Python 已经是编程世界中最重要的语言之一。然而，最近，我们看到技术也正在入侵其他领域。
这种语言也被有效地用于旨在解决网络场景中公司的几个问题的努力，无论是在开发在线系统还是在 SEO 策略中。
从这个意义上说，有一个广泛的领域专门探索Python在 SEO 中的使用。
这使我们能够改善营销成果并增强吸引和转化客户的策略。
在本文中，我们将讨论：
Python 是一种编程语言，由数学家 Guido Van Rossum 创建，于 1991 年正式发布。
它是一项开源技术，拥有庞大的开发人 希腊 WhatsApp 号码数据 员社区。它能够是多范式的，即功能性的、结构化的或面向对象的。这就是为什么它被认为是通用语言。
它的多功能性源于两个主要事实：首先是它是多平台的，也就是说，它可以在多个生态系统中运行良好。
其次，这种编程模式涉及一个巨大的库，具有不同的功能、分类和标准，可用于不同的目的。稍后我们会看到语言应用到底是什么。
然而，它不仅仅是一种编写代码的技术， 它还承载着一种开发理念 —— 这在某种程度上解释了它的成功。
这个想法集中在一些原则上，比如偏爱简单性，注重代码的可读性、清晰度和实用性。
这些概念被编译在所谓的 Python Zen 中，这是编程中使用的一组概念和良好实践。
该列表由该语言的主要贡献者 Tim Peters 创建，并已成为该语言文档的标准，甚至可以在官方网站上找到。
蟒蛇之禅
根据这些概念，该技术更加注重索引，取消分号（大多数其他语言中的强制规则），并使用与其他已知语言（例如 Java 和 C）类似的模式。
学习曲线比其他情况要低得多，正是因为这种旨在与程序员合作、改善他们的体验的理念。
要开始使用 Python，您可以使用 IDE、终端，甚至云中的软件选项，例如 Jupyter Notebook。
考虑到用于特定目的的系统，Python 是最有趣的选择之一。
如果来自其他领域的专业人士使用这种语言进入编程领域， 他们会发现它比其他标准更容易。
此外，回报非常有趣，因为这个编程标准适用于多种上下文和场景。因此，它积极与组织的不同部门合作。
机器学习和深度学习
从这个意义上说，巨大的机会之一是使用Python来实现人工智能解决方案及其子领域：机器学习和深度学习。
在该主题领域，还值得一提的是该技术用于大数据处理和其他与 主要基于数据的决策相关的目的。
这是可能的，因为它的用户友好性和对处理大型数据库的支持。该语言有无数的库和标准专用于 数值计算、数据结构和统计分析。
因此，该技术为您提供了广泛的可能性：回归、机器学习算法、决策树以及其他技术。
所有这些都允许您浏览大数据并通过交叉引用这些数据和识别模式来提取有用的信息。
例如，在实践中，这些策略可以成为自然语言处理。该系统分析文本并分解信息以试图获取其含义。
因此，系统可以识别一段文本中所表达的确切感觉，就像人类识别它一样。
自动化
显然，这里的主要焦点是 自动化。Python 的强大功能使我们能够将一些重要且基本的功能委托给机器来解决和学习。
随着 这些算法的发展， 使用这些函数可以获得越来越好的结果。
通过这种方式，人类可以专注于其他任务，例如需要更多创造力的更具战略性的问题。
图书馆和数据可视化
该语言还可以应用于数据提取、科学计算、信息分析和准备。
对于机器学习问题，一些有用的工具包括：TensorFlow、Scikit-learn 库、SpaCy 和 Panda。对于科学计算，我们可以提到 SciPy 和 NumPy。
此外，它还是转换数据的好工具，使其 更易于可视化。
通常使用此技术来创建报告、图表和其他图表以了解信息并从中提取价值。例如，这种方法可用于优化营销活动和 业务演示。
网页编程
不过，我们还有用于 Web 编程的 Python 应用程序。像 Django 这样的框架已经成为将语言原理应用于这种开发的有趣方式，无论是在前端还是后端。
通过简单性和多功能性，可以提高结果、促进测试、管理交互性并处理大量数据。
例如，在网络上，Django 帮助格式化和排列信息、验证数据以及验证表单中的信息。
与其他语言集成
另一个优点是与其他更常见的语言（例如 Java）的集成。这使得 Python 在不同的环境中都变得强大且有用，这进一步增强了它的多功能性。
当我们谈论 Python 在任务自动化中的使用时， 我们了解了使用这种语言进行 SEO 活动的基础。
这就是我们将在下一个主题中进一步探讨的内容。
首先，我们可以通过两个目的来总结 Python 和 SEO 之间的关系：分析大量数据而不容易出错，以及自动化任务，让专业人员可以自由地处理其他问题，正如我们已经提到的。
下面我们将看到这种语言在 SEO 领域的主要应用。
网址映射
当站点迁移到另一个地址时，旧地址的链接通常会中断并将用户引导至错误页面。
然而，这项著名的技术可以在这些情况下映射 URL ，将某些旧链接与新地址相关联。
即使可以从 Google 搜索页面中删除这些引用，执行此映射仍然很重要，以避免可能产生业务损失的任何不便。
使用Python，站点管理员可以以实用且自动化的方式完成此操作，管理大量页面而不会出现重大问题。
内部链接分析
如果目标是收集内部链接的信息，该技术也可能有用。
有了它，可以分析链接的数量，检查是否有损坏的链接，哪些是没有alt标签的图像链接等。还可以分析它们是内部的，外部的，还是指向某些子域。
换句话说，可以获得网站链接构建策略的总体映射，这使您可以跟踪改进操作。
在大型网站上， 这几乎不可能手动完成。 因此，该工具有很大帮助，并以快速、动态的方式提供支持。
关键词搜索
数字营销 在很大程度上取决于关键词。那么为什么不在这个函数中也使用编程呢？
您可以搜索与您的买家角色相关的 关键字 以及市场上最有价值的关键字，以创建用于在 Google 上排名的特定内容。
此外，该语言允许您按意图对数千个现有关键字进行分类，以改进策略并提供完整的体验。
这种通过深度学习进行的分类 使我们能够了解每个关键字的目标以及网站如何更好地与其对应。
众所周知，搜索有四种类型：信息搜索、交易搜索、导航搜索和商业搜索。
了解关键字如何在这些组中对齐有助于公司更好地了解客户偏好。