Парсер групп и пользователей Вконтакте

Парсинг групп и людей из Вк — важнейший этап перед настройкой рекламной рассылки. Ведь именно от этого будет зависеть конверсия и дальнейший результат. В этой статье будет показана настройка бесплатного парсера Вконтакте в программе VKClient.  Вы узнаете как собрать группы из поиска, участников и активности из групп. Здесь будут перечислены только ключевые моменты настройки. Про обработку результата и дальнейшую работу с собранной базой расписано в инструкции по программе, которая выдается после покупки.

Поскольку парсинг Вконтакте работает через api, то для этого процесса нужно получить токен от рабочего аккаунта (программа это сделает сама). Для этого вам нужно открыть вкладку «Личка», указать данные от аккаунта в формате login:pass и нажать кнопку «Получить токены». Если какой-то пункт в инструкции к программе ссылается на токены, то вам нужно получать их тут.

После того, как программа получит токен, можно приступать к настройке самого парсера Вк.

Теперь по порядку о настройке каждого из режимов парсинга.

---

Примечание: Если у вас аккаунты уже с токенами, то в «Токены» нужно вставить аккаунт в формате login:pass:token, а не просто токен. Парсер многопоточный. От скольки аккаунтов вы получите токены, во столько потоков и будет происходить парсинг.

1. Бесплатный парсер групп из поиска Вконтакте

В поле «Запрос» прописываете ключевые слова или фразы через запятую. Можно указывать не только «спорт», но и «спортивная гимнастика». Именно по этим запросам будет выполняться парсинг групп Вк. В параметрах фильтрации вы можете указать какие группы нужно собирать: с открытыми стенами, комментариями или личными сообщениями. Также можно указать количество участников и город группы. Если вы собираетесь рассылать фотографии по открытым альбомам групп (VKClient это умеет), то выбирайте соответствующий параметр фильтрации при парсинге Вконтакте.

У многих может возникнуть вопрос «Как узнать ID города и страны». Сделать это очень просто, нужно открыть поиск Вконтакте в браузере и настроить его по нужному вам городу, например Екатеринбургу. В адресной строке будут параметры city и country. Именно они вам и нужны. В дальнейшем такой принцип будет работать и для парсера участников групп Вк.

2. Бесплатный парсер участников группы Вк. В НОВЫХ ВЕРСИЯХ ПРОГРАММЫ ГРУППЫ МОЖНО ЗАДАВАТЬ СПИСКОМ

В текстовое поле для ввода группы нужно написать не полную ссылку, а числовой идентификатор или никнейм сообщества. 

Если ссылка на сообщество выглядит http://vk.com/fitness, то писать fitness

Если ссылка выглядит http://vk.com/public123456 , то писать 123456

Далее можно настроить критерии для фильтрации участников группы Вконтакте: доступность лички и стены, последний онлайн, день рождения, пол, возраст и город. Если город вам неважен, то там нужно прописать 0, если неважен возраст, то от 1 до 100. Помните, что только в таком интервале возраст пользователей при фильтрации не учитывается. Программа будет парсить участников только у тех групп Вк, где они открыты. Не забывайте нажать кнопку «Сохранить» после ввода всех настроек.

3. Бесплатный парсер друзей Вконтакте. В НОВЫХ ВЕРСИЯХ ПРОГРАММЫ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ МОЖНО ЗАДАВАТЬ СПИСКОМ.

Очень часто нужно спарсить друзей рекламной страницы своего конкурента. Для этого нужно записать числовой идентификатор (id) пользователя. Т.е число, которое идет после https://vk.com/id. Если у пользователя указан никнейм, то нужно кликнуть по аватарке и скопировать число между photo и нижним подчеркиванием — это и есть id пользователя.

Полученный идентификатор вставляете в специальное поле, а дальше настраиваете параметры фильтрации парсинга друзей Вконтакте на ваш вкус, только не забудьте выбрать обязательный параметр «Парсить друзей». 

