Парсер id пользователей вконтакте из групп: Как быстро спарсить ID пользователей «ВКонтакте» и Facebook

Содержание

Pepper.ninja — обзор сервиса | Startpack

Сервис собирает аудитории по нескольким десяткам признаков: пол, возраст, гео, семейное положение, место учебы и работы, какую активность проявлял в соцсети, интересы и многое другое. Подходит опытным таргетологам и новичкам, которые настраивают рекламные кампании сами.

Функциональность:

Парсер «Поиск активных участников в группе ВКонтакте».

Собирает пользователей, совершивших активное действие в группе: авторов публикаций, лайкнувших запись, репостнувших пост, написавших комментарий и поставивших лайк к комментарию. В фильтре можно указать период времени, за который необходимо искать активных пользователей и указать минимальное количество активностей.

Парсер «Кто мой клиент 3.0».

Ищет похожую аудиторию на основе ссылки на группу или ключевого слова. Можно указать несколько ссылок и слов за один поиск. Найденную аудиторию можно отфильтровать по нужным параметрам и загрузить в рекламный кабинет для настройки более точного таргетинга.

Парсер «LIVE трансляции ВКонтакте».

Собирает ID пользователей ВКонтакте, которые в данный момент смотрят трансляцию. Можно настроить сбор аудитории каждые 60 секунд.

Парсер «Музыкальные предпочтения ВКонтакте».

Собирает пользователей, которые слушают определенную музыку ВКонтакте. Можно собрать по названию трека, исполнителю или обоим параметрам. Дополнительно в фильтре можно указать сколько конкретно композиций данного исполнителя должно быть добавлено у слушателя.

Парсер Instagram из ВКонтакте

Может собирать как id аккаунта, так и ссылки. Во ВКонтакте можно найти аудиторию из определенного города, родителей и родственников определённых людей. Полученные ссылки потом можно использовать в конвертере «Instagram —> Facebook» и вытащить мобильные телефоны + почты пользователей для добавления в рекламный кабинет.

Парсер Instagram из Instagram

Парсинг аудитории по хештегу и гео из Instagram осуществляется за всё время или определённый период. Полученную базу, также можно использовать в конвертере «Instagram —> Facebook»

Инстаграм конвертер

Поможет сконвертировать список Instagram аккаунтов в список ВКонтакте ID, список мобильных телефонов, электронных почт или Instagram ID и наоборот. Данный список можно использовать для дальнейшей рекламы в ВКонтакте или Facebook.

Периодические задания

В этом разделе можно показываются задания, которые запускаются с какой-то периодичностью, что позволяет упростить рутинные процессы и автоматически пополнять нужные аудитории в рекламном кабинете ВКонтакте.

Мониторинг сообществ

С помощью этого инструмента можно следить за сообществами и автоматически собирать всех вступивших в аудиторию в рекламном кабинете ВКонтакте.

Автосегмент (А/Б тест)

Позволяет в автоматическом режиме разбить аудиторию на сегменты по набору параметров, интересов и фильтров, а потом отправить полученные сегменты прямиков в рекламный кабинет ВКонтакте.

Как увеличить эффективность рекламы с помощью парсера аудиторий? 11 способов | myTarget Pro

Как увеличить эффективность рекламы с помощью парсера аудиторий? 11 способов

Существует множество способов поиска целевой аудитории с помощью инструментов таргетированной рекламы. Один из вариантов работы с «горячими» пользователями – это таргетинг по индивидуальным базам, которые могут включать ID пользователей социальных сетей, их e-mail и телефоны. Собрать списки с целевой аудиторией пользователей соцсетей, которые проявляют активность в тематических сообществах, помогают специальные сервисы – парсеры. Pepper Ninja поделился, какие возможности предлагают парсеры для повышения эффективности поиска целевых клиентов.

11 способов поиска клиентов для настройки рекламы в myTarget с помощью парсеров

1. Парсинг аудитории конкурентов

Если необходимо найти «горячую» целевую аудиторию в вашей нише, с помощью парсера вы можете собрать базу активных пользователей сообществ у своих конкурентов ВКонтакте и запустить на нее рекламу. Это могут быть пользователи, комментирующие определенные обсуждения, посты, лайкающие фото и видео. Рекомендуем также парсить аудиторию, которая оставляла отзывы в сообществах брендов – действующим клиентам конкурентов можно предложить особые условия покупки или акцию в вашей рекламе. Также с помощью парсера вы можете найти пользователей ВКонтакте, которые проявили активность к товарам в группе конкурента.

Как увеличить эффективность рекламы с помощью парсера аудиторий? 11 способов

2. Парсинг по профессиональной занятости

Также можно собрать базу пользователей, ориентируясь на указанную ими в профиле должность или место работы. Такой способ подойдет, если у вас есть гипотеза об аудитории относительно ее занятости.

3. Look-alike с помощью парсинга

Специальные сервисы позволяют на основе данных о подписчиках ваших групп в соцсетях найти похожих на вашу целевую аудиторию пользователей. Так, если у вас есть сообщество ВКонтакте, в парсере Pepper Ninja это можно сделать с помощью функции «Кто мой клиент». Система проанализирует вашу аудиторию, соберет похожую и выберет популярные сообщества, где состоят ваши потенциальные клиенты. Дальше останется только загрузить аудиторию в myTarget и настроить рекламу по полученным данным.

4. Парсинг по новым подписчикам групп

С помощью парсера вы можете автоматически отслеживать и добавлять в рекламный кабинет пользователей, недавно вступивших в нужные вам группы. Например, в группы конкурентов.

5. Парсинг по аудитории родителей

Если вы продаете детские товары, с помощью парсера можно легко найти аудиторию родителей и показать ей рекламу в myTarget. Укажите нужный возраст/пол детей или родителей.

Как увеличить эффективность рекламы с помощью парсера аудиторий? 11 способов

6. Парсинг по комментариям на сайте

Если у ваших конкурентов установлен виджет ВКонтакте, парсер легко соберет всех, кто оставлял комментарии к публикациям сайта. Также можно собрать базу пользователей, который ставили «Мне нравится».

7. Парсинг по именинникам и их близким

Создайте базу родственников именинников этого месяца и предложите им свой товар или услуги для подарка. Также можно найти мужей, жен или однофамильцев, которые есть в друзьях у пользователей, празднующих свой день рождения.

8. Парсинг сотрудников и администраторов сообществ

Вы можете собрать аудиторию предпринимателей, сотрудников или просто руководителей сообществ, указав ссылки на группы. Особенно данный таргетинг будет актуален для ниш B2B.

9. Парсинг аудитории чата сообществ

Если у сообщества есть чат, вы можете создать базу пользователей, которые в него обращались. Для показа рекламы останется только загрузить эту базу с ID пользователей в myTarget.

10. Парсинг аудитории аудиозаписей

Для продвижения фестивалей, концертов и других музыкальных мероприятий вы можете использовать парсинг аудитории, у которой в аудиозаписях есть определенные исполнители. Далее на этот список можно настроить рекламу myTarget.

11. Исключение некачественного трафика

Парсер позволяет отсортировывать ботов, так что в аудиториях останутся только реальные пользователи. Укажите, какой период активности вас интересует, и парсер Pepper Ninja отфильтрует аудиторию. Доступно множество настроек, в том числе фильтрация пользователей по полу и возрасту.

Сейчас доступна загрузка из парсера Pepper Ninja в myTarget списков, созданных на основе ID пользователей ВКонтакте. Функционал парсеров постоянно расширяется. С их помощью вы можете легко проанализировать посты вашей группы или вовлеченность сообщества конкурентов, а также собрать различную аудиторию соцсетей.

Примените знания для оптимизации текущих рекламных кампаний в myTarget
Создать кампанию

На заметку маркетологу: что нужно знать о парсерах

Как парсеры можно использовать в таргете, при анализе рынка и для управления репутацией, рассказывает Иван Рычков, руководитель отдела аналитики социальных медиа агентства Ex Libris.

Парсеры — это скрипты или программы, которые автоматически собирают, сортируют и анализируют данные с указанных веб-источников по заданному критерию.

Они анализируют код нужных страниц, находят соответствующие сведения, сохраняют их в удобном формате.

Для чего маркетологи используют парсеры?

Таргетинг Вконтакте 

В большинстве случаев “парсингом Вконтакте” называют автоматизированный сбор id пользователей, которые загружаются в рекламный кабинет ВК для показа рекламы по собранной базе. Подходов к парсингу во Вконтакте очень много: начиная от простого сбора активной аудитории конкурентов и заканчивая составлением сложных баз на основе соцдем-характеристик\интересов и пересечений с имеющейся аудиторией. Как правило, эффективный таргетинг в ВК не обходится без парсинга, для которого используют готовые сервисы-парсеры — Церебро, ТаргетХантер, и подобные.

Суть парсинга для таргетинга: вы указываете нужные характеристики аудитории и/или места ее присутствия и запускаете поиск. Программа сканирует данные пользователей соцсети и находит подходящих под описание людей. Результатом становится перечень ID пользователей, которые соответствуют портрету вашей ЦА. На людей из этого списка вы настраиваете рекламные показы.

Основные этапы:

1. Портрет целевой аудитории. Под целевой аудиторией подразумевается группа людей, объединенная общими признаками – характеристиками, интересами, потребностями. В маркетинговой стратегии это люди, которым теоретически интересно ваше предложение.

Перед поиском аудитории для таргетированной рекламы подумайте, кому и зачем может понадобиться ваш товар или услуга. Это поможет понять, кто теоретически является клиентом, какие выгоды содержит предложение и какие условия могут препятствовать конверсии. Реклама, направленная не на ЦА, окажется бесполезной и обернется «сливом бюджета». И наоборот – зная своих потенциальных клиентов, вы потратите меньше средств на продвижение, но получите больший профит.

Чтобы составить портрет целевой аудитории, вам нужно максимально подробно описать образ вашего клиента. Чем точнее, тем больше шансов на эффективность рекламной кампании. Критерии: возраст, пол, место проживания, профессиональная деятельность, увлечения\ интересы, уровень дохода и т.д.

2. Аудитория конкурентов. С помощью парсеров Вконтакте можно искать не только отдельных людей, а парсить данные целых сообществ с нужной ЦА, в том числе конкурентных. Наиболее ценной частью аудитории конкурентов считаются пользователи, вступившие в сообщество недавно. Предполагается, что им интересна тематика группы, но привязанность к бренду еще не сформирована, а значит, этих людей могут заинтересовать и другие тематические предложения, то есть — ваши.

Результатом парсинга становится готовая база потенциальных клиентов, но не торопитесь настраивать таргетированную рекламу. Чтобы кампания была эффективной, поделите вашу аудиторию на максимально похожие группы.

3. Сегментирование аудитории.

Сегментирование нужно для того, чтобы разделить аудиторию на категории, чтобы затем для каждой из них составить уникальное предложение с учетом их особенностей. Такой подход позволяет учесть потребности разных групп потребителей и добиться большей конверсии. В противном случае, если оставить ЦА единой базой и запустить одинаковое предложение для всех, ориентируясь на “средневзвешенный клиентский образ”, — есть риск потратить часть бюджета впустую. С другой стороны — дробить аудиторию на множество мелких сегментов и, соответственно, создавать множество разных предложений тоже не всегда уместно. Универсального алгоритма сегментирование аудитории, будь то дробление или, наоборот, объединение, нет. Руководствуйтесь здравым смыслом, отслеживайте свои кампании, тестируйте разные варианты объявлений и подбирайте наиболее выгодные настройки.

Instagram

Парсеры для Instagram представляют собой автоматические инструменты сбора данных для последующей раскрутки профиля компании или частного лица. С их помощью можно набрать базу потенциальных подписчиков, используя различные параметры парсинга, такие как:

Геолокация — сбор аудитории с учетом их местоположения.

