Парсер сайтов на c: Парсинг сайтов на C#

Содержание

Парсинг любого сайта «для чайников»: ни строчки программного кода

Если вам нужно просто собрать с сайта мета-данные, можно воспользоваться бесплатным парсером системы Promopult. Но бывает, что надо копать гораздо глубже и добывать больше данных, и тут уже без сложных (и небесплатных) инструментов не обойтись.

Евгений Костин рассказал о том, как спарсить любой сайт, даже если вы совсем не дружите с программированием. Разбор сделан на примере Screaming Frog Seo Spider.

Что такое парсинг и зачем он вообще нужен

Парсинг нужен, чтобы получить с сайтов некую информацию. Например, собрать данные о ценах с сайтов конкурентов.

Одно из применений парсинга — наполнение каталога новыми товарами на основе уже существующих сайтов в интернете.

Что такое парсинг

Упрощенно, парсинг — это сбор информации. Есть более сложные определения, но так как мы говорим о парсинге «для чайников», то нет никакого смысла усложнять терминологию. Парсинг — это сбор, как правило, структурированной информации. Чаще всего — в виде таблицы с конкретным набором данных. Например, данных по характеристикам товаров.

Парсер — программа, которая осуществляет этот самый сбор. Она ходит по ссылкам на страницы, которые вы указали, и собирает нужную информацию в Excel-файл либо куда-то еще.

Парсинг работает на основе XPath-запросов. XPath — язык запросов, который обращается к определенному участку кода страницы и собирает из него заданную информацию.

ПО для парсинга

Здесь есть важный момент. Если вы введете в поисковике слово «парсинг» или «заказать парсинг», то, как правило, вам будут предлагаться некие услуги от компаний, они стоят относительно дорого и называется это так: «мы напишем вам парсер». То есть «мы создадим некую программу либо на Python, либо на каком-то еще языке, которая будет собирать эту информацию с нужного вам сайта». Эта программа нацелена только на сбор конкретных данных, она не гибкая и без знаний программирования вы не сможете ее самостоятельно перенастроить для других задач.

При этом есть готовые решения, которые можно под себя настраивать как угодно и собирать что угодно. Более того, если вы — SEO-специалист, возможно, одной из этих программ пользуетесь, но просто не знаете, что в ней такой функционал есть. Либо знаете, но никогда не применяли, либо применяли не в полной мере.

Вот две программы, которые являются аналогами.

Эти программы занимаются сбором информации с сайта. То есть они анализируют, например, его заголовки, какие-то коды, теги и все-все остальное. Помимо прочего, они позволяют собрать те данные, которые вы им зададите.

Профессиональные инструменты PromoPult: быстрее, чем руками, дешевле, чем у других, бесплатные опции.

Съем позиций, кластеризация запросов, парсер Wordstat, сбор поисковых подсказок, сбор фраз ассоциаций, парсер мета-тегов и заголовков, анализ индексации страниц, чек-лист оптимизации видео, генератор из YML, парсер ИКС Яндекса, нормализатор и комбинатор фраз, парсер сообществ и пользователей ВКонтакте.

Давайте смотреть на реальных примерах.

Пример 1. Как спарсить цену

Предположим, вы хотите с некого сайта собрать все цены товаров. Это ваш конкурент, и вы хотите узнать — сколько у него стоят товары.

Возьмем для примера сайт mosdommebel.ru.

Вот у нас есть страница карточки товара, есть название и есть цена этого товара. Как нам собрать эту цену и цены всех остальных товаров?

Мы видим, что цена отображается вверху справа, напротив заголовка h2. Теперь нам нужно посмотреть, как эта цена отображается в html-коде.

Нажимаем правой кнопкой мыши прямо на цену (не просто на какой-то фон или пустой участок). Затем выбираем пункт Inspect Element для того, чтобы в коде сразу его определить (Исследовать элемент или Просмотреть код элемента, в зависимости от браузера — прим. ред.

).

Мы видим, что цена у нас помещается в тег <span> с классом totalPrice2. Так разработчик обозначил в коде стоимость данного товара, которая отображается в карточке. Фиксируем: есть некий элемент span с классом totalPrice2. Пока это держим в голове.

Есть два варианта работы с парсерами.

Первый способ. Вы можете прямо в коде (любой браузер) нажать правой кнопкой мыши на тег <span> и выбрать Скопировать > XPath. У вас таким образом скопируется строка, которая обращается к данному участку кода.

Выглядит она так:

/html/body/div[1]/div[2]/div[4]/table/tbody/tr/td/div[1]/div/table[2]/tbody/tr/td[2]/form/table/tbody/tr[1]/td/table/tbody/tr[1]/td/div[1]/span[1]

Но этот вариант не очень надежен: если у вас в другой карточке товара верстка выглядит немного иначе (например, нет каких-то блоков или блоки расположены по-другому), то такой метод обращения может ни к чему не привести. И нужная информация не соберется.

Поэтому мы будем использовать второй способ. Есть специальные справки по языку XPath. Их очень много, можно просто загуглить «XPath примеры».

Например, такая справка:

Здесь указано как что-то получить. Например, если мы хотим получить содержимое заголовка h2, нам нужно написать вот так:

//h2/text()

Если мы хотим получить текст заголовка с классом productName, мы должны написать вот так:

//h2[@class="productName"]/text()

То есть поставить «//» как обращение к некому элементу на странице, написать тег h2 и указать в квадратных скобках через символ @ «класс равен такому-то».

То есть не копировать что-то, не собирать информацию откуда-то из кода. А написать строку запроса, который обращается к нужному элементу. Куда ее написать — сейчас мы разберемся.

Куда вписывать XPath-запрос?

Мы идем в один из парсеров. В данном случае я воспользуюсь программой Screaming Frog Seo Spider.

Она бесплатна для анализа небольшого сайта — до 500 страниц.

Интерфейс Screaming Frog Seo Spider

Например, мы можем — бесплатно — посмотреть заголовки страниц, проверить нет ли у нас каких-нибудь пустых тайтлов или дубликатов тега h2, незаполненных мета-тегов или каких-нибудь битых ссылок.

Но за функционал для парсинга в любом случае придется платить, он доступен только в платной версии.

Предположим, вы оплатили годовую лицензию и получили доступ к полному набору функций сервиса. Если вы серьезно занимаетесь анализом данных и регулярно нуждаетесь в функционале сервиса — это разумная трата денег.

Во вкладке меню Configuration у нас есть подпункт Custom

, и в нем есть еще один подпункт Extraction. Здесь мы можем дополнительно что-то поискать на тех страницах, которые мы укажем.

Заходим в Extraction. И напоминаю, что мы хотели с сайта (в данном случае с сайта Московский дом мебели) собрать цены товаров.

Мы выяснили в коде, что у нас все цены на карточках товара обозначаются тегом <span> с классом totalPrice2. Формируем вот такой XPath запрос:

//span[@class="totalPrice2"]/span

И указываем его в разделе Configuration > Custom > Extractions. Для удобства можем еще назвать как-нибудь колонку, которая у нас будет выгружаться. Например, «стоимость»:

Таким образом мы будем обращаться к коду страниц и из этого кода вытаскивать содержимое стоимости.

Также в настройках мы можем указать, что парсер будет собирать: весь html-код или только текст. Нам нужен только текст, без разметки, стилей и других элементов.

Нажимаем ОК. Мы задали кастомные параметры парсинга.

Как подобрать страницы для парсинга

Дальше есть еще один важный этап. Это, собственно, подбор страниц, по которым будет осуществляться парсинг.

Если мы просто укажем адрес сайта в Screaming Frog, парсер пойдет по всем страницам сайта. На инфостраницах и страницах категорий у нас нет цен, а нам нужны именно цены, которые указаны на карточках товара. Чтобы не тратить время, лучше загрузить в парсер конкретный список страниц, по которым мы будем ходить, — карточки товаров.

Откуда их взять?

Как правило, на любом сайте есть карта сайта XML, и находится она чаще всего по адресу: «адрес сайта/sitemap.xml». В случае с сайтом из нашего примера — это адрес

https://www.mosdommebel.ru/sitemap.xml.

Либо вы можете зайти в robots.txt (site.ru/robots.txt) и посмотреть. Чаще всего в этом файле внизу содержится ссылка на карту сайта.

Ссылка на карту сайта в файле robots.txt

Даже если карта называется как-то странно, необычно, нестандартно, вы все равно увидите здесь ссылку.

Но если не увидите — если карты сайта нет — то нет никакого решения для отбора карточек товара. Тогда придется запускать стандартный режим в парсере — он будет ходить вообще по всему сайту, по всем разделам. Но нужную вам информацию соберет только на карточках товара. Минус здесь в том, что вы потратите больше времени и дольше придется ждать нужных данных.

У нас карта сайта есть, поэтому мы переходим по ссылке https://www.mosdommebel.ru/sitemap.xml и видим, что сама карта разделяется на несколько карт. Отдельная карта по статичным страницам, по категориям, по продуктам (карточкам товаров), по статьям и новостям.

Ссылки на отдельные sitemap-файлы под все типы страниц

Нас интересует карта продуктов, то есть карточек товаров.

Ссылка на sitemap-файл для карточек товара

Что с этим делать дальше. Возвращаемся в Screaming Frog Seo Spider. Сейчас он запущен у нас в стандартном режиме, в режиме Spider (паук), который ходит по всему сайту и анализирует все-все страницы. Нам нужно его запустить в режиме List.

