Лучшие инструменты Для самостоятельного.. Лучшие недорогие наборы автомобильного инструмента

Лучшие инструменты Для самостоятельного.. Лучшие недорогие наборы автомобильного инструмента

Приятно, когда качественные инструменты доступны по цене. Современные методы производства отличаются сниженными издержками. После внимательного изучения актуальных предложений рынка хороший набор ключей для автомобиля можно купить недорого.

Главный критерий этого раздела подразумевает определенную экономичность. Однако мы выбрали действительно качественную продукцию. Вместе с тем, необходимо правильно понимать целевое назначение комплектов – «для частного пользования».

1. Кузьмич НИК-002/60

Для внимательного сравнения нужно изучить подробно комплектацию и сопроводительную документацию. Однако с учетом однотипности рассматриваемых инструментов по каждому пункту надо упомянуть базовые параметры:

1. количество изделий в наборе, шт. – 60;
2. размеры головок (ключей), мм – от 4 до 32 (от 8 до 19).

В этом наборе дополнительно предлагаются карданные шарниры, Т-образный вороток и несколько видов удлинителей. Кроме стандартных, имеются комбинированные и шестигранные ключи. В отзывах отмечают ограниченную прочность кейса, поэтому следует предотвратить чрезмерные механические воздействия на корпус. Но даже при сильной тряске фиксаторы обеспечивают надежное закрепление инструментов.

Плюсы:

• отличный набор для домашнего использования;
• демократичная цена;
• отличное сочетание стоимости и качества;
• кейс довольно компактный;
• достаточный ассортимент изделий для выполнения типовых ремонтных и регламентных операций в автомобиле.

Минусы:

• в трещотку желательно добавить смазку после разборки, так как исходного количества явно недостаточно (возможно, недостаток был выявлен в отдельной товарной партии).

2. Арсенал C1412K82

Основные параметры:

1. количество изделий в наборе, шт. – 82;
2. размеры головок (ключей), мм – от 4 до 32 (от 8 до 22);
3. размеры рейса (Ширина х Высота х Толщина в см) – 39,5 х 31 х 9.

В расширенном комплекте Арсенал C1412K82 есть отвертка, шлицевые и крестообразные насадки. Прочный карданный переходник сохраняет целостность при больших рабочих усилиях. Автомобильный набор дополнен битами и переходником с гибким стержнем. Все изделия надежно закреплены в режиме хранения. Жесткость корпуса кейса увеличена специальными ребрами. Крышка фиксируется в закрытом положении надежными металлическими замками.

Парсинг это. Для чего парсинг нужен?

