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最近，Python在SEO社區中受到了很多關注。
因此，由於我是個好奇的技術SEO，我開始研究為什麼以及為什麼我不了解它，我已深入學習和應用它。
可以公平地說，在過去的幾個月里，我愛上了該語言，並且一直想與所有人共享它，以展示它如何幫助實現SEO任務自動化。
我不是數據科學家，也沒有計算機科學背景，但是Python的優點在於您無需具備任何一種經驗就能理解和開始使用它。
什麼是Python？
簡而言之，Python是一種開源的，面向對象的互動式編程語言，可以逐行解釋。
憑藉簡單易學的語法，以及先進的可讀性以及對許多模塊和庫的支持，Python因其提高的生產率而廣受歡迎。
為此，世界上一些最大的組織使用Python來為其平台提供動力，執行數據分析並運行其機器學習模型。
包括Google，YouTube，Netflix，NASA，Spotify和IBM在內的公司都公開表示Python由於其簡單性，速度和可擴展性而成為其增長的重要組成部分。
實際上，Google的第一個網路爬蟲 實際上是寫的 使用Python，它仍然是他們的官方伺服器端語言之一。
如何運行Python
您可以通過多種方式運行Python腳本，具體取決於哪種方法最適合您。
大多數系統都已經安裝了Python，但值得注意的是，這很可能是Python 2， 2020年正式棄用 現在，Python 3被認為是穩定的。
您可以從終端或命令行IDE（集成開發環境）運行Python，也可以使用基於雲的替代方案，包括：
這些為初學者逐行學習和測試代碼元素提供了更輕鬆的體驗。
Python庫
Python的主要功能在於其庫，該庫支持許多附加組件，包括：
- 數據提取。
- 分析和準備。
- 科學計算。
- 自然語言處理。
- 機器學習。
對於涉及數據分析和自動化的任務，一些有用的庫包括：
-
TensorFlow：一個開源的機器學習庫。
-
NumPy：對科學計算有用。
-
SciPy：用於科學和技術計算。
-
SciKit Lear：用於數據挖掘和分析的機器學習。
-
熊貓：用於數據處理和分析。
-
SpaCy：很棒的自然語言處理庫。
-
請求：用於發出HTTP請求的庫。
Python如何幫助技術SEO
儘管了解為我們工作的網站提供支持的語言（例如HTML，CSS和JavaScript）很重要，但Python為低級任務提供了許多自動化機會，而這些任務通常要花幾個小時才能完成。
Python通過多種方式增強了SEO專業人員的能力，因為它不僅使我們能夠自動執行重複性任務，而且還可以提取和分析大型數據集。
市場營銷人員使用的數據量僅在增加，因此能夠有效地分析數據將有助於在更短的時間內解決許多複雜的問題。
反過來，這可以節省寶貴的時間，並使我們在執行其他重要的SEO任務時更有效率。
這些因素共同導致Python在SEO專業人員中的流行度增加。
更好地理解數據的能力不僅可以幫助我們更好地完成工作，還可以使我們做出以數據為依據的決策。
這些決定將使我們能夠為客戶和利益相關者提供具體見解，並對我們實施的建議更有信心。
使用Python自動化
儘管Python無法模仿人類情感導向的策略，但Python腳本可用於自動化大量耗時的任務。
您可以使用Python自動執行的任務列表不斷增加：
- 識別用戶意圖。
- 在遷移之前映射URL。
- 內部鏈接分析。
- 進行關鍵字研究。
- 優化圖像。
- 刮網站。
嘗試的示例腳本
準備開始使用Python了嗎？
這是我最近一直在探索的一些有用的腳本，並簡要介紹了每個腳本的工作方式以及它們所解決的挑戰。
膿毒症的圖像字幕
這是第一個向我介紹該語言的腳本，也是激發我學習慾望的腳本。
使用由Facebook創建的模塊化深度學習框架Pythia，此腳本生成圖像URL的標題。
然後，該標題可用於當前缺少alt標籤的圖像，這對於可訪問性和圖像搜索很重要。
該腳本基於 自下而上和自下而上的機制，它通過將注意力集中在圖像中的不同元素上來計算結果。
對於生成的每個單詞，注意力集中在圖像中的各個像素上，概述了注意力最大的區域。
該腳本之所以容易，是因為它可以直接從Google Colab運行，並且不需要直接編碼。
將必要代碼的副本保存到您的個人Google Colab驅動器後，即可運行所有單元，為您執行每個步驟。
這將下載運行該流程所需的數據源，並自動完成通常需要手動執行的所有步驟。
例如，將安裝所有庫，創建類並分配功能。