Мы загрузим ему конкретный список страниц, по которому он будет ходить. Нажимаем на вкладку Mode и выбираем List.

Жмем кнопку Upload и кликаем по Download Sitemap.

Указываем ссылку на Sitemap карточек товара, нажимаем ОК.

Программа скачает все ссылки, указанные в карте сайта. В нашем случае Screaming Frog обнаружил более 40 тысяч ссылок на карточки товаров:

Нажимаем ОК и у нас начинается парсинг сайта.

После завершения парсинга на первой вкладке Internal мы можем посмотреть информацию по всем характеристикам: код ответа, индексируется/не индексируется, title страницы, description и все остальное.

Это все полезная информация, но мы шли за другим.

Вернемся к исходной задаче — посмотреть стоимость товаров. Для этого в интерфейсе Screaming Frog нам нужно перейти на вкладку Custom. Чтобы попасть на нее, нужно нажать на стрелочку, которая находится справа от всех вкладок. Из выпадающего списка выбрать пункт Custom.

И на этой вкладке из выпадающего списка фильтров (Filter) выберите Extraction.

Вы как раз и получите ту самую информацию, которую хотели собрать: список страниц и колонка «Стоимость 1» с ценами в рублях.

Задача выполнена, теперь все это можно выгрузить в xlsx или csv-файл.

После выгрузки стандартной заменой вы можете убрать букву «р», которая обозначает рубли. Просто, чтобы у вас были цены в чистом виде, без всяких там пробелов, буквы «р» и прочего.

Таким образом, вы получили информацию по стоимости товаров у сайта-конкурента.

Если бы мы хотели получить что-нибудь еще, например дополнительно еще собрать названия этих товаров, то нам нужно было бы зайти снова в Configuration > Custom > Extraction. И выбрать после этого еще один XPath-запрос и указать, например, что мы хотим собрать тег <h2>.

Просто запустив еще раз парсинг, мы собираем уже не только стоимость, но и названия товаров.

Вот у нас теперь связка такая: url товара, его стоимость и название этого товара.

Если мы хотим получить описание или что-то еще — продолжаем в том же духе. Единственное, что нужно всегда помнить, что h2 собрать легко. Это стандартный элемент html-кода и для его парсинга можно использовать стандартный XPath-запрос (посмотрите в справке). В случае же с описанием или другими элементами нам нужно всегда возвращаться в код страницы и смотреть: как называется сам тег, какой у него класс/id либо какие-то другие атрибуты, к которым мы можем обратиться с помощью XPath-запроса.

Например, мы хотим собрать описание. Нужно снова идти в Inspect Element.

Оказывается, все описание товара лежит в теге <table> с классом product_description. Если мы его соберем, то у нас в таблицу выгрузится полное описание.

Здесь есть нюанс. Текст описания на странице сайта сделан с разметкой. Например, здесь есть переносы на новую строчку, что-то выделяется жирным.

Если вам нужно спарсить текст описания с уже готовой разметкой, то в настройках Extraction в парсере мы можем выбрать парсинг с html-кодом.

Если вы не хотите собирать весь html-код (потому что он может содержать какие-то классы, которые к вашему сайту никакого отношения не имеют), а нужен текст в чистом виде, выбираем только текст. Но помните, что тогда переносы строк и все остальное придется заполнять вручную.

Собрав все необходимые элементы и прогнав по ним парсинг, вы получите таблицу с исчерпывающей информацией по товарам у конкурента.

Такой парсинг можно запускать регулярно (например, раз в неделю) для отслеживания цен конкурентов. И сравнивать, у кого что стоит дороже/дешевле.

Пример 2. Как спарсить фотографии

Рассмотрим вариант решения другой прикладной задачи — парсинга фотографий.

На сайте Эльдорадо у каждого товара есть довольно таки немало фотографий. Предположим, вы их хотите взять — это универсальные фото от производителя, которые можно использовать для демонстрации на своем сайте.

Задача: собрать в эксель адреса всех картинок, которые есть у разных карточек товара. Не в виде файлов, а в виде ссылок. Потом по ссылкам вы сможете их скачать либо напрямую загрузить на свой сайт. Большинство движков интернет-магазинов, таких как Битрикс и Shop-Script, поддерживают загрузку фотографий по ссылке. Если вы в CSV-файле, который используете для импорта-экспорта, укажете ссылки на фотографии, то по ним движок сможет загрузить эти самые фотографии.

Ищем свойства картинок

Для начала нам нужно понять, где в коде пишутся свойства, адрес фотографии на каждой карточке товара.

Нажимаем правой клавишей на фотографию, выбираем Inspect Element, начинаем исследовать.

Смотрим, в каком элементе и с каким классом у нас находится данное изображение, что оно из себя представляет, какая у него ссылка и т.д.

Изображения лежат в элементе <span>, у которого id — firstFotoForma. Чтобы спарсить нужные нам картинки, понадобится вот такой XPath-запрос:

//*[@id="firstFotoForma"]/*/img/@src

У нас здесь обращение к элементам с идентификатором firstFotoForma, дальше есть какие-то вложенные элементы (поэтому прописана звездочка), дальше тег img, из которого нужно получить содержимое атрибута src. То есть строку, в которой и прописан URL-адрес фотографии.

Давайте попробуем это сделать.

Берем XPath-запрос, в Screaming Frog переходим в Configuration > Custom > Extraction, вставляем и жмем ОК.

Для начала попробуем спарсить одну карточку. Нужно скопировать ее адрес и добавить в Screaming Frog таким образом: Upload > Paste

Нажимаем ОК. У нас начинается парсинг.

Screaming Frog спарсил одну карточку товара и у нас получилась такая табличка. Рассмотрим ее подробнее.

Мы загрузили один URL на входе, и у нас автоматически появилось сразу много столбцов «фото товара». Мы видим, что по этому товару собралось 9 фотографий.

Для проверки попробуем открыть одну из фотографий. Копируем адрес фотографии и вставляем в адресной строке браузера.

Фотография открылась, значит парсер сработал корректно и вытянул нужную нам информацию.

Теперь пройдемся по всему сайту в режиме Spider (для переключения в этот режим нужно нажать Mode > Spider). Укажем адрес https://www.eldorado.ru, нажимаем старт и запускаем парсинг.

Так как программа парсит весь сайт, то по страницам, которые не являются карточками товара, ничего не находится.

А там, где у нас карточки товаров — собираются ссылки на все фотографии.

Таким образом мы сможем собрать их и положить в Excel-таблицу, где будут указаны ссылки на все фотографии для каждого товара.

Если бы мы собирали артикулы, то еще раз зашли бы в Configuration > Custom > Extraction и добавили бы еще два XPath-запроса: для парсинга артикулов, а также тегов h2, чтобы собрать еще названия. Так мы бы убили сразу двух зайцев и собрали бы связку: название товара + артикул + фото.

Пример 3. Как спарсить характеристики товаров

Следующий пример — ситуация, когда нам нужно насытить карточки товаров характеристиками. Представьте, что вы продаете книжки. Для каждой книги у вас указано мало характеристик — всего лишь год выпуска и автор. А у Озона (сильный конкурент, сильный сайт) — у него характеристик много.

Вы хотите собрать в эксель все эти данные с Озона и использовать их для своего сайта. Это техническая информация, вопросов с авторским правом нет.

Изучаем характеристики

Нажимаете правой кнопкой по данной характеристике, выбираете Inspect Element и смотрите, как называется элемент, который содержит каждую характеристику.

У нас это элемент <div>, у которого в качестве класса указана строка eItemProperties_Line.

И дальше внутри каждого такого элемента <div> у нас содержится название характеристики и ее значение.

Значит, нам нужно собирать элементы <div> с классом eItemProperties_Line.

Для парсинга нам понадобится вот такой XPath-запрос:

//*[@class="eItemProperties_line"]

Идем в Screaming Frog. Configuration > Custom > Extraction. Вставляем XPath-запрос, выбираем Extract Text (так как нам нужен только текст в чистом виде, без разметки), нажимаем ОК.

Переключаемся в режим Mode > List. Нажимаем Upload, указываем адрес страницы, с которой будем собирать характеристики, нажимаем ОК.

После завершения парсинга переключаемся на вкладку Custom, в списке фильтров выбираем Extraction.

И видим — парсер собрал нам все характеристики. В каждой ячейке находится название характеристики (например, «Автор») и ее значение («Игорь Ашманов»).

Пример 4. Как парсить отзывы (с рендерингом)

Следующий пример немного нестандартен — на грани «серого» SEO. Это парсинг отзывов с того же Озона. Допустим, мы хотим собрать и перенести на свой сайт тексты отзывов ко всем книгам.

Я покажу на одном примере — загружу один URL. Начнем с того, что посмотрим, где они лежат в коде.

Они находятся в элементе <div> с классом jsCommentContent:

Следовательно, нам нужен такой XPath-запрос:

//*[@class="jsCommentContents"]

Добавляем его в Screaming Frog. Теперь копируем адрес страницы, которую будем анализировать, и загружаем в парсер.

Жмем ОК и видим, что никакие отзывы у нас не загрузились:

Почему так? Разработчики Озона сделали так, что текст отзывов грузится в момент, когда вы докручиваете до места, где отзывы появляются (чтобы не перегружать страницу). То есть они изначально в коде нигде не видны.

Чтобы с этим справиться, нам нужно зайти в Configuration > Spider, переключиться на вкладку Rendering и выбрать JavaScript. Так при обходе страниц парсером будет срабатывать JavaScript и страница будет отрисовываться полностью — так, как пользователь увидел бы ее в браузере. Screaming Frog также будет делать скриншот отрисованной страницы.

