Cuma, Mart 29, 2024

ÇOK OKUNANLAR

İLGİLİ YAZILAR

SEO için Python – Python ile SEO Crawl Analizi

SEO için Python kitaplığı ve bunların nasıl kullanılacağı Python kitaplığı, kullanışlı işlevler ve kodlardan oluşan bir koleksiyondur. SEO projeleri ve görevleri için farklı Python kitaplıklarını nasıl kullanacağınızı buradan öğrenin. Python kitaplığı, Python SEO öğrenmeye ve kullanmaya başlamanın eğlenceli ve erişilebilir bir yoludur. Python kitaplığı, sıfırdan kod yazmak zorunda kalmadan bir dizi görevi tamamlamanıza izin veren kullanışlı işlevler ve kodlardan oluşan bir koleksiyondur.

SEO için Python
SEO için Python

Ayrıca şu Haberimizi de Okuyunuz: Otomasyon E ticaret


SEO için Python

  • Python, veri analizinden video oyunları oluşturmaya kadar her şey için kullanılabilecek 100.000’den fazla kitaplığa sahiptir.
  • Bu makalede, SEO projelerini ve görevlerini tamamlamak için birkaç kitaplık bulacaksınız.
  • Bunların tümü yeni başlayanlar için uygundur ve başlamanıza yardımcı olacak pek çok belge ve kaynak bulacaksınız.

Python SEO için neden Faydalıdır?

  • Her Python kitaplığı, farklı görevleri gerçekleştirmek için kullanılabilecek her türden işlevi ve değişkeni (diziler, sözlükler, nesneler vb.) İçerir.
  • Örneğin, belirli şeyleri otomatikleştirmek, sonuçları tahmin etmek ve akıllı içgörüler sağlamak için SEO için kullanılabilirler.
  • Yalnızca vanilya Python ile kullanılabilir, ancak kitaplıklar, görevleri yazmayı ve tamamlamayı daha kolay ve daha hızlı hale getirmek için kullanılabilir.

Python SEO

Veri analizi, web kazıma ve görselleştirme içgörüleri gibi Python SEO görevleri için kullanılabilen birçok yararlı Python kitaplığı vardır. Bu kapsamlı bir liste değil, ancak bunlar SEO için en sık kullandığım kitaplıklar.

SEO için Python
SEO için Python
  • Pandas, tablo verilerini işlemek için bir Python kitaplığıdır. Anahtar veri yapısı DataFrame olduğunda gelişmiş veri manipülasyonuna izin verir.
  • DataFrame, Excel elektronik tablosuna benzer, ancak satır ve bayt sınırları ile sınırlı değildir ve daha hızlı ve daha verimlidir.
  • Pandaları kullanmaya başlamanın en iyi yolu, basit CSV verilerini almak (örneğin, web sitenizi taramak için) ve Python’da DataFrame olarak kaydetmektir.
  • Python’da sakladıktan sonra, veri toplama, döndürme ve temizleme dahil birçok farklı analiz görevi gerçekleştirebilirsiniz.
  • Örneğin, web sitemde tam bir tarama yaparsam ve yalnızca dizine eklenebilir sayfaları çıkarmak istersem, DataFrame’e yalnızca bu URL’leri dahil etmek için yerleşik Pandalar işlevini kullanacağım.
pd olarak içe aktar 
df = pd.read_csv ('/ Kullanıcılar / rutheverett / Documents / Klasör / dosya_adı.csv')
df.head
indekslenebilir = df [(df.indexable == True)]
endekslenebilir

İstek

Sonraki kitaplık “istekler” olarak adlandırılır ve Python’da HTTP istekleri yapmak için kullanılır. İstekler, farklı istek yöntemleri (GET ve POST gibi) kullanılarak yapılır ve sonuçlar Python’da saklanır. Aslında bu örnek, URL için sayfanın durum kodunu yazdıracak basit bir GET isteğidir:

ithalat istekleri
yanıt = istekler.get ('https://www.deepcrawl.com') yazdırma (yanıt)

Daha sonra bu sonucu bir karar işlevi oluşturmak için kullanabilirsiniz; burada 200 durum kodu sayfanın mevcut olduğunu gösterir, ancak 404 sayfanın bulunamadığını belirtir.

response.status_code == 200 ise:
    print ('Başarılı!')
elif response.status_code == 404:
    print ('Bulunamadı.')

İçeriğin türü veya yanıtı önbelleğe almak için gereken süre gibi sayfayla ilgili yararlı bilgileri görüntüleyen başlıklar gibi farklı istekler de kullanabilirsiniz.

üstbilgiler = response.headers
yazdır (başlıklar)

response.headers ['İçerik Türü']

Ayrıca, botun sayfayı tararken göreceği yanıtı çıkarmak için belirli bir kullanıcı aracısını (Googlebot gibi) simüle etme yeteneğine de sahiptir.

headers = {'User-Agent': 'Mozilla / 5.0 (uyumlu; Googlebot / 2.1; + http: //www.google.com/bot.html)'} ua_response = request.get ('https: // www. deepcrawl.com/ ', başlıklar = başlıklar) yazdırma (ua_response)

Bir Araya Getirmek

Bu üç kitaplık, BeautifulSoup’u kullanarak bilgi çıkarmak istediğimiz sayfaya HTTP istekleri yapma isteklerinde de kullanılabilir. Ardından, bu ham verileri daha fazla analiz için Pandas DataFrame’e dönüştürebiliriz.

