我知道编辑这个网站吗？

更新站点统计数据

正在加载数据...

自己分析数据

您可以直接从各个更新站点以及下载原始数据。每个站点都有8个不同的可用统计文件，一个元数据索引：

数据类型：

  • stats-unique-daily.txt.gz - 每天唯一的 IP 地址
  • stats-total-daily.txt.gz - 每天更新检查总数
  • stats-unique-monthly.txt.gz - 每月唯一的 IP 地址
  • stats-total-monthly.txt.gz - 每月更新检查总数
  • stats-unique-yearly.txt.gz - 每年唯一的 IP 地址
  • stats-total-yearly.txt.gz - 每年更新检查总数
  • stats-unique-ever.txt.gz - 每日累计唯一IP地址
  • stats-total-ever.txt.gz - 每日累计检查总数
  • sites.json - 标记点列表和汇总统计的元数据索引

网址格式： https://sites.imagej.net/{SITE_NAME}/{STATS_FILE}

节点索引： https://sites.imagej.net/sites.json

示例网址：

数据格式： 每行包含一个由空格分隔的日期序列和计数值：

20250723 458
20250724 672
20250725 543

日期格式：

  • 每日/永远：YYYYMMDD（例如，20250723）
  • 每月：YYYYMM（例如，202507）
  • 每年：YYYY（例如，2025）

站点元数据格式： sites.json文件包含每个更新站点的元数据：

{
  "Java-8": {
    "date_range": {
      "start": "20151220",
      "end": "20250904"
    },
    "total_unique_ips": 12534,
    "total_requests": 89472,
    "days_with_data": 3546,
    "last_generated": "2025-09-05"
  }
}

以下是一个 Python 脚本示例，用于分析特定站点的年度下载概述：

import gzip
import urllib.request

def fetch_yearly_stats(site_name, stat_type='total'):
    """Fetch and parse yearly statistics for a site."""
    url = f'https://sites.imagej.net/{site_name}/stats-{stat_type}-yearly.txt.gz'

    with urllib.request.urlopen(url) as response:
        with gzip.open(response, 'rt') as f:
            data = {}
            for line in f:
                if line.strip():
                    year, count = line.strip().split()
                    data[int(year)] = int(count)
    return data

# Example: Get Java-8 yearly download statistics
site = 'Java-8'
yearly_stats = fetch_yearly_stats(site, 'unique')

print(f"Yearly unique IP statistics for {site}:")
for year in sorted(yearly_stats.keys()):
    print(f"  {year}: {yearly_stats[year]:,} unique IPs")

# Find the most popular year
best_year = max(yearly_stats.keys(), key=lambda y: yearly_stats[y])
print(f"\nBest year: {best_year} with {yearly_stats[best_year]:,} unique IPs")

另一个示例列出了按唯一 IP 索引排序的所有站点：

import json
import urllib.request

with urllib.request.urlopen('https://sites.imagej.net/sites.json') as response:
    sites_data = json.load(response)

# Sort sites by total unique IPs
ranked_sites = sorted(
    sites_data.items(),
    key=lambda x: x[1]['total_unique_ips'],
    reverse=True
)

print("Sites ranked by total unique IPs:")
for site_name, metadata in ranked_sites:
    print(f"  {site_name}: {metadata['total_unique_ips']:,} unique IPs "
          f"({metadata['days_with_data']} days of data)")