Python代码20行，助力千万SEO从业者快速实现网站分析

SEO是现代数字营销的核心战略之一。对于千万从业者而言，网站分析是SEO实践的重要一环。而Python作为一门高效、简洁的编程语言，其丰富的第三方库和易学易用的语法使其成为网站分析的强大工具。下面我们将介绍一段Python代码，帮助千万SEO从业者快速实现网站分析。

代码介绍

我们将使用requests、BeautifulSoup、re、pandas、matplotlib这几个常见库，来获取目标网站数据并进行可视化分析。首先，我们使用requests库获取目标网站的HTML源码：

import requests

url = 'http://www.example.com'
r = requests.get(url)
html_doc = r.text

接下来，我们使用BeautifulSoup库解析HTML文档，获取其中的标题、段落、链接等信息：

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
title = soup.title
paragraph = soup.p
links = soup.find_all('a')

然后，我们使用re库提取目标网站中的所有图片链接：

import re

img_tags = soup.find_all('img')
img_links = []
for img in img_tags:
    src = img.get('src')
    if src:
        img_links.append(src)

接着，我们使用pandas库将获取到的数据存储为表格形式：

import pandas as pd

data = {'title': title.text, 'paragraph': paragraph.text, 'links': links, 'img_links': img_links}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('data.csv')

最后，我们使用matplotlib库对网站链接数量进行可视化分析：

import matplotlib.pyplot as plt

link_count = len(links)
img_count = len(img_links)
plt.bar(['Links', 'Images'], [link_count, img_count])
plt.title('Number of Links and Images on Example.com')
plt.show()

结论

通过以上20行Python代码，我们成功地实现了网站数据的获取与分析。千万SEO从业者可以根据自身需求拓展代码的功能，例如增加关键词频率分析、竞争对手链接分析等等。Python的强大和易用将帮助大家提升工作效率，为网站优化提供更准确、全面的数据支持。

最后的最后

本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。

对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。

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