Мы выбираем устройство, с которого мы якобы заходим на сайт (десктоп). Настраиваем время задержки, перед тем как будет делаться скриншот — одну секунду.

Нажимаем ОК. Введем вручную адрес страницы, включая #comments (якорная ссылка на раздел страницы, где отображаются отзывы).

Для этого жмем Upload > Enter Manually и вводим адрес:

Обратите внимание. При рендеринге (особенно, если страниц много) парсер может работать очень долго.

Итак, парсер собрал 20 отзывов. Внизу они показываются в качестве отрисованной страницы. А вверху в табличном варианте мы видим текст этих отзывов.

Пример 5. Как спарсить скрытые телефоны на сайте ЦИАН

Следующий пример — сбор телефонов с сайта cian.ru. Здесь есть предложения о продаже квартир. Допустим, стоит задача собрать телефоны с каких-то предложений или вообще со всех.

У этой задачи есть особенности. На странице объявления телефон скрыт кнопкой «Показать телефон».

После клика он виден. А до этого в коде видна только сама кнопка.

Но на сайте есть недоработка, которой мы воспользуемся. После нажатия на кнопку «Показать телефон» мы видим, что она начинается «+7 967…». Теперь обновим страницу, как будто мы не нажимали кнопку, посмотрим исходный код страницы и поищем в нем «967».

И вот, мы видим, что этот телефон уже есть в коде. Он находится у ссылки, с классом a10a3f92e9—phone—3XYRR. Чтобы собрать все телефоны, нам нужно спарсить содержимое всех элементов с таким классом.

Используем этот класс в XPath-запросе:

//*[@class="a10a3f92e9--phone--3XYRR"]

Идем в Screaming Frog, Custom > Extraction. Указываем XPath-запрос и даем название колонке, в которую будут собираться телефоны:

Берем список ссылок (для примера я отобрал несколько ссылок на страницы объявлений) и добавляем их в парсер.

Итак, пожалуйста, мы видим связку: адрес страницы — номер телефона.

Также мы можем собрать в дополнение к телефонам еще что-то. Например, этаж.

Алгоритм такой же:

  1. Кликаем по этажу, Inspect Element.
  2. Смотрим, где в коде расположена информация об этажах и как обозначается.
  3. Используем класс или идентификатор этого элемента в XPath-запросе.
  4. Добавляем запрос и список страниц, запускаем парсер и собираем информацию.

Пример 6. Как парсить структуру сайта на примере DNS-Shop

И последний пример — сбор структуры сайта. С помощью парсинга можно собрать структуру какого-то большого каталога или интернет-магазина.

Рассмотрим, как собрать структуру dns-shop.ru. Для этого нам нужно понять, как строятся хлебные крошки.

Нажимаем на любую ссылку в хлебных крошках, выбираем Inspect Element.

Эта ссылка в коде находится в элементе <span>, у которого атрибут itemprop (атрибут микроразметки) использует значение «name».

Используем элемент span с значением микроразметки в XPath-запросе:

//span[@itemprop="name"]

Указываем XPath-запрос в парсере:

Пробуем спарсить одну страницу и получаем результат:

Таким образом мы можем пройтись по всем страницам сайта и собрать полную структуру.

Возможности парсинга на основе XPath

Что можно спарсить:

  1. Любую информацию с почти любого сайта. Нужно понимать, что есть сайты с защитой от парсинга. Например, если вы захотите спарсить любой проект Яндекса — у вас ничего не получится. Авито — тоже довольно таки сложно. Но большинство сайтов можно спарсить.
  2. Цены, наличие товаров, любые характеристики, фото, 3D-фото.
  3. Описание, отзывы, структуру сайта.
  4. Контакты, неочевидные свойства и т.д.

Любой элемент на странице, который есть в коде, вы можете вытянуть в Excel.

Ограничения при парсинге

  • Бан по user-agent. При обращении к сайту парсер отсылает запрос user-agent, в котором сообщает сайту информацию о себе. Некоторые сайты сразу блокируют доступ парсеров, которые в user-agent представляются как приложения. Это ограничение можно легко обойти. В Screaming Frog нужно зайти в Configuration > User-Agent и выбрать YandexBot или Googlebot.

Подмена юзер-агента вполне себе решает данное ограничение. К большинству сайтов мы получим доступ таким образом.

  • Запрет в robots.txt. Например, в robots.txt может быть прописан запрет индексирования каких-то разделов для Google-бота. Если мы user-agent настроили как Googlebot, то спарсить информацию с этого раздела не сможем.

Чтобы обойти ограничение, заходим в Screaming Frog в Configuration > Robots.txt > Settings

И выбираем игнорировать robots.txt

Если вы долгое время парсите какой-то сайт, то вас могут заблокировать на определенное или неопределенное время. Здесь два варианта решения:

  • Использовать VPN.
  • В настройках парсера снизить скорость, чтобы не делать лишнюю нагрузку на сайт и уменьшить вероятность бана.
  • Анализатор активности / капча

Некоторые сайты защищаются от парсинга с помощью умного анализатора активности. Если ваши действия похожи на роботизированные (когда обращаетесь к странице, у вас нет курсора, который двигается, или браузер не похож на стандартный), то анализатор показывает капчу, которую парсер не может обойти.

Такое ограничение можно обойти, но это долго и дорого.

***

Теперь вы знаете, как собрать любую нужную информацию с сайтов конкурентов. Пользуйтесь приведенными примерами и помните — почти все можно спарсить. А если нельзя — то, возможно, вы просто не знаете как.

10 современных инструментов, позволяющих парсить информацию с веб-сайтов, включая цены конкурентов

Инструменты web scraping (парсинг) разработаны для извлечения, сбора любой открытой информации с веб-сайтов. Эти ресурсы нужны тогда, когда необходимо быстро спарсить и сохранить в структурированном виде любые данные из интернета. Парсинг сайтов – это новый метод ввода данных, который не требует повторного ввода или копипастинга. Например, вот этот сервис (https://xmldatafeed.com) использует парсинг для мониторинга цен конкурентов для розничных компаний.

Такого рода программное обеспечение ищет информацию под контролем пользователя или автоматически, выбирая новые или обновленные данные и сохраняя их в таком виде, чтобы у пользователя был к ним быстрый доступ. Например, используя парсинг можно собрать информацию о продуктах и их стоимости на сайте Amazon. Ниже рассмотрим варианты использования веб-инструментов извлечения данных и десятку лучших сервисов, которые помогут собрать информацию, без необходимости написания специальных программных кодов. Инструменты парсинга могут применяться с разными целями и в различных сценариях, рассмотрим наиболее распространенные случаи использования, которые могут вам пригодиться.

Скачать примеры парсинга компаний

Сбор данных для исследования рынка

Веб-сервисы извлечения данных помогут следить за ситуацией в том направлении, куда будет стремиться компания или отрасль в следующие шесть месяцев, обеспечивая мощный фундамент для исследования рынка. Программное обеспечение парсинга способно получать данные от множества провайдеров, специализирующихся на аналитике данных и у фирм по исследованию рынка, и затем сводить эту информацию в одно место для референции и анализа.

Извлечение контактной информации

Инструменты парсинга можно использовать, чтобы собирать и систематизировать такие данные, как почтовые адреса, контактную информацию с различных сайтов и социальных сетей. Это позволяет составлять удобные списки контактов и всей сопутствующей информации для бизнеса – данные о клиентах, поставщиках или производителях.

Решения по загрузке с StackOverflow

С инструментами парсинга сайтов можно создавать решения для оффлайнового использования и хранения, собрав данные с большого количества веб-ресурсов (включая StackOverflow). Таким образом можно избежать зависимости от активных интернет соединений, так как данные будут доступны независимо от того, есть ли возможность подключиться к интернету.

Поиск работы или сотрудников

Для работодателя, который активно ищет кандидатов для работы в своей компании, или для соискателя, который ищет определенную должность, инструменты парсинга тоже станут незаменимы: с их помощью можно настроить выборку данных на основе различных прилагаемых фильтров и эффективно получать информацию, без рутинного ручного поиска.

Отслеживание цен в разных магазинах

Такие сервисы будут полезны и для тех, кто активно пользуется услугами онлайн-шоппинга, отслеживает цены на продукты, ищет вещи в нескольких магазинах сразу. Как раз такой подход применяется в сервисе парсинга и мониторинга цен https://xmldatafeed.com

10 лучших веб-инструментов для сбора данных:

Попробуем рассмотреть 10 лучших доступных инструментов парсинга. Некоторые из них бесплатные, некоторые дают возможность бесплатного ознакомления в течение ограниченного времени, некоторые предлагают разные тарифные планы.

1. Import.io

Import.io предлагает разработчику легко формировать собственные пакеты данных: нужно только импортировать информацию с определенной веб-страницы и экспортировать ее в CSV. Можно извлекать тысячи веб-страниц за считанные минуты, не написав ни строчки кода, и создавать тысячи API согласно вашим требованиям.

Для сбора огромных количеств нужной пользователю информации, сервис использует самые новые технологии, причем по низкой цене. Вместе с веб-инструментом доступны бесплатные приложения для Windows, Mac OS X и Linux для создания экстракторов данных и поисковых роботов, которые будут обеспечивать загрузку данных и синхронизацию с онлайновой учетной записью.

