parse import urlparse import json import numpy as np from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager from PIL import Image import io import time import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # تحسين مظهر الصفحة st.set_page_config( layout="wide", page_title="محلل المواقع المتقدم | Website Analyzer Pro", page_icon="🔍", initial_sidebar_state="expanded" ) # تحسين التصميم باستخدام CSS st.markdown(""" """, unsafe_allow_html=True) # تحسين تحميل الرسوم المتحركة def load_lottieurl(url): try: r = requests.get(url) if r.status_code == 200: return r.json() except: pass return None # تحميل الرسوم المتحركة المختلفة lottie_analyzing = load_lottieurl("https://assets5.lottiefiles.com/packages/lf20_qpwbqki6.json") lottie_success = load_lottieurl("https://assets9.lottiefiles.com/packages/lf20_jbrw3hcz.json") lottie_error = load_lottieurl("https://assets8.lottiefiles.com/packages/lf20_my7r4w9m.json") class WebsiteAnalyzer: def __init__(self): self.headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36' } async def analyze_performance(self, url): try: start_time = time.time() async with httpx.AsyncClient() as client: response = await client.get(url) load_time = time.time() - start_time page_size = len(response.content) / 1024 # تحليل محسن للأداء performance_metrics = { "load_time": round(load_time, 2), "page_size": round(page_size, 2), "status_code": response.status_code, "تقدير السرعة": self._estimate_speed(load_time), "عدد الزيارات التقريبي": self._estimate_traffic(url), "ترتيب الموقع على جوجل": self._estimate_google_rank(url), "السعر التقريبي للموقع": self._estimate_website_value(url), "تقييم الأداء": self._calculate_performance_score(load_time, page_size), "توصيات تحسين الأداء": self._get_performance_recommendations(load_time, page_size) } return performance_metrics except Exception as e: return {"error": f"خطأ في تحليل الأداء: {str(e)}"} def _calculate_performance_score(self, load_time, page_size): score = 100 if load_time > 2: score -= (load_time - 2) * 10 if page_size > 1000: score -= (page_size - 1000) / 100 return max(0, min(100, round(score))) def _get_performance_recommendations(self, load_time, page_size): recommendations = [] if load_time > 2: recommendations.append("تحسين سرعة تحميل الصفحة") if page_size > 1000: recommendations.append("تقليل حجم الصفحة") return recommendations if recommendations else ["أداء الموقع جيد!"] async def analyze_seo(self, url): try: async with httpx.AsyncClient() as client: response = await client.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # تحليل SEO محسن seo_analysis = { "العنوان": self._analyze_title(soup), "الوصف": self._analyze_description(soup), "الكلمات المفتاحية": self._analyze_keywords(soup), "هيكل العناوين": self._analyze_headings(soup), "الروابط": self._analyze_links(soup), "الصور": self._analyze_images(soup), "تقييم SEO الإجمالي": self._calculate_seo_score(soup) } return seo_analysis except Exception as e: return {"error": f"خطأ في تحليل SEO: {str(e)}"} def _analyze_title(self, soup): title = soup.title.string if soup.title else "" return { "النص": title, "الطول": len(title) if title else 0, "التقييم": "ممتاز" if title and 30 <= len(title) <= 60 else "يحتاج تحسين", "التوصيات": self._get_title_recommendations(title) } def _get_title_recommendations(self, title): recommendations = [] if not title: recommendations.append("إضافة عنوان للصفحة") elif len(title) < 30: recommendations.append("زيادة طول العنوان") elif len(title) > 60: recommendations.append("تقليل طول العنوان") return recommendations if recommendations else ["العنوان مثالي!"] def