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Blog Doparank : web & SEO

Comment pousser Google à crawler vos sitemaps ?

Si vous êtes SEO, vous savez que les sitemaps XML sont importants pour le crawl et l'indexation de vos pages. Il existe plusieurs enjeux majeurs à travers les sitemaps XML : Les urls poussées dans les sitemaps doivent regroupées vos pages importantes d'un point de vue...

Créer un sitemap XML avec Python

Qu'est-ce qu'un sitemap XML ? Un sitemap XML est un fichier qui vise à lister l'ensemble de vos urls importantes pour le SEO. Vous pouvez en créer plusieurs par thématique ou type de pages. Il existe certaines limitations concernant les sitemaps XML. Pour rappel, les...

Python & Adwords : Récupérer les volumes de recherche pour une liste de mots clés

Pourquoi faire ? Les MSV* (Monthly Search Volume) sont des données particulièrement précieuses pour les SEO. Ces MSV permettent souvent de donner une valeur à un mot clé. Aujourd'hui de nombreux outils fournissent cette information mais il sont généralement payants....

Google Trend + Python + DataStudio : Suivre les tendances marché

Identifier les tendances d'un marché est un enjeu majeur pour la plupart des acteurs dans le monde du commerce. Aujourd'hui, l'un des outils les plus efficaces reste Google Trends. Trop souvent sous-estimé, cet outil est pourtant particulièrement riche en information....

Basiques Python : Data visualisation avec matplotlib & seaborn

Manipuler des dataframe avec python c'est une chose. Faire parler les chiffres en est une autre. On parle alors de Data visualisation. Python propose des librairies très puissantes (matplotlib & seaborn) pour des supports de visualisation comme des diagrammes en...

Basiques Python : Tableaux, listes, boucles, dictionnaires

Vous souhaitez vous lancer sur Python ? Voici les basiques à connaître pour commencer sereinement. Pour manipuler des matrices ou des tableaux nous utilisons NumPy. Numpy est une extension du langage de programmation Python, destinée à manipuler des matrices ou...

Python & Dataframe : Les manipulations de base

Avant de démarrer, il est nécessaire de charger la librairie Pandas . Pandas est une librairie python qui permet de manipuler facilement des données à analyser. import pandas as pd Charger un dataframe avec read_csv ou read_table df = pd.read_csv("my_dataframe.csv")...

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