Активность — парсер найдет пользователей, которые ставят много лайков и комментариев, часто постят новые фото или сторис.

Анализ конкурентов — позволит собрать подписчиков конкретных профилей.

События — поиск пользователей, у которых скоро день рождения, свадьба, рождение ребенка и т.д.

Спарсенные базы в Instagram подходят лишь для так называемого «серого» продвижения, в структуру которого входит масслукинг, массфоловинг, рассылки и т.д. Такая база пользователей используется, чаще всего, в качестве основы для автоматизированного исполнения каких-либо необходимых действий, например простановки лайков, репостов, просмотров сторис по базе с целью привлечения внимания к продвигаемому аккаунту. Если вы считаете, что такие методы продвижения в Instagram могут быть актуальными для вашего бизнеса, то старайтесь собрать максимально качественные базы: необходимо удалить ботов, отсеять бизнес-профили, исключить «молодые» и мало активные аккаунты, сегментировать ЦА по полу. Пример типичного парсера для Инстаграм — Zengram.

Zengram, как и большинство парсеров Инстаграма, умеет собирать аудиторию из подписчиков и подписок конкурентов, искать аккаунты по заданным хэштегам, геолокации,  ключевым словам. Функционал сервиса позволяет собирать номера телефонов и почтовые адреса пользователей в Инстаграм, а также описание профилей и активные ссылки из шапок, в которых часто указываются контакты, в т.ч. в других соцсетях. Собранную базу можно отфильтровать по различным критериям, например, по полу, количеству подписчиков и приватности аккаунта, сделать отдельные выгрузки по личным и коммерческим аккаунтам и т.д.

Собранный массив аудитории или отдельную, отфильтрованную его часть можно выгрузить на компьютер в формате .txt и использовать для дальнейшего продвижения.

Анализ рынка

Следующая задача, в которой помогает парсинг – анализ рынка. Это отличный способ собрать детальную информацию о ваших конкурентах, в том числе и для анализа рекламной активности и создания собственного актуального семантического ядра. Очень актуально, когда есть необходимость работать с большим объемом информации.

Управление репутацией

Еще одна функция парсинга, полезная в особенности для брендов и компаний – это, отчасти, управление репутацией в интернете. Интернет – это среда, в которой обитают миллионы людей, которые уже привыкли делиться впечатлениями между собой, рассказывать о событиях, читать и оставлять отзывы о товарах или услугах. Парсинг упоминаний вашего бренда или компании и id страниц авторов этих сообщений (через брендтрекеры и сервисы мониторинга соцмедиа) помогает отслеживать отзывы в интернете и своевременно, точно и персонализировано на них реагировать.

Оптимизация онлайн-каталогов, интернет-магазинов

В случае, когда приходится иметь дело с большими массивами постоянно обновляющейся информации, парсер становится незаменимым инструментом для маркетолога-оптимизатора.

Например, чтобы быстро заполнить интернет-магазин можно воспользоваться парсингом содержимого сайтов. Робот соберет информацию с сайта ваших поставщиков, создаст таблицу, интеграция которой позволит быстро заполнить интернет-магазин большим объемом товаров. В работе с большим количеством поставщиков такие инструменты помогают значительно экономить ресурсы компании.

Как собрать потенциальную аудиторию из социальных групп с помощью ТаргетХантера? — Учебный центр Unibrains

TargetHunter — платформа подбора целевой аудитории в социальных сетях. При помощи этого инструмента вы можете найти подписчиков разных групп, конкретных людей, даже подписчиков конкретных людей или администраторов групп.

Все это необходимо нам для нахождения заинтересованной аудитории в нашем продукте/услуге и дальнейшей настройке рекламы.

Сразу после регистрации сбоку слева вы увидите меню с перечнем основных функций сервиса.

Это:

  1. Поиск.Данная функцияпозволяет искать сообщества,группы,   пользователей, родителей, меломанов и многое другое.
    Сообщества можно искать по ключевой фразе, геоположению, статусу. Например, если вам нужно таргетировать рекламу на жителей определенного города – можно спарсить сообщества по геоположению.
  2. Cбор.Это функции по сбору различной информации. Например, когда у нас уже есть список сообществ, которые мы нашли через поиск по ключевым словам, мы можем собрать из них посты, опросы, товары, контакты, комментарии, и многое другое, задав нужные параметры. Например, собрать все посты, где было слово «поздравляю» за последнюю неделю.
  3. Активности.Позволяет собрать активных людей в сообществах: тех, которые комментируют, ставят лайки, делают репосты и т.п.. Отдельно можно найти людей, у которых изменилось семейное положение.
  4. Анализ.Набор функций для анализа собранной аудитории. Например, можно проанализировать вовлечённость подписчиков в выбранных сообществах, целевые вступления и популярные видео.
  5. Инструменты.С помощью ТаргетХантер вы можете найти пересечение баз, сегментов аудитории, отфильтровать найденные сообщества, и очистить собранный список пользователей от ботов.
  6. Биржа баз. Новый функционал, с помощью которого можно продать собранную базу или купить уже готовую. Например, в продаже естьтакие базы как «Игровая аудитория, готовая платить», «Поклонники Artik и Asti». Не понравившуюся аудиторию можно вернуть.

Итак, перейдем к практике. Как спарсить нужную аудиторию в ТаргетХантер?

Ищем сообщества по ключевой фразе или любому другому доступному критерию. В нашем примере мы ищем сообщества по ключевым словам: «ЖК Лайм».

После парсинга можно отфильтровать группы по кол-ву участников и прочим критериям.

Когда задача будет выполнена, вы увидите уведомление об этом в правой стороне интерфейса.

При нажатии на задачу перед вами откроется список сообществ. Если все нормально – сохраняем этот список в облако. Или выгружаем csv файл.

После этого нужно получить список подписчиков этих групп. Их можно найти в разделе «Сбор».

Подписчиков можно фильтровать по разным активностям: вовлеченность, посты, комментарии, лайки и прочее.

В итоге мы получаем id пользователей, которые нам нужны. Далее эту аудиторию заливаем в ВК и создаем рекламные кампании.

p/s для каждого раздела есть внятные туториалы на скрине ниже (либо статья либо видео).

Если нужны подписчики у профиля, то это делается в разделе Сбор — Друзья:

Забиваете адрес профиля и собираете его фоловеров или друзей.

АКТИВНЫЕ ПОДПИСЧИКИ. КАК ИХ ВЫТАЩИТЬ ИЗ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ?

Как спарсить именно активных подписчиков сообществ? То есть тех, кто активно лайкает, репостит, комментирует. Как правило, это люди, которые искренне интересуются тематикой.

Отловить таких можно  с помощью инструмента Активности – Сообщества.

Загружаем туда список собранных сообществ. Вы можете задать нужные параметры: например, спарсить тех, кто активно лайкает посты или участвует в обсуждениях, или только тех, кто лайкает видеозаписи, или всех, кто проявил хоть какую-нибудь активность.

Рекомендую не собирать активности с закрепленных постов. Часто такие посты лайкают и репостят «случайные» люди.

Далее нужно задать период, за который учитывать активность (день, два, неделя) и задать количество активностей.

Называем и запускаем задачу. Через несколько минут все будет готово.

КАК СОБРАТЬ ДАННЫЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ: ТЕЛЕФОНЫ, ПОЧТЫ, ПРОФИЛИ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ И Т.Д.

Через Таргет Хантер вы можете спарсить данные пользователей, такие как телефоны и электронная почта. Например, затем можно будет сделать e-mail рассылку, загрузить базы в Яндекс.Аудитории или написать в мессенджеры.

Допустим, нам нужны телефоны подписчиков сообществ по строительству. Сообщества мы собрали. Теперь спарсим номера телефонов.

Для этого идем в Сбор – Контакты пользователей.

Загружаем список сообществ, указываем, какие именно контакты хотим собрать и в каком виде нам их подать, называем и запускаем задачу. Таким же образом можно собрать аккаунты Скайп, Твиттер, Facebook и LiveJournal.

Также вы можете собрать базу пользователей Инстаграм, которые есть во Вконтакте. Например, мы хотим знать, кто из наших пользователей есть в Инстаграм.

Идем в Сбор – Instagram; выбираем VK- Instagram.

Дальше по накатанной – загружаем список пользователей, указываем, откуда спарсить данные, и в каком формате нам их подать. Например, собрать данные из профиля и подать результат в виде списка ID.

Как видите, можно решить любую задачу по сбору целевой аудитории для настройки рекламной кампании или других целей.

КАК ДОБАВИТЬ ГОТОВУЮ БАЗУ В СВОЙ РЕКЛАМНЫЙ КАБИНЕТ

Вы можете сохранить список в виде файла и загрузить через рекламный кабинет ВКонтакте. Также вы можете загрузить аудиторию и прямо из ТаргетХантера, связав рекламные кабинеты. Но это не сложно и мы рассматривать отдельно не будем. Ниже покажем вам как загрузить аудиторию ВКонтакте.

Вначале нужно сохранить аудиторию. Для этого открываем список в правом меню, где все наши выполненные задачи. Выбираем «Сохранить ссылки пользователей в файл» (кнопка со значком в виде цепочки).

Текстовый файл сохранится на вашем компьютере.

Теперь заходим в рекламный кабинет во ВКонтакте – Ретаргетинг. Жмем «Создать аудиторию», называем новую аудиторию и выбираем файл на своем компьютере.

Далее следуем рекомендациям системы. Процесс в два-три клика. После вы можете таргетировать любую свою рекламу на собранную аудиторию.

Сбор участников сообществ

Модуль «Участники сообщества» позволяет:

1. Собрать самый «сок» аудитории и избежать нецелевых пользователей в базе. Но как понять, что в собранной базе не наша ЦА? И как исправить ситуацию?

Рассмотрим на примере поиска владельцев машины Mercedes. Собираем участников, которые состоят одновременно в группах «Я люблю «Мерседес» и «Лучшая машина — «Мерседес», считая, что это наша ЦА. Но это может быть далеко не так. Чтобы интерпретировать результаты, полученные в модуле, и понять, наша ЦА или нет, можно проанализировать их. И посмотреть, например, возраст пользователей, по которому видно, что в базе одни школьники–студенты, мечтающие о Mercedes, а не владельцы этих машин.

Поэтому, чтобы в базу не попали такие мечтатели, мы рекомендуем:

  • выбирать сообщества, показывающие наличие автомобиля, например, по продаже запчастей к Mercedes или услугам специализированной автомойки;
  • можно пересечь состоящих в 3–5 сообществах о Mercedes с базами состоящих в сообществах по автозапчастям для иномарок с группами СТО и шиномонтажа, с группами автострахования и т. д.
Кроме этого, качество полученной в модуле «Участники сообществ» базы можно проверить, загрузив ее в модуль «Группы, где есть ЦА». При настройке задачи нужно указать количество подписчиков в сообществе до 200 тысяч. Полученные сообщества нужно просмотреть вручную, если среди них много нерелевантных интересам вашей ЦА или попадаются сообщества одного города, а ваша ЦА из другого, вероятно, вы отобрали для сбора участников не те сообщества.

Полученную базу можно загрузить в рекламный кабинет во ВКонтакте, для того чтобы настроить на этих пользователей рекламу своего товара/услуги.

2. Оценить вероятное количество ботов в нише.

Если 3/4 пользователей из списка загруженных сообществ в модуль состоят всего в одной группе, скорее всего, в группах много ботов. Или группы были подобраны неверно.

3.
Оценить плотность горизонтальных связей в данном сегменте рынка.

