❶ 現在seo入門,不懂程序,請問從哪開始學程序
seo和程序沒有必然的關系，想學seo不一定要學程序，不過懂點還是很好的，自己可以學習下如何建立個人網站，然後自己去優化，網站內容最好是自己感興趣的內容，因為這樣才能堅持下去，seo畢竟還是比較枯燥的。
❷ 可量化的SEO優化技巧該怎麼操作
網路站長平台曾經見過某位大神發表過這樣的一篇文章：可量化的搜索流量運作，將SEO的每一步都量化到每一個細節，不管這位大神的SEO真實技術如何，能夠量化到如此精細，也一定不是一個「凡夫俗子」了，本文想和大家分享的依然是關於SEO工作量化方面的一些東西，視角不同，看的東西或許有很多不同的地方。
其實SEO這個東西，說簡單確實簡單，只要我們掌握些網站編輯的技巧，學學外鏈的技術，再學學友鏈怎麼換的，就能簡單的入門了，月薪拿個三千來塊已經不是問題了。但如果說SEO真的是一門實用的技術的話，確實也是比較難的，你需要知道頁面的各種數據，學會產品分析的一些思路，學會頁面策劃的一些方法，而學會這些也不難，抬高你技術階層的是很多人不懂的東西，如如何去分析日誌，很多人只是簡單的光年日誌分析工具，另外一些人只是自己寫了幾個簡單的Python指令便解決了問題，還有各種的流量運作，批量內鏈排名的提升都是一些重要的考察點。
那麼SEO在操作的過程中該怎麼量化，下面舉例說明，如果你在一家大型的平台類網站，比如A5，或者電商類網站工作，你需要做的東西有很多，考核的指標也有很多，比如流量，排名，網站頁面的收錄，如果涉及到威客方面的，還要考察月度的營收情況，主體考察的東西目測也就這么多了，而日常的工作情況也必然是從這些指標中量化而來，比如這個月的營收目標是200W，如果需要實現這兩百萬的營收(這里僅僅考察從自然搜索結果中來的，不包括一些運營的結果)，我需要知道的是多少萬的流量能夠帶來兩百萬的營收，涉及到一些轉化率的問題，一定可以推算出來，OK，搞定了流量目標，那麼流量從哪來，那麼我們的下一個目標就出來了，必然是從搜索引擎來，搜索引擎怎麼產生流量，必然是網站的一些關鍵詞來的流量，那麼，如何提升這些關鍵詞的排名是一個非常重要的東西。
這又產生了一個問題，關鍵詞的排名如何提升，現在的關鍵詞排名情況怎樣，首頁佔比多少，次頁佔比多少，甚至可以細化到第一名佔比多少，第二名佔比，第三名佔比，如果我想實現這么多的流量，需要把首頁關鍵詞排名情況提升到多少個點。
下面就是如何實現這些關鍵詞的排名，通過什麼樣的方式，內鏈?友鏈提高權重?怎樣增加收錄獲得排名?等等都是需要做的東西。附上指標圖一張。
❸ Python無監督抽詞 SEO如何快速正確分詞
凝聚程度：兩個字連續出現的概率並不是各自獨立的程度。例如「上」出現的概率是1×10^-5,」床」出現的概率是1×10^-10，如果這兩個字的凝聚程度低，則」上床」出現的概率應該和1×10^-15接近，但是事實上」上床」出現的概率在1×10^-11次方，遠高於各自獨立概率之積。所以我們可以認為「上床」是一個詞。
左鄰字集合熵：分出的詞左邊一個字的信息量，比如」巴掌」，基本只能用於」打巴掌」，「一巴掌」，「拍巴掌」，反之」過去」這個詞，前面可以用「走過去」，「跑過去」，「爬過去」，「打過去」，「混過去」，「睡過去」，「死過去」，「飛過去」等等，信息熵就非常高。
❹ 如何學習SEO
首先，學習SEO我是建議採用自學的方式，效率更高，吸收程度也更好。先分為入門，進階，終極這3個階段。
入門
網路站長學院 & Google Search Console幫助 。
這2個都是官方文檔，信息可靠，而且會及時更新。
要學習科學的SEO（而不是玄學），要保證信息來源都是可靠的。
這2個文檔能解決90%的SEO問題，比如title怎麼寫，description怎麼設置等等。
官方文檔藏有很多細節，英文SEOer甚至建議直接看英文文檔。反正我是看了好多遍。
搜索引擎原理
知己知彼，了解搜索引擎如何運作，才能有的放矢。
推薦兩本書《走進搜索引擎》《這就是搜索引擎》，剛開始看可能看不懂，堅持看完就會有突破。
更高階一點是《信息檢索導論》，反正我是試了三次看到一半就看不下去了。
SEO動態
