❶ 现在seo入门,不懂程序,请问从哪开始学程序
seo和程序没有必然的关系，想学seo不一定要学程序，不过懂点还是很好的，自己可以学习下如何建立个人网站，然后自己去优化，网站内容最好是自己感兴趣的内容，因为这样才能坚持下去，seo毕竟还是比较枯燥的。
❷ 可量化的SEO优化技巧该怎么操作
网络站长平台曾经见过某位大神发表过这样的一篇文章：可量化的搜索流量运作，将SEO的每一步都量化到每一个细节，不管这位大神的SEO真实技术如何，能够量化到如此精细，也一定不是一个“凡夫俗子”了，本文想和大家分享的依然是关于SEO工作量化方面的一些东西，视角不同，看的东西或许有很多不同的地方。
其实SEO这个东西，说简单确实简单，只要我们掌握些网站编辑的技巧，学学外链的技术，再学学友链怎么换的，就能简单的入门了，月薪拿个三千来块已经不是问题了。但如果说SEO真的是一门实用的技术的话，确实也是比较难的，你需要知道页面的各种数据，学会产品分析的一些思路，学会页面策划的一些方法，而学会这些也不难，抬高你技术阶层的是很多人不懂的东西，如如何去分析日志，很多人只是简单的光年日志分析工具，另外一些人只是自己写了几个简单的Python指令便解决了问题，还有各种的流量运作，批量内链排名的提升都是一些重要的考察点。
那么SEO在操作的过程中该怎么量化，下面举例说明，如果你在一家大型的平台类网站，比如A5，或者电商类网站工作，你需要做的东西有很多，考核的指标也有很多，比如流量，排名，网站页面的收录，如果涉及到威客方面的，还要考察月度的营收情况，主体考察的东西目测也就这么多了，而日常的工作情况也必然是从这些指标中量化而来，比如这个月的营收目标是200W，如果需要实现这两百万的营收(这里仅仅考察从自然搜索结果中来的，不包括一些运营的结果)，我需要知道的是多少万的流量能够带来两百万的营收，涉及到一些转化率的问题，一定可以推算出来，OK，搞定了流量目标，那么流量从哪来，那么我们的下一个目标就出来了，必然是从搜索引擎来，搜索引擎怎么产生流量，必然是网站的一些关键词来的流量，那么，如何提升这些关键词的排名是一个非常重要的东西。
这又产生了一个问题，关键词的排名如何提升，现在的关键词排名情况怎样，首页占比多少，次页占比多少，甚至可以细化到第一名占比多少，第二名占比，第三名占比，如果我想实现这么多的流量，需要把首页关键词排名情况提升到多少个点。
下面就是如何实现这些关键词的排名，通过什么样的方式，内链?友链提高权重?怎样增加收录获得排名?等等都是需要做的东西。附上指标图一张。
❸ Python无监督抽词 SEO如何快速正确分词
凝聚程度：两个字连续出现的概率并不是各自独立的程度。例如“上”出现的概率是1×10^-5,”床”出现的概率是1×10^-10，如果这两个字的凝聚程度低，则”上床”出现的概率应该和1×10^-15接近，但是事实上”上床”出现的概率在1×10^-11次方，远高于各自独立概率之积。所以我们可以认为“上床”是一个词。
左邻字集合熵：分出的词左边一个字的信息量，比如”巴掌”，基本只能用于”打巴掌”，“一巴掌”，“拍巴掌”，反之”过去”这个词，前面可以用“走过去”，“跑过去”，“爬过去”，“打过去”，“混过去”，“睡过去”，“死过去”，“飞过去”等等，信息熵就非常高。
❹ 如何学习SEO
首先，学习SEO我是建议采用自学的方式，效率更高，吸收程度也更好。先分为入门，进阶，终极这3个阶段。
入门
网络站长学院 & Google Search Console帮助 。
这2个都是官方文档，信息可靠，而且会及时更新。
要学习科学的SEO（而不是玄学），要保证信息来源都是可靠的。
这2个文档能解决90%的SEO问题，比如title怎么写，description怎么设置等等。
官方文档藏有很多细节，英文SEOer甚至建议直接看英文文档。反正我是看了好多遍。
搜索引擎原理
知己知彼，了解搜索引擎如何运作，才能有的放矢。