Например, в социальных танцах практически невозможно найти аккаунты, состоящие в одной группе, значительная часть будет подписана на 5–8–20 и более групп о сальсе или танго. Это следует учитывать при формировании социальных подтверждений и отзывов на сайте — все друг друга знают и легко определят реальность отзыва «живьем».

Обратите внимание, в модуле «Участники сообщества» можно собрать участников открытых и закрытых групп, если вы в них не забанены. Собрать участников частных групп можно, только если вы состоите в этой группе.

Парсинг вконтакте id друзей без стороннего софта

Парсинг вконтакте представляет из себя сбор определенных каких-то данных будь то id друзей определенного пользователя, номера телефонов, id людей из определенной группы и так далее. Комплекс данных действий направлен на сбор целевой аудитории, которая в последующем будет использована для настройки таргетированной рекламы вконтакте

Парсим конкретных людей или группы, затем формируем файл с базой собранных данных и выставляем в рекламных настройках. Теперь наша реклама будет транслироваться только по указанным id пользователей. Таким образом мы наиболее точно нацеливаемся на заинтересованную аудиторию. Приблизительный план работы можете увидеть на картинке ниже

Данный способ парсинга, который будет описан ниже еще не встречал нигде, где бы он описывался. Берите на вооружение и используйте данный подход. Преимущество в том, что не потребуется никакого стороннего софта, кроме разве что бесплатного блокнота Notepad++ ( если нет его, вбиваем в поиск название и скачиваем ).

Хочу подчеркнуть, что парсить через Api Вконтакте мы сможем только id пользователей любого человека из социальной сети вконтакте. Для сбора информации из групп этот способ не пройдет, необходимо использовать сторонний софт, но это уже тема отдельной статьи!

Парсинг id друзей

Сперва нам понадобится id номер пользователя социальной сети vk, чьих друзей мы собрались парсить. Либо через поиск ищем, или другим удобным для вас образом человека. Если пользователь переименовал свой адрес страницы например в http://vk.com/machommen , берет и нажимаем на аватар этого пользователя, затем скопируйте в браузерной строке значение после слова photo — это и будет id пользователя.

Рассмотрим пример: Пользователь, его адрес страницы — https://vk.com/me , id пользователя

Хорошо, номер выяснили. Теперь для того чтобы спарсить друзей этой милой девушки по адресу http://vk.com/id2050
Вставляем следующую команду, которая функцией Api vk выведет всех ее друзей.

1
https://api.vk.com/method/friends.get?user_id=2050

https://api.vk.com/method/friends.get?user_id=2050

Стоит оговориться об одном нюансе функции friends.get , которая за раз может вывести 5000 друзей того или иного пользователя. Это актуально, если у пользователя например около 8000 — 9000 тысяч друзей , тогда используем такую запись:

1
2
3
https://api.vk.com/method/friends.get?user_id=2050&offset=5000
 
Параметр offset - означает с какого значения начать делать выборку друзей , если например offset=5000, то друзья будут искаться после 5000 пользователя

https://api.vk.com/method/friends.get?user_id=2050&offset=5000 Параметр offset — означает с какого значения начать делать выборку друзей , если например offset=5000, то друзья будут искаться после 5000 пользователя

Список всех параметров friends.get

На данный момент у этой барышни 393 друга, далее нам эта цифра понадобится чтобы сопоставить результат работы

Копируем полученные данные из окна браузера ( список id ), проще это сделать комбинацией клавиш CTRL + A — выделить все. Копируем и вставляем в блокнот Notepad++

Далее удаляем ненужные остатки от запроса

1
{"response":[ ................содержимое.............. ]}

{«response»:[ …………….содержимое………….. ]}

Отлично, имеем список id пользователей. Помните я вначале говорил про базу таргетинга для контакта, так вот чтобы база правильно была обработа и принята в рекламный кабинет, есть правильно: id пользователя с начала каждой строки. Сейчас приведем в порядок наш список, так как нужно.

Находясь на нашем списке id пользователей в программе Notepad++ вызываем окно поиска сочетанием клавиш CTRL + F , вкладка «Заменить» , выставляйте значения так же как на скриншоте ниже и жмем «Заменить Все».

Получаем готовый список к работе в таргетке vk, сохраняйте себе на жесткий диск и пользуйтесь на здоровье. Убеждаемся, что сделали все правильно — конечное значение 393, сравните с количеством друзей! — Все выполнено верно. Если в чем-то засомневались, пробегитесь по id номерам в браузере и убедитесь, что все номера принадлежат некой Кате Лебедевой.

Парсинг вконтакте помогает собрать готовые базы пользователей по которым Вам будет удобно таргетироваться. Удобство и преимущество, что вы подбираете целевую аудиторию вашего товара или услуги. Таким образом рекламные и промо материалы выстрелят лучше, соответственно Лиды, больший процент из посетителей сконвертится в лидов. Ооо, чудная конвертация ))

Успехов в работе, с вами был Александр

Как парсить аудитории в ВК? 10 вариантов, как это сделать.

К сожалению, реклама в соцсетях не всегда бывает эффективной. Частая причина – настройки целевой аудитории рекламной кампании заданы неверно. Тогда даже грамотное объявление не принесет результата, так как будет адресовано совсем не потенциальным покупателям, а посторонним людям.

Помимо возможностей рекламного кабинета сети «ВКонтакте» (далее в статье – ВК), существуют способы продуманного парсинга. Термин «парсинг», заимствованный из программирования, в данном случае обозначает отбор аудитории по заданным критериям, осуществленный с помощью специальных сервисов.

Ресурсов парсинга несколько, они доступны в разнообразных ценовых категориях. С повышением тарифа, например, в инструменте TargetHunter (далее – TH), растет количество активностей и потоков для осуществления поставленной задачи. Полностью изучить весь функционал сервиса можно в видеообзоре, доступном в группе ВК. Здесь содержатся подробные текстовые пояснения и видеоинструкции.

Рассмотрим 10 способов осуществления парсинга с помощью ресурса TH. Это поможет убедиться, что для полноценного сбора потребителей рекламы – одного кабинета социальной сети «ВКонтакте» недостаточно.

1. Аудитория самых интересных сообществ

Уникальные, выдающиеся сообщества ВК умеет находить сам. Для этого создан и запущен «Прометей» – искусственный интеллект, разработанный социальной сетью для поиска и поддержки талантливых авторов интересных пабликов. Если предлагаемый контент действительно заслуживает внимания, система выдает метку в виде пламени и повышенный охват. Значок присваивается на семь дней, но если создатель продолжает творить так же успешно, метку присваивают вновь. Таким образом, крутые сообщества ВК помечены.

Если под тематику рекламы подпадают сообщества с «Прометеем», можно нацелиться на их аудиторию как на потребителей качественного контента.

Как найти на этих пользователей с помощью TargetHunter? Задаем в поисковой строке «Сообщества → Прометей». Ищем по ключевым словам нужной нам тематики: например «открытки ручной работы», «SMM-продвижение» или «свадебные торты». Проставляем периоды, когда сообщество было награждено «пламенем», указываем количество участников (насколько многочисленные аудитории нас интересуют).

2. Определяем пользователей по геоточке

Рекламный кабинет легко отыщет нам всех жителей, скажем, Краснодарского края, или только города Сочи, или обитателей одной улицы. Но найти тех, кто побывал там в отпуске месяц назад, кабинет ВК не в силах. Как собрать эту целевую аудиторию? С помощью парсинг-сервисов, в частности, TH. В поиске выбираем среди пользователей – «Геоточка». Проставляем координаты (города–курорты), указываем временной отрезок, за который искать посетителей, и радиус действия геоточки (от десяти метров).

3. Ориентируемся на меломанов

Меломан – это не только страстный поклонник музыки, но и название инструмента парсинга на TH. Этот способ будет полезен как минимум тем, кто занимается продажей билетов на концерты или сувениров с символикой музыкальных групп и исполнителей. Но на самом деле поиск людей по их музыкальным вкусам гораздо более полезен для прицельной рекламы: любители рока покупают кожаные куртки, поклонники классики – интересуются музыкальными инструментами, а восторженные почитатели джаза – коллекционируют виниловые пластинки.

Используя ту же схему, находим в поиске TargetHunter определенную категорию пользователей – «Меломаны». Ключевыми запросами здесь будут названия групп, композиций, имена исполнителей (или всё вместе). Можно проставить период добавления, количество треков того или иного автора у определенного пользователя (больше вероятности, что эта музыка попала в аудиозаписи не случайно).

4. Поиск родителей

Рекламный кабинет ВК, конечно, позволяет настроиться на тех, у кого есть дети определенных возрастов.

Но если нужен более специфичный поиск – родители будущих студентов (им можно предложить подготовку к ЕГЭ, репетиторов), или родители-одиночки – найти такую целевую аудиторию возможно только парсером.

В поиске TH среди пользователей ищем – «Родители», проставляем по ним возраст взрослых, предполагаемый возраст детей, также можно указать пол, семейный статус и геоположение.

5. Находим влюбленные пары

Невероятно полезный способ парсинга и, главное, нужный, ведь рекламный кабинет такой информацией не располагает. Влюбленные пары – отличная целевая аудитория: здесь и покупка подарков к 23 февраля, 8 марта, Дню всех влюбленных, и подготовка ко дням рождения…

Этот вид отбора работает несколько иначе: чтобы найти пару, ее нужно собрать. Сначала, например, ведем в TargetHunter поиск по именинницам. Задаем необходимые параметры: пол – женский, возраст – 18 – 25 лет, город проживания, скажем, Санкт–Петербург, день рождения – в ближайшие пару месяцев. Получилась база, состоящая из половины каждой искомой пары. Дальше действуем таким образом: выбираются вкладки «Сбор → Пары», в них подгружается найденная база именинниц. Сервис найдет спутников девушек, и это будут потенциальные покупатели подарков: украшений, духов, цветов, сладостей и тд.

Исходную базу можно составить и из подписчиков определенного сообщества. Во вкладке «Сбор» есть возможность выбирать другие подпункты, например «Родственники».

6. Администраторы групп

Если рекламный контент предназначен маркетологам, таргетологам, менеджерам, их целесообразно находить по группам и сообществам, а именно искать в администрации этих сообществ.

Механизм действия тот же, что и в способе номер 5: сначала набирается база, только не из людей, а из названий групп. Собрать ее легко по ключевым словам, геоположению или другим обобщающим признакам. Затем, используя вкладку «Сбор», выбираем «Контакты сообществ», подгружаем список. Таким образом мы можем узнать электронные адреса или номера телефонов администраторов интересующих нас групп. Целевая аудитория готова.

7. Поиск новичков

Адресатов для своей рекламы можно переманивать у конкурентов. Стандартный рекламный кабинет ВК дает возможность собрать подписчиков определенных групп. Только зачастую многие из этих людей потенциальными клиентами быть перестали, а состоят в сообществе просто по инерции – невесты вышли замуж, беременные перешли в разряд счастливых мам, а абитуриенты стали студентами. В таких случаях рекламу целесообразно таргетировать не по всем членам группы, а только по новым.

Создаем в TargetHunter базу из интересующих нас сообществ, затем подгружаем ее в специальный сбор – «Недавно вступившие». Сервис найдет нам всех новичков среди этих пользователей. Можно применить дополнительные фильтры: период вступления (месяц, неделю или день назад), количество аналогичных групп, в которых подписчик числится.

8. База телефонных номеров

Регистрируясь в социальных медиа, пользователи добровольно указывают личную информацию, среди которой часто бывают и номера телефонов. Такую базу легко составить, используя сервис. Зачем она может понадобиться?

