对于seoer而言，关键词的重要性毋庸置疑，关于关键词的挖掘有很多种方法，借助平台工具是必需的，而想要批量获取关键词数据，你需要更好的方法！
比如py大法好！
站长工具无疑是老牌的seo工具平台，虽然广为人吐槽，但它重要性和功能应该没有人质疑吧！
目标网址：
http://stool.chinaz.com/baidu/words.aspx
几个关键点：
1.考虑到某些关键词可能在站长工具里查询不到相关关键词，所以这里首先做了下过滤！
# 查询关键词是否能找到相关的关键字
def search_keyword(keyword):
data = {
'kw': keyword,
'page': '1',
'by': '0',
}
url = "http://stool.chinaz.com/baidu/words.aspx"
html = requests.post(url, data=data, headers=ua()).text
time.sleep(3)
con = etree.HTML(html)
key_result = con.xpath('//div[@class="col-red lh30 fz14 tc"]/text()')
try:
key_result = key_result[0] # 没有找到相关的关键字
except:
key_result = []
return key_result如果没有查询到关键词相关数据则停止运行程序，保存查询的关键词数据！
with open('no_search_keyword.txt','a+',encoding='utf-8') as f:
f.write(keyword)
print("该关键词已保存到 no_search_keyword.txt 文档中！")2.关键数据数据的处理，应用了切片工具
Python可切片对象的索引方式 包括：正索引和负索引两部分，
如下图所示，以list对象a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]为例：
切片是非常重要而且好用的操作，相信你也能用上！
一个完整的切片表达式包含两个“:”，用于分隔三个参数(start_index、end_index、step)。当只有一个“:”时，默认第三个参数step=1；当一个“:”也没有时，start_index=end_index，表示切取start_index指定的那个元素。
切片操作基本表达式：
object[start_index:end_index:step]
step：正负数均可，其绝对值大小决定了切取数据时的‘‘步长”，而正负号决定了“切取方向”，正表示“从左往右”取值，负表示“从右往左”取值。当step省略时，默认为1，即从左往右以步长1取值。“切取方向非常重要！”“切取方向非常重要！”“切取方向非常重要！”，重要的事情说三遍！
start_index：表示起始索引（包含该索引对应值）；该参数省略时，表示从对象“端点”开始取值，至于是从“起点”还是从“终点”开始，则由step参数的正负决定，step为正从“起点”开始，为负从“终点”开始。
end_index：表示终止索引（不包含该索引对应值）；该参数省略时，表示一直取到数据“端点”，至于是到“起点”还是到“终点”，同样由step参数的正负决定，step为正时直到“终点”，为负时直到“起点”。
案例应用：
overall_indexs = keyword_all_datas[0::5] # 整体指数 pc_indexs = keyword_all_datas[1::5] # pc指数 mobile_indexs = keyword_all_datas[2::5] # 移动指数 s360_indexs = keyword_all_datas[3::5] # 360指数 collections = keyword_all_datas[4::5] # 收录量
3.zip函数的应用
使用zip()函数来可以把列表合并，并创建一个元组对的列表
zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。
如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表。
for key_word, overall_index, pc_index, mobile_index, s360_index, collection, ip, first_place_href, first_place_title in zip( key_words, overall_indexs, pc_indexs, mobile_indexs, s360_indexs, collections, ips, first_place_hrefs, first_place_titles ): data = [ key_word, overall_index, pc_index, mobile_index, s360_index, collection, ip, first_place_href, first_place_title, ] print(data)
4.excel数据的保存
# 保存关键词数据为excel格式
def bcsj(keyword, data):
workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
booksheet = workbook.add_sheet('Sheet 1', cell_overwrite_ok=True)
title = [['关键词', '整体指数', 'PC指数', '移动指数', '360指数', '预估流量（ip）', '收录量', '网站首位链接', '网站首位标题']]
title.extend(data)
# print(title)
for i, row in enumerate(title):
for j, col in enumerate(row):
booksheet.write(i, j, col)
workbook.save(f'{keyword}.xls')
print(f"保存关键词数据为 {keyword}.xls 成功！")运行效果：
exe工具打包地址：
链接:
https://pan.baidu.com/s/1C7Kt3XuTcMxzEeA36KUP4A
提取码:
4y24
exe使用方法：
第一步：解压，打开，txt，添加关键词
第二步：运行exe
第三步：等待，完成
附完整源码：
#站长工具关键词挖掘
# -*- coding=utf-8 -*-
#by 微信：huguo00289
import requests
from lxml import etree
import re
import xlwt
import time
from fake_useragent import UserAgent
#构建随机协议头
def ua():
ua=UserAgent()
headers = {'User-Agent':ua.random}
return headers
# 查询关键词是否能找到相关的关键字
def search_keyword(keyword):
data = {
'kw': keyword,
'page': '1',
'by': '0',
}
url = "http://stool.chinaz.com/baidu/words.aspx"
html = requests.post(url, data=data, headers=ua()).text
time.sleep(3)
con = etree.HTML(html)
key_result = con.xpath('//div[@class="col-red lh30 fz14 tc"]/text()')
