學習 Python 以獲得更好的 SEO：方法如下

已發表: 2022-04-09
學習 Python 以獲得更好的 SEO


Python 是最複雜的編程語言之一，可以極大地提高您的 SEO 質量。

通過放棄 Excel 和使用電子表格，您可以使用它來自動化機器學習算法的實施過程並利用 API。

主要是為了增強編碼的可讀性，Python 在優化網站的 SEO 時可以派上用場。 為了準確地向您展示如何做到這一點，下面是關於學習 Python 進行 SEO 並在此過程中實施正確工具的詳細指南。





Python：基礎



Python 是一種通用編程語言，它功能強大，但一旦掌握了它就很容易閱讀。 由於其特殊的性質，Python 是一個很好的第一語言選擇。 從本質上講，這種編程語言可以完成所有工作——從數據科學和 SEO 機器學習到 Web 開發和編碼。





為什麼要學習 Python 進行 SEO？





學習數據科學和編程是非常有益的，特別是對於 SEO 自動化目的。 你可以通過付出體面的努力來收穫這些果實。 此外，當談到 SEO 時，您會發現掌握 Python 對您來說可能是一個好主意的幾個原因。

如果您設法實現這一目標，您將獲得更多的流量，這等於更多的點擊。 此外，您將在數據工程領域為自己保留一個階梯，這對於建立您的職業生涯至關重要。





如何學習 Python 進行 SEO



閱讀 JR Oakes 或 Hamlet Batista（該領域的兩位專家）的見解並加以應用，是開始學習 Python 的最佳方式。 由於許多專家分享了他們首選的 Python 腳本和工具，應用他們的見解可以更容易地學習和採用有助於您的 SEO 的各種有用的技巧。

Hamlet Batista 建議初學者，進入 Python 的最簡單方法是通過查找可以讓您更接近解決 80% 的代碼來開始解決一個小問題。 之後，一次運行一行代碼以了解它的實際工作原理以及它是否有效。 使用精心製作的教程是實現這一目標的重要一步，因為它將為您提供解決 Python 小挑戰的終極指導。

Orit Mutznik，我親愛的閨蜜和超級 SEO，說：

在從已故的 Hamlet Batista（大師）那裡聽到它之前，我不知道 Python 編程對 SEO 來說是一個有用的工具。 我不知道 Python 存在。 看到他在行動中，自動執行諸如意圖分類、元標記優化和使用 Python 識別爬蟲陷阱之類的事情，真的讓我大開眼界，激發了我的好奇心。 儘管我對他的知識感到驚訝，但我並不認為自己是一個真正可以“學習這種力量”的人。 令人難以置信的是，哈姆雷特在 SEO 和 Python 方面擁有 20 年的經驗，他抽出時間鼓勵我並說服我，我實際上可以做到這一點，任何人都可以，他是我踏上這段旅程的原因，我奉獻了我的新發現對相信我的哈姆雷特的知識和熱情。

 我還在學習，但我已經用 Python 從頭開始構建了一個網站，並且我正在致力於大規模構建關鍵字研究。 今年我還計劃挑戰自己，嘗試這些由 JC Chouinard、Greg Bernhardt、Charly Wargnier、Koray Tugberk GUBUR 和“教授”Elias Dabbas 編寫的 SEO 代碼資源。





如何開始使用 SEO 和 Python





不同的SEO專家會根據專家的個人經驗和結果對這個問題給出不同的建議。 無論哪種方式，實施各種專家策略是觸及表面並深入研究 SEO 和 Python 的最佳方式。



JR奧克斯



談到 Python，'Locomotive' 的高級總監兼技術 SEO 研究員 JR Oakes 建議，必須完成的首要任務是掌握 Beautiful Soup 和 Pandas 庫。 在抓取或操作數據以及執行收集任務時，他主要關注這一方面，因為隨著時間的推移，這兩個庫已經證明非常有用。 除此之外，JR Oakes 還指出，他所做的幾乎所有編碼都以 import pandas as .p​​d 這行開頭，僅僅是因為它有助於以一種或另一種形式保存數據，並且更容易訪問。 Oakes 還表示，Pandas 讓 CSV 的讀寫變得非常簡單明了，這意味著它非常適合口渴的學習者。

