Создание анализатора SEO веб-приложений с Python и Streamlit

Содержание

1. Введение
2. Что такое SEO анализатор
3. Подготовка к работе
4. Установка необходимых библиотек
5. Создание веб-приложения с использованием Streamlit
6. Анализ SEO
   • 6.1. Запрос страницы
   • 6.2. Проверка статуса запроса
   • 6.3. Извлечение ключевых слов
   • 6.4. Извлечение биграмм
   • 6.5. Анализ результатов
7. Заключение
8. Ресурсы

Введение

Добро пожаловать в урок о том, как создать анализатор SEO веб-приложений с использованием Streamlit. В этом уроке мы разработаем приложение, которое позволит вам анализировать SEO-показатели ваших веб-страниц. SEO (Search Engine Optimization) - это процесс оптимизации веб-страниц для улучшения их видимости в поисковых системах. Чтобы понять, как улучшить SEO вашего сайта, вы должны провести его анализ, и наш анализатор SEO поможет вам в этом.

Что такое SEO анализатор

SEO анализатор - это инструмент, который помогает вам изучить различные аспекты вашей веб-страницы, которые влияют на ее поисковую видимость. Он проверяет различные параметры, такие как наличие мета-тегов, заголовков, изображений с атрибутами ALT и других важных элементов, которые обычно учитываются поисковыми системами при ранжировании страницы. SEO анализатор также может выявить ошибки или неоптимизированные элементы на вашей странице и предложить возможные решения для их улучшения.

Подготовка к работе

Перед тем, как начать создавать наш анализатор SEO, вам понадобится некоторая подготовка. Вам потребуется установить несколько библиотек Python, которые будут использоваться в процессе разработки. Кроме того, вам потребуется создать веб-страницу, которую вы хотите проанализировать, и получить ее URL.

Установка необходимых библиотек

Перед тем, как начать разработку, убедитесь, что у вас установлены следующие библиотеки Python:

• requests
• beautifulsoup4
• nltk
• streamlit

Вы можете установить эти библиотеки с помощью команды pip install. Например, чтобы установить библиотеку requests, вы можете выполнить команду:

pip install requests

Создание веб-приложения с использованием Streamlit

Для создания нашего анализатора SEO мы будем использовать библиотеку Streamlit. Streamlit - это простой в использовании инструмент для создания веб-приложений с использованием Python. Он позволяет легко создавать интерактивные приложения с минимальным количеством кода.

Для начала создания приложения импортируем необходимые библиотеки и определим основную структуру приложения. Вот несколько основных шагов:

1. Импорт библиотек:

   import streamlit as st
   import requests
   from bs4 import BeautifulSoup
   from nltk import ngrams

2. Заголовок приложения:

   st.title("SEO Анализатор")

3. Ввод URL:

   url = st.text_input("Введите URL")

4. Обработка URL и анализ SEO:

   if url:
   # Отправляем запрос на получение страницы
   response = requests.get(url)
   
   # Проверка статуса запроса
   if response.status_code == 200:
       # Извлечение ключевых слов
       keywords = extract_keywords(response)
   
       # Извлечение биграмм
       bigrams = extract_bigrams(response)
   
       # Анализ результатов
       analyze_results(keywords, bigrams)
   else:
       st.error("Ошибка: Невозможно получить доступ к веб-странице")

5. Вывод результатов анализа:

   
   st.header("Ключевые слова")
   for keyword in keywords:
   st.write(keyword)

st.header("Биграммы") for bigram in bigrams: st.write(bigram)

6. Запуск приложения:
```python
if __name__ == "__main__":
    main()

Анализ SEO

6.1. Запрос страницы

Для начала анализа SEO мы должны отправить запрос на получение веб-страницы с помощью библиотеки requests. Для этого мы используем следующий код:

response = requests.get(url)

6.2. Проверка статуса запроса

После того, как мы получили ответ на наш запрос, мы должны проверить статус кода ответа, чтобы убедиться, что страница была успешно получена. Если статус код равен 200, это означает, что страница доступна. Если статус код отличается от 200, это означает, что страница недоступна или возникла ошибка. В этом случае мы выводим сообщение об ошибке:

if response.status_code == 200:
    # Продолжаем анализ
else:
    st.error("Ошибка: Невозможно получить доступ к веб-странице")

6.3. Извлечение ключевых слов

Для анализа ключевых слов мы используем библиотеку BeautifulSoup для парсинга HTML-кода страницы и извлечения тегов ,

,

и

. После извлечения тегов мы сохраняем ключевые слова в список и далее использовать их в анализе SEO.

def extract_keywords(response):
    # Извлечение HTML-кода страницы
    html = response.text

    # Парсинг HTML-кода
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

    # Извлечение ключевых слов
    keywords = []
    meta_tags = soup.find_all("meta", {"name": "keywords"})
    for tag in meta_tags:
        content = tag.get("content")
        if content:
            keywords.extend(content.split(","))

    headings = soup.find_all(["h1", "h2", "h3"])
    for heading in headings:
        text = heading.text.strip()
        if text:
            keywords.append(text)

    return keywords

6.4. Извлечение биграмм

Для извлечения биграмм используем библиотеку nltk. Биграммы - это последовательности из двух слов, которые встречаются рядом друг с другом. Мы приводим все слова к нижнему регистру и затем ищем биграммы в тексте. После извлечения биграмм мы сохраняем их в список и далее использовать их в анализе SEO.

def extract_bigrams(response):
    # Извлечение HTML-кода страницы
    html = response.text

    # Парсинг HTML-кода
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

    # Извлечение текста страницы
    text = soup.get_text()

    # Токенизация текста
    tokens = text.lower().split()

    # Извлечение биграмм
    bigrams = list(ngrams(tokens, 2))

    return bigrams

6.5. Анализ результатов

После извлечения ключевых слов и биграмм мы можем проанализировать результаты, чтобы определить, насколько хорошо оптимизирована страница с точки зрения SEO. В этом шаге мы можем, например, проверить, повторяются ли определенные ключевые слова или биграммы в тексте страницы и определить, как это может влиять на поиск.

Заключение

В этом уроке мы создали анализатор SEO веб-приложений с использованием Streamlit. Мы рассмотрели шаги по созданию приложения и анализу SEO-показателей веб-страницы. Теперь вы можете использовать этот анализатор для анализа и оптимизации SEO вашего сайта. Надеюсь, что этот урок был полезен для вас.

Ресурсы

• Официальный сайт Streamlit
• Документация по библиотеке requests
• Документация по библиотеке BeautifulSoup
• Документация по библиотеке nltk