推荐两本书《走进搜索引擎》《这就是搜索引擎》，刚开始看可能看不懂，坚持看完就会有突破。
更高阶一点是《信息检索导论》，反正我是试了三次看到一半就看不下去了。
SEO动态
中文SEO建议看网络站长学院；英文SEO建议看Search Engine Roundtable的Search Forum Recap栏目。如果觉得英文麻烦，也可以关注我博客或公众号，我一般一周会发一篇Google SEO快讯。
搜索引擎是不断升级的，各种SEO技巧也是不断发展。几年前有人用单页就能跟163邮箱争夺排名，到目前反作弊规则越来越完善，SEOer要不断提升网页质量，加快网页速度。
实战经验
所有的想法，思路都要经过实战历练；所有的知识只用通过应用才能真正掌握。
建立“规划 - 上线 - 监控 - 总结反思 - 规划”的闭环。一次达不到预期，有了正向迭代才能不断进步。
可以从自己的小网站，或者公司的小项目着手。
进阶
数据分析
你要看流量，看收录，看抓取。特别是流量异常时要细分，交叉，对比，才能面对领导的挑战。
最好是精通GA，再不济要熟悉网络统计，CNZZ，有监控数据的习惯。
编程
如果不会编程，即便再小的需求也要求助程序员GG，即便再简单的需求也会被忽悠。
学Python吧，简单易上手，会让你有一种“上厕所嘘嘘都要用脚本实现”的错觉。
跨界
产品。满足用户的需求是SEO长久之计（可参考之前文章：用产品思维去做SEO）。比如用户是想要苹果电影未删减版的种子，你给他一个iPhone 8的谍报，是满足不了用户需求的。
运营。没有运营小伙伴，你怎么生产高质量原创内容？
行业知识
要想做一名好的SEO，过硬的行业知识是少不了的；你要懂你的用户，懂得他们的需求和痛点。
转化
只有变现，才能让SEO部门越来越重要，否则只是一个做流量的，可有可无，时间久了会边缘化。
高级
策略
不要只着眼于眼前的频道或项目，可以放眼整个网站或行业的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，并对各个渠道的优缺点有大致的了解。
生态
SEO主要是基于web生态，而web生态已经不再一家独大。比如APP生态，微信生态，甚至说今日头条，知乎，微博，都在有影响到web生态。对生态的理解，可以帮助你预测SEO之后的发展。
终极
《颈椎病康复指南》
以前觉得自己头晕，心慌，胸闷，手发麻，失眠，是自己快要挂了，其实都是颈椎问题。 ——来自朋友圈。
SEO培训推荐
除了自学外，参加大神的培训，来一次系统化的学习，我觉得也是有必要的。优就业培训推荐一下，也是我都有参加的。
❺ python语言的发展前景
Python未来的前景怎么样？就业岗位多不多？薪资高不高？今天就来看一下详细分析。
1、为什么这么多人学Python呢？
很多初学者都听说python很火，可是为啥要学Python，下面谈谈我的感悟。
Python语言是我目前为止用的最爽的语言，因为它真的很优美。虽然C、C++、Java也非常的强大和伟大，但是每一种语言伟大的背后都是有一定的时代背景。
Python被广泛的用在Web开发、运维自动化、测试自动化、数据挖掘等多个行业和领域。
一项专业调查显示，75%的受访者将Python视为主要开发语言，反之，其他25%受访者则将其视为辅助开发语言。
将Python作为主要开发语言的开发者数量逐年递增，这表明Python正在成为越来越多开发者的开发语言选择。
那么未来10年到底哪种语言会独领风骚，笑傲江湖，我不得而知，但是未来10年一定是人工智能，万物互联的时代，现在AI、VR、无人驾驶汽车、无人机、智能家居离我们越来越近了。
未来10年将是大数据，人工智能爆发的时代，到时将会有大量的数据需要处理,而Python最大的优势，就是对数据的处理，有着得天独厚的优势，我相信未来的10年，Python会越来越火。
2、Python岗位需求量10万
从职友集最新Python招聘岗位需求来看，Python工程师的岗位需求量巨大，并且岗位需求量还在呈现上涨的趋势。