4. Парсер активностей в сообществах Вконтакте

4.1 Бесплатный парсинг пользователей, которые поставили лайк посту Вк. В НОВЫХ ВЕРСИЯХ ПРОГРАММЫ ПОСТЫ МОЖНО ЗАДАВАТЬ СПИСКОМ

Для начала нужно узнать идентификатор поста в группе, для этого на нужном посте нажмите на дату его размещения

Затем скопируйте то, что идет после слова wall, знак «-» нужно захватить с собой.  

Пример корректного ввода идентификатора поста показан на картинке ниже. Параметры фильтрации при парсинге пользователей Вконтакте настраиваете на свой вкус. Не забудьте указать обязательный параметр «Парсить лайкнувших пост» и сохранить настройки.

4.2 Бесплатный парсер комментариев и людей из комментариев Вк. В новой версии программы группы можно задавать списком. Позволяет собрать пользователей, которые оставили комментарии к постам, а также ссылки на комментарии для дальнейшей рассылки ответов на них (программа VKClient это умеет). Для того, чтобы правильно указать группу, нужно кликнуть по ее аватарке.

Далее скопировать id группы, который находится между photo и нижним подчеркиванием, вместе со знаком «-«. 

Пример правильной записи представлен ниже. После чего указываете количество постов, с которых нужно собрать комментарии и пользователей. В данном примере сбор будет осуществляться с 10 последних постов в группе. Не забудьте выбрать обязательный параметр «Парсер комментариев и людей из них».

Собранную базу можно использовать для дальнейшей рекламной рассылки с помощью бесплатной программы VKClient. Рассылайте личные сообщения пользователям, друзьям, сообществам, занимайтесь постингом на стены групп, комментируйте случайные записи в группах или новые с помощью первонаха. Отвечайте и ставьте лайки на комментарии пользователей для привлечения трафика на свои страницы.

Полезные статьи по теме:

Быстрые и недорогие прокси для Вк

Аренда vds/vps для удаленной работы. Отличный вариант для тех, кто не хочет загружать свой ПК или доступ к программе нужен и дома, и на работе

VKFastParser 4.4 – быстрый парсер пользователей и сообществ ВКонтакте / SMMberry / SMMberry

Программа, представляющая из себя довольно быстрый парсер пользователей и сообществ ВКонтакте, который аналогично недавно опубликованному VKCommunityParser собирает базу сообществ по списку указанных ключевых слов. Даёт возможность настраивать несколько очень полезных параметров, благодаря чему можно парсить узконаправленные базы сообществ, да ещё и пользователей в придачу.

Парсер позволяет собирать базы сообществ определённого типа (групп, публичных страниц, встреч) по списку указанных ключевых слов. Ключевые слова можно загрузить из файла. Количество сообществ, которые необходимо получить с одного ключевого слова, можно указать вручную (но не более 1000, это ограничение ВКонтакте). Для отсеивания ненужных групп предусмотрена такая опция, как стоп-слова, которая исключает из результатов поиска сообщества, в названиях которых встречается хотя бы одно из указанных стоп-слов.
Для создания баз, ориентированных под различные рассылки на стены групп/пабликов/встреч можно парсить только сообщества с открытыми стенами. Указывая метод сортировки перед началом парсинга, можно получать базы сообществ с определёнными параметрами и характеристиками. Если вы нацелены на крупные сообщества, вам поможет параметр, ограничивающий минимальное число участников в них.

Как и в случае с программой VKCommunityParser, в данном парсере можно ограничивать область поиска путём задания определённого региона в виде страны или города. Однако указывать их необходимо вручную с помощью идентификаторов. О том, как узнать ID города, можно прочитать в специальной статье «Как узнать ID моего города ВКонтакте». ID страны определяется таким же образом.