這將生成一個區域以添加圖像URL，並提供一個按鈕為圖像添加標題。
然後，將為每個圖像提供一個標題，可以將其直接用作alt標籤，或激發一個標題的創建。
哈姆雷特·巴蒂斯塔（Hamlet Batista）寫了一篇 綜合指南 使用Python生成圖像來生成文本，從而顯示該腳本的運行情況。
SEO分析器
我找到了這個 SEO Analyzer腳本，由Seth Black在GitHub上創建，用於通過爬網並提供基本SEO問題分析來分析網站的結構。
它需要Python 3.4或更高版本，以及BeautifulSoup和urllib軟體包。安裝完成後，您可以從首頁或XML網站地圖中抓取網站。
一旦完成對站點的爬網，它將顯示數據，包括字數，頁面標題和元描述以及警告（如果適用），用於缺少標題，元描述和替代文本。
圖像優化器
另一個GitHub查找是這個 腳本，由Victor Domingos創建，使用純Python編寫，用於減小圖像的文件大小。
它需要Python 3.6或更高版本以及Pillow庫才能運行。
安裝後，您將可以使用GitHub存儲庫中詳細描述的適當字元串來優化單個圖像或具有多個圖像的文件夾。
值得注意的是，此腳本確實會破壞性地優化圖像，因此建議您在運行操作之前保存副本。
在此示例中，我通過腳本運行的映像減少了5％，文件大小從2.8 MB減小到2.6 MB。
如下所示，原始圖像和優化圖像之間沒有可見的差異。
即使頁面重量減少5％，也會對性能產生重大影響。
其他可能性
這三個示例只是介紹，使用Python腳本還有更多自動化和優化的可能性，包括：
- 內部鏈接分析。
- 日誌文件分析。
- Hreflang驗證。
- 關鍵字增長計算。
- 收集GSC數據。
- 進行競爭對手分析。
助力機器學習
Python也是一種流行的語言，由於其簡單，直觀且易於訪問的語法，因此可用於為機器學習應用程序提供支持。
它也是開源的，有多個開發者倡導者為用戶提供支持。
此外，還有大量有用的庫，這些庫在使用和訓練機器學習模型時非常有用。
什麼是機器學習？
機器學習本質上是「人工智慧的應用，它使系統能夠自動學習並從經驗中進行改進，而無需進行顯式編程」（可以找到完整的定義 這裡）。
機器學習通常用於識別數據中的模式，然後可以對其進行預測。
Python與機器學習
Python與機器學習結合運行，可以在匯總和可視化數據之前使用Python來增強訓練數據集的腳本。
從這裡開始，模型將評估演算法以進行預測。
現實世界的機器學習示例
網路上機器學習的使用一直在增加，新模型的創建和培訓數據的每日訪問變得越來越容易。
一些現實世界的機器學習示例包括：
- Google的RankBrain演算法。
- 百度的Deep Voice計劃。
- Twitter的預定時間表。
- Netflix和Spotify建議。
- Salesforce的愛因斯坦功能。
機器學習的SEO可能性
由於它們能夠解決複雜的問題，因此使用機器學習模型來幫助簡化營銷人員的生活就不足為奇了。
「機器學習正在變得越來越容易獲得，它將使我們有更多的精力去從事更高層次的策略。」
這將使您花費更多的時間查找解決方案，而不僅僅是確定問題。
SEO中使用的機器學習模型的一些示例包括：
- 內容質量評估。
- 確定關鍵字的差距和機會。
- 深入了解用戶參與度。
- 優化標題標籤。
- 自動創建元描述。
- 轉錄音頻。
Google的NLP模型
值得一試的這種模式是Google的 自然語言處理API，它使用機器學習來揭示文本的結構和含義。它分析文本以理解情緒，並提取關鍵信息。
通過該API，您不僅可以訓練針對自己內容的個性化模型，並提供與您的特定需求相關的結果，還可以洞悉Google對內容的理解。
結論
我希望這能啟發您開始學習Python，並探索它如何幫助您自動化任務和分析複雜數據以提高效率。
最後，我想分享我的三個入門和繼續學習的最大技巧：
提示1：與開發人員交談
很有可能 與您合作的開發人員 對Python有一定的了解。
與他們交談，讓他們知道您的工作，並激發他們的興趣-甚至您可以合作！
提示2：加入社區
關於學習Python的最好的事情之一就是可獲得的支持，在線社區如此之多（例如 這個）數百名願意提供非判決性建議的支持者。
秘訣3：保持練習樂趣
這是開發者朋友給我的最重要的建議。
在幾周內成為一名Python大師沒有任何壓力。
花時間學習語言，並開始有趣的附帶項目，將您所學的東西付諸實踐。
一些幫助我入門的重要資源包括：
圖片積分
作者截取的所有屏幕截圖，2019年10月