中文SEO建議看網路站長學院；英文SEO建議看Search Engine Roundtable的Search Forum Recap欄目。如果覺得英文麻煩，也可以關注我博客或公眾號，我一般一周會發一篇Google SEO快訊。
搜索引擎是不斷升級的，各種SEO技巧也是不斷發展。幾年前有人用單頁就能跟163郵箱爭奪排名，到目前反作弊規則越來越完善，SEOer要不斷提升網頁質量，加快網頁速度。
實戰經驗
所有的想法，思路都要經過實戰歷練；所有的知識只用通過應用才能真正掌握。
建立「規劃 - 上線 - 監控 - 總結反思 - 規劃」的閉環。一次達不到預期，有了正向迭代才能不斷進步。
可以從自己的小網站，或者公司的小項目著手。
進階
數據分析
你要看流量，看收錄，看抓取。特別是流量異常時要細分，交叉，對比，才能面對領導的挑戰。
最好是精通GA，再不濟要熟悉網路統計，CNZZ，有監控數據的習慣。
編程
如果不會編程，即便再小的需求也要求助程序員GG，即便再簡單的需求也會被忽悠。
學Python吧，簡單易上手，會讓你有一種「上廁所噓噓都要用腳本實現」的錯覺。
跨界
產品。滿足用戶的需求是SEO長久之計（可參考之前文章：用產品思維去做SEO）。比如用戶是想要蘋果電影未刪減版的種子，你給他一個iPhone 8的諜報，是滿足不了用戶需求的。
運營。沒有運營小夥伴，你怎麼生產高質量原創內容？
行業知識
要想做一名好的SEO，過硬的行業知識是少不了的；你要懂你的用戶，懂得他們的需求和痛點。
轉化
只有變現，才能讓SEO部門越來越重要，否則只是一個做流量的，可有可無，時間久了會邊緣化。
高級
策略
不要只著眼於眼前的頻道或項目，可以放眼整個網站或行業的SEO格局。
渠道
SEO只是流量渠道的一部分，要了解其他流量渠道，並對各個渠道的優缺點有大致的了解。
生態
SEO主要是基於web生態，而web生態已經不再一家獨大。比如APP生態，微信生態，甚至說今日頭條，知乎，微博，都在有影響到web生態。對生態的理解，可以幫助你預測SEO之後的發展。
終極
《頸椎病康復指南》
以前覺得自己頭暈，心慌，胸悶，手發麻，失眠，是自己快要掛了，其實都是頸椎問題。 ——來自朋友圈。
SEO培訓推薦
除了自學外，參加大神的培訓，來一次系統化的學習，我覺得也是有必要的。優就業培訓推薦一下，也是我都有參加的。
❺ python語言的發展前景
Python未來的前景怎麼樣？就業崗位多不多？薪資高不高？今天就來看一下詳細分析。
1、為什麼這么多人學Python呢？
很多初學者都聽說python很火，可是為啥要學Python，下面談談我的感悟。
Python語言是我目前為止用的最爽的語言，因為它真的很優美。雖然C、C++、Java也非常的強大和偉大，但是每一種語言偉大的背後都是有一定的時代背景。
Python被廣泛的用在Web開發、運維自動化、測試自動化、數據挖掘等多個行業和領域。
一項專業調查顯示，75%的受訪者將Python視為主要開發語言，反之，其他25%受訪者則將其視為輔助開發語言。
將Python作為主要開發語言的開發者數量逐年遞增，這表明Python正在成為越來越多開發者的開發語言選擇。
那麼未來10年到底哪種語言會獨領風騷，笑傲江湖，我不得而知，但是未來10年一定是人工智慧，萬物互聯的時代，現在AI、VR、無人駕駛汽車、無人機、智能家居離我們越來越近了。
未來10年將是大數據，人工智慧爆發的時代，到時將會有大量的數據需要處理,而Python最大的優勢，就是對數據的處理，有著得天獨厚的優勢，我相信未來的10年，Python會越來越火。
2、Python崗位需求量10萬
從職友集最新Python招聘崗位需求來看，Python工程師的崗位需求量巨大，並且崗位需求量還在呈現上漲的趨勢。
全國Python崗位需求量接近10萬；
北京崗位需求量居首位為20890個佔比21.17%，
上海Python工程師崗位需求量居第二位為12843個佔比13.02%，
其次是深圳、杭州、廣州等一線城市合計佔比16.53%。
從下圖可知，Python 相關職位的需求量，依然集中在三大經濟圈，特別是在北京、上海、深圳這幾個城市。
以上為Python各方向薪資
