Исходные данные для парсера

Исходные данные для парсера

В программе предусмотрено 5 режимов для исходных данных:

• Режим « Брать данные с листа Excel из заданного столбца »
  Используется, когда исходными данными для парсера выступают данные, находящиеся в таблице Excel (например, столбец с артикулами или ссылками).
  Также этот режим нужен для обработки файлов Excel (из одного файла Excel создать другой файл Excel, с перестановкой столбцов и обработкой данных)
  Привязка идет к конкретному столбцу по НОМЕРУ столбца.
• Режим « Использовать диапазон числовых значений »
  Не используется. Оставлен в целях совместимости.
  Можно задать диапазон чисел (от и до), которые парсер будет перебирать, используя в качестве исходных значений.
• Режим « Фиксированное исходное значение (или список значений) »
  Наиболее часто в парсерах используем именно этот режим.
  Если парсер обрабатывает сайт целиком, исходное значение вообще не задаётся, а при обработке заданных разделов сайта здесь можно указать ссылки на интересующие разделы сайта
• Режим « Брать данные с листа Excel из найденного столбца »
  Используется для задачи мониторинга цен по ссылкам. Парсер ищет в открытом файле Excel столбец с заданным названием, и использует значения (ссылки) из этого столбца в качестве исходных данных.
  Привязка идёт к конкретному столбцу, по НАЗВАНИЮ столбца.
  Применяется, когда для одного файла Excel нужно создать несколько разных парсеров.
• Режим « Искать все ячейки / гиперссылки в диапазоне »
  Используется для задачи мониторинга цен по ссылкам. Парсер ищет в открытом файле Excel все ячейки со ссылками на заданный сайт, и использует найденные ячейки в качестве исходных данных (результат обычно выводится в те же ячейки).
  Применяется, когда для одного файла Excel нужно создать несколько разных парсеров.

Для разных задач парсинга применяются различные режимы.

Парсинг контактов с сайтов. Парсера контактов на базе Datacol

• Хотите развивать бизнес за счет холодных звонков или email рассылки?
• Самостоятельно собирать базы контактов потенциальных клиентов или партнеров?
• Получить максимально целевые email или телефоны, выбранные по вашим параметрам?

Парсера контактов в программе Datacol автоматизируют сбор телефонов, адресов или email из поисковой выдачи или заданных сайтов

Как это работает

Шаг 1. Задайте входные данные

Укажите входные данные для получения нужных результатов. Тип входных данных зависит от особенностей кампании парсинга и может быть задан в виде:

• Ключевых слов, которые сформируют нужную выборку;
• Ссылок с настроенным пользовательским фильтром;
• Ссылок на категорию или раздел сайта;
• Ссылок с параметрами геотаргетинга;

В некоторых случаях может понадобится донастройка программы . Для получения скрытых данных может потребоваться авторизация или создание пользовательского сценария.

Шаг 2. Какие данные нужно собирать?

Для сбора данных Datacol вам нужно знать, какие данные со страницы компаний нужно собирать. В большинстве готовых настроек программа собирает:

• Название компании или объявления;
• Контактное лицо, если есть;
• Ссылка на страницу;
• В зависимости от парсера могут собираться более подробные данные: отрасль, время работы, город, адрес, сайт и т.д.

Если нужно собирать другие данные, которые отличаются от нашего набора или парсить сайт, настроек которого еще нет в списке готовых решений, то потребуется создание новой настройки или доработка существующего парсера. Выполнить доработки можноили.

Шаг 3. Экспорт и сохранение результатов

В зависимости от ваших целей, собранные данные можно сохранить в нужном формате или сразу экспортировать в CMS. Форматы сохранения Datacol:

• Excel;
• CSV, TXT;
• База данных MySQL;
• Wordpress;
• Экспорт Joomla, другие CMS.

