撰稿马尼克斯德芒克 上2019年1月, Sooda internetbureau Python就是自动执行重复性任务,为您的其他搜索引擎优化(SEO)工作留出更多时间.没有多少SEO使用Python来解决问题,即使它可以为您节省大量的时间和精力.例如,Python可用于以下任务: 数据提取 制备 分析和可视化 机器学习 深度学习 我们将主要关注本文中的数据提取和分析.将为每个脚本指示所需的模块. Python SEO分析器 用于分析您网站的非常有用的脚本称为" SEO分析器 ".它是一

结巴分词在SEO中可以应用于分析/提取文章关键词.关键词归类.标题重写.文章伪原创等等方面,用处非常多.     具体结巴分词项目:https://github.com/fxsjy/jieba    安装方法:   以mac系统为例(因为自己用mac系统):   在终端输入: [Asm] 纯文本查看 复制代码 ? 1 pip3 install jieba -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com <ignore

python yield关键词使用总结 by:授客 QQ:1033553122 测试环境 win10 python 3.5 yield功能简介 简单来说,yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator,带有 yield 的函数不再是一个普通函数,Python 解释器会将其视为一个 generator 代码演示 例子1: 输出斐波那契數列前 N 个数 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*-   __author__ = 'shouke

注:本人参考“裸睡的猪”公众号同名文章,学习使用. 一.目标 使用Python分析出国庆哪些旅游景点:好玩.便宜.人还少的地方,不然拍照都要抢着拍! 二.获取数据 爬取出行网站的旅游景点售票数据,反映出旅游景点的热度.这里选择爬取“去哪儿”网. 1.爬取单页数据 我们可以在哪去儿的门票页(http://piao.qunar.com/ticket/list.htm?keyword=)搜索:**国庆旅游景点**,就可以看到推荐的景点的一些信息,如:名称.地区.热度.销量.价格.等级.地理信息等等,信

python分析Mysql慢查询.通过Python调用开源分析工具pt-query-digest生成json结果,Python脚本解析json生成html报告. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/10/12 下午3:00 # @Author : Kionf # @Site : https://kionf.com # @Software: Sublime import subprocess import jso

写在前面:圣诞刚过,弥留者节日气息的大家是否还在继续学习呐~在匆忙之际也不忘给自己找几首好听的歌曲放松一下,缠绕着音乐一起来看看关于2019年流行音乐趋势是如何用Python分析的吧! 昨天下午没事儿,随便听了下音乐,结果搜到了一份数据比较好玩,所以拿了来做个数据分享案例. 这份数据是由国外比较火的音乐软件spotify提供的,很有代表意义. 不过涉及到的指标都比较专业,我不是太懂,只能根据自己的理解去做分析,有懂音乐的朋友可以提出专业的看法. 这次的数据分析工具是Python,当然如果你Pyt

用python分析数据难吗?某科技大学的教授这样说,很难,但要讲方法,主要是因为并不是掌握了基础,就能用python来做数据分析的. 所谓python的基础,也就是刚入门的python学习者,学习的基础语法,比如Python环境搭建.常量变量.运算符等等,对于大多数人来说,入门并掌握基础就已经是比较困难的了,还要用来做数据分析,到底如何才能真正学到自己想学的,并且应用呢? 第一:掌握python基础的内容 Python分析数据难吗?对于小白来说,Python在入门方面比其他语言要简单很多,即使没