analyze_security(self, url): try: domain = urlparse(url).netloc security_analysis = { "شهادة SSL": self._analyze_ssl(url), "سجلات DNS": self._analyze_dns(domain), "تقييم الحماية": self._calculate_security_score(url), "توصيات الأمان": self._get_security_recommendations(url) } return security_analysis except Exception as e: return {"error": f"خطأ في تحليل الأمان: {str(e)}"} def _analyze_ssl(self, url): try: context = ssl.create_default_context() with socket.create_connection((urlparse(url).netloc, 443)) as sock: with context.wrap_socket(sock, server_hostname=urlparse(url).netloc) as ssock: cert = ssock.getpeercert() return { "الحالة": "آمن ✅", "تاريخ الانتهاء": cert['notAfter'], "مُصدر الشهادة": cert['issuer'][0][0][1] } except: return {"الحالة": "غير آمن ❌", "توصية": "تثبيت شهادة SSL"} def generate_reports(self, performance_data, seo_data, security_data): # إنشاء تقارير تفصيلية fig = plt.figure(figsize=(15, 10)) # رسم بياني للأداء plt.subplot(2, 2, 1) performance_scores = [ performance_data.get('تقييم الأداء', 0), seo_data.get('تقييم SEO الإجمالي', 0), security_data.get('تقييم الحماية', 0) ] plt.bar(['الأداء', 'SEO', 'الأمان'], performance_scores) plt.title('تقييم شامل للموقع') # تحويل الرسم البياني إلى صورة buf = io.BytesIO() plt.savefig(buf, format='png') buf.seek(0) return Image.open(buf) def main(): st.title("🔍 محلل المواقع المتقدم") # القائمة الجانبية المحسنة with st.sidebar: selected = option_menu( menu_title="القائمة الرئيسية", options=["تحليل جديد", "التقارير السابقة", "الإحصائيات", "الإعدادات"], icons=["search", "file-text", "graph-up", "gear"], menu_icon="cast", styles={ "container": {"padding": "15px"}, "icon": {"color": "orange", "font-size": "25px"}, "nav-link": {"font-size": "16px", "text-align": "right", "margin": "0px"} } ) if selected == "تحليل جديد": col1, col2 = st.columns([2, 1]) with col1: url = st.text_input("🌐 أدخل رابط الموقع", "https://example.com") analyze_button = st.button("⚡ بدء التحليل") if analyze_button: with st.spinner("جاري التحليل... ⏳"): st_lottie(lottie_analyzing, height=200) analyzer = WebsiteAnalyzer() # تحليل متزامن loop = asyncio.new_event_loop() asyncio.set_event_loop(loop) performance_data = loop.run_until_complete(analyzer.analyze_performance(url)) seo_data = loop.run_until_complete(analyzer.analyze_seo(url)) security_data = analyzer.analyze_security(url) # عرض النتائج بشكل جذاب st.success("✨ تم اكتمال التحليل بنجاح!") # بطاقات إحصائية محسنة col1, col2, col3, col4 = st.columns(4) with col1: st.metric( "⚡ سرعة التحميل", f"{performance_data.get('load_time', 'N/A')}s", delta="-0.2s" ) with col2: st.metric( "👥 الزيارات الشهرية", f"{performance_data.get('عدد الزيارات التقريبي', 'N/A'):,}", delta="↑ 12%" ) with col3: st.metric( "🎯 ترتيب جوجل", f"#{performance_data.get('ترتيب الموقع على جوجل', 'N/A')}", delta="↑ 5" ) with col4: st.metric( "💰 القيمة التقديرية", f"${performance_data.get('السعر التقريبي للموقع', 'N/A'):,}", delta="↑ $1,000" ) # تقارير تفصيلية tabs = st.tabs(["📊 الأداء", "🎯 SEO", "🔒 الأمان", "📈 التقرير الشامل"]) with tabs[0]: st.subheader("تحليل الأداء التفصيلي") # رسم بياني للأداء performance_fig = go.Figure() # إضافة مؤشر سرعة التحميل performance_fig.add_trace(go.Indicator( mode = "gauge+number", value = performance_data.get('تقييم الأداء', 0), title = {'text': "تقييم الأداء العام"}, gauge = { 'axis': {'range': [0, 100]}, 'steps': [ {'range': [0, 50], 'color': "lightgray"}, {'range': [50, 75], 'color': "gray"}, {'range': [75, 100], 'color': "darkblue"} ], 'bar': {'color': "royalblue"} } )) st.plotly_chart(performance_fig, use_container_width=True) # جدول تفصيلي للأداء st.markdown("""