В качестве окончательных результатов вы получите список прямых ссылок на нужные вам сообщества. К сожалению, для получения списка ID групп вместо ссылок на них придётся воспользоваться другой программой, но для этого подойдёт любой текстовый редактор, например, блокнот.

Парсер позволяет получить список ссылок на страницы пользователей, найденных в поиске по людям ВКонтакте по списку указанных ключевых слов. Ключевые слова можно загрузить из файла. В силу ограничений ВКонтакте максимальное количество получаемых результатов с одного ключевого запроса – 1000 человек. Если вам важен порядок сортировки пользователей в поиске, вы можете настроить его, выбрав наиболее подходящий пункт в выпадающем меню.
Опять же, если вы собираете базу для массовых рассылок по пользователям, специально для вас разработчик сделал поиск более избирательным, способным собирать только страницы с открытыми стенами и/или личными сообщениями. Для сбора целевой аудитории можно указать регион для поиска в виде идентификаторов города и страны, а также пол и возраст пользователей.

В случае, если вы не любите накапливать собранные базы, а действуете очень быстро, используя их сразу после парсинга, вам наверняка будет интересна настройка для сбора людей онлайн, чтобы сразу после сбора осуществлять наиболее эффективные рассылки в кратчайшие сроки.

Необходимая вам целевая аудитория будет собрана в виде прямых ссылок на страницы пользователей. Преобразовать ссылки в ID в этой программе также нельзя, однако это сделать очень легко и без этой программы.

Парсер, позволяющий получить список пользователей из любых открытых сообществ ВКонтакте. Достаточно лишь указать прямые ссылки на нужные сообщества и настроить остальные настройки как вам будет угодно. Ссылки на сообщества можно загружать из файла и указывать в любом виде. Например, вот так можно указать ссылку на сообщество Live:
По итогам сбора собранную базу можно предварительно отсортировать по возрастанию или убыванию ID пользователей. Если вы имеете права модератора в сообществах, с которых парсите пользователей, то вам будут доступны ещё 2 метода сортировки результатов: в хронологическом или антихронологическом порядке по вступлению в сообщество.

Для получения наиболее эффективных баз пользователей, которым в дальнейшем вы планируете осуществлять рассылки, присутствуют опции для сбора пользователей онлайн и с открытыми стенами и личными сообщениями.

Раздел, для сбора расширенной информации по списку пользователей ВКонтакте. Анализирует и выводит в виде таблицы следующие данные: имя, фамилия, пол, дата рождения, страна, город, мобильный телефон, прикреплённые аккаунты Instagram, Twitter, Facebook, текущий статус (онлайн/оффлайн), открытость стены и личных сообщений.
Для получения этих данных по пользователям необходимо и достаточно загрузить список прямых ссылок на интересующих вас пользователей в поле «Страницы людей».

Собранную информацию, при необходимости можно сохранить в 2 типа файлов: в таблицу Excel формата . xls или в обычный текстовый файл. В последнем случае, все данные о пользователях будут разделены символом «точка с запятой».

Спарсив базу сообществ, можно при помощи встроенного инструмента для работы с базой выполнить действия над полученной базой. Сейчас, пока что, доступны только 3 полезные опции: добавление текста в начало или конец строк, ограничение количества строк в базе и удаление дублей в ней.

Таким образом, можно превращать базы айдишников, скажем, в ссылки на сообщества для использования полученной базы в различных системах продвижения, требующих наличия собственной базы в виде ссылок. Удаление дублей позволит избавиться от повторных записей, причём в абсолютно любой базе, а необязательно в базе, собранной этой программой.

подборка лучших сервисов для сбора ЦА

 

Чтоб впустую не запускать рекламные кампании в соцсетях, важно понимать свою целевую аудиторию и уметь правильно её определять. Вы можете днями и ночами вручную изучать аккаунты подписчиков — своих и конкурентов, потерять кучу времени и не добиться желаемых результатов.

Тогда на помощь приходят парсеры.

