汇总:新站从收录到权重7的整个优化流程（附：真实案例）

　　汇总:新站从收录到权重7的整个优化流程（附：真实案例）

　　排名上不去，流量上不来。这是很多站长遇到的问题。小编做了那么多网站，有的权重是4、5，有的权重是7、8，不管是流量还是权重，目前来看效果还是比较可观的。以我8年的优化经验，分享一下从新站收录到权重7是怎么做到的。

　　以上是小编做的几个站。目前在排名和流量方面，都比较稳定。这三站时间最长的是博客，最短的是长城。

　　上图是三个网站的流量情况。由于是周末，特殊时期人流量会比较少。这是正常现象，但差距不是很大。具体来说，这个操作大致分为几个步骤。

　　第一：拥有完善的网站基础

　　

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　　不是所有的网站都能在第二天获得很高的访问量，短时间内可能会看到一些基本的排名，但是网站绝对是后起之秀。大约需要1个月。

　　该模板可以作为模仿网站购买。如果是仿站，建议仿大站。毕竟一个大站就是靠这套模板做的排名。如果看不懂旧域名，那么不建议购买，因为市面上很多之前用旧域名搭建的网站都不干净，所以我直接选择新域名就可以了。

　　代码库优化这里就不多说了。我的公众号里面有很多相关的基础优化文章，但是内容一定要控制好。不要做这些方面的内容。第一，不要做影响搜索引擎业务的内容。比如：特许经营、B2B等。毕竟和搜索引擎有直接的冲突，除非你和他们合作，否则他们不会轻易给你排名。第二，违法的、越界的内容不要碰，就发这些内容，不是搜索引擎不给你面子，而是你不给搜索引擎面子。第三，不要涉足医疗美容相关行业。搜索引擎不希望您的文章杀死人。第四，不要做与政治有关的内容。一旦内容不实，不仅工信部会来找你，百度也会有麻烦。因此，这些内容是由权威机构报告的。

　　第二：拥有完善的内容体系

　　首先，我不建议你去采集

。集合也可以排名。大部分都是通过聚合页来排名的，而我们的站点是通过文章页来排名的。平均一篇文章有​​一个关键词的排名，另外一个几十元的采集

规则能做的这么好，所以现在市场上充斥着大网站。

　　其次，不建议大家使用伪原创工具来做。我可以明确的告诉你，目前市面上所有的伪原创工具都是类似替换同义词的，没有AI的标准。早期看到新闻说腾讯讲述了AI编辑器的发展。机器人，不过我可以告诉你，这个研发的成本超乎你的想象，也没有免费给你用，所以与其用伪原创工具，还不如直接抄袭，至少内容让其他人更容易阅读。

　　那么重点是内容来源哪里比较合适。这个可以根据自己行业的需要，找优秀的网站转载。像我做的网站，由于客户发软文的需求，我的网站涉及的行业太多了，几乎各行各业。每篇文章都要发，所以我选择微信公众号转发文章，也​​是一个很不错的选择。

　　

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　　第三：有完善的算法体系

　　我说的算法不是百度站长平台公示的算法。百度站长平台公开的只是一种惩罚算法。其实百度在调整排名的时候，内部有一个奖励算法。什么是奖励？排行。

　　那么我的方法和市面上很多快速排序的方法类似。市场上也称其为“反推技术”、“快速排序技术”、“承包技术”、“功率升级优化技术”。看似名字千差万别，其实所用的技术都是密不可分的。它的情况。

　　原理：当多人搜索某个关键词并点击第二页的网站时，就意味着告诉搜索引擎第二页的网站真的很好，否则不会翻到第二页to click 为了提高本网站的用户体验，搜索引擎会将本网站从第二页提升到第一页，因为很多工具都出来了，以VPS的形式模拟手动点击，让搜索引擎误认为这是由真人完成的，从而提高了本网站的排名。

　　当然，小编在发表新文章后，会点击新文章，可以快速提升最近发表文章的排名，但值得注意的是，为什么小编网站的排名不是跳跃式上升，而是稳中有升，也就是说还是控制好数量，一来可以提升排名，二来可以稳定排名，不容易被K站降级。