В Фейсбуке и Инстаграме не получится осуществить парсинг аудитории, подобный описанному выше, для ВК. Зато здесь существует ретаргетинг – повторное нацеливание рекламы на клиентов, уже знакомых с продуктом, например делавших заказ на определенном сайте конкурентов. Как именно найти этих людей?

Собираем в сети ВК контингент пользователей, из сообществ, или просто по ID; в данном случае список должен быть очень объемным, не менее 50 тысяч имен (в конечной выборке останется гораздо меньше, ведь личную информацию предоставляют далеко не все). Затем в TargetHunter используем вкладку «Сбор → Контакты» и указываем предмет сбора: телефонные и e-mail адреса, номера скайпа и тп. Собрав такую базу личной информации, воспользуемся ею для ретаргетинга на новой площадке – в рекламном кабинете Фейсбука или Инстаграма.

9. Учитываем семейное положение

Рекламу можно настраивать в зависимости от статуса клиента – эту информацию легко предоставит рекламный кабинет. Исключение составляют случаи, когда нужно точно знать периоды, в которые произошли изменения. К примеру, если недавно статус поменялся на «помолвлена», то, вероятнее всего, девушка собирается выйти замуж, а значит, она потенциальный потребитель свадебных услуг, фотографов, мероприятий, букетов… TH соберет целевую группу пользователей. Для этого используем вкладку «Активности», выбираем в ней «Семейное положение» и настраиваем временные рамки: когда именно и какие произошли перемены. Полученная выборка пригодится опытному таргетологу.

10. Те, кто ставит лайки

Допустим, у нашего непосредственного конкурента есть личная страница в ВК, с большим количеством лайков и репостов. Подписчики этого аккаунта – потенциальные клиенты, надо только придумать, как их собрать. Рекламный кабинет здесь не поможет – он работает исключительно с сообществами. TargetHunter справится с задачей такого парсинга.

Мы можем настроиться на людей, проявляющих активность в интересующей нас зоне. Для этого вновь пользуемся вкладкой «Активности», выбираем направление парсинга – «У пользователей». Загружаем источники, с чьих аккаунтов собирать информацию, отмечаем какие именно действия аудитории нас интересуют – лайки, комментарии, участие в опросах. Указываем период, за который эти манипуляции осуществлялись.

Что делать дальше?

Когда целевая аудитория собрана, ее можно выгрузить с сервиса TH в виде ID пользователей, либо как ссылки на их аккаунты. Первый вариант предпочтительнее. Сохраняем информацию в текстовом файле с расширением txt. Далее – пошаговая инструкция использования полученной выборки в кабинете рекламы:

  • Открываем кабинет;
  • Нажимаем «Ретаргетинг»;
  • Замечаем в верхнем правом углу опцию «Создать аудиторию»;
  • Выбираем кнопку «Загрузить из файла» – это будет наш txt–документ.
  • Придумываем название для своей аудитории, далее «Создать».
  • Впоследствии используем созданную базу в поле «Аудитории ретаргетинга».

Данная подборка демонстрирует, как специальные сервисы и определенные способы парсинга помогают специалисту-таргетологу грамотно нацелиться на клиента. Точность попадания продающего контента обеспечит предпринимателю сокращение затрат на рекламу, быстрое развитие бизнеса. Покупатель, в свою очередь, получит именно ту информацию о товаре или услуге, которая ему необходима.

Как узнать, кто вошел в группу в контакте. Парсинг пользователей, недавно присоединившихся к группам ВКонтакте

Это тоже было? Вы видите, что к вам присоединилось определенное количество новых участников, и вы действительно хотите знать, кто эти люди?

В этой статье я расскажу о том, как увидеть новых участников группы ВКонтакте в зависимости от последовательности их входа. Лично я хочу лучше узнать людей, которые присоединились к моему сообществу.Смотрите их профили — как они живут, что их волнует, чем они увлекаются. Так я узнаю свою целевую аудиторию 🙂

Как увидеть всех участников своей группы ВКонтакте

Увидеть всех членов вашей группы совсем несложно. Все, что вам нужно сделать, это нажать кнопку «Подписчики» под аватаром сообщества.

Перед вами откроется окно, в котором вы сможете созерцать всех своих участников.

Как увидеть новых участников своей группы ВКонтакте

А вот узнать, как отслеживать новых подписчиков в группе ВКонтакте, уже немного сложнее.Для этого перейдите в «Управление сообществом».

В появившемся окне найдите кнопку «Участники» и щелкните по ней.

Вы увидите список всех подписчиков в вашем сообществе в зависимости от того, в какой последовательности они присоединились. Самым первым в списке будет подписчик, который последним присоединился к вашей группе.

Для чего нужен этот скрипт?
Люди, недавно присоединившиеся к группам конкурентов, — почти самая горячая целевая аудитория, которая интересуется правильной темой и с которой нужно работать.Этот скрипт помогает найти среди всех подписчиков группы именно тех, кто присоединился недавно.

Особенности скрипта для сбора новых подписчиков, недавно присоединившихся к сообществам ВКонтакте:
ВКонтакте не предоставляет информацию о пользователях, недавно присоединившихся к группам «на лету», так как работает со всеми остальными скриптами сервиса.

Мы нашли решение этой ситуации. Вы можете указать группы конкурентов, наш скрипт будет каждую ночь автоматически проверять, кто недавно к ним присоединился, и накапливать информацию для каждого дня проверки.Тогда вы сможете получать списки новых участников группы за любой указанный период, наблюдая за группой.

Но в любом случае после добавления группы в скрипт отслеживания новичков вам нужно будет подождать хотя бы день, а лучше несколько дней, прежде чем появятся первые результаты. Хотя, если кто-то другой, кроме вас, уже отслеживает новичков в этой группе, то у нас сразу будет для вас информация.

Кто может использовать эту функцию?
Возможность использовать функционал по отслеживанию новых подписчиков любых групп ВКонтакте до 1 миллиона подписчиков (кроме тех групп, которые скрывали своих подписчиков) доступна всем пользователям сервиса с полным доступом от 1 месяца на протяжении всего периода их полный доступ.

Добавить новую группу для отслеживания новых участников
Более полный доступ — больше групп

До 1 миллиона участников
Мы рекомендуем вам в первую очередь отслеживать небольшие группы — это самая «горячая» целевая аудитория из числа участников, которые присоединились. В случае многомиллионных групп этого не произойдет. Таким образом, сервис отслеживает группы до 1 миллиона участников.

Много ли групп?
Если вам нужно отслеживать сотни или тысячи групп, а стандартных тарифов для этого не хватает, напишите в нашу службу поддержки, мы предложим вам удобный вариант по цене.

Рассказывает и показывает Дарья Баркова, специалист сервиса vk.barkov.net «>

Как пользоваться этим скриптом?

Подробный видеоурок с пояснениями и примерами

Как использовать собранные данные?

Самые разные способы, для пример (но это далеко не все возможные варианты):

V рекламный кабинет ВКонтакте путем создания ретаргетинговых аудиторий для рекламы

Используется для создания рассылок ВКонтакте от имени групп

Есть ряд известных веб-сервисов которые позволяют организовать сбор подписок на рассылки и организацию самих рассылок ВКонтакте.

Описание результатов проведенного мониторинга с возможностью фильтрации:

1. Описание мониторинга:

  • Статус: отражает статус мониторинга — запущен или остановлен.
  • Изменено: время и дата последнего изменения.
  • Создано: время и дата создания.
  • Группы: количество проанализированных сообществ.
  • Проект: выбор проекта, к которому относится мониторинг.
  • Начато: время и дата начала сбора данных.
  • Завершено: время и дата окончания сбора данных.
  • Редактировать мониторинг.
  • Сделайте копию этого задания.
  • Удалить этот мониторинг
2. Фильтр по дате обновления:
  • отфильтруйте результаты по необходимому периоду времени, укажите, за какой период вам нужно загрузить результаты.
3. Фильтр по количеству пользователей, присоединившихся к анализируемым сообществам:
  • выберите, к скольким сообществам пользователи должны присоединиться, чтобы получить результат.
4. Фильтр по количеству пользователей, покинувших анализируемые сообщества:
  • выберите, сколько сообществ пользователи должны покинуть, чтобы попасть в результат.
Чтобы применить фильтрацию, нажмите кнопку «Фильтр».

5. Фильтр по списку сообществ:

  • Number — ID сообщества.
  • Аватар — Аватар сообщества.
  • Имя — название сообщества.
  • Всего — общее количество участников данного сообщества.
  • New — количество новых участников за выбранный период времени.
  • % — процент участников, присоединившихся за выбранный период времени от общего количества участников этого сообщества.
  • Escaped — количество участников, покинувших сообщество за выбранный период времени.
  • % — процент участников, вышедших за выбранный период времени, от общего количества участников данного сообщества.
При необходимости результаты можно отсортировать по общему количеству участников сообщества, по количеству людей, которые присоединились и вышли, а также по процентному соотношению.Для этого нажмите на нужный параметр.

6. Скачано результатов:

  • Новое — только новички, соответствующие параметрам фильтрации, итого для всех сообществ в формате txt.
  • Новые по группе — только новички, соответствующие параметрам фильтрации, с разбивкой по группам в формате txt, заархивированные в ZIP.
  • Escaped — только что вышел, соответствует параметрам фильтрации, всего для всех сообществ в формате txt.
  • Сбежавшие по группе — только сбежавшие, соответствующие параметрам фильтрации, с разбивкой по группам в формате txt, заархивированные в ZIP.
7. Результат работы модуля:
  • Ссылка на пользователя, при нажатии на нее страница пользователя откроется в новом окне.
  • Присоединились — количество сообществ из данного списка, к которым вы присоединились для данного пользователя.
  • Выход — количество сообществ из данного списка, из которых данный пользователь вышел

SanyaRX / vk-community-members-parser: Скрипт для разбора сообществ вк.

GitHub — SanyaRX / vk-community-members-parser: Скрипт для разбора сообществ вк.

Файлы

Постоянная ссылка Не удалось загрузить последнюю информацию о фиксации.

Тип

Имя

Последнее сообщение фиксации

Время фиксации

Скрипт для разбора сообществ вк.

vk_page_parser.py

Может быть запущен с использованием командной строки и profile_id и vk_token в качестве параметров. Получает данные из профиля вк и распечатывает их. Состоит из одной функции.

get_vk_profile_data (profile_id, vk_api, fields = [])
Возвращает dict, содержащий данные о профиле.
  • profile_id: int
    id профиля для работы с
  • vk_api: vk.API (сессия)
    объект vk.API (сессия)
  • полей: список строк
    дополнительных поля для приема данных.

vk_community_loader.py

Может быть запущен с использованием командной строки и параметров group_id и vk_token. Получает данные обо всех членах сообщества и сохраняет их в файл .csv. Состоит из двух функций.

get_members (group_id, verbose = True)
Возвращает список, в котором хранятся идентификаторы всех членов группы.
  • group_id: целое число
    идентификатор группы для работы.
  • verbose: boolean
    True — вывести дополнительную информацию. Ложь — ничего не печатать.(по умолчанию True)
get_info_in_csv (member_list, vk_api, output_file_name, fields, verbose)
Получает данные профиля и сохраняет их в файл .csv.
  • member_list: список целых чисел
    список идентификаторов профилей для получения данных о
  • vk_api: vk.API (сессия)
    объект vk.API (сессия)
  • output_file_name: строка
    имя файла для сохранения данных (по умолчанию ‘result.csv’)
  • Поля
  • : список строк
    дополнительные поля для приема данных
  • verbose: boolean
    True — вывести дополнительную информацию.Ложь — ничего не печатать. (по умолчанию True)

Около

Скрипт для разбора сообществ вк.