考慮到這些都是專家的話，所有初學者都可以從實施這些技巧中受益，作為更有效地掌握 Python 的一種方式。



埃利亞斯·達巴斯



智慧之言也來自“媒體超市”的老闆埃利亞斯·達巴斯。 也就是說，他建議初學者先開始學習基本編程，然後再進行數據操作或可視化。 一旦掌握了這些方面，Python 新手就應該沉浸在統計和詳細的機器學習中。



塞思·布萊克



創建 Python SEO Analyzer 的人 Seth Black 對這個主題有不同的方法。 就先學什麼而言，他認為計算機科學和編程具有先有雞還是先有蛋的性質。 換句話說，要精通 Python，就應該在計算機科學領域有紮實的基礎，並牢牢掌握高級計算機編程。

賽斯對新手的建議是自動化一個簡單的任務或先解決一個基本問題。 這樣，初學者將有一個切實的目標，以及一個學習曲線。 儘管在編程中解決問題可能有些令人沮喪，但沒有經驗的程序員將學會實時管理基本的編程任務。





使用哪個工具來運行 Python 代碼？



這個問題沒有正確答案，因為Python運行工具豐富，適用於各個方面。 此後，選擇最佳工具很大程度上取決於程序員的個人偏好。 例如，一些專家建議在決定最佳 Python 代碼工具時依賴 Jupyter Notebook。 但是，如果您的計算機無法處理工作負載，Google Colab 平台是一個很好的替代工具，可以嘗試，因為它基本上模仿了 Jupyter Notebook 的概念——但免費且受 Google 監控。

Jupyter lab（筆記本）應該非常適合從事營銷工作的人。 一旦您掌握了此工具並希望繼續構建應用程序，建議選擇其中一種推薦的 IDE，例如 PyCharm。 然而，當涉及到一般的交互式工作時，筆記本電腦是理想且高效的。

其他可以幫助您構建 Python 知識的工具包括 Spyder (Anaconda)、PyCharm、Visual Studio Code，以及如前所述的 Google Colab。





Python 安裝的最佳設置



在分析了 SEO 專家的意見後，他們都有一個共同點——他們都推薦 Anaconda。 在初始化 Python 時，Anaconda 的相互協議是最佳設置，這充分說明了該工具的功能。 由於這個工具實際上可以幫助任何新手掌握 Python 的藝術，讓我們簡要介紹一下 Anaconda 以及安裝它所需的步驟。



什麼是蟒蛇？



從更好的角度來看，Anaconda 基本上是免費的，並且是用於機器學習和數據科學的 R 和 Python 編程語言的開源分銷商。

這個驚人的工具將幫助您簡化 Python 的整體部署和包管理過程。

Anaconda 附帶了 1500 多個包，其中包括 Conda 包管理系統，以及一個名為 Anaconda Navigator 的 GUI。 默認情況下，此 GUI 還將安裝一些應用程序。 其中包括 Rstudio（用於 R）、Spyder IDE 和 Jupyter Notebook。

事不宜遲，以下是有關如何安裝此有用工具的 10 個步驟。

  • 訪問 anaconda.com 並下載 Windows 版本
  • 下載適用於 Python 3 的 Windows/Mac 版本
  • 雙擊可執行文件
  • 點擊下一步'
  • 選擇“我同意”設置的條款和條件
  • 選擇你想給 Anaconda 的人
  • 選擇安裝位置
  • 確定環境變量（如果您是第一次安裝 Python，那麼您應該檢查將 Anaconda 添加到“我的 PATH”環境。這樣做，您可以在命令提示符下使用 Anaconda）
  • 單擊“下一步”，然後單擊“完成”
  • 檢查 Python 是否安裝完成





可以用 Python 完成的 SEO 任務



如果您想知道可以使用 Python 完成的最常見的 SEO 任務是什麼，您會驚訝地發現答案是多層次的。 根據 JR Oakes 的說法，最常見的任務是預測或預測時間序列、主題分析以及內部鏈接。 在許多其他應用程序中，以下是您可以使用 Python 完成的最典型的 SEO 任務：

