【ChatGPT】CLSの改善にむけて！ChatGPTを駆使してコアウェブバイタルを計測する方法【検証】

初稿：2023.05.05
改稿：2023.05.05

目次
1. はじめに
2, ChatGPTを使ってCLS計測バッチを作成
　　2.1 プロンプトと作成されたスクリプト
　　2.1 実測！！
3. 結論
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プロンプト
以下の条件でWEBサイトのコアウェブバイタルを測定するPythonバッチを作ってください。
・第一引数に入力するURLを指定すること。
・出力はoutput.txtに追記で出力すること。

スクリプト
# コアウェブバイタルを計測するPythonソース
# 必要なモジュールをインポート
import requests
import json
import time
import sys # sysモジュールをインポート

# 第一引数でURLを指定（入力がない場合はエラー）
if len(sys.argv) > 1:
url = sys.argv[1] # 第一引数でURLを取得
else:
print("URLを指定してください。")
sys.exit(1)

# Google PageSpeed Insights APIのキーを入力
api_key = "APIのキー"

# APIのエンドポイントを定義（デスクトップ向け）
endpoint = f"https://www.googleapis.com/pagespeedonline/v5/runPagespeed?url={url}&key={api_key}&strategy=desktop"

# APIにリクエストを送信
response = requests.get(endpoint)

# レスポンスが成功した場合
if response.status_code == 200:
# レスポンスのJSONデータを取得
data = response.json()

# コアウェブバイタルの値を取得
lcp = data["lighthouseResult"]["audits"]["largest-contentful-paint"]["displayValue"] # 最大コンテンツ描画時間
fid = data["lighthouseResult"]["audits"]["max-potential-fid"]["displayValue"] # 最大潜在的入力遅延時間
cls = data["lighthouseResult"]["audits"]["cumulative-layout-shift"]["displayValue"] # 累積レイアウトシフト

# 出力ファイルを追記モードで開く（文字コードをUTF-8に指定）
output_file = open("output.txt", "a", encoding="utf-8")

# 出力ファイルにURLとコアウェブバイタルの値を書き込む
output_file.write(f"URL: {url}\n")
output_file.write(f"LCP: {lcp}\n")
output_file.write(f"FID: {fid}\n")
output_file.write(f"CLS: {cls}\n")
output_file.write("\n")

# 出力ファイルを閉じる
output_file.close()

# レスポンスが失敗した場合
else:
# エラーメッセージを表示
print(f"エラーが発生しました。ステータスコード: {response.status_code}")