URL = 'https://www.deepcrawl.com/blog/'
req = request.get (url)
çorba = BeautifulSoup (req.text, "html.parser")

bağlantılar = çorba.find_all ('a')

df = pd.DataFrame ({'bağlantılar': bağlantılar})
df

Matplotlib ve Seaborn

  • Matplotlib ve Seaborn, görselleştirme efektleri oluşturmak için iki Python kitaplığıdır. Matplotlib, çubuk grafikler, çizgi grafikler, histogramlar ve hatta ısı haritaları gibi birçok farklı veri görselleştirme efekti oluşturmanıza olanak tanır.
  • Örneğin, en popüler sorguları 30 gün içinde görmek için bazı Google Trends verilerini almak istersem, hepsini görselleştirmek için Matplotlib’de bir çubuk grafik oluşturabilirim.
image 158
  • Çizgi grafikleri ve çubuk grafikleri temel almanın yanı sıra Seaborn, dağılım grafikleri, kutu grafikleri ve keman grafikleri gibi daha fazla görselleştirme modeli sağlamak için matplotlib’e de dayanmaktadır.
  • Matplotlib’den biraz farklıdır çünkü daha az sözdizimi kullanır ve yerleşik bir varsayılan temaya sahiptir.
  • Seaborn’u kullanmamın bir yolu, belirli bir süre boyunca web sitesinin belirli bölümlerine yapılan günlük dosyası tıklamalarının sayısını görselleştirmek için bir çizgi grafik oluşturmaktır.
image 160
sns.lineplot (x = "month", y = "log_requests_total", hue = 'category', data = pivot_status)
plt.show ()

Bu özel örnek, Pandas kitaplığını kullanarak Python’da oluşturabileceğim bir pivot tablodan veri alıyor; bu, bu kitaplıkların verilerden anlaşılması kolay resimler oluşturmak için birlikte çalışmasının başka bir yoludur.


Ayrıca şu Haberimizi de Okuyunuz: İlk Girişte Site Hızı Yavaş Olması


Reklam araçları

Site Haritası

Python SEO Kitaplık, kalıpları çıkarmak veya içerik ekleme veya değiştirme sıklığını Crawl Analizi etmek için XML Site Haritalarını indirme, ayrıştırma ve analiz etme gibi birçok farklı görevi gerçekleştirmenize olanak sağlar. Sizce İnsanlar Web Sitelerini Neden Ziyaret Eder ?

Robots.txt

  • Bu kitaplıkla başarabileceğiniz bir başka ilginç şey, web sitesinin robots.txt dosyasını bir DataFrame’e çıkarmak için bir işlev kullanmaktır, böylece yerleşik kuralları kolayca anlayabilir ve analiz edebilirsiniz.
  • Belirli bir kullanıcı aracısının belirli bir URL veya klasör yolu elde edip edemeyeceğini kontrol etmek için kitaplıkta testler de çalıştırabilirsiniz. Arama Becerileri Eğitiminde de Aslında bu konulardan bahsetmiştim.
Crawl Analizi

Advertools ayrıca bilgileri ayıklamak ve belirli bir URL kümesinin analizini, SERP’yi ve verilerini daha iyi anlamak için URL’leri ayrıştırmanıza ve analiz etmenize olanak tanır. Python SEO Kitaplığı, kullanılan HTTP şeması, ana yol, diğer parametreler ve sorgu dizeleri gibi şeyleri belirlemek için URL’leri ayırmak için de kullanabilirsiniz. Aynı Zamanda HTTP den HTTPS ye Dönüştürme işleminide yapabilirsiniz.

Benim Düşüncem

Umarım mevcut kitaplıklardan bazılarını keşfetmeniz, Python öğrenmeye başlamanız veya bilginizi derinleştirmeniz için size ilham verir.

Python ile SEO,

Masaki Okazawa , Google Arama Konsolu Verilerini Python ile SEO, Crawl Analizi eden bir komut dosyası da paylaştı.

Koray Tuğberk GÜBÜR şu anda site haritası sağlık kontrolü üzerinde çalışıyor. Ayrıca Elias Dabbas ile bir RankSense web semineri düzenledi ve burada SERP’leri ve algoritmaları analiz etmek için bir komut dosyası paylaştı.

SEO için Python – Python ile SEO Crawl Analizi için daha fazla kaynak istiyor iseniz bizleri takip ediniz.

Yardıma ihtiyacınız olursa bizimle iletişime geçmek için “yorumlarda sorularınızı belirtin. SEO için Python Sorunuzu da bu şekilde yanıtlamış oluruz. Bizleri sosyal medya adreslerimizden Takip edebilirsiniz. Ayrıca Diğer Web Tasarım Bültenimize de Göz gezdirmenizi İsteriz.


Ayrıca şu Haberimizi de okuyunuz: Google Search Console Sayfa Dizine Eklenmedi


Bizi Facebook ve Twitter ( X ) hesaplarımızdan takip edebilirsiniz.
Websesi
Websesihttps://websesi.com/
Site yönetimi olarak, sizler için güncel ve faydalı içerikler üretmeye devam ediyoruz. 2020 yılından beridir, Websesi ailesinde bir çok editör içerik üretmiştir. Tüm editörlerimizin üstün katkıları ve cabaları sayesinde Websesi.com büyümeye devam ediyor!

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen isminizi buraya giriniz

POPÜLER İÇERİKLER