2. Webhose.io

Webhose.io обеспечивает прямой доступ в реальном времени к структурированным данным, полученным в результате парсинга тысяч онлайн источников. Этот парсер способен собирать веб-данные на более чем 240 языках и сохранять результаты в различных форматах, включая XML, JSON и RSS.

Webhose.io – это веб-приложение для браузера, использующее собственную технологию парсинга данных, которая позволяет обрабатывать огромные объемы информации из многочисленных источников с единственным API. Webhose предлагает бесплатный тарифный план за обработку 1000 запросов в месяц и 50 долларов за премиальный план, покрывающий 5000 запросов в месяц.

3. Dexi.io (ранее CloudScrape)

CloudScrape способен парсить информацию с любого веб-сайта и не требует загрузки дополнительных приложений, как и Webhose. Редактор самостоятельно устанавливает своих поисковых роботов и извлекает данные в режиме реального времени. Пользователь может сохранить собранные данные в облаке, например, Google Drive и Box.net, или экспортировать данные в форматах CSV или JSON.

CloudScrape также обеспечивает анонимный доступ к данным, предлагая ряд прокси-серверов, которые помогают скрыть идентификационные данные пользователя. CloudScrape хранит данные на своих серверах в течение 2 недель, затем их архивирует. Сервис предлагает 20 часов работы бесплатно, после чего он будет стоить 29 долларов в месяц.

4. Scrapinghub

Scrapinghub – это облачный инструмент парсинга данных, который помогает выбирать и собирать необходимые данные для любых целей. Scrapinghub использует Crawlera, умный прокси-ротатор, оснащенный механизмами, способными обходить защиты от ботов. Сервис способен справляться с огромными по объему информации и защищенными от роботов сайтами.

Scrapinghub преобразовывает веб-страницы в организованный контент. Команда специалистов обеспечивает индивидуальный подход к клиентам и обещает разработать решение для любого уникального случая. Базовый бесплатный пакет дает доступ к одному поисковому роботу (обработка до 1 Гб данных, далее – 9$ в месяц), премиальный пакет дает четырех параллельных поисковых ботов.

5. ParseHub

ParseHub может парсить один или много сайтов с поддержкой JavaScript, AJAX, сеансов, cookie и редиректов. Приложение использует технологию самообучения и способно распознать самые сложные документы в сети, затем генерирует выходной файл в том формате, который нужен пользователю.

ParseHub существует отдельно от веб-приложения в качестве программы рабочего стола для Windows, Mac OS X и Linux. Программа дает бесплатно пять пробных поисковых проектов. Тарифный план Премиум за 89 долларов предполагает 20 проектов и обработку 10 тысяч веб-страниц за проект.

6. VisualScraper

VisualScraper – это еще одно ПО для парсинга больших объемов информации из сети. VisualScraper извлекает данные с нескольких веб-страниц и синтезирует результаты в режиме реального времени. Кроме того, данные можно экспортировать в форматы CSV, XML, JSON и SQL.

Пользоваться и управлять веб-данными помогает простой интерфейс типа point and click. VisualScraper предлагает пакет с обработкой более 100 тысяч страниц с минимальной стоимостью 49 долларов в месяц. Есть бесплатное приложение, похожее на Parsehub, доступное для Windows с возможностью использования дополнительных платных функций.

7. Spinn3r

Spinn3r позволяет парсить данные из блогов, новостных лент, новостных каналов RSS и Atom, социальных сетей. Spinn3r имеет «обновляемый» API, который делает 95 процентов работы по индексации. Это предполагает усовершенствованную защиту от спама и повышенный уровень безопасности данных.

Spinn3r индексирует контент, как Google, и сохраняет извлеченные данные в файлах формата JSON. Инструмент постоянно сканирует сеть и находит обновления нужной информации из множества источников, пользователь всегда имеет обновляемую в реальном времени информацию. Консоль администрирования позволяет управлять процессом исследования; имеется полнотекстовый поиск.

8. 80legs

80legs – это мощный и гибкий веб-инструмент парсинга сайтов, который можно очень точно подстроить под потребности пользователя. Сервис справляется с поразительно огромными объемами данных и имеет функцию немедленного извлечения. Клиентами 80legs являются такие гиганты как MailChimp и PayPal.

Опция «Datafiniti» позволяет находить данные сверх-быстро. Благодаря ней, 80legs обеспечивает высокоэффективную поисковую сеть, которая выбирает необходимые данные за считанные секунды. Сервис предлагает бесплатный пакет – 10 тысяч ссылок за сессию, который можно обновить до пакета INTRO за 29 долларов в месяц – 100 тысяч URL за сессию.

9. Scraper

Scraper – это расширение для Chrome с ограниченными функциями парсинга данных, но оно полезно для онлайновых исследований и экспортирования данных в Google Spreadsheets. Этот инструмент предназначен и для новичков, и для экспертов, которые могут легко скопировать данные в буфер обмена или хранилище в виде электронных таблиц, используя OAuth.

Scraper – бесплатный инструмент, который работает прямо в браузере и автоматически генерирует XPaths для определения URL, которые нужно проверить. Сервис достаточно прост, в нем нет полной автоматизации или поисковых ботов, как у Import или Webhose, но это можно рассматривать как преимущество для новичков, поскольку его не придется долго настраивать, чтобы получить нужный результат.

10. OutWit Hub

OutWit Hub – это дополнение Firefox с десятками функций извлечения данных. Этот инструмент может автоматически просматривать страницы и хранить извлеченную информацию в подходящем для пользователя формате. OutWit Hub предлагает простой интерфейс для извлечения малых или больших объемов данных по необходимости.

OutWit позволяет «вытягивать» любые веб-страницы прямо из браузера и даже создавать в панели настроек автоматические агенты для извлечения данных и сохранения их в нужном формате. Это один из самых простых бесплатных веб-инструментов по сбору данных, не требующих специальных знаний в написании кодов.

10 инструментов, позволяющих парсить информацию с веб-сайтов, включая цены конкурентов + правовая оценка для России


Инструменты web scraping (парсинг) разработаны для извлечения, сбора любой открытой информации с веб-сайтов. Эти ресурсы нужны тогда, когда необходимо быстро получить и сохранить в структурированном виде любые данные из интернета. Парсинг сайтов – это новый метод ввода данных, который не требует повторного ввода или копипастинга.

Такого рода программное обеспечение ищет информацию под контролем пользователя или автоматически, выбирая новые или обновленные данные и сохраняя их в таком виде, чтобы у пользователя был к ним быстрый доступ. Например, используя парсинг можно собрать информацию о продуктах и их стоимости на сайте Amazon. Ниже рассмотрим варианты использования веб-инструментов извлечения данных и десятку лучших сервисов, которые помогут собрать информацию, без необходимости написания специальных программных кодов. Инструменты парсинга могут применяться с разными целями и в различных сценариях, рассмотрим наиболее распространенные случаи использования, которые могут вам пригодиться. И дадим правовую оценку парсинга в России.

1. Сбор данных для исследования рынка

Веб-сервисы извлечения данных помогут следить за ситуацией в том направлении, куда будет стремиться компания или отрасль в следующие шесть месяцев, обеспечивая мощный фундамент для исследования рынка. Программное обеспечение парсинга способно получать данные от множества провайдеров, специализирующихся на аналитике данных и у фирм по исследованию рынка, и затем сводить эту информацию в одно место для референции и анализа.

2. Извлечение контактной информации

Инструменты парсинга можно использовать, чтобы собирать и систематизировать такие данные, как почтовые адреса, контактную информацию с различных сайтов и социальных сетей. Это позволяет составлять удобные списки контактов и всей сопутствующей информации для бизнеса – данные о клиентах, поставщиках или производителях.

3. Решения по загрузке с StackOverflow

С инструментами парсинга сайтов можно создавать решения для оффлайнового использования и хранения, собрав данные с большого количества веб-ресурсов (включая StackOverflow). Таким образом можно избежать зависимости от активных интернет соединений, так как данные будут доступны независимо от того, есть ли возможность подключиться к интернету.

4. Поиск работы или сотрудников

Для работодателя, который активно ищет кандидатов для работы в своей компании, или для соискателя, который ищет определенную должность, инструменты парсинга тоже станут незаменимы: с их помощью можно настроить выборку данных на основе различных прилагаемых фильтров и эффективно получать информацию, без рутинного ручного поиска.

5. Отслеживание цен в разных магазинах

Такие сервисы будут полезны и для тех, кто активно пользуется услугами онлайн-шоппинга, отслеживает цены на продукты, ищет вещи в нескольких магазинах сразу.

В обзор ниже не попал Российский сервис парсинга сайтов и последующего мониторинга цен XMLDATAFEED (xmldatafeed.com), который разработан в Санкт-Петербурге и в основном ориентирован на сбор цен с последующим анализом. Основная задача — создать систему поддержки принятия решений по управлению ценообразованием на основе открытых данных конкурентов. Из любопытного стоит выделить публикация данные по парсингу в реальном времени 🙂

10 лучших веб-инструментов для сбора данных:


Попробуем рассмотреть 10 лучших доступных инструментов парсинга. Некоторые из них бесплатные, некоторые дают возможность бесплатного ознакомления в течение ограниченного времени, некоторые предлагают разные тарифные планы.

1. Import.io

Import.io предлагает разработчику легко формировать собственные пакеты данных: нужно только импортировать информацию с определенной веб-страницы и экспортировать ее в CSV. Можно извлекать тысячи веб-страниц за считанные минуты, не написав ни строчки кода, и создавать тысячи API согласно вашим требованиям.