Парсинг вконтакте — это способ найти и собрать релевантных пользователей или сообщества по определённым параметрам. А парсеры — сервисы, которые делают это за вас. Они умеют отбирать аудиторию, которая уже проявляла интерес к вашей странице и фильтровать её по возрасту, полу, семейному положению, геолокации и другим критериям.

Мы собрали 10 лучших парсеров вконтакте, чтобы освободить вас от рутинных забот. Смотрите и выбирайте.

Уровень	с нуля
Для кого подходит	таргетологам, smm-специалистам, интернет-маркетологам, предпринимателям, digital-агентствам
Пробный период	есть
Цена за месяц	зависит от выбранного тарифа
Преимущества	поиск среди подписчиков конкурентов, сбор контактов владельцев аккаунтов, чистка от ботов и неактивных профилей, возможность комбинирования аудиторий
Ссылка на сервис	полная информация

Подробнее о сервисе

Segmento target — это облачный сервис, который точечно собирает целевую аудиторию для запуска рекламы в соцсетях. Он помогает рекламировать ваш продукт только той аудитории, которой это будет интересно. Так вы экономите рекламный бюджет и получаете активных клиентов.

Выделим основные преимущества:

1. Ищет активную аудиторию по выбранным вами критериям.
2. Отбирает пользователей, которые уже проявляли интерес к вашему или схожему продукту.
3. Увеличивает CTR рекламных объявлений и снижает стоимость клика.
4. Собирает комментарии с любых аккаунтов.
5. Отсеивает ботов, офферов и неактивные аккаунты.
6. Лёгкое и понятное управление.
7. Есть пробный период.
8. Три варианта тарифов.

Перейти →

Уровень	с нуля
Для кого подходит	таргетологам, smm-специалистам, интернет-маркетологам, предпринимателям
Пробный период	есть бесплатный тариф с ограниченным функционалом
Цена за месяц	690 ₽
Преимущества	собирает информацию о подписчиках и аккаунтах по заданным параметрам, анализирует активности в сообществах, ищет контакты пользователей и администраторов
Ссылка на сервис	полная информация

Подробнее о сервисе

vk. barkov.net — это парсер целевой аудитории, который ищет и анализирует активных пользователей по заданным параметрам через подписчиков сообществ вконтакте, в комментариях, чатах и опросах.

Выделим основные преимущества:

1. Фильтр пользователей вконтакте.
2. Парсинг поиска по пользователям.
3. Анализ активности на стене сообщества и в конкретном посте.
4. Парсинг друзей и подписчиков конкретного пользователя.
5. Поиск по авторам фото, лайкам, репостам и комментариям.
6. Сбор контактных данных.
7. Доступен бесплатный тариф с ограниченным функционалом
8. Четыре варианта тарифов.

Перейти →

Уровень	с нуля
Для кого подходит	таргетологам, smm-специалистам, интернет-маркетологам, предпринимателям, digital-агентствам
Пробный период	3 дня
Цена за месяц	от 490 ₽
Преимущества	мониторинг сообществ вконтакте, сбор целевой аудитории, поиск активностей на страницах конкурентов, парсер трансляций и мероприятий, аналитика
Ссылка на сервис	полная информация

Подробнее о сервисе

Pepper Ninja — это онлайн-парсер для вконтакте, который собирает аудиторию в соцсети при помощи продвинутых алгоритмов. Сервис будет удобен как опытным таргетологам и СММ-щикам, так и начинающим предпринимателям, ведущим свои рекламные кампании самостоятельно.

Представленный набор инструментов способен решить практически любую задачу по поиску и формированию необходимых баз подписчиков. А гибкая система оплаты позволит прилично сэкономить расходы.

Выделим основные преимущества:

1. Широкий набор инструментов для парсинга аудитории.
2. Различные алгоритмы поиска для поставленных задач.
3. Фильтрация аккаунтов и отсев неактивных, заброшенных профилей, а также ботов.
4. Работа в облачном приложении, в онлайн-режиме
5. Оперативная работа техподдержки.
6. Гибкая система оплаты.
7. Дополнительные опции для работы с другими соцсетями.

