Python puede sentirse intimidante si no eres un desarrollador. Ves guiones volando por Twitter, escuchar a personas departir sobre automatización y apis, y te preguntas si vale la pena cultivarse, o incluso posible—No un título en informática.
Pero aquí está la verdad: el SEO está realizado de tareas repetitivas y que requieren mucho tiempo que Python puede automatizar en minutos. Cosas como corroborar los enlaces rotos, los metadatos de raspado, el descomposición de clasificaciones y la auditoría de SEO en la página son factibles con algunas líneas de código. Y gracias a herramientas como ChatGpt y Google Colab, nunca ha sido más obvio comenzar.
En esta preceptor, te mostraré cómo comenzar a cultivarse.
El SEO está realizado de trabajo repetitivo y manual. Python lo ayuda a automatizar tareas repetitivas, extraer información de conjuntos de datos masivos (como decenas de miles de palabras secreto o URL) y desarrollar habilidades técnicas que lo ayudan a chocar casi cualquier problema de SEO: depuración de problemas de JavaScript, analizando sitios complejos o usar API.
Más allá de eso, cultivarse Python te ayuda:
- Comprender cómo funcionan los sitios web y los datos web (lo creas o no, Internet es no tubos).
- Colaborar con los desarrolladores de guisa más efectiva (¿De qué otra forma planea gestar miles de páginas específicas de ubicación para eso SEO programático ¿campaña?)
- Aprenda la razonamiento de programación que se traduce en otros idiomas y herramientascomo construir scripts de Google Apps para automatizar informes en las hojas de Google, o escribir plantillas líquidas para la creación de páginas dinámicas en CMSS sin capital.
Y en 2025, no estás aprendiendo a Python solo. LLMS puede explicar los mensajes de error. Google Colab le permite ejecutar cuadernos sin configuración. Nunca ha sido más obvio.
Los LLM pueden chocar la mayoría de los mensajes de error con facilidad, no importa cuán tontos puedan ser.
No necesita ser un habituado o instalar una configuración lugar compleja. Solo necesitas un navegador, poco de curiosidad y una voluntad de romper las cosas.
Recomiendo comenzar con un curso práctico y cálido para principiantes. Yo usé Los 100 días de Python de RepliS y lo recomiendo insistentemente.
Esto es lo que necesitará entender:
1. Herramientas para escribir y ejecutar Python
Antaño de que pueda escribir cualquier código de Python, necesita un espacio para hacerlo, eso es lo que llamamos un “entorno”. Piense en ello como un espacio de trabajo donde puede escribir, probar y ejecutar sus scripts.
Designar el entorno adecuado es importante porque afecta la facilidad con que puede comenzar y si se encuentra con problemas técnicos que ralentizan su estudios.
Aquí hay tres excelentes opciones dependiendo de sus preferencias y nivel de experiencia:
- Replicación: Un IDE basado en el navegador (entorno de explicación integrado), lo que significa que le brinda un espacio para escribir, ejecutar y depurar su código Python, todo de su navegador web. No necesita instalar nadie: solo regístrese, fiordo un nuevo tesina y comience a codificar. Incluso incluye características de IA para ayudarlo a escribir y depurar los guiones de Python en tiempo efectivo. Visite la presentación.
- Google Colab: Una utensilio gratuita de Google que le permite ejecutar cuadernos de Python en la montón. Es excelente para tareas de SEO que involucran descomposición de datos, raspado o estudios involuntario. Incluso puede compartir cuadernos como Google Docs, que es consumado para la colaboración. Visite Google Colab.
- VS Code + Python intérprete: Si prefiere trabajar localmente o desea más control sobre su configuración, instale el código de Visual Studio y la extensión de Python. Esto le brinda flexibilidad completa, paso a su sistema de archivos y soporte para flujos de trabajo avanzados como versiones de git o usar entornos virtuales. Visite el sitio web de VS Code.
Mi software de informes de blog, integrado en una gran conjunción con ChatGPT.
No necesita comenzar aquí, pero a prolongado plazo, sentirse cómodo con el explicación lugar le dará más potencia y flexibilidad a medida que sus proyectos se vuelvan más complejos.
Si no está seguro de por dónde comenzar, vaya a replicarse o colab. Eliminan la fricción de configuración para que pueda concentrarse en cultivarse y constatar con scripts de SEO de inmediato.
2. Conceptos secreto para cultivarse temprano
No necesita dominar Python para comenzar a usarlo para SEO, pero debe comprender algunos conceptos fundamentales. Estos son los componentes básicos de casi todos los guiones de Python que escribirás.
- Variables, bucles y funciones: Las variables almacenan datos como una tira de URL. Los bucles le permiten repetir una argumento (como corroborar los códigos de estado HTTP para cada página). Las funciones le permiten agrupar acciones en bloques reutilizables. Estas tres ideas alimentarán el 90% de su automatización. Puede obtener más información sobre estos conceptos a través de tutoriales para principiantes como Python para principiantes – Memorizar programación de Python o Tutorial de python de W3Schools.