Для сбора огромных количеств нужной пользователю информации, сервис использует самые новые технологии, причем по низкой цене. Вместе с веб-инструментом доступны бесплатные приложения для Windows, Mac OS X и Linux для создания экстракторов данных и поисковых роботов, которые будут обеспечивать загрузку данных и синхронизацию с онлайновой учетной записью.

2. Webhose.io

Webhose.io обеспечивает прямой доступ в реальном времени к структурированным данным, полученным в результате парсинга тысяч онлайн источников. Этот парсер способен собирать веб-данные на более чем 240 языках и сохранять результаты в различных форматах, включая XML, JSON и RSS.

Webhose.io – это веб-приложение для браузера, использующее собственную технологию парсинга данных, которая позволяет обрабатывать огромные объемы информации из многочисленных источников с единственным API. Webhose предлагает бесплатный тарифный план за обработку 1000 запросов в месяц и 50 долларов за премиальный план, покрывающий 5000 запросов в месяц.

3. Dexi.io (ранее CloudScrape)

CloudScrape способен парсить информацию с любого веб-сайта и не требует загрузки дополнительных приложений, как и Webhose. Редактор самостоятельно устанавливает своих поисковых роботов и извлекает данные в режиме реального времени. Пользователь может сохранить собранные данные в облаке, например, Google Drive и Box.net, или экспортировать данные в форматах CSV или JSON.

CloudScrape также обеспечивает анонимный доступ к данным, предлагая ряд прокси-серверов, которые помогают скрыть идентификационные данные пользователя. CloudScrape хранит данные на своих серверах в течение 2 недель, затем их архивирует. Сервис предлагает 20 часов работы бесплатно, после чего он будет стоить 29 долларов в месяц.

4. Scrapinghub

Scrapinghub – это облачный инструмент парсинга данных, который помогает выбирать и собирать необходимые данные для любых целей. Scrapinghub использует Crawlera, умный прокси-ротатор, оснащенный механизмами, способными обходить защиты от ботов. Сервис способен справляться с огромными по объему информации и защищенными от роботов сайтами.

Scrapinghub преобразовывает веб-страницы в организованный контент. Команда специалистов обеспечивает индивидуальный подход к клиентам и обещает разработать решение для любого уникального случая. Базовый бесплатный пакет дает доступ к одному поисковому роботу (обработка до 1 Гб данных, далее — 9$ в месяц), премиальный пакет дает четырех параллельных поисковых ботов.

5. ParseHub

ParseHub может парсить один или много сайтов с поддержкой JavaScript, AJAX, сеансов, cookie и редиректов. Приложение использует технологию самообучения и способно распознать самые сложные документы в сети, затем генерирует выходной файл в том формате, который нужен пользователю.

ParseHub существует отдельно от веб-приложения в качестве программы рабочего стола для Windows, Mac OS X и Linux. Программа дает бесплатно пять пробных поисковых проектов. Тарифный план Премиум за 89 долларов предполагает 20 проектов и обработку 10 тысяч веб-страниц за проект.

6. VisualScraper

VisualScraper – это еще одно ПО для парсинга больших объемов информации из сети. VisualScraper извлекает данные с нескольких веб-страниц и синтезирует результаты в режиме реального времени. Кроме того, данные можно экспортировать в форматы CSV, XML, JSON и SQL.

Пользоваться и управлять веб-данными помогает простой интерфейс типа point and click. VisualScraper предлагает пакет с обработкой более 100 тысяч страниц с минимальной стоимостью 49 долларов в месяц. Есть бесплатное приложение, похожее на Parsehub, доступное для Windows с возможностью использования дополнительных платных функций.

7. Spinn3r

Spinn3r позволяет парсить данные из блогов, новостных лент, новостных каналов RSS и Atom, социальных сетей. Spinn3r имеет «обновляемый» API, который делает 95 процентов работы по индексации. Это предполагает усовершенствованную защиту от спама и повышенный уровень безопасности данных.

Spinn3r индексирует контент, как Google, и сохраняет извлеченные данные в файлах формата JSON. Инструмент постоянно сканирует сеть и находит обновления нужной информации из множества источников, пользователь всегда имеет обновляемую в реальном времени информацию. Консоль администрирования позволяет управлять процессом исследования; имеется полнотекстовый поиск.

8. 80legs

80legs – это мощный и гибкий веб-инструмент парсинга сайтов, который можно очень точно подстроить под потребности пользователя. Сервис справляется с поразительно огромными объемами данных и имеет функцию немедленного извлечения. Клиентами 80legs являются такие гиганты как MailChimp и PayPal.

Опция «Datafiniti» позволяет находить данные сверх-быстро. Благодаря ней, 80legs обеспечивает высокоэффективную поисковую сеть, которая выбирает необходимые данные за считанные секунды. Сервис предлагает бесплатный пакет – 10 тысяч ссылок за сессию, который можно обновить до пакета INTRO за 29 долларов в месяц – 100 тысяч URL за сессию.

9. Scraper

Scraper – это расширение для Chrome с ограниченными функциями парсинга данных, но оно полезно для онлайновых исследований и экспортирования данных в Google Spreadsheets. Этот инструмент предназначен и для новичков, и для экспертов, которые могут легко скопировать данные в буфер обмена или хранилище в виде электронных таблиц, используя OAuth.

Scraper – бесплатный инструмент, который работает прямо в браузере и автоматически генерирует XPaths для определения URL, которые нужно проверить. Сервис достаточно прост, в нем нет полной автоматизации или поисковых ботов, как у Import или Webhose, но это можно рассматривать как преимущество для новичков, поскольку его не придется долго настраивать, чтобы получить нужный результат.

10. OutWit Hub

OutWit Hub – это дополнение Firefox с десятками функций извлечения данных. Этот инструмент может автоматически просматривать страницы и хранить извлеченную информацию в подходящем для пользователя формате. OutWit Hub предлагает простой интерфейс для извлечения малых или больших объемов данных по необходимости.

OutWit позволяет «вытягивать» любые веб-страницы прямо из браузера и даже создавать в панели настроек автоматические агенты для извлечения данных и сохранения их в нужном формате. Это один из самых простых бесплатных веб-инструментов по сбору данных, не требующих специальных знаний в написании кодов.

Самое главное — правомерность парсинга?!

Вправе ли организация осуществлять автоматизированный сбор информации, размещенной в открытом доступе на сайтах в сети интернете (парсинг)?

В соответствии с действующим в Российской Федерации законодательством разрешено всё, что не запрещено законодательством. Парсинг является законным, в том случае, если при его осуществлении не происходит нарушений установленных законодательством запретов. Таким образом, при автоматизированном сборе информации необходимо соблюдать действующее законодательство. Законодательством Российской Федерации установлены следующие ограничения, имеющие отношение к сети интернет:

1. Не допускается нарушение Авторских и смежных прав.
2. Не допускается неправомерный доступ к охраняемой законом компьютерной информации.
3. Не допускается сбор сведений, составляющих коммерческую тайну, незаконным способом.
4. Не допускается заведомо недобросовестное осуществление гражданских прав (злоупотребление правом).
5. Не допускается использование гражданских прав в целях ограничения конкуренции.
Из вышеуказанных запретов следует, что организация вправе осуществлять автоматизированный сбор информации, размещенной в открытом доступе на сайтах в сети интернет если соблюдаются следующие условия:
1. Информация находится в открытом доступе и не защищается законодательством об авторских и смежных правах.
2. Автоматизированный сбор осуществляется законными способами.
3. Автоматизированный сбор информации не приводит к нарушению в работе сайтов в сети интернет.
4. Автоматизированный сбор информации не приводит к ограничению конкуренции.
При соблюдении установленных ограничений Парсинг является законным.

p.s. по правовому вопросу мы подготовили отдельную статью, где рассматривается Российский и зарубежный опыт.

Какой инструмент для извлечения данных Вам нравится больше всего? Какого рода данные вы хотели бы собрать? Расскажите в комментариях о своем опыте парсинга и свое видение процесса…

программы для парсинга контента и товаров с сайтов, как сделать своими руками

Мы увеличиваем посещаемость и позиции в выдаче. Вы получаете продажи и платите только за реальный результат, только за целевые переходы из поисковых систем

Получи нашу книгу «Контент-маркетинг в социальных сетях: Как засесть в голову подписчиков и влюбить их в свой бренд».

Подпишись на рассылку и получи книгу в подарок!

Есть приложения, которые позволяют автоматизировать множественные процессы интернет-маркетинга. Они необходимы многим бизнесменам, которые либо хотят использовать сбор информации с конкурирующих веб-источников, либо защитить себя от подобного «воровства» контента. В любом случае, работая с интернет-ресурсом важно знать о парсинге сайта – что это такое (мы расскажем простыми словами) и как настроить и пользоваться парсером данных.

Parsing

Данный механизм действует по заданной программе и сопоставляет определенный набор слов, с тем, что нашлось в интернете. Как поступать с полученной информацией, написано в командной строке, называемой «регулярное выражение». Она состоит из символов и задает правило поиска.

Фактически понятие переводится с английского языка как семантический анализ или разбор. Но термин, применяемый в технологиях создания и наполнения вебсайта, имеет более широкое значение. Это процедура, действие, предполагающее многостороннее исследование страницы, документа, целого раздела на предмет нахождения лексических, грамматических единиц или иных элементов (не только текста, но и видео-, аудио-контента) с последующей систематизацией. Искомые сведения находятся и преобразуются, они подготавливаются для дальнейшей работы с ними. Еще можно сказать, что это быстрая оценка и скорая обработка интернет-ресурса, данных с него. Вручную подобный процесс занял бы много времени, но автоматизация его значительно упрощает.