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:CDA数据分析师 豆瓣9.4分!这场线上演唱会到底多好看? 首先让我们看到豆瓣上的数据:截止到目前为止,五月天的这次线上演唱会共有10万余人进行了评价,目前豆瓣评分为9.4分,是非常高的成绩了. 豆瓣评分分布 进一步分析可以看到,评论中有68.4%的人给出了满分5星,其次24.2%的人给出了4星. 豆瓣评论词云图 豆瓣评论中大家都在说些什么呢?可以看到"太短&quo

http://www.wocaoseo.com/thread-315-1-1.html     很多企业站,优化到一定程度后网站的流量很快就上去了,但是之后网站就无法更进一步.那么对于普通中小型企业站来讲如何才能突破流量瓶颈呢?SEO网站优化工程师表示,企业站由于网站规模小,数据量也少,要想突破流量瓶颈最好的办法就是在长尾关键词方面下手. 网站优化工程师表示,其实不仅仅是企业站,很多大站的流量有相当一部分也是靠长尾关键词来的,有一些中大型的网站长尾词来的流量能占到网站整体流量的百分三十以上,可想

http://www.wocaoseo.com/thread-197-1-1.html        网站SEO优化是很多站长所必须要面对的问题,但是很多新手站长对关键词应如何选择,关键词要如何布局一时间也找不到头绪,那么网站SEO优化之关键词seo优化需要注意哪几大要点呢? 网站优化工程师表示,关键词的布局是很有讲究的,布局的好,网站关键排排名很容易就上去的,而且合理的关键词seo优化可以给网站带来更多的流量,因此在网站上线之前就应该规划好关键词.根据我们量奇科技的经验,对关键词SEO优化需要

Python分析离散心率信号(下) 如何使用动态阈值,信号过滤和离群值检测来改善峰值检测. 一些理论和背景 到目前为止,一直在研究如何分析心率信号并从中提取最广泛使用的时域和频域度量.但是,使用的信号是理想的.现在考虑这个信号: 一个挑战!这是遇到的信号质量的另一个极端.老实说,当将传感器连接到手指上时(在0到4000之间),通过测量产生了该信号.在此之后,手指中的血管需要立即适应传感器的压缩(大约4​​000-5000),此后信号变得稳定.在大约7500.9000和12000时,用力将传感器移

Python分析离散心率信号(中) 一些理论和背景 心率信号不仅包含有关心脏的信息,还包含有关呼吸,短期血压调节,体温调节和荷尔蒙血压调节(长期)的信息.也(尽管不总是始终如一)与精神努力相关联,这并不奇怪,因为大脑是一个非常饥饿的器官,因此消耗了总葡萄糖的25%和氧气消耗的20%.如果活动增加,心脏需要更加努力地工作以保持其供应. 感兴趣的是这些措施可以被分为时间序列数据连接频域数据.如果熟悉傅立叶变换,则频率部分会很有意义.如果不是,请参阅维基百科页面具有很好的解释,并且对过程也非常直观.基

Python分析离散心率信号(上) 一些理论和背景 心率包含许多有关信息.如果拥有心率传感器和一些数据,那么当然可以购买分析包或尝试一些可用的开源产品,但是并非所有产品都可以满足需求.也是这种情况.那么,为什么不尝试自己做一个人呢?如果正在阅读本文,那么可能想尝试一下.本文适合那些有兴趣了解更多关于心率分析以及如何使用一些基本模块用Python编写简单但有效的分析算法的人.在谈论心率信号的形状时,每个搏动都具有QRS复数的特征,如a.,I-III(QRS)所示.还有一个P波(IV)和一个T波(V

咪蒙 文学硕士,驾驭文字能力极强.并且是一个拥有一千多万粉丝,每篇文章阅读量都   100W+,头条发个软文都能赚 80 万,永远都能抓住粉丝G点的那个女人. 1月份因为某篇文章,在网络上被一大批网友炮轰.我也因此关注了她.一开始发现她的文章非常接地气,基本都是和生活紧密相连,但看的多了,发现经常在文中非常平滑的挑起某种关系之间的矛盾.很大一部分文章都是围绕女性展开话题.而且每天更新时间都在晚上十一点左右,几乎从来不间断.包括春节. 2015年9月15日,公众号第一篇文章<女友对你作?你应该谢天

