Как парсить выдачу Google. google-url

Как парсить выдачу Google. google-url

Get ready to query google like a pro and make awesome google searches with PHP

BE AWARE

The proxyPool section will soon be moved to another package and it is going to be refactored (only proxy pools, not proxy objects).

Features

• Google SERP url generation
• Natural results parsing
• Adwords results parsing
• Proxy Usage

PLEASE READ ALL THE FOLLOWING SECTIONS BEFORE USING IT it contains important informations about the usage.

Be aware…

…that scrapping google is forbiden (what an irony for the biggest scrapper ever written)… But who cares ?

Google does. And it will stop you with a captcha if you submit too many requests in a short time.

Usually I delay each query with 30 seconds. But if you do a lot of requests it's still too short.

How to counter :

• Optimize your delays between each queries.

Installation

The library is available on packgist :"sneakybobito/google-url": "dev-master"

If you are not familiar with packagist, you can also use the loader packaged in the repo. To do so download the library (e.g. as a zip from github) and just include the file named ``autoload.php̀:

Example of use

When you use this library you have to keep in mind that querying google is something that you have to control.

You cant use it everytime someone loads a page on your webserver. Indeed it mays be long, it means long time to load the web page. You also have to control the number of query you do over the time. Or else google will consider you as a bot and you will get blocked by the captcha.

Instead you may use it in a cli program that will store results in database. And then query the database from the webpage script.

Once again think about using delays between each query. It is very important for not google to add your server to the blacklist. There is no universal rule for the delays to apply. It is hard to figure out the best delays to use and it requires many tests. That's why people want to keep it secret.

Как парсить домены. Как работает аукцион дропов

Схема покупки дропов на аукционах выглядит таким образом: после того, как домен забыли продлить или он стал не нужен, в течение 30 дней он находится «на охлаждении». По окончании этого срока домен выставляется регистратором на аукцион.

Любой человек может зайти на сайт таких регистраторов, как Beget или Reg Ru, чтобы сделать ставки. Если до 17:00 дня, в который сделана ставка, ее никто не перебил, заявка направляется регистратору доменной зоны, и победитель аукциона выкупает домен. Следить за всеми регистраторами в поисках нужного по определенным параметрам дропа затратно по деньгам и по времени. Поэтому SEOшники пользуются нижеприведенной схемой.

Существуют сервисы-перехватчики, например, Expired и Backorder. В них можно зарегистрироваться, пополнить баланс личного кабинета, и они будут парсить всех регистраторов в поисках нужных доменов. Ближе к 17:00 боты сервисов будут перебивать ставки и выкупать дропы. Недостаток у этой схемы один — сервисы выкупают домены у регистраторов в среднем за 200 рублей, а SEO-специалисты платят за него около 10 000 рублей.

На самих аукционах, исходя из таблицы, приведенной спикером, средняя цена домена составляет 5 000 рублей.

При этом стоимость дропов популярных денежных тематик, таких как банкинг, МФО, займы, в десятки, а то и сотни раз выше. Например, домен одного из бывших банков продавался за 249 000 рублей. Если проанализировать его ссылочное, можно увидеть, что ничего особенного в нем нет, и его баснословная цена обусловлена только банковской тематикой.

Затраты команды Федосеева на покупку дропов для построения PBN-сети представлены в таблице ниже. Из нее видно, что самая затратная часть — это аукцион, статьи и проверка фильтров. Итоговая стоимость одного домена в PBN на сегодняшний день составляет порядка 7 000 рублей.

«20% PBN-бюджета у нас уходит на торги за домен на аукционе», — рассказал спикер.

Возникает логичный вопрос: «Можно ли обойтись в продвижении сайтов без PBN?» Ответ на него демонстрируют графики ниже. На них видно, что с использованием сеток сайтов видимость в Google продвигаемых ресурсов значительно выше.

Парсинг результатов поиска Google. Парсинг поисковой выдачи Google – основа работы с данными

Парсинг поисковый выдачи Гугл представляет собой сбор данных в автоматизированном виде с указанного источника. Использоваться может в соцсетях, поисковиках, различных форумах.