Перейти →

Уровень	с нуля
Для кого подходит	таргетологам, арбитражникам, предпринимателям
Пробный период	после регистрации
Цена за месяц	от 190 ₽
Преимущества	парсеры для одноклассников и вконтакте, аналитика пабликов, мониторинг новых участников
Ссылка на сервис	полная информация

Подробнее о сервисе

ОКТаргет — парсер целевой аудитории в одноклассниках и вконтакте для рекламы, который ищет сообщества, подписчиков и участников групп, мониторит новичков и фильтрует аудиторию по выбранным параметрам.

Выделим основные преимущества:

1. Находит целевые группы в вк для дальнейшего сбора участников.
2. Парсит пользователей по десяткам параметров: пол, возраст, страна, город и т.д.
3. Собирает участников сообществ для анализа, фильтрации и рекламы.
4. Ищет активную аудиторию по лайкам, комментариям и репостам.
5. Выбирает популярных людей среди присланной аудитории.
6. Анализирует присланную ЦА по полу, возрасту и геолокации и выгружает отчёты в Excel.
7. Бесплатный пробный период.
8. Четыре варианта тарифов.

Перейти →

Уровень	с нуля
Для кого подходит	арбитражникам, таргетологам, владельцам сообществ, smm-специалистам, предпринимателям
Пробный период	после регистрации
Цена за месяц	1999 ₽
Преимущества	мониторит паблики, собирает рекламу, посты и профили
Ссылка на сервис	полная информация

Подробнее о сервисе

Publer — сервис анализа и мониторинга рекламы во вконтакте, фейсбуке, инстаграме и myTarget. Он ищет рекламу в соцсетях по заданным параметрам, анализирует её эффективность и помогает выбрать перспективные площадки для размещения вашей рекламы.

Выделим основные преимущества:

1. Ищет эффективную рекламу конкурентов даже в удалённых постах и объявлениях.
2. Показывает трендовые товары за выбранный период.
3. Подбирает сообщества для размещения рекламы по геолокации, полу, возрасту, количеству ботов и типу устройств.
4. Отслеживает активности в сообществах, динамики выходов постов и количество участников.
5. Формирует отчёты и статистические таблицы в Excel.
6. Техническая поддержка в чате.
7. Тестовый доступ после регистрации.
8. Три варианта тарифов.

Перейти →

Уровень	с нуля
Для кого подходит	арбитражникам, smm-специалистам, интернет-маркетологам, предпринимателям
Пробный период	нет
Цена за месяц	от 18 ₽/день при оплате за год
Преимущества	парсинг целевой аудитории, сбор данных, анализ активностей
Ссылка на сервис	полная информация

Подробнее о сервисе

TargetHunter — облачный сервис для парсинга целевой аудитории соцсетей и официальный партнёр Вконтакте. С его помощью вы можете находить самую узкоспециализированную аудиторию по вашим метрикам, выгрузить в облако данные и отчёты и с лёгкостью добавить рекламный кабинет вконтакте.

Выделим основные преимущества:

1. Большой арсенал инструментов парсинга и аналитики аудитории.
2. Продвинутый алгоритм поиска.
3. Сбор данных по ключевым словам, геолокации, статусу, вузам, семейному положению и т.д.
4. Отслеживание активностей пользователей.
5. Анализ собранной аудитории.

Перейти →

Уровень	с нуля
Для кого подходит	контекстологам, таргетологам, фрилансерам, рекламным агентствам
Пробный период	после регистрации
Цена за месяц	зависит от выбранного тарифа или набора функций
Преимущества	сбор и фильтрация семантического ядра, парсинг сообществ и пользователей, рекомендатор Google Ads, выгрузка отчётов
Ссылка на сервис	полная информация

Подробнее о сервисе

Click — комплексный набор инструментов для контекстной и таргетированной рекламы. Сервис предоставляет прямой доступ ко всем рекламным кабинетам через аккаунт платформы и гарантирует удобный документооборот. Работают по договору.

