Экспорт данных из API Google Analytics

Несколько гайдов по работе с API Google Analytics. В обоих используется gaapi4py.

#API_Google_Analytics

Автоматизация тестов PageSpeed ​​с помощью Python

Постраничная проверка с использованием API Google PSI. В предложенном коде проверка осуществляется без использования ключа. Если проверка будет выполняться с выполнением нескольких запросов в секунду, ключ нужно будет получить.

#PageSpeed

Проверка изменений на страницах сайта

Скрипт обходит указанный вами список страниц, сохраняет следующие данные:
• Ответ сервера;
• Тег title;
• Метатег description;
• Тег h1;
• Тег canonical;
• Метатег meta name robots;
• Заголовок ответа сервера x-robots-tag.

При повторном обходе сообщает в текстовом файле о наличии изменений, если они имеются.

Что потребуется:
- наличие установленных библиотек: requests, BeautifulSoup, json

Скриптом поделился: @biryukovartem

#мониторинг

Access-логи сайта для seo: автоматический анализ и отправка отчетов в Telegram

Описан пошаговый мануал по скачиванию логов с сервера, их объединении и парсинге с помощью Python, а также формирование необходимых отчетов с последующей отправкой в Telegram. Подробные комментарии приведены в коде соответствующих скриптов.

#access_log

Автоматизация Excel с помощью Python

Если вы вчера решили, что я ничего не выложу — вы были правы 😁
Я тоже так думала, ровно до 20.00, потому что я поняла, что день подходит к концу, а доверие тихонечко ускользает.

В общем, если вы решите, что материал бестолковый или скучный, я всё прощу) Но не перестану говорить, что продолжение будет. Учиться на ошибках тоже нужно.

А пока я нашла в себе силы побороть себя, расскажу о том, что мысль вести 100500 каналов — так себе мысль. Вы никогда не сможете успеть делать всё, только если у вас один контент-план на все площадки)

Так вот, эксель — это то с чего всё начиналось, это такая простая вещь, что кажется.. а что может быть проще? Там столько всего можно сделать, что даже грустно от мысли, что я решила даже его автоматизировать 😭

Но не смотря на такое грустное начало, выкладываю первую часть автоматизации и надеюсь, что больше я не буду так тянуть резину.

Читать, подписываться и хлопать на медиуме можно, нужно и очень жду, а еще пишите комментарии тут.

Работа с API Google Search Console

Данная статья перевод текста Get All Your Search traffic With Google Search Console API (With Code Sample) с дополнениями автора перевода. Из статьи вы узнаете, как извлечь более 25 000 ключевых слов и автоматически экспортировать данные в CSV-файл. С помощью этого скрипта мне удалось ежемесячно извлекать более 10 млн. строк данных из GSC API.

Скрипт для получения ngram из топа выдачи Яндекса

Получение данных по xml API Яндекса (топ 10 юрл из выдачи), парсинг статей с топа и получение ngram.
Блоком кода с получением текста статей и его токенизацией можно дополнить тз на копирайтинг

Что потребуется:
- Ключ Yandex XML
- Библиотеки pyyaxml, newspaper3k (библиотека для python3)

Дополнения:
- Библиотеку pyyaxml подключаем строкой "from pyyaxml.search import YaSearch"
- Получение данных для авторизации xml заменил строкой infa = [line.rstrip() for line in f]
- Ошибка с ssl решается переносом строки urlssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context выше получения results
- Вместо работы с xml можно использовать список list_base_urls из скрипта тз

Скриптом поделился: @devvver

#Яндекс #ngram #XML

Всем привет. Давно не было публикаций и далее будет #промо пост, но с полезными плюшками для подписчиков канала!

Записал большую серию уроков по автоматизации с помощью Python для курса "SENIOR SEO-СПЕЦИАЛИСТ" от Rush Academy. Часть выложенных скриптов в канале попала в план уроков с подробным разбором и демонстрацией работы. Поэтому кто давно хотел применить скрипты в своей работе, но самостоятельно не смог разобраться, советую.

Помимо этого будет много дополнительного материала, который ранее нигде не публиковался. Для подписчиков канала выкладываю часть урока по работе с текстами Colab.
В уроке разберем:
- NLP подходы и популярные библиотеки для лемматизации и токенизации
- поработаем с предобученным BERTом на русском языке от DeepPavlov. Достанем NER сущности из текстов.
- рассчитаем векторное представление NER сущностей и найдем наиболее близкие к ним категории на основе расчета косинусного расстояния.

Ребята набирают последний поток и устраивают распродажу. По коду SEOvlad сделают скидку 10.000₽. Инфа про курс SENIOR SEO-СПЕЦИАЛИСТ.

@seo_python