众所周知，SEO是网站推广和营销中不可或缺的环节，其中关键词的选择是至关重要的一步。而如何寻找到与网站相关的高质量关键词呢？今天我们就来介绍一种利用Python爬虫技术抓取百度相关和下拉关键词的方法，帮助您优化SEO。
一、准备工作
在使用Python爬虫之前，需要安装相应的模块。这里我们使用requests、BeautifulSoup4、lxml这三个模块。可以通过以下命令进行安装：
python pip install requests pip install BeautifulSoup4 pip install lxml
二、抓取百度相关关键词
百度搜索结果页面中有一个“相关搜索”区域，其中包含了与当前搜索词相关的其他搜索词。我们可以通过爬虫技术来获取这些相关搜索词，以此扩展我们的关键词库。
python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_related_keywords(keyword):
url =''+ keyword
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text,'lxml')
related_keywords =[]
for tag in soup.find_all('a', class_='c-tip-hover'):
related_keywords.append(tag.text)
return related_keywords
if __name__=='__main__':
keyword ='Python抓取百度相关和下拉关键词'
related_keywords = get_related_keywords(keyword)
print(related_keywords)
三、抓取百度下拉关键词
百度搜索框中有一个下拉列表，其中包含了与当前搜索词相关的其他搜索词。我们同样可以通过爬虫技术来获取这些下拉搜索词。
python
def get_dropdown_keywords(keyword):
url =';wd='+ keyword
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text,'lxml')
dropdown_keywords =[]
for item in soup.find_all('s'):
dropdown_keywords.append(item.text)
return dropdown_keywords
if __name__=='__main__':
keyword ='Python抓取百度相关和下拉关键词'
dropdown_keywords = get_dropdown_keywords(keyword)
print(dropdown_keywords)
四、去除无用关键词
获取到的相关和下拉搜索词可能存在一些无用的关键词，例如“官网”、“百科”等。我们需要对这些无用关键词进行过滤。
python
def filter_keywords(keywords):
useless_words =['官网','百科','介绍']
filtered_keywords =[]
for keyword in keywords:
if not any(word in keyword for word in useless_words):
filtered_keywords.append(keyword)
return filtered_keywords
if __name__=='__main__':
keyword ='Python抓取百度相关和下拉关键词'
related_keywords = get_related_keywords(keyword)
dropdown_keywords = get_dropdown_keywords(keyword)
all_keywords = related_keywords + dropdown_keywords
filtered_keywords = filter_keywords(all_keywords)
print(filtered_keywords)
五、去除重复关键词
在获取到的相关和下拉搜索词中，可能存在一些重复的关键词。我们需要对这些重复的关键词进行去重。
python
if __name__=='__main__':
keyword ='Python抓取百度相关和下拉关键词'
related_keywords = get_related_keywords(keyword)
dropdown_keywords = get_dropdown_keywords(keyword)
all_keywords = related_keywords + dropdown_keywords
filtered_keywords = filter_keywords(all_keywords)
unique_keywords = list(set(filtered_keywords))
print(unique_keywords)
六、使用代理IP
在进行爬虫时，如果频繁地请求同一个网站，很容易被封禁IP。为了避免这种情况，我们可以使用代理IP来隐藏自己的真实IP地址。
python
def get_proxies():
url =''
headers ={
'User-Agent':'Mozilla/5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text,'lxml')
proxies =[]
for tag in soup.find_all('tr')[1:]:
tds = tag.find_all('td')
ip = tds[1].text
port = tds[2].text
protocol = tds[5].text.lower()
proxy = protocol +'://'+ ip +':'+ port
proxies.append(proxy)
return proxies
if __name__=='__main__':
proxies = get_proxies()
print(proxies)
七、异常处理
在进行爬虫时，可能会出现一些异常情况，例如请求超时、页面解析错误等。为了保证程序的稳定性，我们需要对这些异常情况进行处理。
python
def get_html(url, headers=None, proxies=None):
try:
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)
response.raise_for_status()
response.encoding = response.apparent_encoding
return response.text
except Exception as e:
print(e)
return None
if __name__=='__main__':
url =''
headers ={
'User-Agent':'Mozilla/5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299'
}
proxies ={
'http':':8080',
'https':':8080'
}
html = get_html(url, headers=headers, proxies=proxies)
print(html)
八、存储数据
在获取到关键词后，我们需要将这些关键词保存到本地文件或数据库中，以便后续的分析和使用。
python
def save_keywords(keywords):
with open('keywords.txt','w', encoding='utf-8') as f:
for keyword in keywords:
f.write(keyword +'\n')
if __name__=='__main__':
keyword ='Python抓取百度相关和下拉关键词'
related_keywords = get_related_keywords(keyword)
dropdown_keywords = get_dropdown_keywords(keyword)
all_keywords = related_keywords + dropdown_keywords
filtered_keywords = filter_keywords(all_keywords)
unique_keywords = list(set(filtered_keywords))
save_keywords(unique_keywords)
九、总结
通过以上方法，我们可以轻松地获取到与网站相关的高质量关键词，从而优化网站的SEO效果。当然，在进行爬虫时，需要注意遵守相关的法律法规和道德规范，不得进行恶意攻击和非法活动。