一、背景介绍
关键词密度是指在网页中某一个关键词出现的频率,是搜索引擎排名算法的一个重要因素之一。过高或过低的关键词密度均会影响网页的排名。因此,分析网页中的关键词密度变得至关重要。
Python作为一种高级语言,具有方便快捷、易学易用、能够大量处理数据等优点,越来越多的人将其应用在网络爬虫、数据分析等领域,对于关键词密度分析也有着很好的支持。
二、主要流程
网页关键词密度的分析包含以下几个基本步骤:
1. 网页爬取:使用Python的requests和BeautifulSoup模块对目标网页进行爬取,提取出html文本。
2. 文本处理:对爬取的html文本进行处理,去除无效标签(如script、style)和特殊字符(如空格、换行等),只提取文本内容。
3. 分词:使用Python的jieba分词对文本内容进行分词处理,得到词语列表。
4. 关键词统计:对分词后的词语进行统计,计算每个词语出现的频率。
5. 结果展示:将统计结果展示在网页中。
三、代码实现
import requests from bs4 import BeautifulSoup import jieba # 网页爬取 def get_html(url): headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36" } try: r = requests.get(url, headers=headers) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: return "" # 文本处理 def clean_text(raw_html): clean_html = BeautifulSoup(raw_html, "html.parser").text clean_text = clean_html.replace('\n', '').replace('\r', '').replace('\t', '').replace('\xa0', '') return clean_text # 分词 def jieba_cut(text): cut_list = [i for i in jieba.cut(text) if len(i) > 1] return cut_list # 关键词统计 def keyword_statistics(cut_list): keyword_dict = {} total_num = len(cut_list) for word in cut_list: if word not in keyword_dict: keyword_dict[word] = 1 else: keyword_dict[word] += 1 for i in keyword_dict: keyword_dict[i] = keyword_dict[i]/total_num sorted_list = sorted(keyword_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) return sorted_list # 结果展示 def show_result(sorted_list): for item in sorted_list: keyword, density = item print("{}: {:.2%}".format(keyword, density)) if __name__ == "__main__": url = input("请输入目标网页链接:") html = get_html(url) text = clean_text(html) cut_list = jieba_cut(text) sorted_list = keyword_statistics(cut_list) show_result(sorted_list)
四、结果分析
以上代码实现了网页关键词密度的分析,并将结果以关键词和出现频率的形式展示出来。可以根据结果来分析该网页的关键词密度情况,以便进行SEO相关的工作。