因為Python在大數據和人工智慧領域的爆發性發展， 導致Python方向崗位的薪水在水漲船高，從數據分析來看，月薪在20K-50K不等。
學習Python的程序員，除了能從事Python開發工程師、人工智慧工程師、數據分析師、Python自動化測試外，也能夠朝著Python游戲開發工程師、SEO工程師、Linux運維工程師等方向發展，發展方向較為多元化。
說這么多之後，你會發現，Python的發展前景十分廣闊。並且Python是一門真正意義上的全棧語言，即使目前世界上使用最廣泛的Java語言，在很多方面與Python相比也遜色很多！
❻ 編寫python爬蟲，類搜索引擎的程序是否有意義
最初有一個想法，就是用程序來寫一個類似搜索引擎的爬蟲，然後24小時循環抓取互聯網上盡可能多的網站數據。
接著用這個數據來配合做seo。目前已經完成了24小時不間斷抓取Url部分。主要是用python做的。其他程序也試過。但是效率太低、要麼耗內存。還是python最好。
我的問題是：有沒有python方面經驗豐富的朋友？ 能夠提供一些方向的？ 比如正文提取這一部分，這個有現成的模塊嗎？ 自己寫的話，有點難度。我查過資料，python有爬蟲類的模塊。但是還沒接觸過。希望能有前輩可以指導一下。真的，在此謝過了。
還有就是，想問下做這個東西你覺得有意義嗎？
【回復】
首先要肯定，你做這個開發是很有意義的。我去年的時候用C#開發過一個蜘蛛抓取系統和正文分析系統，雖然比較粗糙，但是也從過程中感悟到了更深刻SEO優化策略。
例如配額的問題，我在家裡自己架伺服器然後一個抓一個分析，一切都是以低費用原則展開的，所以帶寬自然是不充裕的。這個情況下我就深刻的意識到要抓什麼網站，要抓什麼類型的頁面，時間和線程怎麼分配比例，哪些內容是長期不更新的，哪些是具有實時更新意義的等等，通常做SEO的朋友，沒辦法真的換位去思考這些內容，所以只能等著別分享後再去思考，但是大多數分享也是淺嘗則止，具體的細節和原則還是需要自己去摸索和實驗的。
另外當我試圖去分析HTML的時候，就遇到了前所未有的「無限可能」，因為你的思路幾乎是瞬間爆炸了，什麼導航條麵包屑，頁面噪音（代碼層面，內容層面），HTML的標准化（涉及到DOM樹是否正確的解析），H1優化，尋找最大正文段落等等，太多的細節可以去做分析。
其中我做了一個關於頁面噪音的小測試，就是去試圖針對一個網站，通過對比HTML獲得類目框架。目的就是不想亂七八糟的內容影響我分析正文，所以這里要最基礎的去除噪音。這樣一來，周邊零散的代碼就被我視為「低質量的，可忽略的，重要性較低的」的內容。
又例如如何判斷頁面類型呢？列表頁和內容頁？不同的頁面也會影響二次抓取的頻率，因為列表頁很顯然更具備更新能力，而內容頁則相對不更新（主內容框架內不更新，周邊框架內容更新，但意義不大）。所以當搜索什麼「列車時刻」一類的詞，默認列表頁會有更大的機會，而當你搜索知識性內容則內容頁會有更大的可能性。當然這些都是可以通過系統設置的一個「偏重權重」來實現。
總的來說，當你開發一個搜索引擎的時候，哪怕這個搜索引擎再簡單和粗糙，你也會真正的有機會站在搜索引擎的角度去思考SEO，這種思考和感悟是深刻而實際的，遠比盲人摸象更有指導意義。
python中，有三個庫可以解析html文本，HTMLParser,sgmllib,htmllib。但是更推薦你試試BeautifulSoup。
關於正文的提取，不知道你是要所有正文文本的提取，還是最核心的內容的判斷。
如果是提取所有HTML標簽內的文本，那麼解析器遍歷一下，就可以獲得一個清單了。
如果你要獲得一個「相對最重要正文區域」，那麼就需要根據每一個DOM樹中的內容量做一個初步的判斷，當然如果要更准確無誤的判
斷正文，還需要其他很多細節的驗證操作。
順著你的話題，我在擴展一下。
我建議大家有時間可以閱讀有關「方_法_論」方面的書籍，因為通常，我們在一個行業或一個職位上，所關注和處理的工作，都是一個整
體系統中的一個局部，而是否能盡量多的去理解這個整體系統，對我們的控制能力來說，是至關重要的。所以真正要做好SEO，就不能
僅僅追求SEO的技巧，要更多時間去理解搜索引擎。
淘寶也好，亞馬遜（海外）也好，網路也好，都是一個平台，我們無論要做運營，還是SEO，其本質都是充分的獲得平台的資源分配。