Ресурсы

Вы не можете выполнить это действие в настоящее время. Вы вошли в систему с другой вкладкой или окном. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс. Вы вышли из системы на другой вкладке или в другом окне.Перезагрузите, чтобы обновить сеанс.

5 парсеров для Facebook. Парсинг аудитории для рекламы из групп, писем, сообщений и идентификаторов

Скребок Facebook — бесценный помощник при таргетинге. Собирает и загружает информацию о целевой аудитории, необходимую специалисту в рекламный офис, тем самым повышая эффективность кампании.

В этой статье мы рассмотрим: какие данные собирают парсеры, как использовать их для рекламной кампании.Приведем краткое описание 5 парсеров Facebook.

Авто-продвижение в Инстаграм без блоков

Рекомендовано : Jesica — это приложение для продвижения в Instagram (от создателей Instaplus.me). Установите Jesica на свой телефон или компьютер Android, и приложение понравится, подпишется и откажется от подписки, как если бы вы делали это сами:

  • Нет блоков. Пределы работают так, как если бы вы все это делали вручную.
  • Безопасно. Вам не нужно вводить пароль для своей учетной записи.
  • Высокая скорость. Вы можете ставить до 1000 лайков и 500 подписок в день.

Попробовать 5 дней бесплатно >>
Реклама

Читайте также : Как создать целевую аудиторию в Instagram

Зачем парсить группы в Facebook

Таргетированная реклама работает и без парсинга, но при тех же вложениях конверсия будет ниже. Это связано с тем, что в настройках рекламного шкафа можно многое, но не все.Никакая цель не дает стопроцентной гарантии того, что профили, соответствующие критериям кампании, являются потенциальными клиентами.

Таким образом, основная цель парсинга на Facebook — обеспечить его безошибочное попадание в целевую аудиторию.

Смысл в следующем. Допустим, вы опубликовали кулинарную книгу и ищете целевую аудиторию для рекламы. Ориентация на замужних женщин в возрасте от 25 до 36 лет. Вы уверены, что все эти женщины интересуются кулинарией? Большинство, но не все, конечно.А почему бы не устроить шоу о мужчинах, ведь среди них есть и любители кулинарии? Это не даст результата, так как кулинария — довольно редкое хобби в этом сегменте.

Но вы найдете группу на Facebook под названием «Рецепты на все случаи жизни», у которой 150 тысяч подписчиков. Эти люди уже заявили, что им интересна тема. Как вы думаете, было бы эффективно показать им рекламу вашей кулинарной книги?

Scraping позволит вам загрузить список пользователей Facebook, которые подписались на группу, в рекламный аккаунт социальной сети, чтобы запустить кампанию ретаргетинга для этой аудитории.

Кроме этого, парсеры могут иметь и другие функции:

  • Поиск конкурирующих сообществ для разбора потенциальных клиентов (по ключевым словам, количеству подписчиков, интересам, религии, количеству контента).
  • Парсер поможет разгрузить пользователей по параметрам, которых нет в рекламном аккаунте: родители по возрасту детей; жены, чьи мужья отмечают день рождения через неделю; людей, которым понравился / репостил контент, похожий на ваш.
  • Сбор базы телефонов / писем / аккаунтов в социальных сетях потенциальных клиентов для загрузки в рекламный офис и создания похожей аудитории.
  • Мониторинг сообществ конкурентов: вы можете настроить показ рекламы новым подписчикам определенной группы или, наоборот, людям, которые ее покинули.

Читайте также : Как правильно настроить рекламу в Facebook

5 лучших скребков для Facebook

Pepper.ninja

Сервис анализирует аудиторию страниц социальных сетей с помощью продвинутых алгоритмов.

Выгружает контакты и прямые ссылки:

  • друзья пользователя;
  • абонентов группы;
  • человека, которым нравится конкретная страница / группа.

Существует функция поиска страницы Facebook по ссылке на профиль человека в Instagram.

Из-за ограничений Facebook сервис уведомляет клиентов, что:

  • ищем аудиторию только в России и СНГ;
  • охват парсеров 10-80%;
  • Цены на
  • Facebook дороже других социальных сетей из-за сложности работы.

Стоимость : от 200 руб / мес за 1000 анкет (доплата за каждый дополнительный профиль 0.2 руб.) До 3000 руб. / Мес. на 100 000 профилей (доплата за каждый дополнительный профиль 0,03 руб.).

Период тестирования : для работы с Facebook вам необходимо приобрести полную версию.

плюсы : удобный интерфейс, обработка больших объемов данных, очистка собранной аудитории от ботов.

Минусы : высокая цена.

FB TargetZ

Программа называется «комбайн» для продвижения.Они отмечают удобство его интерфейса. Предлагает базовый и расширенный синтаксический анализ.

Базовый разбор:

  • Парсинг подписчиков, постов, лайков, комментариев, контактов администрации группы с выгрузкой данных.
  • Сбор данных о вновь присоединившихся к группе.
  • Выгрузка идентификаторов групп, на которые подписан конкретный пользователь.
  • Преобразование имени пользователя в идентификатор пользователя и наоборот.
  • Получение информации о пользователях в формате Excel (пол, возраст, день рождения, геолокация).
  • Поиск пользователей, сообществ, публичных страниц по электронной почте / номеру телефона

Расширенный синтаксический анализ:

  • Поиск по целевой аудитории.
  • Пример статистики (пол, геолокация).
  • Расширенная информация о пользователе (семейное положение, родственники, учеба и т. Д.).
  • Разбор партнеров / родственников.
  • Поиск по хэштегам.
  • Плата за геолокацию.
  • Фильтр групп / публичных страниц / событий / локаций по имени.
  • Коллекционирование отметок на фото.

Стоимость : FB TargetZ Original (базовый) — 7000 руб. лицензия, тариф FB TargetZ Ultimate (расширенный) — 10 000 руб. лицензия.

Период испытаний : нет.

плюсы : возможность работы с несколькими аккаунтами одновременно, импорт / экспорт данных из программы.

Минусы : разработчик не рассказывает, как работает с ограничениями Facebook, то есть не гарантирует безопасность и успешный парсинг.

Группа FB Parse Pro

Макрос для браузера Firefox, позволяющий анализировать группы Facebook по заданному запросу.

Есть возможность установить ограничения на минимальное и максимальное количество абонентов. Создает базу данных из 3 столбцов (ссылка на группу, имя, количество участников). Сохраняет в формате * .txt.

Стоимость : лицензия $ 6,99.

Период испытаний : нет.

плюсы : производительность, минуя ограничения социальной сети.

Минусы : работа только с конкретным браузером Firefox.

Fbsender

Программа с функцией поиска по целевой аудитории в Facebook. Позволяет:

  • собрать базу подписчиков групп / друзей страниц конкурентов;
  • поиск пользователей по заданным параметрам / содержанию постов / лайкам к постам;
  • поиска постов по комментариям / ключевым словам;
  • находят группы по заданным критериям.

Стоимость : бесплатно, но для полноценной работы необходимо использовать платные сервисы обхода капчи, прокси-серверы, VPN.

Период испытаний : нет.

плюсы : широкий функционал, простой интерфейс, свободный доступ.

Минусы : разработчик не рассказывает, как работает с ограничениями Facebook, то есть не гарантирует безопасность и успешный парсинг.

Читайте также : 10 парсеров для ВКонтакте

Заключение

Использование парсеров в Facebook осложняется ограничениями администрирования социальной сети, но большинство сервисов продолжают успешно функционировать.

Scraping делает таргетированную рекламу более эффективной, что позволяет увеличить ее конверсию с меньшими вложениями. Рекомендации из статьи помогут максимально точно подобрать целевую аудиторию с помощью этого инструмента и добиться наилучшего результата.

AntonGorban / social-parser: Показывает метрику посещений сайта и метрики из ВК, Telegram, YouTube, Ok, Instagram и Twitter

Языки: EN | RU

Показывает метрику посещений сайтов и метрики из ВКонтакте, Telegram, YouTube, Одноклассники, Instagram и Twitter.

Начало работы

Установка

Для начала нужно скачать релиз v2.1.0 проекта из github или использовать команду

 git clone https://github.com/AntonGorban/social-parser.git 

Также вам необходимо установить Node.js (последнюю или LTS версию).

После этого нужно установить приложение, заполнить файлы api.json и resources.json и положить их по пути C: \ Users \ your_user \ AppData \ Local \ social_parser а также переместить файл настроек.json .

API

Парсер использует для работы API:

  • ВКонтакте
  • Telegram Бот
  • API данных YouTube версии 3
  • Instagram

Для работы нужно получить токены доступа и записать их в файл api.json , пример этого файла api-example.json , просто введите в него данные и удалите -пример от имени.

api.json должен выглядеть так:

 {
  "vk": "tokenVkAPI",
  "tg": "tokenTelegramBot",
  "youTube": "tokenYouTubeDataAPIv3",
  "inst": {
    "логин": "instagramLogin",
    "пароль": "instagramPassword"
  }
} 
ВК
Текстовая инструкция

Необходимо получить токен ВК API , получить его можно на сайте.Зайдите в него, нажмите кнопку VK API , подтвердите доступ к своей учетной записи. После копирования токена из URL-адреса токен находится в параметре GET из access_token (между access_token = и & expires_in ) Скопируйте свой токен и вставьте его со значением ключа vk в api.json .

 {
  "vk": "9eaf ... 52bbfe"
} 
Изображения инструкции
Телеграмма

Парсер использует Telegram Bot Api для получения информации о количестве подписчиков канала.Токен можно получить через телеграмм-бот BotFather. Вам нужно отправить ему команду / newbot и после небольшого диалога вы получите токен. Его нужно вставить со значением ключа tg в api .json .

YouTube
Текстовая инструкция

Вам нужен токен YouTube Data API v3 . Чтобы получить его, перейдите на сайт, войдите в свою учетную запись Google и включите API. Затем создайте учетные данные:

  • API: API данных YouTube v3
  • Куда звонить: Веб-сервер (e.грамм. node.js, Tomcat)
  • Данные: Общедоступные данные

Подтвердите, и вы получите свой токен. Его необходимо вставить со значением ключа youTube в api.json .

Изображения инструкции
Instagram

Также парсеру необходимо авторизоваться под учетной записью Instagram. Для этого нужно добавить данных авторизации Instagram в api.json .

 {
  "inst": {
    "логин": "instagramLogin",
    "пароль": "instagramPassword"
  }
} 

Ресурсы

Все ресурсы, необходимые для синтаксического анализа, необходимо записать в файл resources.json , пример этого файла — resources-example.json , просто введите в него данные и удалите -пример из имя.

