import gradio as gr import requests from bs4 import BeautifulSoup from urllib.parse import quote from itertools import combinations # Paleta de colores color_palette = ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2', '#bcbd22', '#17becf', '#ff6666', '#4dff4d', '#6666ff', '#ffcc00', '#993399', '#00cc99', '#ff5050', '#33adff', '#ff9966'] def buscar_google(query, hl='es', num_results=10): all_results = [] for start in range(0, num_results, 10): url = f"https://www.google.com/search?q={quote(query)}&hl={hl}&start={start}" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.3" } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') search_results = soup.find_all('div', attrs={'class': 'tF2Cxc'}) all_results.extend(search_results) serp_data = [] for i, result in enumerate(all_results[:num_results]): header = result.find('h3') header = header.text if header else "Sin título" link = result.find('a', href=True)['href'] link_clean = link.split('&')[0].split('=')[1] if 'url?q=' in link else link serp_data.append({"Posición": i + 1, "URL": link_clean}) return serp_data def identificar_urls_comunes(serps): all_urls = [url for serp in serps for url in serp] urls_comunes = {url for url in all_urls if all_urls.count(url) > 1} return urls_comunes def calcular_porcentajes_similaridad(serp_results, min_length): porcentajes = {} for combo in combinations(serp_results.keys(), 2): urls_serp1 = [entry["URL"] for entry in serp_results[combo[0]][:min_length]] urls_serp2 = [entry["URL"] for entry in serp_results[combo[1]][:min_length]] set_urls_serp1 = set(urls_serp1) set_urls_serp2 = set(urls_serp2) intersection = len(set_urls_serp1 & set_urls_serp2) union = len(set_urls_serp1 | set_urls_serp2) porcentaje_base = (intersection / union) * 100 if union > 0 else 0 bonificacion = 0 if urls_serp1[:2] == urls_serp2[:2]: bonificacion += 20 if any(url in urls_serp2[:3] for url in urls_serp1[:3]): bonificacion += 15 porcentaje_final = min(100, porcentaje_base + bonificacion) # Redondear al múltiplo de 10 más cercano porcentaje_final = round(porcentaje_final / 10) * 10 porcentajes[combo] = porcentaje_final return porcentajes def obtener_color_porcentaje(porcentaje): if porcentaje >= 80: return 'red' elif porcentaje >= 60: return '#FFA07A' # Rojo anaranjado elif porcentaje >= 40: return '#F0E68C' # Amarillo anaranjado elif porcentaje >= 20: return '#85e985' # Verdoso else: return 'green' def generar_html_con_colores(serp_results, urls_comunes, min_length): url_color_map = {url: color_palette[i % len(color_palette)] for i, url in enumerate(urls_comunes)} html_table = "

Ver Resultados

" keywords = list(serp_results.keys()) for keyword in keywords: html_table += f"" html_table += "" # Usar min_length para limitar el número de filas en la tabla for i in range(min_length): html_table += f"" for keyword in keywords: if i < len(serp_results[keyword]): entry = serp_results[keyword][i] url = entry["URL"] display_url = f"{url}" html_table += f"" else: html_table += "" html_table += "" html_table += "

Posición	{keyword}
{i + 1}	{display_url}

" return html_table def analyze_keywords(keywords): keywords_list = [keyword.strip() for keyword in keywords.split(',')] serp_results = {keyword: buscar_google(keyword) for keyword in keywords_list} # Determinar el mínimo número de resultados devueltos entre todas las búsquedas min_length = min(len(serp) for serp in serp_results.values()) urls_por_keyword = [[entry["URL"] for entry in serp][:min_length] for serp in serp_results.values()] urls_comunes = identificar_urls_comunes(urls_por_keyword) html_table = generar_html_con_colores(serp_results, urls_comunes, min_length) porcentajes_similaridad = calcular_porcentajes_similaridad(serp_results, min_length) similaridad_html = generar_html_similaridad(porcentajes_similaridad) # Utilizar la función para generar HTML de similaridad return similaridad_html , html_table def generar_html_similaridad(porcentajes_similaridad): similaridad_html = "

Porcentajes de Similaridad:
" for combo, porcentaje in porcentajes_similaridad.items(): color = obtener_color_porcentaje(porcentaje) similaridad_html += f"{combo[0]} & {combo[1]}: {porcentaje}%
" similaridad_html += "

" return similaridad_html iface = gr.Interface( fn=analyze_keywords, inputs="text", outputs=["html", "html"], title="

Similaridad de búsquedas

", description="

Introduce las keywords separadas por comas para encontrar coincidencias en los resultados de búsqueda de Google. Las URLs comunes entre las búsquedas se resaltarán en colores únicos y se mostrará el porcentaje de similaridad.

", article="

" ) iface.launch()