  • 了解如何使用 Github/Git 共享您的代碼。 請記住，如果其他人發現您的代碼有任何幫助，您很可能會感到有所收穫。
  • 了解如何從 API 解析和訪問 JSON。 包括 API 在內的 SEO 領域有許多不同類型的工具供應商。 通常，從 API 傳遞的數據比您在 UX 產品中獲得的數據要好得多。
  • 所有類型的 AWS Lambda 函數都非常平易近人，整體上令人難以置信。 使用它們，您可以創建調度流程以及開發 API，這將變得相當簡單且非常具有成本效益。
  • Rise at Seven 的 CRO 和 SEO 經理 Mathew Jones 說，他在使用 Python 時最常見的 SEO 任務絕對是關鍵字研究。 儘管這聽起來像是用 Python 執行的極其簡單的任務類型，但完成此任務的輕鬆和速度使它可以很好地利用時間。
  • Mathew Jones 使用 Python 執行的第二個最常見的任務是在他定期執行的各種網站上運行技術審計。 Mathew 有幾個不同的腳本允許他這樣做。
  • 使用 Python 進行 NLP 和語義 SEO。 例如，您可以使用它來了解給定頁面上常見的實體或了解精選片段中出現的語言。 它還可用於了解 Google 如何定義實體或查看什麼是相關實體。

如果你問 Realtor.com 的 SEO 主管 Konrad Burchardt，他會告訴你清理數據是他使用 Python 執行的最常見的任務。 這是因為他意識到清理數據的過程非常省時，並且在這里和那裡學習一些技巧可能會非常有益。 最困難的部分是將腳本放在一起的過程。 但是，一旦所有東西都組裝好，程序員將能夠回收數據，然後在未來的各種不同項目中使用它，這是一個巨大的優勢。





適合每個開發人員的四種 Python 工具



眾所周知，Python 已成為數據科學和開發人員社區最流行的語言之一。 儘管許多不同的原因使 Python 超受歡迎，但主要有兩個原因：

  • Python 擁有極其簡單的語法，幾乎等同於數學語法。 這就是為什麼 Python 易於學習和理解的原因。
  • 該語言提供了廣泛的覆蓋範圍，包括適用於數據科學和科學計算的工具和庫。

以下是我相信數據科學領域的每個程序員學習 Python 都需要知道的一些工具。 在獲得足夠的知識和技能之後，使用 Python 進行 SEO 將是小菜一碟。

以下是每個程序員都可以從中受益的四種主要 Python 工具。



Scikit-學習



Scikit-Learn 是一個主要為機器學習和數據科學設計的工具。 它主要由 ML 數據科學家、工程師和開發人員用於數據分析和數據挖掘。 該工具的主要特點包括回歸、分類、降維、聚類、預處理和模型選擇。



喀拉斯

Keras 是一個用 Python 編寫的高級開源神經網絡庫。 Keras 基於一些核心原則，例如易擴展性、模塊化、用戶友好性和使用 Python。 由於它是用 Python 編寫的，因此 Keras 可以在其他神經網絡框架（例如 TensorFlow、Theano 和 CNTK）之上運行。



西阿諾



這是一個 Python 庫設計的工具，主要用於表達多維數組。 Theano 將允許用戶優化、評估和定義包含多維數組的數學計算。 這個令人驚嘆的工具具有一些獨特的功能，例如 GPU 的透明使用、與 NumPy 的緊密集成、穩定性和速度優化、有效的符號微分以及廣泛的單元測試和動態 C 代碼生成等。



科學派



SciPy 是一個基於 Python 的開源生態系統庫，用於技術和科學計算。 它非常適用於工程、科學和數學等領域。 SciPy 可以利用其他一些 Python 包，包括 Pandas、IPython 或 NumPy，為面向科學的常見數學編程任務創建庫。 在計算機上處理和管理數字以及生成可視化結果時，SciPy 也是一個出色的工具。





向最優秀的人學習 Python



學習東西的最好方法是向最好的人學習。 此外，最好的人通過大量的經驗變得如此。 這樣，您將減少犯錯的過程並最大限度地提高語言效率。

除了上述之外，您還想關注其資源的一些關鍵專家，包括 Ruth Everett、Britney Muller、Charly Wargnier、Kristin Tynski、Natzir Turrado、Hulya Coban、Nacho Mascort、Nick Duddy、Tyler Reardon、Paul Shapiro 、羅里·特魯斯代爾、安德里亞·沃爾皮尼和大衛·索蒂馬諾。