 {
  "resource1": {
    "name": "resourceName",
    "url": "https: // resourceUrl",
    "metricUrl": "resourceUrl",
    "vk": "vkId",
    "tg": "@telegramId",
    "youTube": "youTubeChanelId",
    "ок": ноль,
    "inst": null,
    "tw": ноль
  },
  "resource2": {
    "name": "resourceName",
    "url": "https: // resourceUrl",
    "metricUrl": "resourceUrl",
    "vk": "vkId",
    "tg": "@telegramId",
    "youTube": ноль,
    "ok": "okGroupId",
    "inst": "instagramUserId",
    "tw": "twitterUserId"
  }
} 

Поля:

  • "resource1" — это служебное имя ресурса, вы можете называть его как хотите, но предпочтительно в snake_case , cebab-case или camelCase [пример: gitHub ]
  • имя — полное имя ресурса, вы можете написать там все, что хотите [пример: github или домашняя страница github ]
  • url — это URL-адрес главной страницы ресурса (записывается с http: // / https: // (включительно) до первого символа / или до параметров GET ) [пример : https: // github.com ]
  • metricUrl — это URL-адрес главной страницы ресурса (записывается с http: // / https: // , до первого символа / или до параметров GET ) [пример: github .com ]
  • vk — это id группы ВКонтакте , id прописан в ссылке [пример: для https://vk.com/githubtrends будет githubtrends ]
  • tg — это id канала Telegram , id прописан в ссылке [пример: для https: // t.me / github_repos будет @ github_repos ]
  • youTube — это идентификатор канала youTube , идентификатор не всегда указывается в ссылке (чтобы получить идентификатор, перейдите на любой канал видео и нажмите ссылку канала под видео ( https: / /www.youtube.com/github -> https://www.youtube.com/watch?v=2m9nUP-e8Co -> https://www.youtube.com/channel/UC7c3Kb6jYCRj4JOHHZTxKsQ )) [ пример: для https: // www.youtube.com/github будет UC7c3Kb6jYCRj4JOHHZTxKsQ ]
  • ok — id группы Одноклассники , id прописан в ссылке [пример: для https://ok.ru/bbcrussian будет bbcrussian ]
  • inst — это id пользователя Instagram , чтобы получить его, перейдите на страницу пользователя, откройте код страницы ( RMB -> Посмотреть код страницы ) -> откройте поиск на странице ( CTRL + f ) -> введите profilePage_ -> там будет строка типа "profilePage_19318909" from _ to " — это желаемый идентификатор [пример: для https: // www.instagram.com/github будет 19318909 ]
  • tw — это id пользователя Twitter , id прописан в ссылке [пример: для https://twitter.com/github это будет github ]

Если на ресурсе нет социальной сети или вы не хотите его обрабатывать, введите значение null .

Если вы хотите проанализировать несколько ресурсов, запишите их с , при записи в ресурсов.json .

Пример:

 {
  "gitHub": {
    "name": "Octocat hub",
    "url": "https://github.com",
    "metricUrl": "github.com",
    "vk": null,
    "tg": ноль,
    "youTube": "UC7c3Kb6jYCRj4JOHHZTxKsQ",
    "ок": ноль,
    "inst": "19318909",
    "tw": "github"
  },
  ...
} 

Представляете вещи в социальной сети в стиле ВКонтакте / Facebook? — С сервера на сервер

trwnh:

Как бы вы смоделировали дружбу, в которой один человек «отписался» от другого, как это позволяет Facebook? Вы просто справляетесь с этим с помощью своей собственной внутренней системы отключения звука?

Если A и B являются друзьями и A отписывается / удаляется из друзей B, они оба исчезают из списков друзей друг друга, и B становится подписчиком A.Таким образом, «друг» — это просто термин для «взаимного следования». Моя текущая реализация уже делает это — вы будете друзьями с пользователем Мастодонта, если будете следовать друг за другом (Мастодон, конечно, понятия не имеет).

trwnh:

Заинтересованы ли вы в моделировании случаев, когда два человека «подписываются» друг на друга за своими общедоступными сообщениями, но не обязательно являются «друзьями», когда вы пытаетесь рассмотреть контроль доступа или таргетинг на аудиторию?

Нет. Я могу добавлять записи только для друзей, вот и все.

trwnh:

Собираетесь ли вы реализовать более сложные функции, требующие управления коллекциями контактов, или вы можете добиться этого, свернув все на «последователь» и «отслеживание»?

Я могу! Как я уже сказал, я уже могу дружить с пользователями Mastodon, взаимно подписываясь. Я добавил supportsFriendRequests: true в раздел метаданных в моем nodeinfo, чтобы обеспечить видимость согласования возможностей, но я пока не использую его, поскольку я еще не начал пытаться объединить запросы на добавление в друзья.

trwnh:

Это зависит от того, как вы моделируете «стену». В ActivityPub есть только входящих и исходящих , которые можно использовать для прямого общения, например, по электронной почте. Это будет в значительной степени зависеть от того, что, по вашему мнению, имеет наибольший смысл.

Вот как я сейчас это делаю:

  {
  "@context": [
    "https://www.w3.org/ns/activitystreams",
    {
      "чувствительный": "как: чувствительный"
    }
  ],
  "id": "https: // localhost: 4567 / grishka / activitypub / outbox? max_id = 0",
  "type": "OrderedCollectionPage",
  "next": "https: // localhost: 4567 / grishka / activitypub / outbox? max_id = 1",
  "partOf": "https: // localhost: 4567 / grishka / activitypub / outbox", / * <- владельцем стены является @grishka * /
  "totalItems": 12,
  "prev": "https: // localhost: 4567 / grishka / activitypub / outbox? min_id = 15",
  "orderItems": [
    {
      "cc": [
        "https: // localhost: 4567 / grishka"
      ],
      "актер": "https: // localhost: 4567 / первый.real.user ",
      "id": "https: // localhost: 4567 / grishka / posts / 15 / activityCreate",
      "опубликовано": "2019-10-29T22: 06: 19Z",
      "к": [
        "https://www.w3.org/ns/activitystreams#Public"
      ],
      "type": "Создать",
      "объект": {
        "cc": [
          "https: // localhost: 4567 / grishka" / * <- не адресовано чьим-либо фолловерам * /
        ],
        "id": "https: // localhost: 4567 / grishka / posts / 15",
        "attributedTo": "https: // localhost: 4567 / first.real.user", / * <- приписывается другому пользователю * /
        "опубликовано": "2019-10-29T22: 06: 19Z",
        "к": [
          "https: // www.w3.org/ns/activitystreams#Public "/ * <- но по-прежнему общедоступен * /
        ],
        "чувствительный": ложь,
        "type": "Примечание",
        "content": "Это чужая запись.",
        "url": "https: // localhost: 4567 / grishka / posts / 15"
      }
    },
    {
      "cc": [
        "https: // localhost: 4567 / grishka / activitypub / followers"
      ],
      "актер": "https: // localhost: 4567 / grishka",
      "id": "https: // localhost: 4567 / grishka / posts / 14 / activityCreate",
      "опубликовано": "2019-10-29T22: 05: 46Z",
      "к": [
        "https: // www.w3.org/ns/activitystreams#Public "
      ],
      "type": "Создать",
      "объект": {
        "cc": [
          "https: // localhost: 4567 / grishka / activitypub / followers"
        ],
        "id": "https: // localhost: 4567 / grishka / posts / 14",
        "attributedTo": "https: // localhost: 4567 / grishka",
        "опубликовано": "2019-10-29T22: 05: 46Z",
        "к": [
          "https://www.w3.org/ns/activitystreams#Public"
        ],
        "чувствительный": ложь,
        "type": "Примечание",
        "content": "Это мой собственный пост на моей стене.",
        "url": "https: // localhost: 4567 / grishka / posts / 14"
      }
    },
    / * ... другие сообщения ... * /
  ]
}
  

Не знаю, нравится ли это чему-либо существующему, потому что я не смог найти ничего, что позволило бы мне увидеть мой почтовый ящик. Mastodon, например, не использует исходящие сообщения, когда вы просматриваете федеративный профиль через приложение, а просто показывает все , которые экземпляр уже знает об этом пользователе - так, только сообщения, которые я отправил этому экземпляру, и только подписчики из этого экземпляра .

trwnh:

Вы можете просто расширить существующую семантику Announce , добавив поле content или attachment , да, но существующие реализации будут игнорировать эти свойства и интерпретировать их как прямое усиление объекта, который является целью Announce, что может быть непреднамеренно вами.

Сейчас я больше склоняюсь к тому, чтобы делать что-то в стиле Твиттера, когда вы можете «ретвитнуть» или «ретвитнуть с цитатой». Второй - это в основном то, что я хочу, и сам Twitter представляет его как твит с невидимой ссылкой на другой твит.Единственным недостатком является то, что Mastodon не отображает их хорошо - он показывает ссылку как есть. Но в остальном это кажется идеальным: это все еще репост, у него правильный идентификатор, поэтому у него может быть собственная ветка комментариев, может быть столько же текста и мультимедиа, сколько в обычном сообщении, он работает с существующим программным обеспечением и Я даже могу добавить скрытое упоминание (или будет достаточно адресации?), Чтобы исходный постер получил уведомление.

Note с прикрепленным Note - тоже отличная идея, но что-то говорит мне, что он не будет хорошо работать ни с чем существующим.

6 способов быстрого сбора огромных наборов данных в приложениях

Что такое парсинг веб-страниц?

Web Scraping - это метод, при котором компьютерная программа извлекает данные из удобочитаемых выходных данных, поступающих с веб-сайтов. Программное обеспечение для очистки веб-страниц может напрямую обращаться к всемирной паутине с помощью протокола передачи гипертекста или веб-браузера.

Хотя веб-скрапинг может выполняться вручную пользователем программного обеспечения, этот термин обычно относится к автоматизированным процессам, реализованным с помощью программы, бота или поискового робота.Это форма копирования, при которой определенные данные собираются и копируются из Интернета, обычно в центральную локальную базу данных, электронную таблицу, API или любой другой формат, который более полезен для пользователя, для последующего поиска или анализа.

Во-первых, приложение должно интерпретировать веб-страницу как данные

веб-страниц построены с использованием языков разметки на основе текста; такие как HTML и XHTML, и часто содержат обширные и полезные данные в текстовой форме. Совершенно очевидно, что большинство веб-страниц предназначены для конечных пользователей, а не для простоты автоматизированного использования.В результате это может затруднить создание специализированных инструментов и программного обеспечения, облегчающих парсинг любых веб-страниц.

Delphi plus Python - мощная комбинация для парсинга веб-страниц

В этом руководстве мы создадим приложения Windows с широкими возможностями веб-парсинга путем интеграции библиотек веб-парсинга Python с Delphi от Embarcadero с использованием Python4Delphi (P4D).

P4D предоставляет пользователям Python отмеченные наградами функции Delphi VCL для Windows, которые позволяют нам создавать собственные приложения для Windows в 5 раз быстрее.Эта интеграция позволяет нам создавать современный графический интерфейс с внешним видом Windows 10 и адаптивными элементами управления для наших приложений Python Web Scraping. Python4Delphi также поставляется с обширным набором демонстраций, сценариев использования и руководств.

Мы собираемся осветить следующее…

Как использовать библиотеки Python Requests, BeautifulSoup, Instaloader, Snscrape, Tweepy и Feedparser для выполнения задач веб-парсинга

Все они будут интегрированы с Python4Delphi для создания приложений Windows с возможностями Web Scraping.

Предварительные требования

Прежде чем мы начнем работать, загрузите и установите последнюю версию Python для вашей платформы. Следуйте инструкциям по установке Python4Delphi, упомянутым здесь. Кроме того, вы можете ознакомиться с простыми инструкциями из видео Джима МакКита «Начало работы с Python4Delphi».

Пора начинать!

Сначала откройте и запустите наш графический интерфейс Python, используя проект Demo1 из Python4Delphi с RAD Studio.Затем вставьте сценарий в нижнюю памятку, нажмите кнопку «Выполнить» и получите результат в верхней памятке. Вы можете найти исходный код Demo1 на GitHub. Подробные сведения о том, как Delphi удается запустить ваш код Python в этом удивительном графическом интерфейсе Python, можно найти по этой ссылке.

Откройте Demo01.dproj.

Как очистить данные веб-сайта с помощью запросов Python?

«Запросы» - это простая, но элегантная библиотека HTTP. Запросы позволяют очень легко выполнять стандартные HTTP-запросы.Используя эту библиотеку, вы можете передавать параметры запросам, добавлять заголовки, получать и обрабатывать ответы, выполнять аутентифицированные запросы.

запросов готовы для создания устойчивых и надежных HTTP-говорящих приложений для нужд сегодняшнего дня.

