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从这篇文章开始不打算再花费大量精力去写程序本身的知识，毕竟是各类书籍上有的内容。其余主要需要学习的是内置函数的使用，和一些模块的使用方式，尤其是pycurl，re，threading这些需要慢慢熟悉起来。

若在学习中有不解的地方，在文章评论中可以提出，如果有空会尽力帮忙解答。

程序需求

对于稍大的一个网站，往往会有许多关键词需要每隔一个周期监控它们的排名，以分析SEO效果的好坏，及判断百度Google的动向等等。

有一个关键在于数据的收集全自动与否的问题。若经常用Google Analytics分析数据的话应该会感觉到，数据分析的需求是多种多样的，只有事先已经有了完善的各个维度的数据以后，才能随着最初的想法进行分析，而不会为数据的匮乏所局限。像Google Analytics这样出色的工具完全自动的将这些数据收集了起来，才给SEO对于流量的多样化分析打下了基础。同样的，如果想分析的时候更自由的话，就需要记录尽多种类的历史数据，如果这些作为每日工作，那将耗时非常长，所以自动化的收集就体现出了其重要性。

现有的监控排名主要解决方案是使用商业软件Rank Tracker，但它也有些不是很理想的地方。比如对于几乎所有既有软件都存在的问题，功能不灵活。另外它最大的弊端之一在于它一定要找个具有图形界面的系统运行（因为它是Java实现的，有多操作系统版本，所以不一定是Windows）。

对于DIY的Python脚本，在Linux系统里面可以将其放到crontab中（系统级计划任务），全自动的定时运行收集原始数据。然后在需要的时候，再用另外的脚本来处理原始数据，进行各个维度的分析。所需的一般情况下为：Linux系统的低配置VPS一台，总共不超过100行的Python代码（Windows也能实现这些，但相对比较麻烦）。

然后再来分析更具体的需求。此处我总结了一些原则：

1. 除非数据量大到会对硬盘带来压力（比如每日数G的日志的分析等），不然把能想到的尽多的数据都记录下来。因为分析的需求是多变的，数据若全面即可有备无患。

2. 同上，除非数据量极大，不然务必把历史数据全部保存下来。在大数据量的时候，也需要按实际情况保存一定时间区间的数据（打个比方，前3年每月保存一副本，当年每周保存一副本）。历史数据的对比在很多时候的意义非常大。

3. 当数据非常单一的时候，使用txt按行保存；当数据比较简单的时候，使用csv按行列储存；当数据比较复杂的时候，可以考虑使用MongoDB等key-value型NoSQL储存；再复杂的时候，使用MySQL之类的关系性数据库储存。但这些不是绝对的，还是要看实际情况而定。

对于目前的需求，因为是要监控关键词排名趋势，所以一般最多监控几千个关键词就够了。或许网站比较大，想了解数十万的关键词的排名，但对于了解排名趋势的情况下，没必要全部查询，随机选取其中一小部分作为样本就可以了。

因为最多几千个关键词，所以最好每天记录一次它们的排名数据（保证稳定的情况下，对于单IP，Google每天可以查询5000+词，百度则可以查询数万的词）。而且数据本身，主要为关键词、排名、着陆页URL这几项，文件体积很小，所以每天都保存一份数据。

数据的储存方式上，此时一般建议选择csv。它和Excel表格（xls）在数据的储存方式上是一模一样的。

代码实现

这些代码需要以下运行环境：

Linux操作系统

Python的第三方模块pycurl

Python下载网页的最简单方式是：

import urllib2

print urllib2.urlopen(‘http://***.com/’).read()

但urllib2模块本身功能虽然还行，却仍离pycurl模块有较大距离。且在做稍微复杂一些的操作时，pycurl模块使用起来比urllib2模块方便很多。pycurl是必须要熟练运用的模块之一，但也因为它上手可能会让人有点头疼，这里我自己写了一个模块，以此即可方便的使用它：

from pycurl import *

import StringIO, time, random

def curl(url, retry=False, delay=1, **kwargs):

”’Basic usage: curl(‘http://www.xxx.com/’), will download the url.

If set `retry` to True, when network error, it will retry automatically.

`delay` set the seconds to delay between every retry.

**kwargs can be curl params. For example:

curl(url, FOLLOWLOCATION=False, USERAGENT=’Firefox’)

”’

useragent_list = [

‘Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-GB; rv:1.8.1.6) Gecko/20070725 Firefox/2.0.0.6’,

‘Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1)’,

‘Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.0.04506.30)’,

‘Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; .NET CLR 1.1.4322)’,

‘Opera/9.20 (Windows NT 6.0; U; en)’,

‘Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.0; Windows NT 5.1; .NET CLR 1.1.4322)’,

‘Opera/9.00 (Windows NT 5.1; U; en)’,

‘Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; en) Opera 8.50’,

‘Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; en) Opera 8.0’,

‘Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; MSIE 5.5; Windows NT 5.1) Opera 7.02 [en]’,