В первую очередь, целью парсинга является ценовая «разведка», ассортиментный анализ, отслеживание товарных акций. “Кто, что, за сколько и в каких количествах продаёт?” – основные вопросы, на которые парсинг должен ответить. Если говорить более подробно, то парсинг ассортимента конкурентов или того же Яндекс.Маркет отвечает на первые три вопроса.С оборотом товара несколько сложней. Однако, такие компании как “Wildberries”, “Lamoda“ и Леруа Мерлен, открыто предоставляют информацию об ежедневных объемах продаж (заказах) или остатках товара, на основе которой не сложно составить общее представлении о продажах (часто слышу мнение, мол эти данные могут искажаться намеренно — возможно, а возможно и нет). Смотрим, сколько было товара на складе сегодня, завтра, послезавтра и так в течении месяца и вот уже готов график и динамика изменения количества по позиции составлена (оборачиваемость товара фактически). Чем выше динамика, тем больше оборот. Потенциально возможный способ узнать оборачиваемость товаров с помощью ежедневного анализа остатков сайта Леруа Мерлен. Можно, конечно, сослаться на перемещение товаров между точками. Но суммарно, если брать, например, Москву — то число не сильно изменится, а в существенные передвижения товара по регионам верится с трудом.С объемами продаж ситуация аналогична. Есть, конечно, компании, которые публикуют информацию в виде много/мало, но даже с этим можно работать, и самые продаваемые позиции легко отслеживаются. Особенно, если отсечь дешёвые позиции и сфокусироваться исключительно на тех, что представляют наибольшую ценность. По крайней мере, мы такой анализ делали – интересно получалось.Во-вторых, парсинг используется для получения контента. Здесь уже могут иметь место истории в стиле “правовых оттенков серого”. Многие зацикливаются на том, что парсинг – это именно воровство контента, хотя это совершенно не так. Парсинг – это всего лишь автоматизированный сбор информации, не более того. Например, парсинг фотографий, особенно с “водяными знаками” – это чистой воды воровство контента и нарушение авторских прав. Потому таким обычно не занимаются (мы в своей работе ограничиваемся сбором ссылок на изображения, не более того… ну иногда просят посчитать количество фотографий, отследить наличие видео на товар и дать ссылку и т.п.).Касательно сбора контента, интересней ситуация с описаниями товаров. Недавно нам поступил заказ на сбор данных по 50 сайтам крупных онлайн-аптек. Помимо информации об ассортименте и цене, нас попросили “спарсить” описание лекарственных аппаратов – то самое, что вложено в каждую пачку и является т.н. фактической информацией, т.е. маловероятно попадает под закон о защите авторских прав. В результате вместо набора инструкций вручную, заказчикам останется лишь внести небольшие корректировки в шаблоны инструкций, и всё – контент для сайта готов. Но да, могут быть и авторские описания лекарств, которые заверены у нотариуса и сделаны специально как своего рода ловушки для воришек контента :).Рассмотрим также сбор описания книг, например, с ОЗОН.РУ или Лабиринт.ру. Здесь уже ситуация не так однозначна с правовой точки зрения. С одной стороны, использование такого описания может нарушать авторское право, особенно если описание каждой карточки с товаром было нотариально заверено (в чём я сильно сомневаюсь — ведь может и не быть заверено, исключение — небольшие ресурсы, которые хотят затаскать по судам воров контента). В любом случае, в данной ситуации придётся сильно «попотеть», чтобы доказать уникальность этого описания. Некоторые клиенты идут еще дальше — подключают синонимайзеры, которые «на лету» меняют (хорошо или плохо) слова в описании, сохраняя общий смысл.Ещё одно из применений парсинга довольно оригинально – “самопарсинг”. Здесь преследуется несколько целей. Для начала – это отслеживание того, что происходит с наполнением сайта: где битые ссылки, где описания не хватает, дублирование товаров, отсутствие иллюстраций и т.д. Полчаса работы парсера — и вот у тебя готовая таблица со всеми категориями и данными. Удобно! “Самопарсинг” можно использовать и для того, чтобы сравнить остатки на сайте со своими складскими остатками (есть и такие заказчики, отслеживают сбои выгрузок на сайт). Ещё одно применение “самопарсинга”, с которым мы столкнулись в работе — это структурирование данных с сайта для выгрузки их на Яндекс Маркет. Ребятам так проще было сделать, чем вручную этим заниматься.Также парсятся объявления, например, на ЦИАН-е, Авито и т.д. Цели тут могут быть как перепродажи баз риелторам или туроператорам, так и откровенный телефонный спам, ретаргетинг и т.п. В случае с Авито это особенно явно, т.к. сразу составляется таблица с телефонами пользователей (несмотря на то, что Авито подменяет телефоны пользователей для защиты и публикует их в виде изображения, от поступающих звонков все равно никуда не уйти).

Scrapy документация на русском. 1: Базовый поиск

Scraping состоит из двух этапов:

• Извлечение данных с веб-страниц.

Создать поискового робота с нуля можно с помощью различных модулей и библиотек, которые предоставляет язык программирования, однако в дальнейшем – по мере роста программы – это может вызвать ряд проблем. К примеру, вам понадобится переформатировать извлечённые данные в CSV, XML или JSON. Также вы можете столкнуться с сайтами, для анализа которых необходимы специальные настройки и модели доступа.

Поэтому лучше сразу разработать робота на основе библиотеки, которая устраняет все эти потенциальные проблемы. Для этого в данном руководстве используются Python и  Scrapy .

Scrapy – одна из наиболее популярных и производительных библиотек Python для получения данных с веб-страниц, которая включает в себя большинство общих функциональных возможностей. Это значит, что вам не придётся самостоятельно прописывать многие функции. Scrapy позволяет быстро и без труда создать «веб-паука».

Пакет Scrapy (как и большинство других пакетов Python) можно найти в PyPI (Python Package Index, также известен как pip) – это поддерживаемый сообществом репозиторий для всех вышедших пакетов Python.

Если вы следовали одному из предложенных руководств (раздел Требования), пакетный менеджер pip уже установлен на вашу машину. Чтобы установить Scrapy, введите:

pip install scrapy

Примечание : Если во время установки у вас возникли проблемы или вы хотите установить Scrapy без помощи pip, обратитесь к официальной документации .

После установки создайте папку для проекта.

mkdir brickset-scraper

Откройте новый каталог:

cd brickset-scraper

Создайте файл для поискового робота по имени scraper.py. В этом файле будет храниться весь код «паука». Введите в терминал:

touch scraper.py

Также вы можете создать файл с помощью текстового редактора или графического файлового менеджера.

