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。