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本帖最后由 huguo002 于 2019-7-5 12:26 编辑
【关键词采集工具】seo必备工具，python采集关键词挖掘数据
【关键词采集工具】seo必备工具，python采集关键词挖掘数据
采集数据来源于站长之家！
需要输入关键词！
引用的库
import requests
from lxml import etree
import re
import xlwt
import time
例子：
1.etree采集列表
2.切片操作
3.保存excel格式
[Asm] 纯文本查看 复制代码
#站长工具关键词挖掘
# -*- coding=utf-8 -*-
import requests
from lxml import etree
import re
import xlwt
import time
headers={
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_3) AppleWebKit/534.55.3 (KHTML, like Gecko) Version/5.1.3 Safari/534.53.10'
}
#查询关键词是否能找到相关的关键字
def search_keyword(keyword):
data={
'kw': keyword,
'page': '1',
'by': '0',
}
url="http://stool.chinaz.com/baidu/words.aspx"
html=requests.post(url,data=data,headers=headers).text
time.sleep(3)
#print(html)
con=etree.HTML(html)
key_result=con.xpath('//div[@class="col-red lh30 fz14 tc"]/text()')
try:
key_result=key_result[0] #没有找到相关的关键字
except:
key_result=[]
#print(key_result)
return key_result
#获取关键词页码数和记录条数
def get_page_number(keyword):
data = {
'kw': keyword,
'page': '1',
'by': '0',
}
url = "http://stool.chinaz.com/baidu/words.aspx"
html = requests.post(url, data=data, headers=headers).text
time.sleep(3)
# print(html)
con = etree.HTML(html)
page_num = con.xpath('//span[@class="col-gray02"]/text()')
page_numberze = r'共(.+?)页'
page_number = re.findall(page_numberze, page_num[0], re.S)
page_number = page_number[0]
#print(page_number)
total_data = con.xpath('//p[@class="col-gray lh24 fr pr5"]') # 数据记录
total_datas = total_data[0].xpath('string(.)') # 获取节点所有文本
#print(total_datas)
print(f'挖掘关键词：{keyword}-{total_datas}')
return page_number
#获取关键词数据
def get_keyword_datas(keyword,page_number):
datas_list = []
for i in range(1,page_number+1):
print(f'正在采集第{i}页关键词挖掘数据...')
data = {
'kw': keyword,
'page': i,
'by': '0',
}
#print(data)
url = "http://stool.chinaz.com/baidu/words.aspx"
html = requests.post(url, data=data, headers=headers).text
time.sleep(3)
#print(html)
con = etree.HTML(html)
key_words = con.xpath('//p[@class="midImg"]/a/span/text()') # 关键词
#print(key_words)
keyword_all_datas = []
keyword_datas = con.xpath('//ul[@class="ResultListWrap "]/li/div[@class="w8-0"]/a')
for keyword_data in keyword_datas:
keyword_data = keyword_data.text
if keyword_data != None:
keyword_all_datas.append(keyword_data)
#print(keyword_all_datas)
overall_indexs = keyword_all_datas[0::5] # 整体指数
#print(overall_indexs )
pc_indexs = keyword_all_datas[1::5] # pc指数
#print(pc_indexs)
mobile_indexs = keyword_all_datas[2::5] # 移动指数
#print(mobile_indexs)
s360_indexs = keyword_all_datas[3::5] # 360指数
#print(s360_indexs)
collections = keyword_all_datas[4::5] # 收录量
#print(collections)
ips = con.xpath('//ul[@class="ResultListWrap "]/li/div[@class="w15-0 kwtop"]/text()') # 预估流量
if ips==[]:
ips =['--']
#print(ips)
first_place_hrefs = con.xpath(
'//ul[@class="ResultListWrap "]/li/div[@class="w18-0 lh24 tl"]/a/text()') # 首页位置链接
if first_place_hrefs==[]:
first_place_hrefs=con.xpath('//ul[@class="ResultListWrap "]/li/div[@class="w18-0 lh24 tl"]/text()')
#print(first_place_hrefs)
first_place_titles = con.xpath(
'//ul[@class="ResultListWrap "]/li/div[@class="w18-0 lh24 tl"]/p[@class="lh17 pb5"]/text()') # 首页位置标题
if first_place_titles == []:
first_place_titles=['--']
#print(first_place_titles)
data_list = []
for key_word, overall_index, pc_index, mobile_index, s360_index, collection, ip, first_place_href, first_place_title in zip(
key_words, overall_indexs, pc_indexs, mobile_indexs, s360_indexs, collections, ips, first_place_hrefs,
first_place_titles
):
data = [
key_word,
overall_index,
pc_index,
mobile_index,
s360_index,
collection,
ip,
first_place_href,
first_place_title,
]
print(data)
print('\n')
data_list.append(data)
time.sleep(3)
datas_list.extend(data_list) #合并关键词数据
return datas_list
#保存关键词数据为excel格式
def bcsj(keyword,data):
workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
booksheet = workbook.add_sheet('Sheet 1', cell_overwrite_ok=True)
title = [['关键词', '整体指数', 'PC指数', '移动指数', '360指数', '预估流量（ip）', '收录量', '网站首位链接', '网站首位标题']]
title.extend(data)
#print(title)
for i, row in enumerate(title):
for j, col in enumerate(row):
booksheet.write(i, j, col)
workbook.save(f'{keyword}.xls')
print(f"保存关键词数据为 {keyword}.xls 成功！")
if __name__ == '__main__':
keyword = input('请输入关键词>>')
print('正在查询，请稍后...')
result=search_keyword(keyword)
if result=="没有找到相关的关键字":
print('\n')
print (result)
print("该关键词没有挖掘到关键词数据")
else:
print('\n')
page_number=get_page_number(keyword)
print('\n')
print('正在采集关键词挖掘数据，请稍后...')
print('\n')
page_number=int(page_number)
datas_list=get_keyword_datas(keyword,page_number)
print('\n')
print('关键词挖掘数据采集结果：')
print('========================采集结果========================\n\n')
for datas in datas_list:
print(datas)
print('\n\n========================采集结束========================\n')
bcsj(keyword, datas_list)
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需要的人多的话 或者不会py 可留言我 打包exe !
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感谢老哥的指点！@时空之外
2019.7.5 更新exe！
exe运行环境 win7 64位系统！
exe地址：
链接: https://pan.baidu.com/s/19M6d6Wh5GbOtqjFgu4IK5w 提取码: dinw
7天有效！
大家看着玩吧！
有部分无指数的数据丢失，会少一点数据，还是与取值有关，将就着用吧！
本渣渣只会简单打包，暂时不会pyqt！！
so
使用方法：
第一步：解压，打开，txt，添加关键词
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第二步：运行exe
第二步：打开exe程序，运行.gif (282.32 KB, 下载次数: 0)
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第三步：等待，完成!
没有关键词或者search_keyword.txt可以手动输入查询！
search_keyword.txt是查询关键词列表，一行一个
no_search_keyword是没有挖掘到词的列表
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