Парсер выдачи – это программа, собирающая информацию по нужным ключевикам. Поисковая система Google дает выдачу в таблице. Это очень удобно, поскольку в ней содержатся полезные данные. Для чего же необходим такой сбор информации? Ответ довольно-таки простой – для детального анализа конкурентных сайтов. С помощью парсинга можно выявить лидеров ТОП. Специалисты получают данные и характеристики, которые помогают в процессе СЕО-оптимизации. Благодаря парсингу, узнать можно следующее:

1. Количество в индексе поисковых систем страниц сайта по конкретному ключевику или целой фразы.
2. Количество страниц, которые дают ссылку на сайт.
3. Анкоры.
4. Релевантные страницы по критериям поисковиков и т.д.

Парсинг активно используется для того, чтобы найти сайты-доноры с целью размещения ссылок на них, потенциальных партнеров, клиентов. Также можно найти сайты для того, чтобы закупить рекламу на них. В результате этого, специалист может получить большое количество данных для разведки ситуации у конкурентов, формирования семантического ядра. Всё это приведет к тому, что специалист приведет новых клиентов.

Парсинг выступает мощнейшим приемом для того, чтобы делать эффективную веб-аналитику. Данный инструмент неоценим для маркетологов, SEO-специалистов, арбитражников. Такие профессионалы получают возможных партнеров и клиентов. Специалисты, занимающиеся продвижением, получают сведения о конкурентах, что в любом бизнесе важно.

Парсер поисковой выдачи Яндекс. Пишем свой парсер Яндекс Wordstat, используя API Директа!

Всем привет! Впо Яндекс Wordstat я упомянул о возможности облегчить себе жизнь при подборе ключей с помощью API Директа. Как и обещал, я поделюсь своим скриптом на Python, который автоматизирует процесс сбора ключевых фраз. Разберем, как работает парсер Яндекс Wordstat на конкретном примере и, попутно, научимся получать доступ к API Директа и немножко кодить на Python).

API Директа

Думаю, долго распинаться на тему того, что такое Яндекс Директ необходимости нет) Здесь все более или менее в курсе, что такое реклама в интернете, какие виды рекламы бывают и насколько солидный кусок пирога в этом плане у Яндекса.

Кстати, напомню, что кроме контекстной рекламы существует условно-бесплатный трафик из соцсетей. Обязательно ознакомьтесь с моей статьей на эту тему !

Яндекс дружит с разработчиками и, предоставляет в свободное пользование доступ ко многим сервисам через программный интерфейс (API). За вопросы, которые касаются создания и ведения рекламных кампаний, отвечает сервис Яндекс Директ. И у него тоже есть API! Этим мы и воспользуемся)

API ( a pplication p rogramming i nterface ) — программный интерфейс приложения.

В частном случае, он позволяет работать с приложением из другого приложения (например, вашего скрипта) без привычного графического пользовательского интерфейса (GUI).

Если по-простому, то вы можете написать программу, которая будет работать с сервисом вместо вас!

Мы будем использовать API Директа, чтобы спарсить выдачу Wordstat по заданному списку ключевых фраз, минус-слов и региону сбора. Т.е. будем делать автоматически то, что в прошлый раз делали с помощью плагина Wordstat.Assistant, НО с возможностью автоматизации и больших объемов сбора (десятки тысяч фраз за раз)!

Сбор ключей нужен не только для настройки рекламных кампаний, но используется для SEO-продвижения сайтов и даже групп ВКонтакте (об этом).

План работы

1. Создаем новое приложение в Директе;
2. Получаем отладочный токен для доступа к приложению;
3. Отправляем заявку на доступ (тестовый или полный, для задачи парсинга значения не имеет);
4. Активируем песочницу;
5. Устанавливаем интерпретатор языка Python (Питон) на свой ПК (если не установлен);
6. Скачиваем с Github проект Yandex.Wordstat-parser и вместе разбираемся с примером;
7. Адаптируете скрипт под свои нужды и наслаждаетесь автоматизацией!

Google parser Python. Google Search Results in Python

This Python package is meant to scrape and parse search results from Google, Bing, Baidu, Yandex, Yahoo, Home Depot, eBay and more, using.

The following services are provided:

• (Google Only)

SerpApi provides ato get you started quickly.

Installation

Python 3.7+

pipinstallgoogle-search-results

Quick start

This example runs a search for "coffee" using your secret API key.