全国Python岗位需求量接近10万；
北京岗位需求量居首位为20890个占比21.17%，
上海Python工程师岗位需求量居第二位为12843个占比13.02%，
其次是深圳、杭州、广州等一线城市合计占比16.53%。
从下图可知，Python 相关职位的需求量，依然集中在三大经济圈，特别是在北京、上海、深圳这几个城市。
以上为Python各方向薪资
因为Python在大数据和人工智能领域的爆发性发展， 导致Python方向岗位的薪水在水涨船高，从数据分析来看，月薪在20K-50K不等。
学习Python的程序员，除了能从事Python开发工程师、人工智能工程师、数据分析师、Python自动化测试外，也能够朝着Python游戏开发工程师、SEO工程师、Linux运维工程师等方向发展，发展方向较为多元化。
说这么多之后，你会发现，Python的发展前景十分广阔。并且Python是一门真正意义上的全栈语言，即使目前世界上使用最广泛的Java语言，在很多方面与Python相比也逊色很多！
❻ 编写python爬虫，类搜索引擎的程序是否有意义
最初有一个想法，就是用程序来写一个类似搜索引擎的爬虫，然后24小时循环抓取互联网上尽可能多的网站数据。
接着用这个数据来配合做seo。目前已经完成了24小时不间断抓取Url部分。主要是用python做的。其他程序也试过。但是效率太低、要么耗内存。还是python最好。
我的问题是：有没有python方面经验丰富的朋友？ 能够提供一些方向的？ 比如正文提取这一部分，这个有现成的模块吗？ 自己写的话，有点难度。我查过资料，python有爬虫类的模块。但是还没接触过。希望能有前辈可以指导一下。真的，在此谢过了。
还有就是，想问下做这个东西你觉得有意义吗？
【回复】
首先要肯定，你做这个开发是很有意义的。我去年的时候用C#开发过一个蜘蛛抓取系统和正文分析系统，虽然比较粗糙，但是也从过程中感悟到了更深刻SEO优化策略。
例如配额的问题，我在家里自己架服务器然后一个抓一个分析，一切都是以低费用原则展开的，所以带宽自然是不充裕的。这个情况下我就深刻的意识到要抓什么网站，要抓什么类型的页面，时间和线程怎么分配比例，哪些内容是长期不更新的，哪些是具有实时更新意义的等等，通常做SEO的朋友，没办法真的换位去思考这些内容，所以只能等着别分享后再去思考，但是大多数分享也是浅尝则止，具体的细节和原则还是需要自己去摸索和实验的。
另外当我试图去分析HTML的时候，就遇到了前所未有的“无限可能”，因为你的思路几乎是瞬间爆炸了，什么导航条面包屑，页面噪音（代码层面，内容层面），HTML的标准化（涉及到DOM树是否正确的解析），H1优化，寻找最大正文段落等等，太多的细节可以去做分析。
其中我做了一个关于页面噪音的小测试，就是去试图针对一个网站，通过对比HTML获得类目框架。目的就是不想乱七八糟的内容影响我分析正文，所以这里要最基础的去除噪音。这样一来，周边零散的代码就被我视为“低质量的，可忽略的，重要性较低的”的内容。
又例如如何判断页面类型呢？列表页和内容页？不同的页面也会影响二次抓取的频率，因为列表页很显然更具备更新能力，而内容页则相对不更新（主内容框架内不更新，周边框架内容更新，但意义不大）。所以当搜索什么“列车时刻”一类的词，默认列表页会有更大的机会，而当你搜索知识性内容则内容页会有更大的可能性。当然这些都是可以通过系统设置的一个“偏重权重”来实现。
总的来说，当你开发一个搜索引擎的时候，哪怕这个搜索引擎再简单和粗糙，你也会真正的有机会站在搜索引擎的角度去思考SEO，这种思考和感悟是深刻而实际的，远比盲人摸象更有指导意义。
python中，有三个库可以解析html文本，HTMLParser,sgmllib,htmllib。但是更推荐你试试BeautifulSoup。
关于正文的提取，不知道你是要所有正文文本的提取，还是最核心的内容的判断。
