如何使用 Python 知道页面的谷歌索引

在互联网上有无数的网页，但并不是所有的网页都被谷歌索引进入搜索结果中，那么如何使用 Python 来知道一个网页是否被谷歌索引了呢？本文将在以下几个方面对使用 Python 知道页面的谷歌索引进行介绍：

• 了解谷歌索引的基本原理
• 使用 Python 发送请求查询页面的索引状态
• 使用 Python 批量查询页面的索引状态
• 结合其他技术将查询结果可视化

谷歌索引的基本原理

谷歌索引的基本原理可以简单理解为，谷歌通过爬虫程序在互联网上抓取网页，并对页面上的内容进行分析和分类，最后将这些页面加入到索引数据库中。当用户在谷歌上进行搜索操作时，谷歌会查找这个索引数据库，并返回符合查询条件的网页链接。

使用 Python 发送请求查询页面的索引状态

发送请求查询页面的索引状态是使用 Python 进行查询的第一步。我们可以使用 Python 中的 requests 库 来发送 HTTP 请求，请求谷歌搜索网页的索引状态。以下是一段范例代码：

import requests

def check_google_index(url):
    """
    检查页面是否被谷歌索引
    """
    headers = {
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    params = {
        'q': 'site:' + url
    }
    response = requests.get("https://www.google.com/search", params=params, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        if 'did not match any documents' in response.text:
            return 'Not indexed'
        elif 'No information is available for this page.' in response.text:
            return 'No information available'
        else:
            return 'Indexed'
    else:
        return 'Error'

其中的 url 参数是要查询的网页链接，这里使用 requests.get() 方法发送请求，将 q 参数设置为 site:[url]，这样就能够在谷歌上搜索到该网站，返回的响应结果就会有该网页是否被索引的信息。

使用 Python 批量查询页面的索引状态

如果需要查询大量的网页，手动一个一个查询并记录肯定不是最好的方法。可以使用 Python 的 pandas 库 将需要查询的网页 url 存储在一个 Excel 文件中，再使用循环读取每一行的 url 并查询该页面是否被谷歌索引。以下是一段范例代码：

import pandas as pd

def check_all_google_index(filename):
    """
    检查 Excel 文件中的所有页面是否被谷歌索引
    """
    # 读取 Excel 文件
    df = pd.read_excel(filename)
    # 新增一列存储索引状态
    df['index_status'] = ''
    for i in range(len(df)):
        url = df.loc[i, 'url']
        index_status = check_google_index(url)
        df.loc[i, 'index_status'] = index_status
    # 将结果保存至新的 Excel 文件
    df.to_excel(filename.split('.')[0] + '_result.xlsx', index=False)

这里使用了 pandas 库中的 read_excel() 方法读取 Excel 文件，循环读取每一行的 url，再调用之前编写的 check_google_index() 方法，将索引状态存储在一列新的 index status 中，并最终将结果保存在一个新的 Excel 文件中。

结合其他技术将查询结果可视化

将查询结果进行可视化可以让我们更直观地了解整个页面索引状态的情况，这里以 PyQt5 为例，展示如何使用 Python 将查询结果可视化在 GUI 界面中。以下是一段范例代码：

from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QTableWidget, QTableWidgetItem
import pandas as pd
import sys

class MyWindow(QMainWindow):
    def __init__(self, df):
        super().__init__()
        self.setWindowTitle('Google Index Checker')
        self.setGeometry(100, 100, 800, 600)
 
        self.table = QTableWidget(self)
        self.table.setColumnCount(len(df.columns))
        self.table.setRowCount(len(df))
        self.table.setHorizontalHeaderLabels(df.columns)
        for i in range(len(df)):
            for j in range(len(df.columns)):
                self.table.setItem(i, j, QTableWidgetItem(str(df.iloc[i, j])))
        self.table.resizeColumnsToContents()
        self.setCentralWidget(self.table)

if __name__ == '__main__':
    df = pd.read_excel('your_file.xlsx')
    check_all_google_index('your_file.xlsx')
    app = QApplication(sys.argv)
    window = MyWindow(df)
    window.show()
    sys.exit(app.exec_())

这里使用了 PyQt5 库中的 QMainWindow，将结果以表格的形式展示在 GUI 界面中，直接调用 check_all_google_index() 方法查询结果并将其传入窗口初始化的参数中，使用 QTableWidgetItem 将查询结果一个一个加入到表格中。

结论

以上是如何使用 Python 知道页面的谷歌索引的全面介绍。通过了解谷歌索引的基本原理，我们可以使用 Python 发送请求查询页面的索引状态，使用批量查询方式查询大量页面的索引状态，并结合其他技术将查询结果可视化，从而更直观地了解网站的索引情况。