Сайты для тренировки парсинга. Часть 1

Анализ данных предполагает, в первую очередь, наличие этих данных. Первая часть доклада рассказывает о том, что делать, если у вас не имеется готового/стандартного датасета, либо он не соответствует тому, каким должен быть. Наиболее очевидный вариант - скачать данные из интернета. Это можно сделать множеством способов, начиная с сохранения html-страницы и заканчивая Event loop (моделью событийного цикла). Последний основан на параллелизме в JavaScript, что позволяет значительно повысить производительность. В парсинге event loop реализуется с помощью технологии AJAX, утилит вроде Scrapy или любого асинхронного фреймворка.

Извлечение данных из html связано с обходом дерева, который может осуществляться с применением различных техник и технологий. В докладе рассматриваются три «языка» обхода дерева: CSS-селекторы, XPath и DSL. Первые два состоят в довольно тесном родстве и выигрывают за счет своей универсальности и широкой сфере применения. DSL (предметно-ориентированный язык, domain-specific language) для парсинга существует довольно много, и хороши они, в первую очередь, тем, что удобство работы с ним осуществляется благодаря поддержке IDE и валидации со стороны языка программирования.

Для тренировки написания пауков компанией ScrapingHub создан учебный сайт toscrape.com , на примере которого рассматривается парсинг книжного сайта. С помощью chrome-расширения SelectorGadget , которое позволяет генерировать CSS-селекторы, выделяя элементы на странице, можно облегчить написание скрапера.

Пример с использованием scrapy :

import scrapy class BookSpider(scrapy.Spider): name = 'books' start_urls = def parse(self, response): for href in response.css('.product_pod a::attr(href)').extract(): url = response.urljoin(href) print(url)

Пример без scrapy:

import json from urllib.parse import urljoin import requests from parsel import Selector index = requests.get('http://books.toscrape.com/') books = for href in Selector(index.text).css('.product_pod a::attr(href)').extract(): url = urljoin(index.url, href) book_page = requests.get(url) sel = Selector(book_page.text) books.append({ 'title': sel.css('h1::text').extract_first(), 'price': sel.css('.product_main .price_color::text')extract_first(), 'image': sel.css('#product_gallery img::attr(src)').extract_first() }) with open('books.json', 'w') as fp: json.dump(books, fp)

Некоторые сайты сами помогают парсингу с помощью специальных тегов и атрибутов html. Легкость парсинга улучшает SEO сайта, так как при этом обеспечивается большая легкость поиска сайта в сети.

Как написать программу для парсинга. Мультипроцессорный парсинг страницы сайта с экспортом данных в csv

https://www.youtube.com/watch?v=IGPUs49a1Zo

В уроке рассматривается мультипроцессорный парсинг на примере сайта  CoinMarketCap.com . Сначала приводится пример однопоточного парсинга. Затем рассматривается, как модифицировать программу для реализации мультипроцессорного подхода при помощи библиотеки multiprocessing. Сравниваются временные интервалы, необходимые для парсинга в один и несколько потоков. Попутно рассказывается об экспорте данных в csv-файл.

Обратите внимание : для установки BeautifulSoup для Python 3 в видео указана неправильная команда. Правильный вариант:  pip install beautifulsoup4 (либо для систем с двумя версиями Python:  pip3 install beautifulsoup4 ).

Бесплатный сервис парсинга. Сервисы для автоматического сбора семантического ядра

Статья

41401

Парсить ключи вручную – звучит очень долго и муторно. Автоматический парсинг занимает считанные минуты, тогда как на ручной может уйти несколько дней или недель.

Конечно, если у вас не больше 20-30 исходных ключевиков, быстрее всё сделать руками и не заморачиваться с сервисом. Многие из них к тому же платные. Но когда ключей сотни и тысячи, автоматизация сделает значительную часть работы за вас.

В этой статье – краткий обзор самых популярных сервисов сбора семантического ядра, которые пригодятся всем PPC- и SEO-специалистам.

Key Collector

Самая известная программа по работе с семантикой в целом. Её функционал позволяет парсить не просто список ключей, а ключей:

• Из самых разных популярных источников (среди них – рекламные сервисы Yandex Wordstat, Google Ads, Rambler Adstat) и поисковых подсказок систем;
• Вместе со статистикой из Liveinternet, Google Analytics, Яндекс.Метрики, Яндекс.Вебмастер, Serpstat и других сервисов;
• С учетом конкретного региона и сезонности;
• По нужной глубине поиска;
• С оценками стоимости продвижения, популярности, конкуренции, трафика и других параметров;
• Со значениями частотности;
• С возможностью последующей группировки (кластеризации);
• С возможностью составления минус-списков.