try:
key_result = key_result[0] # 没有找到相关的关键字
except:
key_result = []
return key_result
# 获取关键词页码数和记录条数
def get_page_number(keyword):
data = {
'kw': keyword,
'page': '1',
'by': '0',
}
url = "http://stool.chinaz.com/baidu/words.aspx"
html = requests.post(url, data=data, headers=ua()).text
time.sleep(3)
con = etree.HTML(html)
page_num = con.xpath('//span[@class="col-gray02"]/text()')
page_numberze = r'共(.+?)页'
page_number = re.findall(page_numberze, page_num[0], re.S)
page_number = page_number[0]
total_data = con.xpath('//p[@class="col-gray lh24 fr pr5"]') # 数据记录
total_datas = total_data[0].xpath('string(.)') # 获取节点所有文本
print(f'挖掘关键词：{keyword}-{total_datas}')
return page_number
# 获取关键词数据
def get_keyword_datas(keyword, page_number):
datas_list = []
for i in range(1, page_number + 1):
print(f'正在采集第{i}页关键词挖掘数据...')
data = {
'kw': keyword,
'page': i,
'by': '0',
}
# print(data)
url = "http://stool.chinaz.com/baidu/words.aspx"
html = requests.post(url, data=data, headers=ua()).text
time.sleep(3)
# print(html)
con = etree.HTML(html)
key_words = con.xpath('//p[@class="midImg"]/a/span/text()') # 关键词
# print(key_words)
keyword_all_datas = []
keyword_datas = con.xpath('//ul[@class="ResultListWrap "]/li/div[@class="w8-0"]/a')
for keyword_data in keyword_datas:
keyword_data = keyword_data.text
if keyword_data != None:
keyword_all_datas.append(keyword_data)
# print(keyword_all_datas)
overall_indexs = keyword_all_datas[0::5] # 整体指数
# print(overall_indexs )
pc_indexs = keyword_all_datas[1::5] # pc指数
# print(pc_indexs)
mobile_indexs = keyword_all_datas[2::5] # 移动指数
# print(mobile_indexs)
s360_indexs = keyword_all_datas[3::5] # 360指数
# print(s360_indexs)
collections = keyword_all_datas[4::5] # 收录量
# print(collections)
ips = con.xpath('//ul[@class="ResultListWrap "]/li/div[@class="w15-0 kwtop"]/text()') # 预估流量
if ips == []:
ips = ['--']
# print(ips)
first_place_hrefs = con.xpath(
'//ul[@class="ResultListWrap "]/li/div[@class="w18-0 lh24 tl"]/a/text()') # 首页位置链接
if first_place_hrefs == []:
first_place_hrefs = con.xpath('//ul[@class="ResultListWrap "]/li/div[@class="w18-0 lh24 tl"]/text()')
# print(first_place_hrefs)
first_place_titles = con.xpath(
'//ul[@class="ResultListWrap "]/li/div[@class="w18-0 lh24 tl"]/p[@class="lh17 pb5"]/text()') # 首页位置标题
if first_place_titles == []:
first_place_titles = ['--']
# print(first_place_titles)
data_list = []
for key_word, overall_index, pc_index, mobile_index, s360_index, collection, ip, first_place_href, first_place_title in zip(
key_words, overall_indexs, pc_indexs, mobile_indexs, s360_indexs, collections, ips, first_place_hrefs,
first_place_titles
):
data = [
key_word,
overall_index,
pc_index,
mobile_index,
s360_index,
collection,
ip,
first_place_href,
first_place_title,
]
print(data)
print('\n')
data_list.append(data)
time.sleep(3)
datas_list.extend(data_list) # 合并关键词数据
return datas_list
# 保存关键词数据为excel格式
def bcsj(keyword, data):
workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
booksheet = workbook.add_sheet('Sheet 1', cell_overwrite_ok=True)
title = [['关键词', '整体指数', 'PC指数', '移动指数', '360指数', '预估流量（ip）', '收录量', '网站首位链接', '网站首位标题']]
title.extend(data)
# print(title)
for i, row in enumerate(title):
for j, col in enumerate(row):
booksheet.write(i, j, col)
workbook.save(f'{keyword}.xls')
print(f"保存关键词数据为 {keyword}.xls 成功！")
#关键词挖掘主函数
def main():
keyword = input('请输入关键词>>')
print('正在查询，请稍后...')
