Trăn cạp spotify

Python là gì?

Tuy mình không phải là một chuyên gia về dữ liệu cũng như IT, nhưng những lợi ích mà Python mang lại chắc chắn sẽ giúp ích cho các bạn rất nhiều trong quá trình làm SEO.

Có thể hiểu, Python là ngôn ngữ lập trình tương tác với mã nguồn mở. Được thiết kế với ưu điểm là dễ đọc, dễ học và dễ nhớ

Ngoài ra, Python còn là ngôn ngữ có hình thức rất sáng sủa, cấu trúc rõ ràng, thuận tiện cho người mới học lập trình và được sử dụng rộng rãi trong phát triển trí tuệ nhân tạo hoặc AI

Để có thể tìm hiểu sâu hơn về Python, Wikipedia đã có bài viết chia sẻ rất chi tiết về nó

Thêm vào đó, Python còn được một số tổ chức lớn trên thế giới sử dụng Intent cung cấp năng lượng cho nền tảng của họ, thực hiện phân tích dữ liệu và chạy các mô hình Machine Learning

Các công ty bao gồm Google, YouTube, NASA, Netflix, Spotify hay IBM đã tuyên bố Python là một phần quan trọng trong sự phát triển của họ, do tính đơn giản, tốc độ và khả năng mở rộng của nó

Trên thực tế, trình thu thập thông tin trên trang web đầu tiên của Google và hiện tại nó vẫn là một trong những ngôn ngữ phía máy chủ chính thức của họ

Cách chạy Python

Bạn có thể chạy các tập lệnh Python theo một số cách, tùy thuộc vào những gì mà bạn cảm thấy phù hợp nhất

Hầu hết, các hệ thống đi kèm với Python đã được cài đặt. Bạn có thể chạy Python từ thiết bị hoặc dòng lệnh IDE hoặc đang sử dụng các lựa chọn thay thế trên hệ thống đám mây, bao gồm

• Máy tính xách tay Jupyter
• Google Colab

Những điều này sẽ cung cấp cho bạn trải nghiệm dễ dàng hơn nếu như bạn là người mới bắt đầu và đang tìm hiểu các yếu tố của từng dòng mã

Thư viện Python

Sức mạnh chính của Python nằm trong các thư viện của nó, cho phép người dùng sử dụng một số tiện ích bổ sung, bao gồm

• Trích xuất dữ liệu
• Partition and standard
• Tin học khoa học
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Học máy

Một số thư viện hữu ích dành cho các nhiệm vụ liên quan đến việc phân tích dữ liệu và tự động hóa bao gồm

• TenorFlow. Một thư viện Machine Learning với mã nguồn mở
• NumPy. Dành cho khoa học máy tính
• khoa học viễn tưởng. Sử dụng cho các tính toán khoa học và kỹ thuật
• SciKit Tìm hiểu. Machine Learning Khởi tạo khai thác và phân tích dữ liệu
• gấu trúc. Được sử dụng để thực hiện thao tác và phân tích dữ liệu
• SpaCy. Một thư viện xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• yêu cầu. Một thư viện thực hiện các yêu cầu HTTP

Python có ích như thế nào trong công việc hỗ trợ kỹ thuật SEO?

Mặc dù, việc hiểu biết về các ngôn ngữ lập trình cho các trang web mà bạn đang làm là rất quan trọng. Tuy nhiên, Python còn cung cấp rất nhiều về khả năng tự động hóa cho các nhiệm vụ cấp thấp mà bạn chỉ cần dành ra vài giờ để có thể thực hiện

Python trao quyền cho các chuyên gia về SEO theo một số cách vì nó không chỉ cho phép bạn thực hiện việc tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại mà còn trích xuất và phân tích các tệp dữ liệu lớn hơn

Số lượng các nhà phân tích dữ liệu thì ngày càng tăng, do đó, việc có thể phân tích dữ liệu hiệu quả sẽ giúp bạn giải quyết được nhiều vấn đề phức tạp trong một khoảng thời gian ngắn hơn

Điều này giúp bạn tiết kiệm được khoảng thời gian quý giá và có thể thực hiện các nhiệm vụ SEO quan trọng khác hiệu quả hơn

Những yếu tố trên kết hợp với nhau đã dẫn đến sự phát triển về mức độ phổ biến của Python đối với các chuyên gia trong lĩnh vực SEO

Khả năng hiểu rõ hơn về dữ liệu không chỉ giúp bạn thực hiện công việc của mình tốt hơn mà còn giúp bạn đưa ra các quyết định khác nhau dựa trên dữ liệu đó

Những quyết định này sau đó sẽ cho phép các bạn cung cấp các thông tin chi tiết, cụ thể để khách hàng và các bên liên quan có thể tin tưởng hơn vào các đề xuất mà các bạn đang muốn thực hiện

Tự động hóa với Python

Mặc dù Python sẽ không thể bắt chước các chiến lược dựa trên cảm xúc của kẻ lừa đảo, tuy nhiên, tập lệnh Python có thể sử dụng để tự động hóa một số lượng lớn các tác vụ ngốn nhiều thời gian

Danh sách các nhiệm vụ mà bạn có thể tự động hóa bằng Python

• Specify target target of user
• Ánh xạ URL trước khi di chuyển
• Phân tích các liên kết nội bộ
• Thực hiện nghiên cứu từ khóa
• Tối ưu hóa cấu hình ảnh
• Cạo trang web

The sample command to try

Bạn đã sẵn sàng để bắt đầu với Python?