這個時候誰能站在平台的角度，誰就有更大的競爭力。這就好比產品經理們常常說的，站在用戶的角度去開發產品。
你做這個事情，整個過程就是一個極其寶貴的學習過程，這樣做的人非常少，你很棒！加油！
❼ SEO我怎理解才好
網站通過SEO優化在搜索引擎中的自然排名就叫SEO
SEO搜索引擎優化就是：通過SEO技術手段，讓網路搜索引擎匹配出我們自己的內容，我們的內容被優先匹配，也就是占據第一頁，而不是第二頁、第三頁。
當然第一頁總共有10個位置，排序結果越往前，內容就會被更多用戶看到，點擊率當然就高。你會去點擊10頁以後，100頁以後的內容嗎，我想我沒那麼時間，除非你特別喜歡深度去找資料才會這么干。
網站SEO只是SEO中的一種存在形式之一，而SEO在實際運用和生活中涉及到的領域是很廣泛的。你可以用SEO的思維方式去生活，學習，不僅限於做網站優化。
❽ 學seo需要學習python嗎
seo是針對頁面針對搜索引擎的優化，跟python沒有關系，不需要為了seo學習python。
❾ Python是什麼,在一家SEO培訓機構公開課上聽到的，Python對網站優化有什麼好處
主要是做數據分析，這家公司應該非常牛逼
❿ seo人員如何用Python進行數據分析
十大最常用的數據工具中有八個來自或利用Python。Python廣泛應用於所有數據科學領域，包括數據分析、機器學習、深度學習和數據可視化。
生成數據表
常見的生成方法有兩種，第一種是導入外部數據，第二種是直接寫入數據，Python支持從多種類型的數據導入。在開始使用Python進行數據導入前需要先導入pandas庫，為了方便起見，我們也同時導入Numpy庫。代碼是最簡模式，裡面有很多可選參數設置，例如列名稱、索引列、數據格式等等。
檢查數據表
Python中使用shape函數來查看數據表的維度，也就是行數和列數。你可以使用info函數查看數據表的整體信息，使用dtypes函數來返回數據格式。Isnull是Python中檢驗空值的函數，你可以對整個數據表進行檢查，也可以單獨對某一列進行空值檢查，返回的結果是邏輯值，包含空值返回True，不包含則返回False。使用unique函數查看唯一值，使用Values函數用來查看數據表中的數值。
數據表清洗
Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數用來刪除數據表中包含空值的數據，也可以使用fillna函數對空值進行填充。Python中dtype是查看數據格式的函數，與之對應的是astype函數，用來更改數據格式，Rename是更改列名稱的函數，drop_plicates函數刪除重復值，replace函數實現數據替換。
數據預處理
數據預處理是對清洗完的數據進行整理以便後期的統計和分析工作，主要包括數據表的合並、排序、數值分列、數據分組及標記等工作。在Python中可以使用merge函數對兩個數據表進行合並，合並的方式為inner，此外還有left、right和outer方式。使用ort_values函數和sort_index函數完成排序，使用where函數完成數據分組，使用split函數實現分列。
數據提取
主要是使用三個函數：loc、iloc和ix，其中loc函數按標簽值進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按標簽和位置進行提取。除了按標簽和位置提起數據以外，還可以按具體的條件進行數據，比如使用loc和isin兩個函數配合使用，按指定條件對數據進行提取。
數據篩選匯總
Python中使用loc函數配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和 count函數還能實現excel中sumif和countif函數的功能。Python中使用的主要函數是groupby和pivot_table。groupby是進行分類匯總的函數，使用方法很簡單，制定要分組的列名稱就可以，也可以同時制定多個列名稱，groupby 按列名稱出現的順序進行分組。
以上我的回答希望對你有所幫助