The SerpApi service (backend)

• Searches Google using the search: q = "coffee"
• Parses the messy HTML responses
• Returns a standardized JSON response The GoogleSearch class
• Formats the request
• Executes a GET http request against SerpApi service
• Parses the JSON response into a dictionary

Et voilà…

Alternatively, you can search:

• Bing using BingSearch class
• Baidu using BaiduSearch class
• Yahoo using YahooSearch class
• DuckDuckGo using DuckDuckGoSearch class
• eBay using EbaySearch class
• Yandex using YandexSearch class
• HomeDepot using HomeDepotSearch class
• GoogleScholar using GoogleScholarSearch class
• Youtube using YoutubeSearch class
• Walmart using WalmartSearch
• Apple App Store using AppleAppStoreSearch class
• Naver using NaverSearch class

Google Search API capability

Source code.

See below for more hands-on examples.

How to set SERP API key

You can get an API key here if you don't already have one:

api_keycan be set globally:

The SerpApiapi_keycan be provided for each search:

We love true open source, continuous integration and Test Driven Development (TDD). We are using RSpec to testto achieve the best Quality of Service (QoS).

The directory test/ includes specification/examples.

Set your API key.

Парсер поисковой выдачи Google Python. Парсим Google поиск при помощи Python

С тех пор как Google прикрыл свой Google Web Search Api в 2011, было очень сложно найти альтернативу. Нам нужно было получать ссылки из Google поиска с помощью скрипта на Python. Итак, мы сделали свой, и покажем небольшой гайд о том, как парсить Google поиск при помощи библиотеки requests и Beautiful Soup.

Для начала, давайте установим зависимости. Сохраним следующую информацию в файле requiriments.txt

requests bs4

Теперь, в командной строке, запустим pip install -r requiriments.tx t для того, чтобы эти зависимости установить. Затем импортируем эти модули в скрипт:

import urllib import requests from bs4 import BeautifulSoup

Для выполнения поиска, Google ожидает, что запрос будет в параметрах URL. Кроме того, все пробелы должны быть заменены на знак ‘ +’ . Чтобы построить URL, мы правильно отформатируем запрос и поместим его в параметр q.

query = "hackernoon How To Scrape Google With Python" query = query.replace(' ', '+') URL = f"https://google.com/search?q={query}"

Google возвращает разные результаты поиска для мобильных и настольных компьютеров. Таким образом, в зависимости от варианта использования, мы должны указать соответствующий user-agent.

# desktop user-agent USER_AGENT = "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.14; rv:65.0) Gecko/20100101 Firefox/65.0" # mobile user-agent MOBILE_USER_AGENT = "Mozilla/5.0 (Linux; Android 7.0; SM-G930V Build/NRD90M) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.125 Mobile Safari/537.36"

Сделать запрос легко. Однако requests ожидает, что user-agent будет в заголовках. Чтобы правильно установить заголовки, мы должны передать словарь для них.

headers = {"user-agent" : MOBILE_USER_AGENT} resp = requests.get(URL, headers=headers)

Теперь нам нужно проверить, проходит ли наш запрос. Самый простой способ — проверить статус-код. Если он возвращает значение 200, это значит, что запрос прошел успешно. Затем нам нужно поместить ответ на наш запрос в Beautiful Soup для разбора содержимого.

if resp.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(resp.content, "html.parser")

Далее идет анализ данных и извлечение всех якорных ссылок со страницы. Это легко делается при помощи библиотеки Beautiful Soup. Поскольку мы итерируемся через якоря, нам нужно сохранить результаты в списке.

results = for g in soup.find_all('div', class_='r'): anchors = g.find_all('a') if anchors: link = anchors title = g.find('h3').text item = { "title": title, "link": link } results.append(item) print(results)

Вот и все. Этот скрипт довольно прост и подвержен всякого рода ошибкам. Но вы ведь должны с чего-либо начать. Вы можете клонировать или скачать весь скрипт из git-репозитория .

Есть также некоторые предостережения, которые стоит учитывать при парсинге Google. Если вы выполняете слишком много запросов в течение короткого периода времени, Google начнет выдавать вам капчи. Это раздражает и будет ограничивать, вас в скорости и количестве запросов.

Вот почему был создан RapidAPI Google Search API , который позволяет выполнять неограниченный поиск, не беспокоясь о капчах.