Pustaka Python ini memberi Anda fungsi dan kode yang berguna untuk menyelesaikan sejumlah tugas SEO tanpa harus menulis kode dari awal.
Catatan editor: Saat tahun 2021 berakhir, kami merayakan dengan Hitung Mundur 12 Hari Natal dari artikel ahli paling populer dan bermanfaat di Jurnal Mesin Pencari tahun ini.
Koleksi ini dikuratori oleh tim editorial kami berdasarkan kinerja, kegunaan, kualitas, dan nilai setiap artikel yang diciptakan untuk Anda, pembaca kami.
Setiap hari hingga 24 Desember, kami akan memposting ulang salah satu kolom terbaik tahun ini, mulai dari No. 12 dan menghitung mundur ke No. 1. Hitung mundur kami dimulai hari ini dengan kolom No. 3 kami, yang awalnya diterbitkan pada 18 Maret , 2021.
Artikel Ruth Everett tentang memanfaatkan pustaka Python untuk mengotomatisasi dan menyelesaikan tugas SEO membuat pekerjaan pemasar jauh lebih mudah. Sangat mudah dibaca dan sempurna untuk pemula dan bahkan profesional SEO yang lebih berpengalaman yang ingin menggunakan Python lebih banyak.
Kerja bagus untuk ini, Ruth, dan kami sangat menghargai kontribusi Anda pada Jurnal Mesin Pencari.
Menikmati!
Pustaka Python adalah cara yang menyenangkan dan mudah diakses untuk memulai belajar dan menggunakan Python untuk SEO.
Pustaka Python adalah kumpulan fungsi dan kode berguna yang memungkinkan Anda menyelesaikan sejumlah tugas tanpa perlu menulis kode dari awal.
Ada lebih dari 100.000 perpustakaan yang tersedia untuk digunakan dengan Python, yang dapat digunakan untuk fungsi dari analisis data hingga membuat video game.
Pada artikel ini, Anda akan menemukan beberapa perpustakaan berbeda yang saya gunakan untuk menyelesaikan proyek dan tugas SEO. Semuanya ramah pemula dan Anda akan menemukan banyak dokumentasi dan sumber daya untuk membantu Anda memulai.
Mengapa Pustaka Python Berguna Untuk SEO?
Setiap pustaka Python berisi fungsi dan variabel dari semua jenis (array, kamus, objek, dll.) yang dapat digunakan untuk melakukan tugas yang berbeda.
Untuk SEO, misalnya, mereka dapat digunakan untuk mengotomatisasi hal-hal tertentu, memprediksi hasil, dan memberikan wawasan cerdas.
Dimungkinkan untuk bekerja hanya dengan vanilla Python, tetapi perpustakaan dapat digunakan untuk membuat tugas lebih mudah dan lebih cepat untuk ditulis dan diselesaikan.
Pustaka Python Untuk Tugas SEO
Ada sejumlah pustaka Python yang berguna untuk tugas SEO termasuk analisis data , pengikisan web, dan visualisasi wawasan.
Ini bukan daftar yang lengkap, tetapi ini adalah perpustakaan yang paling sering saya gunakan untuk tujuan SEO.
panda
Pandas adalah pustaka Python yang digunakan untuk bekerja dengan data tabel. Ini memungkinkan manipulasi data tingkat tinggi di mana struktur data utama adalah DataFrame.
DataFrames mirip dengan spreadsheet Excel , namun, mereka tidak terbatas pada batas baris dan byte dan juga jauh lebih cepat dan lebih efisien.
Cara terbaik untuk memulai dengan Pandas adalah dengan mengambil data CSV sederhana (perayapan situs web Anda, misalnya) dan menyimpannya dalam Python sebagai DataFrame.
Setelah Anda menyimpannya dalam Python, Anda dapat melakukan sejumlah tugas analisis yang berbeda termasuk menggabungkan, memutar, dan membersihkan data.
Misalnya, jika saya memiliki penjelajahan lengkap situs web saya dan ingin mengekstrak hanya halaman-halaman yang dapat diindeks, saya akan menggunakan fungsi Pandas bawaan untuk menyertakan hanya URL tersebut di DataFrame saya.
impor panda sebagai pd
df = pd.read_csv('/Users/rutheverett/Documents/Folder/file_name.csv')
df.head
dapat diindeks = df[(df.dapat diindeks == Benar)]
dapat diindeks
Permintaan
Pustaka berikutnya disebut Permintaan dan digunakan untuk membuat permintaan HTTP dengan Python.