  • Keep-Alive & Connection Pooling
  • Международные домены и URL-адреса
  • Сессии с сохранением файлов cookie
  • Проверка TLS / SSL в браузере
  • Базовая и дайджест-аутентификация
  • Знакомые dict-подобные файлы cookie
  • Автоматическая декомпрессия и декодирование содержимого
  • Многокомпонентные загрузки файлов
  • Поддержка прокси-сервера SOCKS
  • Таймауты подключения
  • Потоковые загрузки
  • Автоматическое соблюдение.netrc
  • Chunked HTTP Requests

После правильной установки Python4Delphi вы можете получать запросы с помощью pip или простой установки в командной строке:

и не забудьте указать путь, по которому были установлены ваши запросы, в переменные системной среды

Пример переменных системной среды

C: / Users / ВАШЕ ИМЯ_ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ / AppData / Local / Programs / Python / Python38 / Lib / site-packages C: / Users / ВАШЕ ИМЯ_ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ / AppData / Local / Programs / Python / Python38 / Scripts C: / Users / ВАШЕ ИМЯ_ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ / AppData / Local / Programs / Python / Python38

C: / Users / ИМЯ_ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ / AppData / Local / Programs / Python / Python38 / Lib / site-packages

C: / Users / ИМЯ_ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ / AppData / Local / Programs / Python / Python38 / Scripts

C: / Users / ВАШЕ ИМЯ_ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ / AppData / Local / Programs / Python / Python38

Ниже приведен пример кода запросов на получение содержимого, статуса и списка заголовков ответов (запустите это в нижней части Memo графического интерфейса Python4Delphi Demo01):

Пример запросов Python

запросы на импорт r = запросы.получить ('https://example.com') печать (r.text) печать (r.headers) печать (r.status_code)

запросов на импорт

r = requests.get ('https://example.com')

print (r.text)

print (r.headers)

print (r.status_code)

Вот результат в Python GUI Запрашивает демонстрацию с Python4Delphi в Windows.

Requests - один из самых загружаемых пакетов Python на сегодняшний день, который составляет около 14 миллионов загрузок в неделю - согласно GitHub, Requests в настоящее время зависит от 500 000+ репозиториев.Зная эти факты, вы, безусловно, можете положиться на эту заслуживающую доверия библиотеку.

Подробнее: https://pythongui.org/learn-to-build-a-python-gui-for-working-with-http-requests-using-requests-library-in-a-delphi-windows-app/

Как очистить веб-сайты с помощью Python BeautifulSoup?

BeautifulSoup - это библиотека, которая упрощает очистку информации с веб-страниц. Он построен на основе синтаксического анализатора HTML или XML, предоставляя идиомы Pythonic для итерации, поиска и изменения дерева синтаксического анализа.С 2004 года BeautifulSoup экономит программистам часы или дни работы над быстро меняющимися проектами очистки экрана.

BeautifulSoup - это библиотека Python, предназначенная для быстрого выполнения проектов, таких как очистка экрана. Три особенности делают его мощным:

  1. BeautifulSoup предоставляет несколько простых методов и идиом Pythonic для навигации, поиска и изменения дерева синтаксического анализа: набор инструментов для анализа документа и извлечения того, что вам нужно. Для написания приложения не требуется много кода.
  2. BeautifulSoup автоматически преобразует входящие документы в Unicode, а исходящие - в UTF-8.Вам не нужно думать о кодировках, если в документе не указана кодировка, а Beautiful Soup не может ее обнаружить. Тогда вам просто нужно указать исходную кодировку.
  3. BeautifulSoup находится на вершине популярных парсеров Python, таких как lxml и html5lib, позволяя вам опробовать различные стратегии синтаксического анализа или торговать скоростью для гибкости.

. Вы ищете инструменты для создания парсеров веб-сайтов для автоматизации процесса сбора данных и создания для них приятного графического интерфейса Windows? В этом разделе вы узнаете, как начать!

Вот как можно получить BeautifulSoup

pip установить beautifulsoup4

pip install beautifulsoup4

Пример использования Python BeautifulSoup для сбора и сбора данных о погоде

Ниже приведен пример BeautifulSoup для извлечения данных о погоде в Остине / Сан-Антонио, штат Техас, из Национальной службы погоды (запустите это в нижней записке Python4Delphi Demo01 GUI):

из bs4 импорт BeautifulSoup запросы на импорт импортировать панд как pd # Читать URL страница = запросы.получить ("https://forecast.weather.gov/MapClick.php?lat=30.2676&lon=-97.743") # Скачиваем страницу и запускаем парсинг soup = BeautifulSoup (page.content, 'html.parser') seven_day = soup.find (id = "семидневный прогноз") прогноз_items = seven_day.find_all (class _ = "tombstone-container") сегодня вечером = прогнозы_items [0] # Извлечь название элемента прогноза, краткое описание и температуру period = tonight.find (class _ = "период-имя"). get_text () short_desc = tonight.find (class _ = "short-desc"). get_text () temp = сегодня вечером.find (class _ = "temp"). get_text () # Извлекаем атрибут title из тега img img = tonight.find ("img") desc = img ['название'] # Извлечение всей информации со страницы period_tags = seven_day.select (". контейнер-надгробие. имя-периода") периоды = [pt.get_text () для точки в period_tags] short_descs = [sd.get_text () для SD в seven_day.select (". tombstone-container .short-desc")] temps = [t.get_text () для t в seven_day.select (". tombstone-container .temp")] descs = [d ["title"] на d в ​​seven_day.выберите (". tombstone-container img")] # Объединение наших данных в фрейм данных Pandas weather = pd.DataFrame ({ «период»: периоды, "short_desc": short_descs, "темп": темп, "desc": descs }) # Распечатать фрейм данных печать (погода)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

000

000 34

35

36

37

38

39

40

из bs4 import BeautifulSoup

запросов на импорт

import pandas as pd

# Читать url

page = requests.get ("https://forecast.weather.gov/MapClick.php?lat=30.2676&lon=-97.743")

# Загрузить страницу и начать парсинг

soup = BeautifulSoup (page.content, 'html. parser ')

seven_day = soup.find (id = "семидневный прогноз")

прогноз_items = seven_day.find_all (class _ = "tombstone-container")

tonight = pred_items [0]

# Извлеките название элемента прогноза, краткое описание и температуру

период = сегодня вечером.find (class _ = "period-name"). get_text ()

short_desc = tonight.find (class _ = "short-desc"). get_text ()

temp = tonight.find (class _ = "temp"). get_text ()

# Извлечь атрибут title из тега img

img = tonight.find ("img")

desc = img ['title']

# Извлечь всю информацию со страницы

period_tags = seven_day.select (". Tombstone-container .period-name")

периодов = [pt.get_text () для pt в period_tags]

short_descs = [sd.get_text () для SD в seven_day.select (". tombstone-container .short-desc")]

temps = [t.get_text () для t в seven_day.select (". tombstone-container .temp")]

descs = [d ["title"] for d in seven_day.select (". Tombstone-container img")]

# Объединение наших данных в фрейм данных Pandas

weather = pd.DataFrame ({

" период ": периоды,

" short_desc ": short_descs,

" temp ": temps,

" desc ": descs

})

# Распечатать фрейм данных

print (погода)

Вот результат BeautifulSoup в графическом интерфейсе Python:

Демонстрация BeautifulSoup с Python4Delphi в Windows.

Подробнее: https://pythongui.org/learn-to-build-a-python-gui-for-web-scraping-using-beautifulsoup-library-in-a-delphi-windows-app/

Как очистить данные Instagram с помощью Python Instaloader?

«Instaloader» - это инструмент для загрузки изображений (или видео) из Instagram и получения их подписей и других метаданных.

Ниже перечислены особенности и функции Instaloader:

  • Скачивает общедоступные и частные профили, хэштеги, истории пользователей, каналы и сохраненные медиа.
  • Загружает комментарии, геотеги и подписи к каждому сообщению.
  • Автоматически определяет изменение имени профиля и соответствующим образом переименовывает целевой каталог.
  • Позволяет детально настраивать фильтры и места для хранения загруженных медиафайлов.
  • Автоматически возобновляет ранее прерванные итерации загрузки.

Вы ищете инструменты для создания парсеров Instagram, чтобы автоматизировать процесс сбора или извлечения информации и создать для них удобный графический интерфейс? В этом разделе вы узнаете, как начать!

В этом разделе вы узнаете, как объединить Python4Delphi с библиотекой Instaloader внутри Delphi и C ++ Builder, от установки Instaloader с помощью pip до мгновенной загрузки всего содержимого Instagram @embarcaderotech!

Вот как вы можете получить Instaloader

Python Instaloader позволяет нам легко получать любые сообщения из любого общедоступного профиля.Нам просто нужно использовать метод get_posts (). Мы будем использовать этот метод в профиле @embarcaderotech.

Как загрузить сообщения из Instagram с помощью Delphi и Python

Давайте загрузим каждое изображение / видео и заголовок публикации, перебирая объект-генератор с помощью метода .download_post () . Запустите следующий скрипт в графическом интерфейсе Python4Delphi:

# Импортировать модуль импортировать установщик # Создать экземпляр класса Instaloader бот = установщик.Загрузчик () # Загрузить профиль из дескриптора Instagram #profile = instaloader.Profile.from_username (bot.context, 'embarcaderotech') # Получить все сообщения в объекте-генераторе posts = profile.get_posts () # Итерировать и скачать для индекса публикация в enumerate (posts, 1): bot.download_post (post, target = f "{profile.username} _ {index}")

# Импортировать модуль

import instaloader

# Создать экземпляр класса Instaloader

bot = instaloader.Instaloader ()

# Загрузить профиль из дескриптора Instagram

#profile = instaloader.Profile.from_username (bot.context, 'embarcaderotech')

# Получить все сообщения в объекте генератора

posts = profile.get_posts ()

# Итерация и загрузка

для индекса, публикация в enumerate (posts, 1):

bot.download_post (post, target = f "{profile.username} _ {index}")

Он сохранит сообщение и создаст новые папки с именами от «embarcadero_1» до «embarcadero_n» внутри каталога, содержащего Python4Delphi Demo01.exe, который мы используем для запуска всех вышеперечисленных сценариев.

В каждой папке вы увидите фактическое содержание сообщений профиля, например видео или изображения. Приведенные выше сценарии взяты и изменены из этого сообщения.

Установщик Python4Delphi результаты

Результатов много, поэтому скриншоты не очень удобны!

Демо-версия Instaloader с Python4Delphi в Windows.

Куда делись результаты соскабливания экрана?

Все содержимое будет автоматически загружено в каталог, в котором вы сохраняете или запускаете Python4Delphi Demo01 GUI:

Вы получите все необходимое в кратчайшие сроки (по сравнению с тяжелой работой по загрузке их вручную)!

Вот содержимое каждой папки выглядит так:

Как получить данные Twitter с помощью Python Snscrape?

«Snscrape» - это библиотека, которая позволяет кому угодно очищать службы социальных сетей (SNS), не требуя личных ключей API.Он может возвращать тысячи профилей пользователей, хэштегов, содержимого или результатов поиска за секунды и имеет мощные и настраиваемые инструменты.

В настоящее время поддерживаются следующие службы:

  • Facebook: Профили пользователей, группы и сообщества (также известные как сообщения посетителей)
  • Instagram: Профили пользователей, хэштеги и местоположения
  • Reddit: Пользователи, субреддиты и поиск (через Pushshift)
  • Telegram: Каналы
  • Twitter: Пользователи, профили пользователей, хэштеги, поисковые запросы, темы и сообщения в списках
  • ВКонтакте: Профили пользователей
  • Weibo (Sina Weibo): Профили пользователей

В этом руководстве , мы сосредоточимся только на использовании Python Snscrape для Twitter.