Выделим основные преимущества:

1. Парсинг сообществ и пользователей.
2. Парсинг мета-тегов, заголовков и частей слов
3. Отчёты: выгружайте отчёты для себя и клиентов.
4. Широкий набор бесплатных инструментов.
5. Доступны курсы и вебинары по продвижению в соцсетях и поисковиках.
6. Бесплатный пробный период после регистрации.
7. Четыре варианта тарифов.

Перейти →

Уровень	с нуля
Для кого подходит	администраторам и владельцам групп, smm-специалистам, предпринимателям
Пробный период	бесплатная демо-версия доступна для скачивания
Цена за месяц	зависит от выбранного тарифа или набора функций
Преимущества	поиск, копирование и автоматический постинг лучших постов
Ссылка на сервис	полная информация

Подробнее о сервисе

VkDog — программа для автоматического наполнения группы вконтакте, позволяющая администрировать сразу несколько сообществ. Принцип работы прост: программа ищет и подбирает подходящие публикации и репостит их в вашу группу.

Выделим основные преимущества:

1. Автоматический поиск, копирование и репост подходящих публикаций.
2. Выбор интервалов репостов.
3. Корректировка репостов под свои задачи: добавление водяных знаков на фото, хэштеги, замена части текста.
4. Репост рекламных постов с автоматическим обновлением.
5. Выгрузка постов выбранного аккаунта на компьютер.
6. Возможность предпросмотра перед автопостингом.
7. Бесплатная демо-версия.

Перейти →

Уровень	с нуля
Для кого подходит	таргетологам, smm-специалистам, интернет-маркетологам, предпринимателям, digital-агентствам
Пробный период	нет
Цена за месяц	от 1225 ₽
Преимущества	поиск и сбор целевой аудитории по множеству параметров, аналитика профилей и сообществ, поиск постов
Ссылка на сервис	полная информация

Подробнее о сервисе

Церебро Таргет — это широкий набор инструментов для поиска теплой и лояльной аудитории ВКонтакте, который позволяет собирать пользователей по огромному количеству параметров. Приложение помогает выделить отличия и пересечения групп пользователей, распределить их по узким сегментам, что будет незаменимой помощью при настройке таргетированной рекламы и экономии рекламного бюджета. Инструменты поиска сообществ и популярных постов позволят подобрать контент, который будет интересен именно вашим настоящим и будущим подписчикам.

Выделим основные преимущества:

1. Более 100 способов поиска лояльной целевой аудитории
2. Подробная аналитика поведенческих данных  пользователей вконтакте

1. 5.Сбор и формирование баз пользователей — по активностям, интересам, комментариям и пр.
2. Поиск клиентов с фото и видеоматериалов конкурентов.
3. Поиск постов, интересных вашей аудитории.
4. Обширная база знаний и обучающих материалов.
5. Удобный интерфейс приложения
6. Три варианта тарифов.

Перейти →

Заключение

Для любого бизнеса важно точно определить свою целевую аудиторию — людей, которые с большей вероятностью купят ваш продукт или услугу.

Парсинг вконтакте помогает определить таких пользователей и направить основную рекламную мощь на то, чтобы их привлечь. Это сэкономит вам время и рекламный бюджет.

Выберете подходящий парсер и продвигайте свои сообщества при помощи современных автоматизированных инструментов.

Если вы использовали в своей работе один или несколько сервисов и есть, чем поделиться — напишите отзыв в комментариях. Помогите сделать выбор другим читателям!

Поделитесь материалом в соцсетях — обсудите его с друзьями и коллегами!