result = search_keyword(keyword)
if result == "没有找到相关的关键字":
print('\n')
print(result)
print("该关键词没有挖掘到关键词数据")
with open('no_search_keywords.txt','a+',encoding='utf-8') as f:
f.write(keyword)
print("该关键词已保存到 no_search_keywords.txt 文档中！")
else:
print('\n')
page_number = get_page_number(keyword)
print('\n')
print('正在采集关键词挖掘数据，请稍后...')
print('\n')
print('========================BUG 反馈微信：huguo00289 ========================\n')
print('\n')
page_number = int(page_number)
datas_list = get_keyword_datas(keyword, page_number)
print('\n')
print('关键词挖掘数据采集结果：')
print('========================采集结果========================\n\n')
for datas in datas_list:
print(datas)
print('\n\n========================采集结束========================\n')
bcsj(keyword, datas_list)
#txt批量挖掘采集关键词数据
def run():
keywords=[key.strip() for key in open("search_keyword.txt")]
if len(keywords) > 0:
print(f'>>> 共导入{len(keywords)}个关键词数据！')
for keyword in keywords:
print(f'>>> 正在查询采集 {keyword} 关键数据...')
result = search_keyword(keyword)
if result == "没有找到相关的关键字":
print('\n')
print(result)
print("该关键词没有挖掘到关键词数据")
with open('no_search_keyword.txt', 'a+', encoding='utf-8') as f:
f.write(keyword)
print("该关键词已保存到 no_search_keyword.txt 文档中！")
else:
print('\n')
page_number = get_page_number(keyword)
print('\n')
print('正在采集关键词挖掘数据，请稍后...')
print('\n')
print('========================BUG 反馈微信：huguo00289 ========================\n')
print('\n')
page_number = int(page_number)
datas_list = get_keyword_datas(keyword, page_number)
print('\n')
print('关键词挖掘数据采集结果：')
print('========================采集结果========================\n\n')
for datas in datas_list:
print(datas)
print('\n\n========================采集结束========================\n')
bcsj(keyword, datas_list)
time.sleep(8)
else:
print('--- 批量查询模式开启失败！')
print('>>>开启手动查询模式！')
main()
if __name__ == '__main__':
print('\n========================工具说明========================')
print('站长工具关键词挖掘采集工具-by huguo002\n')
print('默认开启批量采集模式，需满足两个条件：')
print('1.运行目录存在 search_keyword.txt；')
print('2.keywords.txt 内存在关键词数据，关键词一行一个！')
print('否则将开启手动查询模式！\n')
print('================= BUG 反馈微信：huguo00289 ============\n')
time.sleep(5)
try:
print('>>> 默认开启批量查询模式！')
print('>>> 请稍后...')
run()
except:
print(">>> 未查询到 search_keyword.txt 文档数据！\n")
print('--- 批量查询模式开启失败！')
print(">>> 开启手动输入 关键词模式！\n")
main()
