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利用Python爬虫打造SEO智能关键词聚合

本文将为您揭秘一项SEO黑科技:如何利用Python爬虫打造智能关键词聚合工具。通过这个工具,您可以快速地扫描和聚合与您网站相关的关键词,为您的SEO优化提供更准确的参考。  ...第一步:确定目标和需求  在开始之前,您需要明确拥有这样一个关键词聚合工具的目标和需求。...您可以考虑以下几个方面:  1.需要聚合的关键词范围:确定您所关注的领域或者行业,并明确需要聚合的关键词范围。  2.聚合的网站来源:确定从哪些网站获取关键词,并收集这些网站的URL地址。  ...4.将收集到的关键词进行聚合和整理。  ...通过收集和聚合与您网站相关的关键词,您可以为SEO优化提供更准确的参考和决策依据。在使用Python爬虫过程中,您需要遵守合法和道德的原则,避免对目标网站造成不必要的干扰。

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【翻译】MongoDB指南聚合——聚合管道

MongoDB提供了三种执行聚合的方式:聚合管道,map-reduce方法和单一目的聚合操作。 聚合管道 MongoDB的聚合框架模型建立在数据处理管道这一概念的基础之上。...聚合管道支持在分片集合上执行操作。 聚合管道在它的某些阶段能够使用索引来提高性能。另外,聚合管道有一个内部优化阶段。 ?...1 聚合管道 聚合管道是一个建立在数据处理管道模型概念基础上的框架。文档进入多阶段管道中,管道将文档转换为聚合结果。 ?...聚合管道提供了map-reduce 的替代品,并且对于 map-reduce的复杂性是多余的聚合任务来说,聚合管道可能是首选的解决方案。 聚合管道对值的类型和返回结果的大小做了限制。...1.2 聚合管道表达式 某些管道阶段采用聚合管道表达式作为它的操作数。聚合管道表达式指定了应用于输入文档的转换。聚合管道表达式采用文档结构并且可以包含其他聚合管道表达式。

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Elasticsearch聚合学习之二:区间聚合

https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/89763684 本文是《Elasticsearch聚合学习》系列的第二篇,上一篇是我们熟悉了聚合的基本操作...,本篇的内容是按照区间聚合的实战操作; 系列文章列表 《Elasticsearch聚合学习之一:基本操作》; 《Elasticsearch聚合学习之二:区间聚合》; 《Elasticsearch聚合学习之三...: 指定字段的区间聚合; 时间字段的区间聚合; 扩展实战; 接下来开始实战吧。...:按季度展示每个汽车品牌的销售总额; 显然,操作的第一步是按照时间区间做聚合,然后在每个桶中,将文档按照品牌做第二次聚合,第二次聚合的结果也可以理解为多个桶,每个桶中的文档,是某个平台在某个季度的销售总额...,到目前为止,我们的操作用的都是索引中的全部数据,但是真是生产环境中,不会每次都用全部数据来做聚合,因此接下来的章节,会将聚合与查询、过滤等操作结合在一起实战;

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ElasticSearch(7.2.2)-es聚合查询之指标聚合

本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42528266/article/details/102805231 简介:⼿把⼿玩转es的聚合查询之指标聚合 ES聚合分析 聚合分析是数据库中重要的功能特性...,完成对⼀个查询的数据集中数据的聚合计算,如:找出某字段(或计算表达式的结果)的最⼤值、最⼩值,计算和、平均值等。...ES作为搜索引擎兼数据库,同样提供了强⼤的聚合分析能⼒。...对⼀个数据集求最⼤、最⼩、和、平均值等指标的聚合,在ES中称为指标聚合 ⽽关系型数据库中除了有聚合函数外,还可以对查询出的数据进⾏分组group by,再在组上 进⾏指标聚合。...在ES中称为桶聚合 max min sum avg 求出⽕箭队球员的平均年龄 POST /nba/_search { "query": { "term": { "teamNameEn": {

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ES服务 聚合查询之Metric聚合详解

一、如何理解metric聚合 在[bucket聚合]中,我画了一张图辅助你构筑体系,那么metric聚合又如何理解呢? 如果你直接去看官方文档,大概也有十几种: 那么metric聚合又如何理解呢?...我认为从两个角度: 从分类看:Metric聚合分析分为单值分析和多值分析两类 从功能看:根据具体的应用场景设计了一些分析api, 比如地理位置,百分数等等 融合上述两个方面,我们可以梳理出大致的一个mind...聚合类型为extended_stats,并且字段设置定义将在其上计算统计信息的文档的数字字段。 { ......avg_length": 28.8, "entropy": 3.94617750050791 } } } 五、非单值分析:百分数型 percentiles 百分数范围 针对从聚合文档中提取的数值计算一个或多个百分位数...field": "my_location"}, "sort": {"field": "@timestamp"} } } } } 将存储桶中的所有geo_point值聚合到由所选排序字段排序的

