使用Python制作一个批量查询搜索排名工具
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
许多人在数据科学、机器学习、web开发、脚本编写和自动化等领域中都会使用Python，它是一种十分流行的语言。本文将简要介绍30个简短的、且能在30秒内掌握的代码片段，感兴趣的朋友一起看看吧2019-10-10
下面小编就为大家带来一篇详谈python http长连接客户端。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧2017-06-06
Jupyter Notebook是一个开源的交互式编程环境，用于创建和共享包含实时代码、文本等，本文主要来和大家分享一些有趣的Jupyter Notebook魔法命令，需要的可以参考一下2023-07-07
Pandas和Polars是Python中用于数据处理的两个库,Pandas适用于中小规模数据的快速原型开发和复杂数据操作,而Polars则专注于高效数据处理,支持大规模数据和高性能计算2025-02-02
Python的Itetool是一个模块，它提供了各种函数，这些函数在迭代器上工作以产生复杂的迭代器。该模块作为一个快速，内存效率的工具，可以单独使用或组合使用以形成迭代器代数。本文就来和大家详细聊聊无限迭代器，感兴趣的可以了解一下2022-09-09
本文主要介绍了Opencv实现倾斜图片转正示例，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2022-08-08
python框架win10toast可以用来做windows的消息通知功能,通过设定通知的间隔时间来实现一些事件通知的功能。本文将利用win10toast这一框架制作一个windows通知管理器，感兴趣的可以参考一下2022-02-02
在本篇文章里小编给大家分享的是一篇关于python关于倒排列的知识点总结，有需要的朋友们可以参考下。2020-10-10
这篇文章主要介绍了python 自动化办公之批量修改文件名实操，文章围绕主题展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，需要的小伙伴可以参考一下2022-07-07
pytorch tensor按广播赋值scatter_函数的用法
这篇文章主要介绍了pytorch tensor按广播赋值scatter_函数的用法，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2023-06-06
最新评论