- Listas, diccionarios y condicionales: Las listas lo ayudan a trabajar con colecciones (como todas las páginas de su sitio). Los diccionarios almacenan datos en pares (como URL + Título). Los condicionales (como si, else) lo ayudan a lanzarse qué hacer dependiendo de lo que encuentre el script. Estos son especialmente avíos para ramificar la razonamiento o los resultados de filtrado. Puedes explorar más estos temas con el Supervisión de estructuras de datos de Python W3Schools y Tutorial de flujo de control de LearnpyThon.org.
- Importar y usar bibliotecas: Python tiene miles de bibliotecas: paquetes preescritos que hacen un trabajo pesado para usted. Por ejemplo, las solicitudes le permiten mandar solicitudes HTTP, BeautifulSoup4 analiza HTML, y Pandas maneja hojas de cálculo y descomposición de datos. Los usará en casi todas las tareas de SEO. Realizar El módulo de solicitudes de pitón por Python efectivo, Hermosa sopa: raspado web con pitón para analizar html y Tutorial de Python Pandas Desde Datacamp para trabajar con datos en auditorías de SEO.
Estas son mis notas reales de trabajar a través de los 100 días de curso de Python de Replic.
Estos conceptos pueden sonar abstractos ahora, pero cobran vida una vez que comienzas a usarlos. ¿Y las buenas telediario? La mayoría de los guiones de SEO reutilizan los mismos patrones una y otra vez. Aprenda estos fundamentos una vez y puede aplicarlos en todas partes.
3. Habilidades de pitón relacionadas con el SEO central
Estas son las habilidades de pan y mantequilla que usará en casi todos los guiones de SEO. No son complejos individualmente, pero cuando se combinan, le permiten auditar sitios, rasar datos, crear informes y automatizar el trabajo repetitivo.
- Hacer solicitudes HTTP: Así es como Python carga una página web detrás de estampa. Usando la biblioteca de solicitudes, puede corroborar el código de estado de una página (como 200 o 404), obtener contenido HTML o fingir un rastreo. Obtenga más información de Vivo Supervisión de Python para el módulo de solicitudes.
- Analizador html: Posteriormente de obtener una página, a menudo querrá extraer nociones específicos, como la epíteto de título, la meta descripción o todos los atributos de alt de imágenes. Ahí es donde entra BeautifulSoup4. Te ayuda a navegar y despabilarse HTML como un profesional. Este serio tutorial de Python explica exactamente cómo funciona.
- Recital y escritura de CSVS: Los datos de SEO viven en hojas de cálculo: clasificaciones, URL, metadatos, etc. Python puede acertar y escribir CSV utilizando el módulo CSV incorporado o la biblioteca de pandas más potente. Aprende como con esto Tutorial de Pandas de Datacamp.
- Usando API: Muchas herramientas de SEO (como Ahrefs, Google Search Console o Screaming Frog) ofrecen API, interfaces que le permiten obtener datos en formatos estructurados como JSON. Con las solicitudes de Python y las bibliotecas JSON, puede atraer esos datos a sus propios informes o paneles. Aquí hay una descripción básica de las API con Python.
La Biblioteca Pandas es increíblemente útil para el descomposición de datos, los informes, los datos de pulcritud y otras cien cosas.
Una vez que conozca estas cuatro habilidades, puede construir herramientas que se arrastren, extraen, limpien y analicen los datos de SEO. Muy perfectamente.
Estos proyectos son simples, prácticos y se pueden construir con menos de 20 líneas de código.
1. Compruebe si las páginas están usando https
Una de las verificaciones más simples pero más avíos que puede automatizar con Python es corroborar si un conjunto de URL está utilizando HTTPS. Si está auditando el sitio de un cliente o revisa las URL de la competencia, es útil memorizar qué páginas todavía están utilizando HTTP inseguro.
Este script lee una tira de URL de un archivo CSV, realiza una solicitud HTTP para cada una e imprime el código de estado. Un código de estado de 200 significa que la página es accesible. Si la solicitud falta (por ejemplo, el sitio está inactivo o el protocolo está mal), todavía le dirá eso.
import csv
import requests
with open('urls.csv', 'r') as file:
reader = csv.reader(file)
for row in reader:
url = row(0)
try:
r = requests.get(url)
print(f"{url}: {r.status_code}")
except:
print(f"{url}: Failed to connect")
2. Verifique los atributos de ALT de imagen faltantes
El texto Alt faltante es un problema popular en la página, especialmente en páginas más antiguas o sitios grandes. En espacio de corroborar cada página manualmente, puede usar Python para escanear cualquier página y señalar imágenes que faltan un atributo ALT. Este script obtiene la página html, identifica todo Etiquetas e imprime el SRC de cualquier imagen que yerro el texto descriptivo posible.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url="https://example.com"
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
images = soup.find_all('img')
for img in images:
if not img.get('alt'):
print(img.get('src'))
3. Título de raspado y etiquetas de meta descripción
Con este script, puede ingresar una tira de URL, extraer cada página