Чтобы воспользоваться всеми возможностями Key Collector, нужно установить программу на компьютер.

Стоит такое удовольствие 2 200 рублей при покупке одной лицензии. Если нужно устанавливать программу на 2 и более рабочих местах, стоимость отдельной лицензии снижается. Например, каждая вторая и десятая стоит 1 700 рублей, а каждая одиннадцатая – 1 500 рублей.

За эту стоимость вы получаете постоянно обновляемый инструмент со множеством функций, который довольно легко освоить самостоятельно с нуля и в котором можно работать с большими объемами семантики.

Подробно все функции и фишки Key Collector мы разобрали в этой статье .

Недостатки: большая нагрузка на компьютер, из-за чего он может глючить. И второе – программу не получится запустить на MacOS.

Перейти на сайт программы

Словоеб

Бесплатный аналог Key Collector – тот же принцип работы и в целом тот же интерфейс.

Функционал по сравнению с KK ограниченный, но его вполне достаточно для небольших проектов.

Итак, Словоеб выполняет парсинг:

• Левой и правой колонок Wordstat;
• Rambler.Adstat;
• Поисковых подсказок Яндекса и Google.

В целом сервис делает всю ту же самую работу, что и вы при сборе ключей в Yandex Wordstat, но автоматически, освобождая вам время на выполнение других задач.

Да, в нем нет многих функций, в том числе чистки и группировки семантики, выгрузки результатов, но этим оправдана его «бесплатность».

Подробное руководство по тому, как работать в Словоебе, смотрите здесь .

Перейти на сайт программы

SpyWords

Облачный сервис для выгрузки ключевых слов (не парсер!), которыми пользуются ваши конкуренты и в целом для мониторинга конкурентов (домены, объявления, анализ ниши).

С помощью онлайн-сервиса SpyWords вы можете найти ключевые фразы, которые используют конкуренты в Яндекс или Google, и добавить их в свои рекламные кампании, если семантика нужна для контекстной рекламы.

Парсер ссылок. Кому и зачем нужны парсеры сайтов

Парсеры экономят время на сбор большого объема данных и группировку их в нужный вид. Такими сервисами пользуются интернет-маркетологи, вебмастера, SEO-специалисты, сотрудники отделов продаж.

Парсеры могут выполнять следующие задачи:

• Сбор цен и ассортимента. Это полезно для интернет-магазинов. При помощи парсера можно мониторить цены конкурентов и наполнять каталог на своем ресурсе в автоматическом режиме.
• Парсинг метаданных сайта (title, description, заголовков H1) пригодится SEO-специалистам.
• Анализ технической оптимизации ресурса (битые ссылки, ошибки 404 , неработающие редиректы и др.) потребуется сеошникам и вебмастерам.
• Программы для скачивания сайтов целиком или парсеры контента (текстов, картинок, ссылок) находятся в «серой» зоне. С их помощью недобросовестные вебмастера клонируют сайты для последующей продажи с них ссылок. Сюда же отнесем парсинг данных с агрегаторов и картографических сервисов: Авито, Яндекс.Карт, 2gis и других. Собранные базы используются для спамных обзвонов и рассылок.

Кому и для каких целей требуются парсеры, разобрались. Если вам нужен этот инструмент, есть несколько способов его заполучить.

1. При наличии программистов в штате проще всего поставить им задачу сделать парсер под нужные цели. Так вы получите гибкие настройки и оперативную техподдержку. Самые популярные языки для создания парсеров — PHP и Python.
2. Воспользоваться бесплатным или платным облачным сервисом.
3. Установить подходящую по функционалу программу.
4. Обратиться в компанию, которая разработает инструмент под ваши нужды (ожидаемо самый дорогой вариант).

С первым и последним вариантом все понятно. Но выбор из готовых решений может занять немало времени. Мы упростили эту задачу и сделали обзор инструментов.