Больше видео на нашем канале — изучайте интернет-маркетинг с SEMANTICA

Таким образом, парсер – это программа для парсинга ключевых слов сайтов. Она настраивается, в нее вводятся параметры поиска и прочие указания, чтобы получить семантическое ядро или анализ карточек товаров для интернет-магазина.

Второе название для процедуры – скраппинг, или скрейпинг от англоязычного «scraping». В ходе этого буквального «соскабливания» программное обеспечение заходит на вебсайт под видом обыкновенного пользователя и, используя скрипты, производит сбор данных.

Исходником может быть ваш собственный веб-ресурс (для аналитики и принятия последующих решений), сайт конкурента, страничка из социальных сетей и пр. Полученным результатом можно будет пользоваться в дальнейшем по усмотрению владельца. Приведем понятный пример. По такому принципу работают поисковые системы, когда они анализируют страницы на релевантность, наличие ключевых слов из запроса и соответствие тематике, а затем на основе полученных сведений автоматически формируется выдача.

Законно ли использовать парсинг семантического ядра с сайтов конкурентов

Посмотрим на это с такой стороны. Если ресурс является открытым для пользователей, то вся представленная информация может собираться вручную. А если это доступно, то и применение специального софта для автоматизации процесса не является противозаконной. Опять же при условии, что доступ разрешен всем.

Незаконно:

  • Взламывать ресурс и извлекать внутренние, конфиденциальные сведения, например, о пользователях интернет-магазина, совершенных ими покупках, персональных данных, записях в личных кабинетах и пр.
  • Намеренные перезагрузки системы, то есть атаки DDOS. В ходе них на сервер оказывается чрезмерное искусственное давление, вычислительная система не может оперативно обрабатывать все полученные запросы и отказывается работать.
  • Воровство уникального контента. На любую информацию может распространяться авторское право, в том числе, на изображения, фотографии и текст, если их подлинность была нотариально заверена.

Таким образом, никто вас не накажет за сам факт автоматизированного сбора данных с открытых источников. Но проблемы у многих пользователей парсеров начинаются в тот момент, когда нужно распоряжаться полученной информацией.

Сквозная аналитика

Это услуга, которая признана дать отчет о результативности интернет-рекламы. То есть с помощью сервиса собираются данные с рекламных площадок, связывает их со сведениями об обращениях и продажах. Анализируя это, можно понять, насколько эффективно было использование того или иного метода продвижения. Таким образом возможно выявить, какие каналы являются затратными, но не приносят достаточно выгодного результата, это помогает оптимизировать бюджет.

Такую услугу постоянной аналитики предлагает компания SEMANTICA в комбинации с комплексным продвижением сайтов. Клиенты этого агентства могут наблюдать за тем, какой результат он получает от того или иного действия, проекта. Все сведения предоставляются в виде отчетов, диаграмм.

Для чего нужен парсинг

Первое с чем сталкивается начинающий руководитель – вокруг много информации, слишком большое ее количество затрудняет возможность оперировать большинством ее массы вручную.

Именно здесь необходимы парсеры.

Их основная задача – автоматизация сбора и систематизации данных. Это помогает:
  • Сделать анализ средних цен на рынке. Это очень большая работа, если проводить ее самостоятельно. Ведь в одном сегменте может быть представлена масса позиций и многочисленные конкуренты. Нужно не только узнать усредненные параметры, но и самые низкие границы, чтобы проводить акции, скидки, быть конкурентоспособным.
  • Следить за изменениями, которые происходят в сфере. Это может быть включение новых товаров, смена цен.
  • Периодически осуществлять генеральную «уборку» в собственном интернет-магазине. Особенно это необходимо для крупных ресурсов с обширным каталогом, где могут затеряться страницы с ошибками, дубли, незаполненные разделы и прочие недоработки.
  • Наполнение карточками товаров. Можно просто копировать описания на аналогичные позиции у конкурентов, но это может вызвать неодобрение со стороны поисковых систем. Повысить уникальность помогает синонимайзер. Или еще одна возможность – с помощью парсера позаимствовать информацию с иноязычного ресурса, а затем провести ее через переводчик. Получится коряво, потом можно вручную исправлять. При этом быстро наполняется большой объем карточек.
  • Формирование баз клиентов. Данные берутся из относительно открытых ресурсов, архивов и резюме. Насколько этично пользоваться таким контентом – решать только вам.

Достоинства применения программ для парсинга каталога товаров с сайта для интернет-магазина

Сравним автоматический режим сбора с ручным, преимущества:

  • скорость, возможность работать в любой период времени, даже круглосуточно, только бы было поставлено достаточно целей;
  • заданные параметры могут быть настолько тонкими и разнообразными, насколько это требуется;
  • не происходит ошибок из-за человеческого фактора – невнимательность, усталость вычислительной системе не известны;
  • проверка может запускаться автоматически, например, если настроить еженедельную аналитику, полностью без вмешательства человека;
  • можно выбрать удобный формат отчетности и менять его в один клик при необходимости – диаграммы, списки и пр.;
  • нагрузка на анализируемую страницу распределяется равномерно, чтобы вас не уличили в противозаконной атаке DDOS.

Ограничения: почему бывает сложно парсить

Многие задумываются о том, как защитить сайт от парсинга, потому что не хотят терять уникальность контента. Поэтому используют различные программы, которые запрещают доступ к ресурсу ботам.

Запреты могут накладываться на работу по следующим аспектам:

  • По user-agent. Клиентское приложение отправляет запросы, чтобы получить информацию о пользователе. Многие вебсайты блокируют парсеры, но это можно избежать, если настроить все как YandexBot или Googlebot.
  • По robots.txt. Здесь еще проще. Прописываем в настройках, что нужно игнорировать этот протокол.
  • По IP. Подозрительно, что с одного адреса с удивительной регулярностью поступают одинаковые запросы, действия. Решить это можно, используя VPN.
  • По капче. Ряд ресурсов при подозрении на автоматизацию процесса предлагают ее пройти. Обучение системы отгадывать и распознавать картинку – это дорогая и длительная процедура.

Как работает парсинг и какой контент можно парсить своими руками или автоматически

Вам удастся получить любую информацию (текстовую или медийную), которая находится в открытом доступе, например:

  • Названия товаров, карточек и категорий, в которые они обобщены.
  • Характеристики. Особенно важно для бытовой техники, смартфонов.
  • Стоимость, наличие скидки.
  • Изменение товарного ряда, добавление новых позиций.
  • Описание услуг или продаваемых предметов.
  • Изображения. Но с ними следует работать аккуратнее, они могут быть авторскими, а значит, их использование уже будет незаконным.

Мы очень не рекомендуем перезаливать полученный текст на свою страничку в надежде, что он пройдет через фильтры поисковых систем. Скорее всего, они сразу вас забанят при попытке продвинуть такой неуникальный ресурс.

Алгоритм работы парсера

Тонкости процесса зависят от задачи, которая забивается в программы, но в остальном действия имеют следующую последовательность, схему:

  • В приложение вбиваются параметры для поиска.
  • По ним он осуществляет отбор вебсайтов.
  • По завершении полученные сведения систематизируются в единую базу. Глубина также указывается.
  • Формируется отчетность в наиболее удобном для вас варианте.

Способы применения

Парсинг для начинающих начинается с анализа конкурирующих фирм, чтобы сформировать собственную ценовую политику и план продвижения, стратегию интернет-маркетинга. А уже уверенные пользователи одновременно используют парсеры и для изучения конкурентов, и для аудита своего ресурса, для сравнения полученных сведений. Такая работа в тесной связке помогает поддерживать конкурентоспособность на высоком уровне.

Как парсить данные

Можно пойти двумя путями – купить программу, которых представлено большое множество, или создать приложение собственными силами фактически на любом из языков программирования.

Второе особенно актуально, когда нужно выставить только несколько параметров. Посмотрим теперь на особенности парсинга некоторых данных для «чайников».

Как спарсить цену

Определение ценовой политики – это самая ходовая задача для приложений. Для этого необходимо посмотреть код анализируемого товара и ввести его в программу. Она автоматически подтянет другие позиции, отвечающие запросу. Сэкономить время и повысить эффективность можно, если ограничить круг страничек. Например, так он не будет искать по разделу с информационными статьями. Добавлять стоит категории и сами карточки продукции. Прописываются ссылки на них в карте XML.

Как парсить характеристики товаров

Для этого понадобится вручную определить код у каждого продукта, который вам требуется. Затем можно подвязать полученные сведения с автозаполнением полей в вашем интернет-магазине. Особенно актуально подтягивать описание, когда вы занимаетесь реализацией техники, автомобилей, смартфонов. Часто характерные особенности берутся на сайтах производителей. Они не могут отличаться уникальностью, поэтому поисковики за это не ругаются.

Как спарсить отзывы (с рендерингом)

Процедура аналогичная – копирование кода, а затем его ввод в приложение для парсинга. Но несколько отличаются последующие действия. Обычно комментарии открываются в тот момент, когда пользователь прокручивает страницу вниз, чтобы ознакомиться с ними. И тогда нужно снова залезть в настройки и изменить поле «Рендеринг» на JavaScript. В таком случае программа будет себя вести точно как юзер, прокручивая вниз контент до отзывов.