Permintaan menggunakan metode permintaan yang berbeda seperti GET dan POST untuk membuat permintaan, dengan hasil disimpan dalam Python.
Salah satu contoh tindakan ini adalah permintaan GET sederhana untuk URL, ini akan mencetak kode status halaman:
permintaan impor
respon = request.get('https://www.deepcrawl.com') print(respons)
Anda kemudian dapat menggunakan hasil ini untuk membuat fungsi pengambilan keputusan, di mana kode status 200 berarti halaman tersedia tetapi 404 berarti halaman tidak ditemukan.
jika response.status_code == 200:
print('Berhasil!')
elif response.status_code == 404:
print('Tidak Ditemukan.')
Anda juga dapat menggunakan permintaan yang berbeda seperti tajuk, yang menampilkan informasi berguna tentang halaman seperti jenis konten atau berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyimpan respons dalam cache.
header = respon.header
cetak (tajuk)
renponse.headers['Tipe-Konten']
Ada juga kemampuan untuk mensimulasikan agen pengguna tertentu, seperti Googlebot, untuk mengekstrak respons yang akan dilihat bot khusus ini saat merayapi halaman.
Beautiful Soup adalah library yang digunakan untuk mengekstrak data dari file HTML dan XML.
Fakta menyenangkan: Perpustakaan BeautifulSoup sebenarnya dinamai puisi dari Alice's Adventures in Wonderland oleh Lewis Carroll.
Sebagai perpustakaan, BeautifulSoup digunakan untuk memahami file web dan paling sering digunakan untuk pengikisan web, karena dapat mengubah dokumen HTML menjadi objek Python yang berbeda.
Misalnya, Anda dapat mengambil URL dan menggunakan Beautiful Soup bersama dengan perpustakaan Permintaan untuk mengekstrak judul halaman.
dari bs4 impor BeautifulSoup
permintaan impor
url = 'https://www.deepcrawl.com'
req = permintaan.get(url)
sup = BeautifulSoup(req.text, "html.parser")
title = sup.title print(judul)
Judul Sup yang Indah
Selain itu, menggunakan metode find_all, BeautifulSoup memungkinkan Anda mengekstrak elemen tertentu dari halaman, seperti semua tautan href di halaman:
Menyatukan Mereka
Ketiga perpustakaan ini juga dapat digunakan bersama-sama, dengan Permintaan digunakan untuk membuat permintaan HTTP ke halaman yang ingin kami gunakan BeautifulSoup untuk mengekstrak informasi.
Kami kemudian dapat mengubah data mentah itu menjadi Pandas DataFrame untuk melakukan analisis lebih lanjut.
Matplotlib Dan Seaborn
Matplotlib dan Seaborn adalah dua pustaka Python yang digunakan untuk membuat visualisasi.
Matplotlib memungkinkan Anda membuat sejumlah visualisasi data yang berbeda seperti diagram batang, grafik garis, histogram, dan bahkan peta panas.
Misalnya, jika saya ingin mengambil beberapa data Google Trends untuk menampilkan kueri yang paling populer selama periode 30 hari, saya dapat membuat diagram batang di Matplotlib untuk memvisualisasikan semua ini.
Seaborn, yang dibangun di atas Matplotlib, memberikan lebih banyak lagi pola visualisasi seperti scatterplots, box plots, dan biola plots selain grafik garis dan batang.
Ini sedikit berbeda dari Matplotlib karena menggunakan lebih sedikit sintaks dan memiliki tema bawaan bawaan.
Salah satu cara saya menggunakan Seaborn adalah membuat grafik garis untuk memvisualisasikan klik file log ke segmen tertentu dari situs web dari waktu ke waktu.
Contoh khusus ini mengambil data dari tabel pivot, yang dapat saya buat dengan Python menggunakan perpustakaan Pandas, dan merupakan cara lain perpustakaan ini bekerja sama untuk membuat gambar yang mudah dipahami dari data.
Belum ada tanggapan untuk "8 Pustaka Python Untuk SEO & Cara Menggunakannya"
Post a Comment