如果是提取所有HTML标签内的文本，那么解析器遍历一下，就可以获得一个清单了。
如果你要获得一个“相对最重要正文区域”，那么就需要根据每一个DOM树中的内容量做一个初步的判断，当然如果要更准确无误的判
断正文，还需要其他很多细节的验证操作。
顺着你的话题，我在扩展一下。
我建议大家有时间可以阅读有关“方_法_论”方面的书籍，因为通常，我们在一个行业或一个职位上，所关注和处理的工作，都是一个整
体系统中的一个局部，而是否能尽量多的去理解这个整体系统，对我们的控制能力来说，是至关重要的。所以真正要做好SEO，就不能
仅仅追求SEO的技巧，要更多时间去理解搜索引擎。
淘宝也好，亚马逊（海外）也好，网络也好，都是一个平台，我们无论要做运营，还是SEO，其本质都是充分的获得平台的资源分配。
这个时候谁能站在平台的角度，谁就有更大的竞争力。这就好比产品经理们常常说的，站在用户的角度去开发产品。
你做这个事情，整个过程就是一个极其宝贵的学习过程，这样做的人非常少，你很棒！加油！
❼ SEO我怎理解才好
网站通过SEO优化在搜索引擎中的自然排名就叫SEO
SEO搜索引擎优化就是：通过SEO技术手段，让网络搜索引擎匹配出我们自己的内容，我们的内容被优先匹配，也就是占据第一页，而不是第二页、第三页。
当然第一页总共有10个位置，排序结果越往前，内容就会被更多用户看到，点击率当然就高。你会去点击10页以后，100页以后的内容吗，我想我没那么时间，除非你特别喜欢深度去找资料才会这么干。
网站SEO只是SEO中的一种存在形式之一，而SEO在实际运用和生活中涉及到的领域是很广泛的。你可以用SEO的思维方式去生活，学习，不仅限于做网站优化。
❽ 学seo需要学习python吗
seo是针对页面针对搜索引擎的优化，跟python没有关系，不需要为了seo学习python。
❾ Python是什么,在一家SEO培训机构公开课上听到的，Python对网站优化有什么好处
主要是做数据分析，这家公司应该非常牛逼
❿ seo人员如何用Python进行数据分析
十大最常用的数据工具中有八个来自或利用Python。Python广泛应用于所有数据科学领域，包括数据分析、机器学习、深度学习和数据可视化。
生成数据表
常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据，Python支持从多种类型的数据导入。在开始使用Python进行数据导入前需要先导入pandas库，为了方便起见，我们也同时导入Numpy库。代码是最简模式，里面有很多可选参数设置，例如列名称、索引列、数据格式等等。
检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数，你可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。
数据表清洗
Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_plicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。
数据预处理
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。
数据提取
主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据，比如使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取。
数据筛选汇总
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是进行分类汇总的函数，使用方法很简单，制定要分组的列名称就可以，也可以同时制定多个列名称，groupby 按列名称出现的顺序进行分组。
以上我的回答希望对你有所帮助