　　总结：至于所谓的外链，从2014年开始，小编一直没做过，我也从来没在意过。此方法不适用于 1-2 个 关键词 网站。如果你只有1-2个关键词需要排名，多多学习，市面上有很多快速排名可以帮你做到。

　　汇总:Python股票分析之*敏*感*词*采集循环完整代码

　　目标：在中国股市盈利，每周单只股票盈利2%，每月总盈利2%以上

　　方案实现方式：Pycharm + Anaconda3 + Python3 + Django + AKShare + MongoDB

　　当前实现：Pycharm + Anaconda3 + Python3 + Flask + AKShare

　　以后可能会用到：MongoDB、SQLAlchemy、baostock、Tushare

　　机器学习会在以后的实践中逐步应用。

　　实现方法

　　上一篇文章写了采集

方法。本文收录

完整代码和调用代码。

　　在后台执行。

　　gupiao.py如下：

　　

import akshare as ak

import threading

import datetime

import os

from threading import Thread

def get_start():

start_stock_daily()

# 这里就是核心了，调用这部分就会自动下载 深圳A股 的所有股票的历史记录

def start_stock_daily(indicator="A股列表", folder="sz_a", prefix="sz"):

file_path = "D:/work/data/" + folder + "/"

file_path_name = get_sz_a(file_path, indicator)

print(file_path_name)

num = 0

with open(file_path_name, "r", encoding='UTF-8') as stock_lines:

for stock_line in stock_lines.readlines():

num = num + 1

if num == 1:

<p>

" />

continue

stock_line_arr = stock_line.split("|")

symbol = prefix + stock_line_arr[5]

print("股票信息=" + symbol + "||" + stock_line_arr[6])

stock_csv = get_stock_daily(file_path, symbol)

print("stock_csv=" + stock_csv)

# 获得深圳主板A股列表，每天获取一次不重复获取

# file_path 需要全路径，以 | 进行间隔

# indicator 可选参数 "A股列表", "B股列表", "AB股列表", "上市公司列表", "主板", "中小企业板", "创业板"

def get_sz_a(file_path, indicator="A股列表"):

today = datetime.datetime.today()

file_name = "sz_a_" + today.strftime(&#39;%Y%m%d&#39;) + ".csv"

if not os.path.exists(file_path): # 如果路径不存在则创建

os.makedirs(file_path)

if os.path.exists(file_path + file_name):

print("今日已经获取无需再次获取，" + today.strftime(&#39;%Y%m%d&#39;))

return file_path + file_name

stock_info_sz_df = ak.stock_info_sz_name_code(indicator=indicator)

stock_info_sz_df.to_csv(file_path + file_name, sep="|")

print(&#39;获取深圳主板A股列表并存储为CSV！&#39; + today.strftime(&#39;%Y%m%d&#39;))

return file_path + file_name

# 根据股票代码获取股票历史数据

# symbol 股票代码 需要前缀 sh 上海 sz 深圳，例如：sz300846

def get_stock_daily(file_path, symbol):

stock_zh_a_daily_hfq_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol=symbol) # 返回不复权的数据

file_name = symbol + &#39;.csv&#39;

stock_zh_a_daily_hfq_df.to_csv(file_path + file_name)

　　

" />

return file_path + file_name</p>

　　调用下载部分，注意我随便写的名字，请根据情况修改，app.py如下：

　　from flask import Flask

import akshare as ak

import gupiao

import datetime

import os

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

import time

executor = ThreadPoolExecutor(2)

app = Flask(__name__)

@app.route(&#39;/test_thread&#39;)

def test_thread():

executor.submit(gupiao.get_start)

return "thread is running at background !!!"

if __name__ == &#39;__main__&#39;:

app.run()

　　使用Flask框架，生成一个工程，然后在app.py中创建一个gupiao.py调用，然后运行工程。

　　在浏览器中访问：5000/test_thread

　　您可以在背景中看到图片中显示的屏幕。整个深圳A股市场的下载时间大概在2小时到3小时左右。

　　股票历史数据

　　下载到本地如图

　　股票历史数据

　　爬取数据部分完成，接下来进行过滤。