Как парсить структуру сайта

Это важное занятие, которым также часто занимаются новички. Основная задача – узнать, из каких разделов, подразделов и категорий состоит веб-ресурс, чтобы сделать аналогичные. Структурирование определяется, благодаря изучению breadcrumbs, или хлебных крошек в буквальном переводе. На самом деле термин подразумевает навигационную цепочку, которая выстраивается от начального элемента (корневого файла) до итогового.

Что нужно для этого сделать:

  • навести курсор на одну из строчек навигации;
  • скопировать код по аналогии с тем, как мы это делали с ценами;
  • отправить его в приложение.

Данный алгоритм следует повторить и с другими элементами структуры.

Теперь вы знаете, как сделать парсинг сайта интернет-магазина самостоятельно. Но не всегда удается правильно распорядиться полученной информацией, а также быстро обойти все существующие ограничения на поиск. В таком случае мы рекомендуем обратиться к компании по продвижению вебсайтов. Специалисты агентства SEMANTICA производят анализ конкурентов на начальном этапе работы с проектом, а заказчик получает готовый результат в удобном формате.

5 инструментов для автоматизированного парсинга сайта

1. Что такое парсинг сайтов2. Зачем и когда используют парсинг3. Как парсить данные с помощью различных сервисов и инструментов

4. Законно ли парсить чужие сайты

Подводим итоги

В работе специалистов сферы информационных технологий часто возникает задача собрать какую-либо информацию с сайтов, например необходимо провести парсинг товаров с сайта конкурента. И она априори не может быть лёгкой.

Поэтому для автоматизированного и упрощённого извлечения и группировки данных был придуман парсинг.

В этом посте я собрала информацию о том, что это, как работает и для чего нужно, а также поделюсь методами и инструментами, с которыми парсинг станет для вас не такой сложной задачей.

1. Что такое парсинг сайтов

Процесс парсинга — это автоматическое извлечение большого массива данных с веб-ресурсов, которое выполняется с помощью специальных скриптов в несколько этапов:

  1. Построение запроса для получения первоначальной информации.
  2. Извлечение информации согласно прописанному алгоритму.
  3. Формирование и структурирование информации.
  4. Сохранение полученных данных.

Чтоб извлекались только определённые данные, в программе задаётся специальный язык поиска, который описывает шаблоны строк — регулярное выражение. Регулярное выражение основано на использовании набора определённых символов, которые описывают информацию, нужную для поиска. Подробнее о работе с регулярными выражениями вы можете узнать на посвящённом им сайте.

Инструменты для парсинга называются парсерами — это боты, запрограммированные на отсеивание баз данных и извлечение информации.

Чаще всего парсеры настраиваются для:

  • распознавания уникального HTML;
  • извлечения и преобразования контента;
  • хранения очищенных данных;
  • извлечения из API.

2. Зачем и когда используют парсинг

Зачастую парсинг используется для таких целей:

  1. Поиск контактной информации. Парсинг помогает собирать почту, номера телефонов с разных сайтов и соцсетей.
  2. Проверка текстов на уникальность.
  3. Отслеживание цен и ассортимент товаров-конкурентов.
  4. Проведение маркетинговых исследований, например, для мониторинга цен конкурентов для работы с ценообразованием своих товаров.
  5. Превращение сайтов в API. Это удобно, когда нужно работать с данными сайтов без API и требуется создать его для них.
  6. Мониторинг информации с целью поддержания её актуальности. Часто используется в областях, где быстро меняется информация (прогноз погоды, курсы валют).
  7. Копирование материалов с других сайтов и размещение его на своём (часто используется на сайтах-сателлитах).

Выше перечислены самые распространённые примеры использования парсинга. На самом деле их может быть столько, сколько хватит вашей фантазии.

3. Как парсить данные с помощью различных сервисов и инструментов

Способов парсить данные сайтов, к счастью, создано великое множество: платных и бесплатных, сложных и простых.

Предлагаю ознакомиться с представителями разных типов и разобрать, как работает каждый.

Google Spreadsheet

С помощью функций в таблицах Google можно парсить метаданные, заголовки, наименования товаров, цены, почту и многое другое.

Рассмотрим самые популярные и полезные функции и их применение.

Функция importHTML

Настраивает импорт таблиц и списков на страницах сайта. Прописывается следующим образом:

=IMPORTHTML(«ссылка на страницу»; запрос «table» или «list»; порядковый номер таблицы/списка)

Пример использования

Нужно выгрузить табличные данные со страницы сайта.

Для этого в формулу помещаем URL страницы, добавляем тег «table» и порядковый номер — 1.

Вот что получается:

=IMPORTHTML(«https://www.segodnya.ua/sport/football/onlayn-tablica-transferov-chempionata-ukrainy-1288750.html»;»table»;1)

Вставляем формулу в таблицу и смотрим результат:

Функция importXML

Импортирует данные из документов в форматах HTML, XML, CSV, CSV, TSV, RSS, ATOM XML.

Функция имеет более широкий спектр опций, чем предыдущая. С её помощью со страниц и документов можно собирать информацию практически любого вида.

Работа с этой функцией предусматривает использование языка запросов XPath.

Формула:

=IMPORTXML(«ссылка»; «//XPath запрос»)

Пример использования

Вытягиваем title и meta description. В первом случае в формуле просто прописываем слово title:

=importxml(A2;»//title»)

В формулу можно также добавлять названия ячеек, в которых содержатся нужные данные.

С парсингом description нужно немного больше заморочиться, а именно прописать его XPath. Он будет выглядеть так:

meta[@name=’description’]/@content

В случае с другими любыми данными XPath можно скопировать прямо из кода страницы.

Вставляем в формулу и получаем содержимое meta description.

Функция REGEXEXTRACT

С её помощью можно извлекать любую часть текста, которая соответствует регулярному выражению.

Пример использования

Нужно отделить домены от страниц. Это можно сделать с помощью выражения:

=REGEXEXTRACT(A2;»^(?:https?:\/\/)?(?:[^@\n][email protected])?(?:www\.)?([^:\/\n]+)»)

Подробнее об этой и других функциях таблиц вы можете почитать в справке Google.

Import.io

Эта онлайн-платформа позволяет парсить и формировать данные с веб-страниц, а также экспортировать результаты в форматах Excel, CSV, NDJSON. Для использования import.io не требуется знания языков программирования и написания кода.

Чтобы начать парсить, необходимо вставить ссылку страницы, из которой вы хотите тянуть данные, и нажать на кнопку «Extract data».

Для экспорта отчётов нажмите на иконку сохранения, затем перейдите в раздел «Extractors» и нажмите на кнопку скачивания.

Netpeak Spider

Netpeak Spider проводит SEO-аудит и позволяет проводить кастомный парсинг данных с сайтов.

Функция парсинга позволяет настраивать до 15 условий поиска, которые будут выполняться одновременно.

Чтобы извлечь данные со страниц сайта, выполните такие действия:

  1. Откройте страницу, с которой хотите собрать данные.
  2. Скопируйте XPath или CSS-селектор нужного элемента (например, цены).

  1. Откройте программу, перейдите в меню настроек «Парсинг» и включите функцию (поставить «галочку»).
  2. Выберите нужный режим поиска и область «Внутренний текст».
  3. Вставьте XPath или CSS-селектор, который вы ранее скопировали.

  1. Сохраните настройки.
  2. Вставьте домен сайта в адресную строку или загрузите список нужных страниц (через меню «Список URL» или горячими клавишами Ctrl+V, если список сохранён в буфер обмена).
  3. Нажмите «Старт».

  1. По завершении анализа перейдите на боковую панель, откройте вкладку «Отчёты»«Парсинг» и ознакомьтесь с результатами.

При необходимости выгрузите данные в формате Excel или CSV с помощью кнопки «Экспорт».

Netpeak Checker

Это десктопный инструмент, который предназначен для массового анализа доменов и URL и частично повторяет функционал Netpeak Spider (сканирует On-Page параметры страниц).

Netpeak Checker позволяет за считаные минуты спарсить выдачу поисковых систем Google, Яндекс, Bing и Yahoo.

Чтобы запустить парсинг, проделайте следующее:

  1. Из основного окна программы перейдите в окно инструмента «Парсер ПС».
  2. Пропишите запросы, по которым будет парситься выдача. Если в запросе несколько слов, каждое слово должно отделяться знаком «+» без пробела.

  1. Перейдите на соседнюю вкладку «Настройки», где вы можете выбрать поисковые системы, выставить нужное количество результатов и выбрать тип сниппета.

  1. Нажмите на «Старт», чтобы запустить парсинг.
  2. По завершении ознакомьтесь с полученными результатами в таблице.

ParseHub

Приложение ParseHub позволяет парсить сайты и обрабатывать JavaScript, AJAX, файлы cookie и работать с одностраничными приложениями.

Процедура извлечения данных со страниц или сайта строится таким образом:

  1. Создайте новый проект и введите адрес сайта или страницы, с которой вы хотите спарсить данные.
  2. После того как загрузка закончилась, начинайте выбирать нужные элементы (все элементы, которые вы выберете, отобразятся слева).

  1. После того как вы выбрали все нужные элементы, нажмите на кнопку «Get Data».

  1. Затем нажмите «Run».
  2. После завершения анализа скачайте полученные данные в удобном для вас формате.