‘Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US; rv:1.7.5) Gecko/20060127 Netscape/8.1’,

]

size = len(useragent_list)

useragent = useragent_list[random.randint(0, size-1)]

s = StringIO.StringIO()

c = Curl()

c.setopt(NOSIGNAL, True)

c.setopt(FOLLOWLOCATION, True)

c.setopt(MAXREDIRS, 5)

c.setopt(TIMEOUT, 120)

for key in kwargs：

c.setopt(locals()[key], kwargs[key])

c.setopt(URL, url)

c.setopt(WRITEFUNCTION, s.write)

if ‘USERAGENT’ not in kwargs:

c.setopt(USERAGENT, useragent)

if ‘REFERER’ not in kwargs:

c.setopt(REFERER, url)

while 1:

try:

c.perform()

break

except:

if retry:

time.sleep(delay)

else:

return False

return s.getvalue()

对于简单的采集里面需要用到的下载功能，已经被整合在了这个模块之中。如User-agent轮换、自动301/302跳转等、使用当前URL作为REFERER的有些取巧的方法等。这个模块的代码可以日后再慢慢理解，现在只要知道它的用法即可。

首先到放置Python脚本的目录，将前面一段代码保存为curl.py，然后在同一目录下创建一个新文件，输入以下测试代码：

# -*- coding:utf-8 -*-

import curl

print curl.curl(‘http://g.cn/’) #这样即下载了一个网页

#以下是比较保险的下载方式，因为各种原因，就算总体很稳定的网站也偶尔会出现网页暂时无法打开的情况

#当网页下载出错时，如果retry为True，则会不断重试，直到下载完网页

#delay则指定了几次重试之间的时间间隔，以秒为单位

print curl.curl(‘http://g.cn/’, retry=True, delay=1)

#以下用到了一些Curl的参数，详细说明可见：http://curl.haxx.se/libcurl/c/curl_easy_setopt.html

print curl.curl(‘http://g.cn/’, FOLLOWLOCATION=False, COOKIE=’mycookie’)

这个模块会在以后几乎每个脚本里面都用到，所以这些基础用法务必牢记。接下来是监控网站关键词排名的正式代码：

cron.py

# -*- coding:utf-8 -*-

#加载模块，此处大致按功能划分行，是为了能够更方便理解代码

import sys, os, random, time, datetime

import urllib, re

import curl

#sys.argv是系统参数，1:3切片意味着读取参数2，3，分别赋值给两个变量

site, file_keyword = sys.argv[1:3]

keywords = [] #先将keywords声明初始为列表型变量

#迭代文件，每次读取一行文字

for line in open(file_keyword):

line = line.rstrip() #将行尾的空白字符去掉，一般行尾会有换行符等

if line:#判断该行是否是空白行，也可更标准的写作if len（line）！=0：

keywords.append(line) #将读取到的文字加入到keywords列表中

#获取UTC时间，之所以使用UTC时间是为了避免时区问题带来的未知麻烦

#北京时间是UTC+8，如该日UTC时间01:00相当于北京时间09:00

now = datetime.datetime.utcnow()

#将UTC时间格式化，变成如1970-01-01的格式

date = datetime.datetime.strftime(now, ‘%Y-%m-%d’)

#尝试创建文件夹，如果文件夹已创建则跳过

try:

os.mkdir(‘/home/rank/’)

except:

pass

#打开输出数据的文件，以当日的日期命名它

f = open(‘/home/rank/%s.csv’ % date, ‘w’)

for keyword in keywords:

#因为关键词可能是非ASCII字符集的，所以需要编码

encoded_keyword = urllib.quote_plus(keyword)

#下载SERP并提取链接

url = ‘http://www.baidu.com/s?wd=%s&rn=100’ % encoded_keyword

#下载SERP，如果出现验证码即延时10分钟并重试

while 1:

html = curl.curl(url, retry=True, delay=60)

if ‘

except：

f.write(‘%s\t%d\t%s\n’ % (keyword, -1, ‘-‘))

continue

#如果在前100名找到网站，则find=True

find = False

#在SERP上面的URL中，寻找网站并确定排名

for pos, url in enumerate(urls, 1):

if site in url:

f.write(‘%s\t%d\t%s\n’ % (keyword, pos, url))

find = True

break

#如果前100名没有找到网站

if not find: #更标准的写法是if find==False：

f.write(‘%s\t%d\t%s\n’ % (keyword, -1, ‘-‘))

delay = random.randint(1,2) #随机设定延时时间为1秒或2秒

time.sleep(delay) #等待x秒以后继续查询下一个词的排名

这段代码即可监控排名并收集数据。它的使用命令如：python cron.py semwatch.org keywords.txt

在运行之前，先要把关键词按行分隔，保存成txt文件，并在运行参数中让脚本去读取它。每次运行之后，会在/home/rank/文件夹下，创建一个类似1970-01-01.csv这样文件名的文件，保存着当日的关键词排名情况。

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