Как получить библиотеку Python Snscrape?

Выполните следующую команду в cmd, чтобы получить все твиты от Embarcadero Technologies (@EmbarcaderoTech):

snscrape twitter-пользователь EmbarcaderoTech> [email protected]

snscrape twitter-пользователь EmbarcaderoTech> [email protected]

Эти результаты парсинга будут сохранены в [защищенном электронной почте] файле:

Как получить данные Twitter с помощью Python Tweepy?

«Tweepy» - это простая в использовании библиотека Python для доступа к Twitter API.

Существуют ограничения на использование Tweepy для очистки твитов. Стандартный API позволяет извлекать только твиты до 7 дней назад и ограничивается парсингом 18 000 твитов за 15-минутное окно. Но объединение Tweepy с Snscrape может позволить вам обойти ограничения API, дать вам возможность очищать все твиты, которые вы хотите, если их URL-адреса уже очищены и сохранены в файлах .txt, как показано в предыдущем разделе. !

Начало работы с Python Tweepy

Чтобы начать работу с Tweepy, вам необходимо сделать следующее:

  1. Создайте учетную запись Twitter, если у вас ее еще нет.
  2. Используя свою учетную запись Twitter, вам нужно будет подать заявку на доступ для разработчиков, а затем создать приложение, которое будет генерировать учетные данные API, которые вы будете использовать для доступа к Twitter из Python.
  3. Установите и импортируйте пакет Tweepy .

Как только вы это сделаете, вы готовы начать запрашивать API Twitter, чтобы узнать, что вы можете узнать о твитах!

Запустите эту команду pip, чтобы установить Tweepy :

Пример кода Python, показывающий, как получить твиты Twitter

Ниже приведен код для использования Tweepy для получения всех твитов @EmbarcaderoTech, как указано в разделе 4 (запустите его в нижней части Memo графического интерфейса Python4Delphi Demo01):

# Импортировать библиотеки импортировать панд как pd, tweepy # Ключ и токены доступа consumer_key = "ВАШ КЛЮЧ ПОТРЕБИТЕЛЯ" consumer_secret = "ВАШ ПОТРЕБИТЕЛЬСКИЙ СЕКРЕТ" access_token = "ВАШ ТОКЕН ДОСТУПА" access_token_secret = "СЕКРЕТ ВАШЕГО ТОКЕНА ДОСТУПА" auth = tweepy.OAuthHandler (ключ_потребителя, секрет_потребителя) auth.set_access_token (access_token, access_token_secret) api = tweepy.API (аутентификация) # Откройте ваш текстовый файл / вывод snscrape tweet_url = pd.read_csv ("[email protected]", index_col = None, header = None, names = ["links"]) печать (tweet_url.head ()) # Извлекаем tweet_id с помощью функции .split af = лямбда x: x ["ссылки"]. split ("/") [- 1] tweet_url ['id'] = tweet_url.apply (af, axis = 1) печать (tweet_url.head ()) # Преобразуем нашу серию tweet_url в список ids = tweet_url ['id'].к списку() # Обработка идентификаторов партиями или порциями. total_count = len (идентификаторы) chunks = (total_count - 1) // 50 + 1 # Имя пользователя, дата и сам твит, поэтому мой код будет включать только эти запросы. def fetch_tw (идентификаторы): list_of_tw_status = api.statuses_lookup (идентификаторы, tweet_mode = "расширенный") empty_data = pd.DataFrame () для статуса в list_of_tw_status: tweet_elem = {"tweet_id": status.id, "screen_name": status.user.screen_name, «Твитнуть»: статус.полный текст, "Дата": status.created_at, "retweet_count": status.retweet_count, "избранное_count": status.favorite_count} empty_data = empty_data.append (tweet_elem, ignore_index = True) empty_data.to_csv ("embarcaderoTech_Tweets.csv", mode = "a") # Создайте еще один цикл for для циклического перехода к нашим партиям, обрабатывая 50 записей в каждом цикле для я в диапазоне (куски): партия = идентификаторы [i * 50: (i + 1) * 50] результат = fetch_tw (партия)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

14

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

000

000 34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

# Импорт библиотек

import pandas as pd, tweepy

# Ключ и токены доступа

consumer_key = "ВАШ КЛЮЧ ПОТРЕБИТЕЛЯ"

consumer_secret = "ВАШ ПОТРЕБИТЕЛЬСКИЙ СЕКРЕТ"

Access

access_token_secret = "СЕКРЕТ ВАШЕГО ТОКЕНА ДОСТУПА"

auth = tweepy.OAuthHandler (consumer_key, consumer_secret)

auth.set_access_token (access_token, access_token_secret)

api = tweepy.API (auth)

# Откройте ваш текстовый файл / snscrape output 9000lvdvd (адрес электронной почты) [pdf_read_read] (адрес электронной почты защищен. ", index_col = None, header = None, names = [" links "])

print (tweet_url.head ())

# Извлеките tweet_id с помощью функции .split

af = lambda x: x [" ссылки "] .split (" / ") [- 1]

tweet_url ['id'] = tweet_url.apply (af, axis = 1)

print (tweet_url.head ())

# Преобразуйте нашу серию tweet_url в список

ids = tweet_url ['id']. tolist ()

# Процесс идентификаторы партиями или частями.

total_count = len (ids)

chunks = (total_count - 1) // 50 + 1

# Имя пользователя, дата и сам твит, поэтому мой код будет включать только эти запросы.

def fetch_tw (ids):

list_of_tw_status = api.statuses_lookup (ids, tweet_mode = "extended")

empty_data = pd.DataFrame ()

для статуса в list_of_tw_status:

tweet_elem = {"tweet_id": status.id,

status "screen_name ,

«Твитнуть»: status.full_text,

«Дата»: status.created_at,

«retweet_count»: status.retweet_count,

«favour_count»: статус.favourite_count}

empty_data = empty_data.append (tweet_elem, ignore_index = True)

empty_data.to_csv ("embarcaderoTech_Tweets.csv", mode = "a")

# Создайте еще один цикл for bat для обработки цикла 50 записей в каждом цикле

для i в диапазоне (фрагменты):

batch = ids [i * 50: (i + 1) * 50]

result = fetch_tw (batch)

Использование Python и Tweepy для мощного парсинга Twitter

Демонстрация Tweepy с Python4Delphi в Windows.

Tweepy, результаты парсинга Twitter в электронной таблице Excel

Мы успешно очищаем все твиты @EmbarcaderoTech с 2009 года до текущих твитов и сохраняем их в файле «embarcaderoTech_Tweets.csv»

Как получить данные RSS-канала с помощью Feedparser?

«Feedparser» или Universal Feed Parser - это библиотека для анализа каналов Atom и RSS в Python. feedparser может обрабатывать RSS 0.90, Netscape RSS 0.91, Userland RSS 0.91, RSS 0.92, RSS 0.93, RSS 0.94, RSS 1.0, RSS 2.0, Atom 0.3, Atom 1.0 и CDF. Он также анализирует несколько популярных модулей расширения, включая Dublin Core и расширения iTunes от Apple.

Для использования Feedparser вам понадобится Python 3.6 или новее. feedparser не предназначен для автономной работы; это модуль, который вы можете использовать как часть более крупной программы Python.

Feedparser

прост в использовании; модуль изолирован в одном файле feedparser.py и имеет только одну основную общедоступную функцию - parse. parse принимает ряд аргументов, но требуется только один, и это может быть URL-адрес, локальное имя файла или необработанная строка, содержащая данные канала в любом формате.

Вот как вы можете получить Feedparser

Запустите следующий сценарий для анализа данных из RSS-канала переполнения стека:

import feedparser d = feedparser.parse ('http://stackoverflow.com/feeds') печать (d.feed.title) печать (d.feed.title_detail) печать (d.feed.link) печать (d.entries)

import feedparser

d = feedparser.parse ('http: // stackoverflow.com / feeds ')

print (d.feed.title)

print (d.feed.title_detail)

print (d.feed.link)

print (d.entries)

Feedparser приводит к графическому интерфейсу Python4Delphi

Опять же, много данных!

Демонстрация Feedparser с Python4Delphi в Windows.

Хотите узнать больше? Затем ознакомьтесь с Python4Delphi , который легко позволяет создавать графические интерфейсы Python для Windows с помощью Delphi.



Основатель VK.com Дуров отказывается от своей отставки, теперь снова у руля в качестве генерального директора - TechCrunch

1 апреля Павел Дуров ушел с поста генерального директора «ВКонтакте», популярной российской социальной сети, которую он основал и которая известна как «Facebook России». Но сегодня наступает драматический поворот событий: Дуров подал в отставку.

Источник, близкий к VK.com, сообщает нам, что более подробная информация появится на следующей неделе.«Короче говоря, борьба продолжается. Он добровольно не сдастся », - сказал источник.

Дуров разместил немного загадочную заметку на своей собственной странице VK.com, в которой в переводе говорится: «Поздравляю тех, кто решил, что я действительно должен добровольно уйти в отставку», с акцентированной иллюстрацией неуловимо пристально смотрящего пса Дожа - а это мы » я воспроизвел здесь.

На данный момент неясно, что именно произошло за последние пару дней, чтобы повернуть вспять события после того, как Дуров написал (1 апреля): «Я ухожу в отставку с должности исполняющего обязанности генерального директора ВКонтакте.”

В любом случае, говоря языком обновлений статуса взаимоотношений в социальных сетях, «это сложно».

Владельцами ВКонтакте, самой популярной социальной сети в России, в настоящее время владеют две компании, VC United Capital Partners и российский интернет-гигант Mail.ru, при этом последнему принадлежит чуть менее 52% после приобретения в марте оставшейся части. 12% принадлежит Дурову после того, как Дуров впервые продал их главе «Мегафона» Ивану Таврину в январе.

С прошлого года, когда собственность в компании начала меняться, между Дуровым и акционерами возникла большая напряженность, отчасти из-за проблем со свободой слова, а отчасти из-за того, что Дуров (возможно, в ответ на первое) нанес удар. самостоятельно, чтобы создать приложение для безопасного обмена сообщениями Telegram.

Проблемы свободы слова достигли пика, поскольку Россия постепенно подавляет платформы, на которых люди выражают точки зрения, противоположные взглядам Кремля, который втянут в кризис на Украине, который выливается в более широкие дипломатические разногласия с другими странами, такими как США

Что касается акционеров, кажется, что, по крайней мере, существует протокол, требующий более взвешенного подхода к отставке генерального директора. Похоже, что акционеры готовились встретиться, чтобы обсудить руководство социальной сети позднее на этой неделе, до того, как все это выяснилось.

Forbes сегодня опубликовал (на русском языке) статью, в которой утверждается, что Дуров направил акционерам записку на английском языке, в которой объясняет, почему он остается. «Поскольку мне стало известно, что моя отставка в данный момент может создать ненужные риски для нашей компании, я намерен остаться и выступить в качестве генерального директора», - говорится в записке. Мы связались с VK.com, чтобы проверить заметку.

Мы также связались с Mail.ru, но компания пока отказалась от комментариев по этому поводу. (Однако мы продолжим спрашивать.)

Но помимо этих серьезных проблем, произошли несколько сюрреалистические повороты - как и положено российскому кризису - которые затрудняют анализ того, что на самом деле происходит.

Представитель

«ВКонтакте» Георгий Лобушкин, который в итоге подтвердил напрямую TC, что отставка 1 апреля не была первоапрельской, сначала отказался от комментариев. Затем он зашел так далеко, что обратился к Рик-Роллу с теми, кто пытался просмотреть твит, чтобы увидеть «официальное заявление» по этому поводу.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.