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领域驱动设计之聚合聚合

对实体与值对象等进行关联设计后,就应该进行聚合的划分以及聚合根的确定。 首先我们需要明确为什么需要进行聚合的划分?...3.一个聚合必须有一个聚合根,根是聚合中的一个实体,通常聚合中其他实体需要依赖于聚合根,其他实体不能没有聚合根而单独存在,从业务的角度来看它是没有单独存在的意义的。...4.对一个聚合中实体的访问或操作,必须通过这个聚合聚合根开始,主要的目的是这样可以保证不变的一致性规则。...所以聚合根的一个重要职责是负责维护本聚合内部的一致性。 5.在对聚合进行查询或操作时,整个聚合是作为一个整体,不能直接查询聚合内部某个非根的对象。...三.识别聚合根 1.一个聚合只有一个聚合根,聚合根是可以独立存在的,聚合中其他实体或值对象依赖与聚合根。 2.只有聚合根才能被外部访问到,聚合根维护聚合的内部一致性。

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ES服务 聚合查询之Bucket聚合详解

Bucket Aggregration) - 本文中详解 指标聚合(Metric Aggregration) - 下文中讲解 管道聚合(Pipline Aggregration) - 再下一篇讲解 聚合管道化...,简单而言就是上一个聚合的结果成为下个聚合的输入; (PS:指标聚合和桶聚合很多情况下是组合在一起使用的,其实你也可以看到,桶聚合本质上是一种特殊的指标聚合,它的聚合指标就是数据的条数count) 如何理解...有了数据,开始构建我们的第一个聚合。...在聚合过程中,将从每个存储区范围中检查从每个文档中提取的值,并“存储”相关/匹配的文档。请注意,此聚合包括from值,但不包括to每个范围的值。...:IP Range 专用于IP值的范围聚合

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ES服务-聚合查询之Pipline聚合详解

一、如何理解pipeline聚合 如何理解管道聚合呢?最重要的是要站在设计者角度看这个功能的要实现的目的:让上一步的聚合结果成为下一个聚合的输入,这就是管道。...接下来,无非就是对不同类型的聚合有接口的支撑,比如: 第一个维度:管道聚合有很多不同类型,每种类型都与其他聚合计算不同的信息,但是可以将这些类型分为两类: 父级 父级聚合的输出提供了一组管道聚合,它可以计算新的存储桶或新的聚合以添加到现有存储桶中...兄弟 同级聚合的输出提供的管道聚合,并且能够计算与该同级聚合处于同一级别的新聚合。...聚合 -> Metric聚合 :bucket聚合的结果,成为下一步metric聚合的输入 Average bucket Min bucket Max bucket Sum bucket Stats bucket...:聚合出按月价格的直方图 Metic聚合:对上面的聚合再求平均值。

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聚合索引(clustered index) 非聚合索引(nonclustered index)

什么是聚合索引(clustered index) / 什么是非聚合索引(nonclustered index)? 2. 聚合索引和非聚合索引有什么区别?...,后者在此字段上建立的是聚合索引,但查询速度却有着天壤之别。...由此看来,我们建立"适当"的聚合索引对于我们提高查询速度是非常重要的。      ...(四)其他书上没有的索引使用经验总结       1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快       下面是实例语句:(都是提取25万条数据)       select gid,fariqi,...3、使用聚合索引内的时间段,搜索时间会按数据占整个数据表的百分比成比例减少,而无论聚合索引使用了多少个       select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title

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PNA | 使用多聚合聚合图信息结构

大多数GNN研究仅使用一种聚合方法,如mean,sum,max,但是对于单个GNN层和连续的输入特征空间,一些聚合器是无法区分邻域消息的,研究还发现,多种聚合器之间存在互补关系,至少有一种聚合器始终可以区分不同的邻域消息...因此,作者提出使用四种聚合器:平均值、最大值、最小值以及标准差,对于节点度数很高的情况,前四种聚合器不足以准确地描述邻域信息的情形,作者提出使用归一化的矩聚合器提取高级分布信息。...平均聚合μ考虑每个节点接受邻居传入消息的加权平均;最大max/最小min聚合主要选取当前节点邻域信息的最大/最小值,该聚合方法更适用于离散任务;标准差聚合σ是通过量化相邻节点特征的分布情况,以便节点能够评估其接收到的信息的多样性...(3)主邻域聚合(PNA) 作者将多种聚合器和基于节点度的缩放器结合,提出了主邻域聚合(PNA)。...综合考虑以上因素,作者提出主邻域聚合(PNA)网络,它由多个聚合器和基于节点度的缩放器组成。

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Elasticsearch聚合优化 | 聚合速度提升5倍!

1、聚合为什么慢?...实践应用发现,以下情况都会比较慢: 1)待聚合文档数比较多(千万、亿、十亿甚至更多); 2)聚合条件比较复杂(多重条件聚合); 3)全量聚合(翻页的场景用)。...2、聚合优化方案探讨 优化方案一:默认深度优先聚合改为广度优先聚合。..."collect_mode" : "breadth_first" depth_first 直接进行子聚合的计算 breadth_first 先计算出当前聚合的结果,针对这个结果在对子聚合进行计算。...优化方案N: 待进一步深入实践...... 3、做个实验 聚合的平衡点是多少呢? 3.1 实验场景 场景一:在近亿的document中,检索满足给定条件的数据,并对聚合结果全量聚合

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