4. Законно ли парсить чужие сайты

Парсинг данных с чужих сайтов не является нарушением закона, если при этом:

  • извлекаемая информация размещена в открытом доступе и не составляет коммерческую тайну;
  • не нарушаются авторские права и условия обслуживания;
  • автоматизированный парсинг осуществляется законным доступом;
  • парсинг не нарушает работу сайта.

Если вы не совсем уверены в своих действиях и опасаетесь, что можете преступить закон, перед парсингом лучше проконсультироваться с юристом.

Подводим итоги

Сбор и систематизация веб-данных — это трудозатратный процесс, который может отнимать несколько (даже десятков) часов. Но стоит его автоматизировать, и дело идёт на лад: времязатраты значительно сокращаются, а извлечение информации становится более эффективным. Для автоматизации есть немало программ и сервисов, которые отлично справляются с ролью парсера: можно тестировать и выбирать на свой вкус.

Но помните, что прежде чем собирать и заимствовать какие-либо данные с чужих сайтов, необходимо убедиться, не является ли это нарушением закона.

Поделитесь своими методами автоматизации парсинга в комментариях и расскажите, возникали ли у вас какие-либо проблемы при этом?

Подписаться на рассылку

Еще по теме:


Юля Телижняк

Контент-маркетолог в компании Netpeak Software.

В IT с 2016 года, в серьёзном IT — с 2018. Пишу о SEO и контент-маркетинге, публикуюсь на внешних площадках.

Люблю природу, музыку и собак.

Любимая цитата: Ягода, добытая без труда, не доставляет наслаждения.

Оцените мою статью: 

Есть вопросы?

Задайте их прямо сейчас, и мы ответим в течение 8 рабочих часов.

Parser — парсер для профессионалов SEO

A-Parser — многопоточный парсер поисковых систем, сервисов оценки сайтов, ключевых слов, контента(текст, ссылки, произвольные данные) и других различных сервисов(youtube, картинки, переводчик…), всего A-Parser содержит более 70 парсеров

На сегодняшний день A-Parser развился в невероятный SEO комбаин, позволяющий покрыть огромное число задач для SEO-специалистов и вебмастеров любого уровня подготовки:

  • Используйте встроенные парсеры чтобы с легкостью получать и анализировать любые данные
  • Воспользуйтесь нашим каталогом парсеров и пресетов для расширения возможностей A-Parser и решения нестандартных задач
  • Если вы продвинутый пользователь — создавайте свои собственные парсеры на основе регулярных выражений или XPath
  • Владеете JavaScript? Тогда A-Parser предлагает вам беспрецедентную возможность программировать свои собственные парсеры, используя всю мощь возможностей A-Parser!
  • Для автоматизации мы предлагаем API позволяющий легко встроить A-Parser в ваши бизнес процессы, а также для создания сервисов любого уровня сложности на базе нашего парсера

Кроме этого мы предоставляем услуги по составлению заданий и написанию парсеров под ваши задачи, в кратчайшие сроки и по демократичной цене. Хотите спарсить целиком интернет магазин(Ozon, Amazon, AliExpress)? Проверить 100 миллионов сайтов по вашим признакам? Получить данные с любого сайта в структурированном виде(CSV, JSON, XML, SQL)? В решении этих задач поможет наша дополнительная платная поддержка

A-Parser полностью решает рутинные задачи по получению, обработке и систематизации данных, необходимых для работы в следующих областях:

  • SEO-оптимизация сайтов и Web-аналитика
    • Сбор баз ссылок для XRumer, A-Poster, AllSubmitter, ZennoPoster…
    • Оценка сайтов и доменов по множеству параметров
    • Мониторинг позиции любых сайтов в поисковых системах
    • Сбор контента(текст, картинки, ролики) для генерации сайтов(дорвеев)
    • Отслеживание обратных ссылок
    • Сбор произвольной информации с любых сайтов(например телефоны/e-mails, сообщения с форумов, объявления…)
    • Сбор и оценка ключевых слов
    • Сбор списка обратных ссылок
    • И многое другое
  • Web-безопасность
    • Сбор и фильтрация баз ссылок по признакам
    • Определение CMS сайтов
    • Формирование произвольных GET, POST запросов с одновременной фильтрацией ответа
  • Сетевое администрирование
    • Работа с DNS службой — резолвинг доменов в IP адреса
    • Работа с Whois — дата регистрации и окончания регистрации доменов, name-cервера

Данный список включает лишь частые варианты применения парсера, A-Parser позволяет решать самые нестандартные задачи комбинируя его возможности, такие как:

A-Parser создавался и продолжает развиваться учитывая более чем 10 летний опыт разработки парсеров и многопоточных сетевых приложений, разработка ведется исключительно по следующим принципам:

  • Быстродействие и производительность, прежде всего за счет многопоточной обработки запросов
  • Максимальная эффективность использования ресурсов компьютера или сервера
  • Функциональность и удобство использования, наш продукт ориентирован на пользователя
  • Для каждой задачи выбирается лучший инструмент или алгоритм, предварительно прошедший тщательное тестирование

Для дальнейшего знакомства с A-Parser‘ом рекомендуется полноценно оценить его преимущества, ознакомится с отзывами пользователей, выбрать необходимую версию и перейти к оплате лицензии

Парсер сайтов в Excel 🚩 Программа для парсинга данных с сайтов

О программе «Парсер сайтов»

Программа «Парсер сайтов» разработана для сбора, анализа, выборки, группировки, структуризации, трансформации данных с последующим выводом данных в таблицу Excel в форматах xls* и csv.

Парсер создан на VBA (Visual Basic for Applications) и представлен в виде надстройки для MS Excel, по сути это набор макросов, каждый набор отвечает за выполнение определенных функций при обработке.

Для парсинга любого сайта пишется подпрограмма управления макросами (файл-настройка с расширением .xlp).

Таким образом, для работы программы необходимы: файл надстройки Parser.xla и файл управления надстройкой Name.xlp (Name — имя файла).

Видеообзор парсера

 C 01.07.2020 работаем с сайтами только спортивной тематики, приносим свои извинения. 

Какие задачи решает программа

  • Парсинг товаров для интернет магазинов в таблицу для последующего экспорта данных. Связь по артикулам с прайсами поставщиков. Загрузка фото под нужными именами в папки на жесткий диск.
  • Формирование баз контактов организаций: e-mail, телефонов, адресов, наименований.
  • Сбор и вывод в таблицу коэффициентов и результатов спортивных событий для дальнейшего анализа. Отслеживание и поиск необходимых матчей по условиям.
  • Парсинг файлов и папок на жестком диске, поиск по маске, смена имени, удаление, группировка.
  • Загрузка файлов любых форматов из сети интернет на жесткий диск или в облачное хранилище: фотографии, музыка, документы.
  • Запуск программы по расписанию: раз в час, неделю и т.д. Возможность зацикливания программы для отслеживания динамических данных на веб-ресурсах. При нужном совпадении данных есть возможность передачи их на e-mail или в Telegram.
  • При помощи парсера возможен не только сбор, но и подстановка/передача данных через браузер (например, отправка сообщений, простановка лайков в соцсетях и многое другое).
  • Парсинг с прохождением авторизации, передачей cookies и решением различных captcha.
  • Многопоточная загрузка, одновременный парсинг нескольких источников.

Скачать демо-версию «Парсер сайтов»

Скачать пробную (TRIAL) версию программы (версия 3.7.6 от 31.08.2020). Пробная версия имеет полный функционал и ограничена 10 дневным тестовым периодом (нажмите на зеленый кубик).

Купить вечную лицензию можно тут

Скачать тестовую настройку программы для сайта relefopt.ru (нажмите на шестерню). Тестовая настройка предполагает частичную загрузку данных для демонстрации возможностей парсера.

Заказать под Ваш источник можно тут

Инструкция по первому запуску программы

Перед работой с программой ознакомьтесь с ответами на технические вопросы о версиях Windows, Excel, как включить макросы и прочее.

Запуск на примере тестовой настройки для парсинга сайта-поставщика https://relefopt.ru/ (для наглядного восприятия посмотрите видео):

 Примечание: рассмотренный выше парсер загружает по одной позиции с каждой подкатегории сайта. Другие тестовые настройки можно найти в каталоге работ. 

 Создать техническое задание на настройку программы «Парсер сайтов» можно тут. 

Преимущества работы с программой

  • Широко масштабируемый постоянно обновляемый программный комплекс, позволяет решить самые разнообразные задачи.
  • Настройка программы практически под любой веб-ресурс для получения необходимой информации с выводом нужных Вам данных в таблицу.
  • Запуск парсера пользователем в любое время неограниченное количество раз для получения самой актуальной информации.
  • Прямая работа с исполнителем для настройки программы.
  • Наш опыт настройки программы более 3 лет, реализовано более 800 проектов.
  • Выше перечисленное позволяет получить Вам необходимые данные в сжатые сроки по доступной цене.

Остались вопросы? Пишите, звоните Skype и e-mail, с удовольствием ответим.

Анализ

— Как написать парсер на C #?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Продукты
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
  5. Реклама Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира
  6. О компании
.Анализ

— лучший способ для синтаксических комбинаторов в C?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Продукты
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
  5. Реклама Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира
  6. О компании
.

Jsoup как парсер HTML для C ++

Переполнение стека
  1. Около
  2. Продукты
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
  5. Реклама Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира
  6. О компании
.

Какой анализатор открытого XML для C ++ является лучшим?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Продукты
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
  5. Реклама Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира
.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Theme: Overlay by Kaira Extra Text
Cape Town, South Africa