使用Python制作一个批量查询搜索排名工具

 更新时间:2023年06月18日 08:14:49   作者:海拥  
这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python制作一个批量查询搜索排名工具,并且不需要花费任何费用,装上python开发环境即可,需要的可以参考一下

搭建背景

最近工作中需要用上 Google SEO(搜索引擎优化),有了解过的朋友们应该都知道SEO必不可少的工作之一就是查询关键词的搜索排名。关键词少的时候可以一个一个去查没什么问题,但是到了后期,一个网站都有几百上千的关键词,你再去一个一个查,至少要花费数小时的时间。

虽然市面上有很多SEO免费或者收费工具,但免费的基本都不能批量查,我看到网上最多也就只能10个10个查询,而且查询速度很慢。收费的工具如Ahrefs、SEMrush等以月为单位收费最低也都要 99$/月,当然如果觉得价格合适也可以进行购买,毕竟这些工具的很多功能都很实用。今天我给大家分享的这个排名搜索工具基于python实现,当然肯定是不需要花费任何费用,装上python开发环境即可。

实现步骤

话不多说,上代码:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

首先我们导入requests和BeautifulSoup两个库,requests用于发送HTTP请求,BeautifulSoup用于解析HTML。

def get_google_rank(keyword, website):
    try:
        url = f"https://www.google.com/search?q={keyword}"
        headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Mobile Safari/537.36'}
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()

        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        search_results = soup.find_all('div', class_='g')

        for i, result in enumerate(search_results):
            link = result.find('a')['href']
            if website in link:
                return i + 1  # 返回排名(从1开始)
        
        return -1  # 如果未找到网站,返回-1

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"An error occurred: {e}")
        return None

上述代码定义了一个名为get_google_rank的函数,该函数接受两个参数:keyword(关键词)和website(网站域名)。函数的目标是获取指定关键词在谷歌搜索结果中的排名。

在函数内部,首先构建了一个URL,该URL使用指定的关键词进行谷歌搜索。然后设置了一个User-Agent头部,模拟一个浏览器的请求。使用requests.get方法发送HTTP请求,获取搜索结果页面的响应。response.raise_for_status()用于检查请求是否成功,如果返回的状态码不是200,会抛出一个异常。

接下来,使用BeautifulSoup库解析响应的HTML内容,创建一个BeautifulSoup对象,并使用html.parser解析器进行解析。然后通过find_all方法查找所有具有'class'属性为'g'的'div'元素,这些元素包含了搜索结果的信息。

接着使用enumerate函数遍历搜索结果列表,并使用result.find('a')['href']获取每个搜索结果中的链接。如果指定的网站域名出现在链接中,就返回当前的排名(从1开始计数)。

如果循环结束后未找到指定的网站域名,函数返回-1,表示未找到网站。

如果在请求过程中发生异常,会捕获requests.exceptions.RequestException异常,并打印错误消息,然后返回None。

# 示例用法
keywords = ['摸鱼小游戏','是男人就下100层','游戏']
website = 'haiyong.site'
for keyword in keywords:
    rank = get_google_rank(keyword, website)
    if rank is not None:
        if rank == -1:
            print(f"{keyword}没有排名")
        else:
            print(f"{keyword}排名第{rank}")

最后是一个示例用法的代码。定义了一个包含多个关键词的列表keywords和一个指定的网站域名website。

通过for循环遍历关键词列表,调用get_google_rank函数获取每个关键词在谷歌搜索结果中的排名。如果返回的排名不为None,则根据排名的值进行条件判断,如果排名为-1,打印关键词没有排名的消息,否则打印关键词的排名信息。

以上就是整段代码的含义和逻辑。该代码实现了获取指定关键词在谷歌搜索结果中的排名,并通过示例展示了如何使用这个函数。

完整代码

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_google_rank(keyword, website):
    try:
        url = f"https://www.google.com.hk/search?q={keyword}"
        headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Mobile Safari/537.36'}
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()

        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        search_results = soup.find_all('div', class_='g')

        for i, result in enumerate(search_results):
            link = result.find('a')['href']
            if website in link:
                return i + 1  # 返回排名(从1开始)
        
        return -1  # 如果未找到网站,返回-1

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"An error occurred: {e}")
        return None

# 示例用法
keywords = ['摸鱼小游戏','是男人就下100层','游戏']
website = 'haiyong.site'

for keyword in keywords:
    rank = get_google_rank(keyword, website)
    if rank is not None:
        if rank == -1:
            print(f"{keyword}没有排名")
        else:
            print(f"{keyword}排名第{rank}")

梯子有点问题,先放个必应上查询的截图吧。

到此这篇关于使用Python制作一个批量查询搜索排名工具的文章就介绍到这了,更多相关Python查询搜索排名工具内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • 详解Python3 pickle模块用法

    详解Python3 pickle模块用法

    pickle模块中的两个主要函数是dump()和load(),这篇文章主要介绍了Python3 pickle模块用法,需要的朋友可以参考下
    2019-09-09
  • Python使用列表推导式快速生成列表

    Python使用列表推导式快速生成列表

    这篇文章主要介绍了Python使用列表推导式快速生成列表,列表推导式是Python构建列表list的一种快捷方式,可以使用简洁的代码就创建出一个列表,需要的朋友可以参考下
    2023-07-07
  • pandas如何解决excel科学计数法问题

    pandas如何解决excel科学计数法问题

    这篇文章主要介绍了pandas如何解决excel科学计数法问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2022-11-11
  • Anaconda 离线安装 python 包的操作方法

    Anaconda 离线安装 python 包的操作方法

    今天小编就为大家分享一篇Anaconda 离线安装 python 包的操作方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2018-06-06
  • python 重定向获取真实url的方法

    python 重定向获取真实url的方法

    今天小编就为大家分享一篇python 重定向获取真实url的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2018-05-05
  • python生成遍历暴力破解密码的方法

    python生成遍历暴力破解密码的方法

    本文主要介绍了python生成遍历暴力破解密码的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2021-10-10
  • 浅谈numpy溢出错误

    浅谈numpy溢出错误

    本文主要介绍了浅谈numpy溢出错误,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2023-03-03
  • Python中reduce()函数的用法详细解读

    Python中reduce()函数的用法详细解读

    这篇文章主要介绍了Python中reduce()函数的用法详细解读,reduce函数是通过函数对迭代器对象中的元素进行遍历操作,但需要注意的是 reduce 函数返回的是计算的结果,而 map/filter 返回的是作用后的迭代器对象,需要的朋友可以参考下
    2023-08-08
  • python实现可下载音乐的音乐播放器

    python实现可下载音乐的音乐播放器

    这篇文章主要为大家详细介绍了python实现可下载音乐的音乐播放器,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2020-02-02
  • Python字符串对齐方法使用(ljust()、rjust()和center())

    Python字符串对齐方法使用(ljust()、rjust()和center())

    这篇文章主要介绍了Python字符串对齐方法使用(ljust()、rjust()和center()),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2021-04-04

最新评论