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众所周知,SEO是网站推广和营销中不可或缺的环节,其中关键词的选择是至关重要的一步。而如何寻找到与网站相关的高质量关键词呢?今天我们就来介绍一种利用Python爬虫技术抓取百度相关和下拉关键词的方法,帮助您优化SEO。
一、准备工作
在使用Python爬虫之前,需要安装相应的模块。这里我们使用requests、BeautifulSoup4、lxml这三个模块。可以通过以下命令进行安装:
python pip install requests pip install BeautifulSoup4 pip install lxml
二、抓取百度相关关键词
百度搜索结果页面中有一个“相关搜索”区域,其中包含了与当前搜索词相关的其他搜索词。我们可以通过爬虫技术来获取这些相关搜索词,以此扩展我们的关键词库。
python import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_related_keywords(keyword): url =''+ keyword response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text,'lxml') related_keywords =[] for tag in soup.find_all('a', class_='c-tip-hover'): related_keywords.append(tag.text) return related_keywords if __name__=='__main__': keyword ='Python抓取百度相关和下拉关键词' related_keywords = get_related_keywords(keyword) print(related_keywords)
三、抓取百度下拉关键词
百度搜索框中有一个下拉列表,其中包含了与当前搜索词相关的其他搜索词。我们同样可以通过爬虫技术来获取这些下拉搜索词。
python def get_dropdown_keywords(keyword): url =';wd='+ keyword response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text,'lxml') dropdown_keywords =[] for item in soup.find_all('s'): dropdown_keywords.append(item.text) return dropdown_keywords if __name__=='__main__': keyword ='Python抓取百度相关和下拉关键词' dropdown_keywords = get_dropdown_keywords(keyword) print(dropdown_keywords)
四、去除无用关键词
获取到的相关和下拉搜索词可能存在一些无用的关键词,例如“官网”、“百科”等。我们需要对这些无用关键词进行过滤。
python def filter_keywords(keywords): useless_words =['官网','百科','介绍'] filtered_keywords =[] for keyword in keywords: if not any(word in keyword for word in useless_words): filtered_keywords.append(keyword) return filtered_keywords if __name__=='__main__': keyword ='Python抓取百度相关和下拉关键词' related_keywords = get_related_keywords(keyword) dropdown_keywords = get_dropdown_keywords(keyword) all_keywords = related_keywords + dropdown_keywords filtered_keywords = filter_keywords(all_keywords) print(filtered_keywords)
五、去除重复关键词
在获取到的相关和下拉搜索词中,可能存在一些重复的关键词。我们需要对这些重复的关键词进行去重。
python if __name__=='__main__': keyword ='Python抓取百度相关和下拉关键词' related_keywords = get_related_keywords(keyword) dropdown_keywords = get_dropdown_keywords(keyword) all_keywords = related_keywords + dropdown_keywords filtered_keywords = filter_keywords(all_keywords) unique_keywords = list(set(filtered_keywords)) print(unique_keywords)
六、使用代理IP
在进行爬虫时,如果频繁地请求同一个网站,很容易被封禁IP。为了避免这种情况,我们可以使用代理IP来隐藏自己的真实IP地址。
python def get_proxies(): url ='' headers ={ 'User-Agent':'Mozilla/5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299' } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text,'lxml') proxies =[] for tag in soup.find_all('tr')[1:]: tds = tag.find_all('td') ip = tds[1].text port = tds[2].text protocol = tds[5].text.lower() proxy = protocol +'://'+ ip +':'+ port proxies.append(proxy) return proxies if __name__=='__main__': proxies = get_proxies() print(proxies)
七、异常处理
在进行爬虫时,可能会出现一些异常情况,例如请求超时、页面解析错误等。为了保证程序的稳定性,我们需要对这些异常情况进行处理。
python def get_html(url, headers=None, proxies=None): try: response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10) response.raise_for_status() response.encoding = response.apparent_encoding return response.text except Exception as e: print(e) return None if __name__=='__main__': url ='' headers ={ 'User-Agent':'Mozilla/5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299' } proxies ={ 'http':':8080', 'https':':8080' } html = get_html(url, headers=headers, proxies=proxies) print(html)
八、存储数据
在获取到关键词后,我们需要将这些关键词保存到本地文件或数据库中,以便后续的分析和使用。
python def save_keywords(keywords): with open('keywords.txt','w', encoding='utf-8') as f: for keyword in keywords: f.write(keyword +'\n') if __name__=='__main__': keyword ='Python抓取百度相关和下拉关键词' related_keywords = get_related_keywords(keyword) dropdown_keywords = get_dropdown_keywords(keyword) all_keywords = related_keywords + dropdown_keywords filtered_keywords = filter_keywords(all_keywords) unique_keywords = list(set(filtered_keywords)) save_keywords(unique_keywords)
九、总结
通过以上方法,我们可以轻松地获取到与网站相关的高质量关键词,从而优化网站的SEO效果。当然,在进行爬虫时,需要注意遵守相关的法律法规和道德规范,不得进行恶意攻击和非法活动。
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