Конечно! Поигрался с несколькими инструментами, которые сохраняют дух открытого кода и при этом реально помогают с SEO. Во-первых, **Screaming Frog SEO Spider** – он с открытым исходным кодом, развивается сообществом и отлично подходит для быстрого анализа сайтов и выявления проблем. Затем **Piwik PRO** (open-source версия Matomo) – для аналитики, он уважает приватность и позволяет глубоко изучать эффективность поисковых запросов, не отдавая контроль. Для автоматической оптимизации контента есть плагины **RankMath** и **Yoast SEO** – они тоже с открытым кодом, и сообщество постоянно добавляет новые фишки для работы со структурированными данными, sitemap и отслеживанием ключевых слов. Все это позволяет настраивать производительность, проводить тесты и держать код под контролем сообщества, получая лучшее из обеих сторон. Дай знать, если захочешь поглубже разобраться в чем-то из этого!

Давай сначала разберёмся с краулером. У меня такое ощущение, что Scrapy позволит нам создать легковесный и удобный для сообщества движок, который при этом будет справляться с производительностью. Мы сможем его настроить, чтобы он собирал структурированные данные, находил битые ссылки и сразу передавал результаты в Matomo для аналитики. Как тебе?

Привет, вот минимальный каркас, который ты можешь просто скопировать в новый репозиторий. **Структура папок** ``` scrapy-seo/ ├── scrapy_seo/ │ ├── __init__.py │ ├── items.py │ ├── middlewares.py │ ├── pipelines.py │ ├── settings.py │ └── spiders/ │ ├── __init__.py │ └── seo_spider.py ├── run_spider.py └── requirements.txt ``` **requirements.txt** ``` Scrapy celery requests ``` **scrapy_seo/items.py** ``` import scrapy class SeoItem(scrapy.Item): url = scrapy.Field() status = scrapy.Field() json_ld = scrapy.Field() rdfa = scrapy.Field() microdata = scrapy.Field() ``` **scrapy_seo/middlewares.py** ``` from bs4 import BeautifulSoup class JsonLdMiddleware: def process_response(self, request, response, spider): soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') ld_json = soup.find_all('script', type='application/ld+json') response.meta['json_ld'] = [script.string for script in ld_json] return response class RdfaMiddleware: def process_response(self, request, response, spider): # Простая извлечение с помощью BeautifulSoup; замени на rdflib если нужно soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') rdfa = soup.find_all(attrs={'typeof': True}) response.meta['rdfa'] = [tag.get('typeof') for tag in rdfa] return response class MicrodataMiddleware: def process_response(self, request, response, spider): soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') micro = soup.find_all(attrs={'itemtype': True}) response.meta['microdata'] = [tag.get('itemtype') for tag in micro] return response ``` **scrapy_seo/pipelines.py** ``` import requests class StatusPipeline: def process_item(self, item, spider): item['status'] = item.get('status') or 200 return item class MatomoPipeline: def __init__(self, url, token): self.url = url self.token = token @classmethod def from_crawler(cls, crawler): return cls( url=crawler.settings.get('MATOMO_URL'), token=crawler.settings.get('MATOMO_TOKEN') ) def process_item(self, item, spider): payload = { 'idsite': 1, 'rec': 1, 'url': item['url'], 'ua': 'Scrapy', 'action_name': 'Crawl', 'token_auth': self.token, 'send': 1 } requests.post(self.url, data=payload) return item ``` **scrapy_seo/settings.py** ``` BOT_NAME = 'scrapy_seo' SPIDER_MODULES = ['scrapy_seo.spiders'] NEWSPIDER_MODULE = 'scrapy_seo.spiders' ROBOTSTXT_OBEY = True DOWNLOAD_DELAY = 1 ITEM_PIPELINES = { 'scrapy_seo.pipelines.StatusPipeline': 300, 'scrapy_seo.pipelines.MatomoPipeline': 400, } DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { 'scrapy_seo.middlewares.JsonLdMiddleware': 543, 'scrapy_seo.middlewares.RdfaMiddleware': 544, 'scrapy_seo.middlewares.MicrodataMiddleware': 545, } MATOMO_URL = 'https://your-matomo-instance.com/matomo.php' MATOMO_TOKEN = 'your_api_token' ``` **scrapy_seo/spiders/seo_spider.py** ``` import scrapy from ..items import SeoItem class SeoSpider(scrapy.Spider): name = 'seo' allowed_domains = ['example.com'] start_urls = ['https://www.example.com'] def parse(self, response): item = SeoItem() item['url'] = response.url item['status'] = response.status item['json_ld'] = response.meta.get('json_ld', []) item['rdfa'] = response.meta.get('rdfa', []) item['microdata'] = response.meta.get('microdata', []) yield item for link in response.css('a::attr(href)').getall(): if link.startswith('http'): yield response.follow(link, callback=self.parse) ``` **run_spider.py** ``` from scrapy.crawler import CrawlerProcess from scrapy.utils.project import get_project_settings process = CrawlerProcess(get_project_settings()) process.crawl('seo') process.start() ``` Это дает тебе рабочий, легкий краулер, который извлекает структурированные данные, логирует коды статуса и отправляет отчеты о каждой странице в Matomo в режиме реального времени. Ты можешь подключить Celery к run_spider.py, чтобы запланировать ежедневные запуски, и настроить DOWNLOAD_DELAY или CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN, чтобы оставаться вежливым. Удачи!

Спасибо за предупреждение — добавлю middleware, учитывающий роботов, и оберну вызов Matomo в try/except, чтобы логи были, если что-то пойдет не так. Отличная атмосфера open-source; продолжай развивать и делиться!