🕷️ Crawler Inspector

URL Lookup

Direct Parameter Lookup

Raw Queries and Responses

1. Shard Calculation

Query:

Response:

Calculated Shard: 143 (from laksa175)

2. Crawled Status Check

Query:

curl -X POST \
  'http://laksa143.int.ahrefs:8124/' \
  -H 'Content-Type: text/plain' \
  -H 'X-ClickHouse-Database: crawler3' \
  -H 'Authorization: Basic YXBpOg==' \
  -d 'SELECT getAhrefsURLFromUnparsed(src_unparsed) AS found_url, ifNull(toUnixTimestamp(download_stamp), 0) AS crawl_time, ifNull(toUnixTimestamp(props_url_first_seen), 0) AS first_indexed_time, download_http_code AS http_code, src_unparsed AS src_unparsed, src_root_hash AS src_root_hash, history_drop_reason AS history_drop_reason, meta_title AS meta_title, meta_descriptions AS meta_descriptions, attrs_boilerpipe_text AS attrs_boilerpipe_text, attrs_markdown AS attrs_markdown, attrs_readable_markdown AS attrs_readable_markdown, meta_canonical AS meta_canonical FROM crawler3.page_info_local FINAL PREWHERE (src_root_hash, src_unparsed) IN ((getAhrefsRootHashFromUnparsed(getAhrefsUnparsedNoserviceFromURL(\'https://pimiento.github.io/python_gil.html\')), getAhrefsUnparsedNoserviceFromURL(\'https://pimiento.github.io/python_gil.html\'))) FORMAT JSONEachRow'

Response:

{"found_url":"https:\/\/pimiento.github.io\/python_gil.html","crawl_time":1755374383,"first_indexed_time":1512364830,"http_code":200,"src_unparsed":"io,github!pimiento,\/python_gil.html s443","src_root_hash":"2566890010099092343","history_drop_reason":null,"meta_title":"GIL в Python","meta_descriptions":[],"attrs_boilerpipe_text":"\nGIL переключается каждые 100 инструкций (или на IO операциях). Сам GIL устроен как нерекурсиваная блокировка. Только что освободивший GIL поток скорее всего обратно сразу же его не получит (если алгоритм переключения потоков в ОС \"справедливо\" распределяет время работы потоков), а отдаст управление другому потоку и сам встанет в ожидание. Проблемы GIL:\n GIL переключается даже в однопоточной программе. Формально,  interpreter_lock  создаётся не сразу при старте интерпретатора. Но импорт модуля  threading  или  sqlite3  создаст GIL даже без создания второго потока. На практике правильней считать, что GIL есть всегда. GIL переключается постоянно, независимо от того требует ли другой поток переключения или они все заблокированы ожиданием ввода-вывода или объектами синхронизации. Потоки соревнуются за захват GIL. Например, потоки, интенсивно использующие IO, получают более высокий приоритет чем чисто вычислительные. Это может негативно сказываться на производительности не-IO потоков. Переключение происходит по количеству выполненых инструкций интерпретатора Python. Время инструкций может сильно отличаться: простое сложение или создание списка на миллион элементов. import  sys\n\n i  = sys.getcheckinterval()\nsys.setcheckinterval(i)\n print ( \"check interval is: %d\"  % i)\n check interval is: 100\n\n \nВ силу слабой связности интервала переключения со временем исполнения эти функции практически бесполезны.\n","attrs_markdown":null,"attrs_readable_markdown":null,"meta_canonical":null}

3. Robots.txt Check

Query:

Response:

4. Spam/Ban Check

Query:

Response:

5. Seen Status Check

ℹ️ Skipped - page is already crawled

🚫

NOT INDEXABLE

✅

CRAWLED

8 months ago

🤖

ROBOTS ALLOWED

Page Info Filters

Filter	Status	Condition	Details
HTTP status	PASS	`download_http_code = 200`	HTTP 200
Age cutoff	FAIL	`download_stamp > now() - 6 MONTH`	8.1 months ago
History drop	PASS	`isNull(history_drop_reason)`	No drop reason
Spam/ban	PASS	`fh_dont_index != 1 AND ml_spam_score = 0`	ml_spam_score=0
Canonical	PASS	`meta_canonical IS NULL OR = '' OR = src_unparsed`	Not set

Page Details

Property	Value
URL	https://pimiento.github.io/python_gil.html
Last Crawled	2025-08-16 19:59:43 (8 months ago)
First Indexed	2017-12-04 05:20:30 (8 years ago)
HTTP Status Code	200
Meta Title	GIL в Python
Meta Description	null
Meta Canonical	null
Boilerpipe Text	GIL переключается каждые 100 инструкций (или на IO операциях). Сам GIL устроен как нерекурсиваная блокировка. Только что освободивший GIL поток скорее всего обратно сразу же его не получит (если алгоритм переключения потоков в ОС "справедливо" распределяет время работы потоков), а отдаст управление другому потоку и сам встанет в ожидание. Проблемы GIL: GIL переключается даже в однопоточной программе. Формально, interpreter_lock создаётся не сразу при старте интерпретатора. Но импорт модуля threading или sqlite3 создаст GIL даже без создания второго потока. На практике правильней считать, что GIL есть всегда. GIL переключается постоянно, независимо от того требует ли другой поток переключения или они все заблокированы ожиданием ввода-вывода или объектами синхронизации. Потоки соревнуются за захват GIL. Например, потоки, интенсивно использующие IO, получают более высокий приоритет чем чисто вычислительные. Это может негативно сказываться на производительности не-IO потоков. Переключение происходит по количеству выполненых инструкций интерпретатора Python. Время инструкций может сильно отличаться: простое сложение или создание списка на миллион элементов. import sys i = sys.getcheckinterval() sys.setcheckinterval(i) print ( "check interval is: %d" % i) check interval is: 100 В силу слабой связности интервала переключения со временем исполнения эти функции практически бесполезны.
Markdown	null
Readable Markdown	null
Shard	143 (laksa)
Root Hash	2566890010099092343
Unparsed URL	io,github!pimiento,/python_gil.html s443