摘要:分享个​ Python 神工具.​ 长时间使用浏览器会积累大量浏览器历史记录,这些是很隐私的数据,里面甚至可能有一些不可描述的网站或者搜索记录不想让别人知道. 不过,我们自己可能会感兴趣,天天上网是都在摸鱼还是有认真工作.其次,了解下自己每天打开多少次网页.哪些网站上的最多.常搜哪些关键词,这些也很有趣. 下面就来给大家介绍一款 Python 编写的神工具,可以一键分析你的上网行为.我用了后发现了很多不可思议的结论. 比如访问次数最多的网站居然是微信公众号,7000 多次,看来弄自媒体占了

到现在为止,我们的淘宝教程已经写到了第四篇,前三篇分别是: 第一篇:Python模拟登录淘宝,详细讲解如何使用requests库登录淘宝pc端. 第二篇:淘宝自动登录2.0,新增Cookies序列化,教大家如何将cookies保存起来. 第三篇:Python爬取淘宝商品避孕套,教大家如何爬取淘宝pc端商品信息. 今天,我们来看看淘宝系列的第四篇 我们在上一篇的时候已经将淘宝数据爬取下来了,但是并没有做数据分析.所以今天这篇文章就是教大家如何去分析数据,得出一些有用的结论! Python语言相比其

前言 在上一篇写文章没高质量配图?python爬虫绕过限制一键搜索下载图虫创意图片!中,我们在未登录的情况下实现了图虫创意无水印高清小图的批量下载.虽然小图能够在一些移动端可能展示的还行,但是放到pc端展示图片太小效果真的是很一般!建议阅读本文查看上一篇文章,在具体实现不做太多介绍,只讲个分析思路. 当然,本文可能技术要求不是特别高,但可以当作一个下图工具使用. 环境:python3+pycharm+requests+re+BeatifulSoup+json 在这里插入图片描述这个确实也属实有一

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:刘早起早起 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 北京时间4月3日凌晨,全球新冠病毒感染人数突破100万,死亡人数超过5万.而这一切都在2020年刚开始的三个月内发生.可能你觉得这三个月很快,有些事情已经逐渐忘记,而互联网的记忆不会消失,数据也会说话.因此作者抓取了2020年1月1日至4月2日的每

今年不知道有多少小伙伴留在原地过年,虽然今年过年不能回老家,但这个年也得过,也得买年货,给家人长辈送礼.于是我出于好奇心的想法利用爬虫获取某宝数据,并结合 Python 数据分析和第三方可视化平台来分析一下大家过年都买了哪些东西,分析结果如下: 上面使用清洗好的数据后用 finebi 第三方可视化工具完成的.接下来是用 Python 的实现过程,对于本文的叙述,主要分为以下五步: 分析思路 爬虫部分 数据清洗 数据可视化及分析 结论与建议 一.分析思路 其实就今天的数据来讲,我们主要做的是探索性

大家好,我是辰哥~~~ 辰哥玩公众号有一段时间了,这期文章分析一波读者的留言情况,不仅可以对公众号的各位铁粉一目了然,还可以通过分析的结果对公众号的经营进行更好的规划.如读者留言的内容通常是内容是什么?关注的点是什么等等这些. 分析目录 累计用户留言总数排名 每一篇文章留言总数排名 留言内容词云图 回复内容词云图 分析每月留言总数排名 分析月份留言数top1 & 每天留言排名 分析辰哥每月发文情况 01.预览数据 公众号后台提供数据导出功能,辰哥通过该功能可以一键导出成excel,数据内容如下:

淘宝天猫的网站完全像是一个成熟的搜索引擎,只是从google.bing.baidu改成了淘宝天猫而已,普通搜索引擎有品专,有皇冠,有PC,有无线:淘宝天猫里面有钻展,有直通车,也有PC,无线.搜索引擎是依靠竞价和热度来排名的,但是淘宝天猫却是完全依靠热度在排名,打开淘宝天猫的页面可以看到: 商品根据搜索关键词来进行展现,但是排序方式有这几种: 1.综合排序 2.人气排序 3.销量排序 4.信用排序 5.价格排序 系统默认的排序是综合排序,在其他情况不变的情况下,怎么通过优化关键词来将排名靠前呢?