Dưới đây là một số tập lệnh hữu ích mà VietMoz đã tổng hợp lại, cùng với mô tả vô cùng rút gọn về cách hoạt động của từng tập lệnh cũng như các phương thức mà chúng ta cần giải quyết

Chú thích hình ảnh bằng Pythia

Pythia là một mô-đun tự học khá sâu do Facebook tạo ra, tập lệnh này tạo ra các phụ đề cho URL của hình ảnh

Từ chú thích này, sau đó có thể được sử dụng dành cho các hình ảnh hiện đang thiếu thẻ Alt, thực sự rất quan trọng đối với khả năng truy cập cũng như tìm kiếm hình ảnh

Lệnh này dựa trên cơ chế “cơ chế từ dưới lên và từ trên xuống”, tính toán các kết quả bằng cách tập trung sự chú ý vào các yếu tố khác nhau trong cùng một hình ảnh.

Đối với mỗi từ được tạo ra, chú ý được tập trung sâu vào các Pixel riêng lẻ trên ảnh, phác thảo vùng được chú ý một cách tối đa

Lệnh này có thể thực hiện dễ dàng tức là nó có thể chạy trực tiếp từ Google Colab và không cần mã hóa trực tiếp

Khi bản sao của mã thiết bị cần được lưu vào ổ đĩa Google Colab cá nhân của bạn thì tất cả các ô đều có thể chạy và thực hiện từng bước cho bạn

Thao tác này sẽ tải xuống các nguồn dữ liệu cần thiết để chạy theo quy trình, cũng như tự động hoàn tất tất cả các bước “bình thường cần được thực hiện theo cách thủ công”

Ví dụ, tất cả các thư viện đều sẽ được cài đặt, các lớp sẽ được tạo ra giống như các chức năng đã được chỉ định

Điều này sẽ tạo ra một vùng để có thể thêm vào URL hình ảnh

Sau đó, chú thích sẽ được cập nhật cho mỗi hình ảnh, có thể được sử dụng trực tiếp làm thẻ thay thế hoặc để truyền thông tin cho việc tạo ra một hình ảnh

Hamlet Batista đã viết về một hướng dẫn toàn diện để tạo văn bản từ hình ảnh bằng Python, điều đó cho thấy lệnh này đang hoạt động

SEO partitioning

Mình đã tìm thấy tập lệnh Trình phân tích SEO này, được tạo bởi Seth Black trên trang GitHub, chúng được sử dụng để phân tích cấu trúc của một trang web bằng cách thu thập dữ liệu và phân tích các vấn đề về vấn đề này.

Tuy nhiên, để có thể thực hiện lệnh Trình phân tích SEO này thì yêu cầu bạn phải sử dụng Python 3. 4 trở lên, cũng như các gói BeautifulSoup và urllib

Sau khi cài đặt, bạn có thể thu thập các thông tin trong một trang web từ trang chủ hoặc sơ đồ trang XML

Cho tới bước hoàn tất việc thu thập dữ liệu trang web, nó sẽ hiển thị bao gồm dữ liệu. Số lượng từ, tiêu đề của trang và mô tả meta cũng như các cảnh báo [nếu có] đối với các tiêu đề, mô tả meta và văn bản thay thế còn thiếu

Tối ưu hóa cấu hình hình ảnh

Một phát hiện khác của GitHub là tập lệnh này, được tạo bởi Victor Domingos, được viết bằng Python thuần túy và được sử dụng để giảm kích thước tệp của hình ảnh

Và tất nhiên, nó yêu cầu bạn phải sử dụng Python 3. 6 return to same with library Gối để có thể chạy

Sau khi cài đặt, bạn sẽ có thể tối ưu hóa một hình ảnh hoặc một thư mục có nhiều hình ảnh trong đó, bằng cách sử dụng chuỗi thích hợp được nêu chi tiết bên trong kho lưu trữ GitHub

Điều đáng chú ý của nó là tập lệnh này tối ưu hóa hình ảnh một cách triệt tiêu để. Do đó, bạn nên lưu lại một bản sao trước khi chạy thao tác

Trong ví dụ này, hình ảnh chạy qua tệp lệnh đã giảm 5% kích thước tệp từ 2. 8MB xuống còn 2. 6MB mà thôi

Như bạn có thể thấy ở bên dưới, không có sự khác biệt rõ ràng giữa hình ảnh gốc và hình ảnh đã được tối ưu hóa

Ngay cả việc giảm 5% kích thước tệp ảnh trên một trang cũng có thể tác động đáng kể đến hiệu suất

