python有多少关键字_Python挖词脚本，挖出几十万关键词不是梦带搜索量

在运行脚本之前，请确定你是否按照了MySQLdb库，安装方法可以去百度一下。

下面是我的代码。

#!/usr/local/bin/python

#coding:utf8

# 2015-6-26 DaoXin

import pycurl, json, MySQLdb

import StringIO

import urllib, urllib2

from random import choice

import sys

reload(sys)

sys.setdefaultencoding('utf8')

#useragent 列表，大家可以自行去收集。不过在本例中似乎不需要这个

AGENTS = [

"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/43.0.2357.81 Safari/537.36",

"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/534.27 (KHTML, like Gecko) Chrome/12.0.712.0 Safari/534.27",

"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/13.0.782.24 Safari/535.1",

"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.0) AppleWebKit/535.2 (KHTML, like Gecko) Chrome/15.0.874.120 Safari/535.2",

"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.7 (KHTML, like Gecko) Chrome/16.0.912.36 Safari/535.7",

"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:2.0b4pre) Gecko/20100815 Minefield/4.0b4pre",

"Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; zh-CN) AppleWebKit/533.19.4 (KHTML, like Gecko) Version/5.0.2 Safari/533.18.5",

"Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-GB; rv:1.9.1.17) Gecko/20110123 (like Firefox/3.x) SeaMonkey/2.0.12",

"Mozilla/5.0 (Windows NT 5.2; rv:10.0.1) Gecko/20100101 Firefox/10.0.1 SeaMonkey/2.7.1",

"Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_5_8; zh-CN) AppleWebKit/532.8 (KHTML, like Gecko) Chrome/4.0.302.2 Safari/532.8",

"Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_4; zh-CN) AppleWebKit/534.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/6.0.464.0 Safari/534.3",

"Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_5; zh-CN) AppleWebKit/534.13 (KHTML, like Gecko) Chrome/9.0.597.15 Safari/534.13",

"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_2) AppleWebKit/535.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/14.0.835.186 Safari/535.1",

"Mozilla/5.0 (Macintosh; U; PPC Mac OS X; en) AppleWebKit/125.2 (KHTML, like Gecko) Safari/125.8",

"Mozilla/5.0 (Macintosh; U; PPC Mac OS X; fr-fr) AppleWebKit/312.5 (KHTML, like Gecko) Safari/312.3",

"Mozilla/5.0 (Macintosh; U; PPC Mac OS X; en) AppleWebKit/418.8 (KHTML, like Gecko) Safari/419.3",

"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1 Camino/2.2.1",

"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6; rv:2.0b6pre) Gecko/20100907 Firefox/4.0b6pre Camino/2.2a1pre",

"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_8_0) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",

"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_8_2) AppleWebKit/537.4 (KHTML like Gecko) Chrome/22.0.1229.79 Safari/537.4",

"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_2; rv:10.0.1) Gecko/20100101 Firefox/10.0.1",

"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.8; rv:16.0) Gecko/20120813 Firefox/16.0",

"Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X; zh-CN) AppleWebKit/528.16 (KHTML, like Gecko, Safari/528.16) OmniWeb/v622.8.0.112941",

"Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_5_6; zh-CN) AppleWebKit/528.16 (KHTML, like Gecko, Safari/528.16) OmniWeb/v622.8.0",

]

UserAgent = choice(AGENTS)

#如果需要把挖出来的关键词保存到数据库，需要配置数据库相关信息

class ConnDb():

global host, user, passwd, db

host = '111.111.111.111' #数据库IP

user = 'python' #数据库用户名

passwd = 'pass' #数据库密码

db = 'dbnamelllllll' # 数据库名

def connDb(self):

global cur

conn = MySQLdb.connect(host=host, user=user, passwd=passwd, db=db, port=3306, charset = 'utf8')

cur = conn.cursor()

return cur

# 这个curl方法是从zero那里扒过来的。http://www.seoqx.com/post/341

def curl(url, debug=False, **kwargs):

while 1:

try:

s = StringIO.StringIO()

c = pycurl.Curl()

c.setopt(pycurl.URL, url)

c.setopt(pycurl.REFERER, url)

c.setopt(pycurl.FOLLOWLOCATION, True)

c.setopt(pycurl.TIMEOUT, 60)

c.setopt(pycurl.ENCODING, 'gzip')

c.setopt(pycurl.USERAGENT, UserAgent)

c.setopt(pycurl.NOSIGNAL, True)

c.setopt(pycurl.WRITEFUNCTION, s.write)

for k, v in kwargs.iteritems():

c.setopt(vars(pycurl)[k], v)

c.perform()

c.close()

return s.getvalue()

except:

if debug:

raise

continue

command = int(raw_input("请选择导出形式；1：导出为txt，2：导入道数据库: "))

if command == 1:

FileWrite = open("output.txt", 'w')

for line in open('sourceword.txt'):

kw = str(line)

jsons = curl('http://honeyimg.bdimg.com/recomword/recomWordCache_findRecomWord.htm?area_id=&word=' + urllib.quote_plus(kw))

d = json.loads(jsons)

try:

dlist = d['data']['list']

for item in dlist:

indexs = item['total']

keywords = item['word'].encode('utf-8')

outstr = str(indexs) + ',' + str(keywords) + '\n'

FileWrite.write(outstr)

except TypeError, e:

print 'TypeError, Pass', e

continue

print 'done to txt'

elif command == 2:

conndb = ConnDb()

conndb.connDb()

for line in open('sourceword.txt'):

kw = str(line)

jsons = curl('http://honeyimg.bdimg.com/recomword/recomWordCache_findRecomWord.htm?area_id=&word=' + urllib.quote_plus(kw))

d = json.loads(jsons)

try:

dlist = d['data']['list']

for item in dlist:

indexs = item['total']

#keywords = unicode(item['word'], 'utf-8')

keywords = item['word'].encode("utf-8")

sql = "insert into shangqing_keyword (id, total, keyword) values (null, '%s', '%s')"

try:

cur.execute(sql % (indexs, keywords))

except MySQLdb.Error, e:

print 'MySql error', e

continue

except TypeError, e:

print 'TypeError, Pass' , e

continue

print 'done to mysql'

else:

print '只有两种导出方式，请输入1或者2'

使用方法：

1、将你的词根放到sourceword.txt

中，一行一个词，然后将本文代码随便保存成一个xxxx.py 和sourceword.txt

放在同一个目录下。

2、交互模式下，进入这两个文件所在目录，运行脚本xxx.py（一般是输入python

xxx.py即可）

3、会有提示选择导出模式，1为导出txt文件，2为导入到mysql中。如下图

图中的typeerror请忽略。

如果需要导入到mysql中，请配置mysql的相关信息，在代码中有注释。

不过首先需要在你的数据库中创建一个表，语句如下：

CREATE TABLE `shangqing_keyword` (

`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`keyword` varchar(200) DEFAULT NULL,

`total` int(11) DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`),

UNIQUE KEY `keyword` (`keyword`)

) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

4、等待完成。

个人认为导入到mysql更好管理，txt比较好处理一些。

我的sourceword中有6000个词，挖出来差不多30多万我就停止了。应该能挖出来更多。

效果截图：

这个是导出为txt格式的样子。

导入到mysql是这样的。还是mysql用起来顺手一些。个人喜好。

注意：导出txt格式是存在重复词的，因为我不知道怎么去过滤。但是导入到mysql中

重复词是会自动过滤掉的。不过反正都无所谓，后期处理的时候大家总能找到办法的。

如果使用有什么问题，欢迎交流。

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