Для начала нужно создать базовый код робота, который будет основан на библиотеке Scrapy. Для этого создайте класс Python под названием scrapy.Spider, это базовый класс для поисковых роботов, предоставленный Scrapy. Этот класс имеет два обязательных атрибута:

• name – название «паука».
• start_urls – список ссылок на страницы, которые нужно проанализировать.

Откройте scrapy.py и добавьте следующий код:

import scrapy
class BrickSetSpider(scrapy.Spider):
name = "brickset_spider"
start_urls =

Рассмотрим этот код подробнее:

• Первая строка импортирует scrapy, что позволяет использовать доступные классы библиотеки.
• Строка class BrickSetSpider(scrapy.Spider) добавляет класс Spider из библиотеки Scrapy и создаёт подкласс BrickSetSpider. Подкласс – это, по сути, просто более узкий, специализированный вариант родительского класса. Класс Spider предоставляет методы для отслеживания URL-ов и извлечения данных с веб-страниц, но он не знает, где искать страницы и какие именно данные нужно извлечь. Чтобы передать классу недостающие данные, мы создали подкласс.
• Имя поискового робота: brickset_spider.
• Ссылка в конце кода – это ссылка на страницу, которую нужно просканировать. Если вы откроете её в браузере, вы увидите первую страницу результатов поиска наборов LEGO.

Парсинг сайтов python. 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.

Парсинг сложных сайтов python. Инструменты

Для отправки http-запросов есть немало python-библиотек, наиболее известные urllib/urllib2 и Requests. На мой вкусудобнее и лаконичнее, так что, буду использовать ее.Также необходимо выбрать библиотеку для парсинга html, небольшой research дает следующие варианты:

• re
  Регулярные выражения, конечно, нам пригодятся, но использовать только их, на мой взгляд, слишком хардкорный путь, и они немного не для этого . Были придуманы более удобные инструменты для разбора html, так что перейдем к ним.
• BeatifulSoup , lxml
  Это две наиболее популярные библиотеки для парсинга html и выбор одной из них, скорее, обусловлен личными предпочтениями. Более того, эти библиотеки тесно переплелись: BeautifulSoup стал использовать lxml в качестве внутреннего парсера для ускорения, а в lxml был добавлен модуль soupparser. Подробнее про плюсы и минусы этих библиотек можно почитать в обсуждении . Для сравнения подходов я буду парсить данные с помощью BeautifulSoup и используя XPath селекторы в модуле lxml.html.
• scrapy
  Это уже не просто библиотека, а целый open-source framework для получения данных с веб-страниц. В нем есть множество полезных функций: асинхронные запросы, возможность использовать XPath и CSS селекторы для обработки данных, удобная работа с кодировками и многое другое (подробнее можно почитать тут ). Если бы моя задача была не разовой выгрузкой, а production процессом, то я бы выбрала его. В текущей постановке это overkill.

Источник: https://lajfhak.ru-land.com/stati/15-chasto-zadavaemyh-voprosov-o-parsinge-i-otvety-na-nih-povyshenie-kachestva-dannyh-i

Парсинг сайтов javascript. А что с CSS?

JavaScript приостанавливает парсинг HTML, т.к. скрипты могут менять страницу. CSS не может изменить страницу, поэтому причин останавливать процесс парсинга у него нет, так? Но что если скрипт запросит информацию о стиле элемента, который ещё не парсился? Браузер не имеет ни малейшего понятия, что будет выполняться в скрипте — в нём может оказаться запрос вершине DOM о свойствеbackground-color, зависящего от таблицы стилей, либо же может находиться прямое обращение к CSSOM

Из-за этого CSS может блокировать парсинг в зависимости от порядка подключения скриптов и стилей на странице. Если внешние таблицы стилей находятся до скриптов, то создание DOM и CSSOM может мешать друг другу. Когда парсер доходит до скрипта, постройка DOM не может продолжаться до тех пор, пока JavaScript не выполнит скрипт, а JavaScript в свою очередь не может быть запущен, пока CSS не скачается, распарится и CSSOM станет доступным.

Ещё один момент, о котором не стоит забывать. Даже если CSS не будет блокировать постройку DOM, он блокирует процесс рендеринга. Браузер ничего не покажет пока у него не будет готовых DOM и CSSOM. Это потому, что зачастую страницы без CSS непригодны для использования. Если браузер покажет кривую страницу без CSS, а потом через мгновение полную стилизованную страницу, то у пользователя возникнет когнитивный диссонанс. У этого явления есть название — Проблеск Неоформленного Содержания, сокращённо ПнОС Во избежание таких проблем нужно как можно быстрее предоставить CSS. Помните золотое правило «стили сверху, скрипты снизу»? Теперь вы в курсе почему это важно!

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.