Các khả năng khác nhau

Ba ví dụ trên chỉ là cơ bản. Trên thực tế, có rất nhiều khả năng tự động hóa và tối ưu hóa hơn bằng cách sử dụng các tập lệnh Python, bao gồm

• Phân vùng liên kết nội bộ
• Partition file log
• XÁC THỰC Hreflang
• Tính toán tăng trưởng Keywords
• Thu thập dữ liệu GSC
• Thực hiện các phân vùng đối thủ cạnh tranh

Cung cấp năng lượng cho Machine Learning

Python là một ngôn ngữ vô cùng phổ biến, được sử dụng để cung cấp năng lượng cho các ứng dụng Machine Learning với thao tác đơn giản, trực quan và khả năng dễ tiếp cận của nó

Machine Learning cũng là mã nguồn mở, đối với một số nhà phát triển cung cấp, hỗ trợ cho người dùng

Ngoài ra, chúng ta cũng có một số lượng lớn các thư viện hữu ích khi làm việc và tạo ra các mô hình Machine Learning

Machine Learning là gì?

Machine Learning là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo [AI] cung cấp cho các hệ thống khả năng “tự học” và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần phải thiết lập rõ ràng. Machine Learning tập trung vào việc phát triển các chương trình của máy tính để có thể truy cập dữ liệu và sử dụng nó cho công việc “tự học”

Quá trình “học tập” thường bắt đầu với các quan sát hoặc nghiên cứu dữ liệu. Ví dụ như kinh nghiệm trực tiếp hoặc qua hướng dẫn, dễ dàng tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu để đưa ra quyết định tốt hơn trong tương lai

Mục đích chính là cho phép máy tính “tự học” mà không cần có sự can thiệp hoặc hỗ trợ của con người và điều chỉnh các hành động sao cho phù hợp

Tuy nhiên, thông qua từ điển cách sử dụng các thuật toán cổ xưa của Machine Learning, văn bản đều được coi là một chuỗi các từ khóa. Và nó sẽ tiếp cận thông tin [tự học] dựa trên phân tích ngữ nghĩa, bắt chước khả năng hiểu ý nghĩa của một văn bản giống người

Python & Máy học

Khi chạy kết hợp với Machine Learning, Python có thể được sử dụng để cung cấp năng lượng cho các lệnh tập lệnh để tạo ra một tập dữ liệu, trước khi nó tóm tắt lại và trực quan hóa toàn bộ dữ liệu

Từ đây, mô hình sẽ đánh giá các thuật toán để có thể đưa ra những dự đoán trong tương lai

Các ví dụ về Machine Learning ngoài đời thực

Việc sử dụng Machine Learning trên các trang web ngày càng được tăng cường, với các mô hình mới được tạo ra và dữ liệu đào tạo trở nên dễ truy cập hơn.

Một số ví dụ về Machine Learning ngoài đời thực

• Thuật toán RankBrain của Google
• Chương trình Baidu’s Deep Voice
• Dòng thời gian đang được quản lý bởi Twitter
• Netflix và Spotify đầu ra
• Tính năng Einstein của Salesforce

Machine Learning có ích như thế nào với kỹ thuật SEO?

Có khả năng giải quyết được các vấn đề phức tạp, không có gì là quá ngạc nhiên khi các mô hình Machine Learning đang được sử dụng để giúp cuộc sống của các chuyên gia SEO trở nên dễ dàng hơn

Giống như Britney Muller từng nói. “Machine Learning đang trở nên dễ dàng tiếp cận hơn và sẽ đưa chúng tôi đến một chiến lược cao hơn”

Điều này sẽ cho phép bạn có thể dành nhiều thời gian hơn để tìm giải pháp, thay vì chỉ xác định vấn đề

Một số ví dụ về mô hình Machine Learning được sử dụng trong SEO

• Đánh giá chất lượng nội dung
• Xác định khoảng trống của các Từ khóa và cơ hội đối với các Từ khóa đó
• Có thông tin chi tiết về mức độ tương tác của người dùng
• Tối ưu hóa thẻ tiêu đề
• Tự động tạo mô tả meta
• Phiên âm lại các âm thanh

Mô hình NLP của Google

Một trong những mô hình đáng để thử là API xử lý ngôn ngữ tự nhiên của Google, sử dụng công nghệ Machine Learning để tiết lộ cấu trúc và ý nghĩa của văn bản. Nó phân tích văn bản để có thể hiểu được xúc động, cũng như trích xuất những thông tin chính

API này không chỉ cho phép bạn tạo ra một mô hình cá nhân hóa dành cho nội dung, mà nó còn cung cấp kết quả phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn, giúp bạn hiểu sâu hơn về sự hiểu biết của Google đối

Kết luận

Hy vọng rằng, qua những thông tin mình chia sẻ bên trên sẽ giúp các bạn hiểu được phần nào đó về tầm quan trọng của Python với các kỹ thuật SEO, giúp các bạn tự động hóa được các tác vụ và phân tích dữ liệu