сравнение сервисов и программ для подбора аудитории

Представьте, что вы печете домашние торты на заказ. Ваши «горячие» клиенты — родители, у детей которых в ближайшие две недели день рождения. По этому случаю, конечно, намечается семейное торжество, где никак не обойтись без вкусного тортика. Вы решаете запустить таргетинговую рекламу тортов на этих людей, однако сталкиваетесь с ограниченными возможностями рекламного кабинета ВКонтакте — он не умеет искать такую аудиторию. На помощь придет парсер, который соберет эту аудиторию по алгоритму, а вам останется лишь загрузить ее в рекламный кабинет и настроить таргетинг.

Какие сервисы парсят аудиторию, по каким критериям, и сколько стоит подписка на такие сервисы — читайте в нашем материале. В конце вас ждет полная сравнительная таблица парсеров ВКонтакте.

Что такое парсинг аудитории, и для чего он нужен?

Парсинг аудитории — сбор и систематизация информации об аудитории с помощью специальных сервисов и программ. Парсинг помогает маркетологам, SMM-специалистам, таргетологам и предпринимателям в продвижении бизнеса в социальных сетях — сервисы более точно находят аудиторию, с которой бизнес товаров или услуг может взаимодействовать, например, комментировать и лайкать публикации потенциальных клиентов, отправлять сообщения с персональными предложениями, создавать рекламные призывы и не только.

Встроенные возможности социальных сетей для таргетинговой рекламы ограничены, и, чтобы тонко настраивать рекламу и экономить бюджет, разумно пользоваться парсерами.

Важно! Настройка таргетинговой рекламы имеет смысл в том случае, если вы знаете свою целевую аудиторию и умеете разделять ее на сегменты — подготовьте портреты целевой аудитории, и приступайте к парсингу.

Как работать с парсерами?

1. Вы определяете объекты поиска аудитории — это могут быть сообщества в социальных сетях, товары, опросы и другие элементы.

2. Выбираете параметры поиска — пол/возраст, лайки/комментарии определенных постов, дата рождения, родственники и др.

3. Сервис выполняет поиск, отбирает данные, анализирует результаты и формирует список пользователей; некоторые парсеры могут самостоятельно исключать ботов и «заброшенные» аккаунты из результатов поиска.

4. Экспортируете результаты или предварительно конвертируете их, например, из ID пользователей в ссылки на аккаунты.

Сервисы для парсинга

Segmento target

  

Функционал

• Поиск сообществ и пользователей в контактной информации этих сообществ, участников сообществ и встреч, поиск родителей по возрасту их детей, постов в новостной ленте, друзей и подписчиков пользователей, родственников и пар, состоящих в отношениях;

• Активная аудитория сообществ, участников обсуждений, пользователей, проявивших активность в постах, фото- и видеоальбомах;

• Сбор постов, опубликованных сообществами и пользователями, пользователей, участвовавших в опросах, проявивших активность в рекламных постах;

• Сбор номеров телефонов, Skype-, Twitter- аккаунтов из уже имеющейся у вас базы пользователей ВКонтакте или аккаунтов/ID Instagram;

• Инструменты преобразования ID пользователей и групп в URL и обратно;

• Работа с базами — пересечение, вычитание, дубли, очистка базы от ботов и деактивированных пользователей;

• Аналитика пользователей — информация о поле, возрасте, городе, стране;

• Фильтр аудитории — например, можно отфильтровать в списке только пользователей, которые не скрывали свою дату рождения;

• Инструменты мониторинга вступивших и вышедших пользователей в сообществах ВКонтакте и новых друзей.

Плюсы

• Парсинг аудитории в 3 соцсетях — ВКонтакте, Инстаграм и Одноклассниках;

• Наличие тарифного плана на 3 социальные сети;

• Наличие видеороликов с практическими кейсами из разных ниш;

• Онлайн-доступ к сервису, для использования не нужно ничего скачивать.

Минусы

• Отсутствие бесплатного тарифа;

• Автоматическое продление подписки;

• Сложный интерфейс сервиса.

Тарифы Segmento target

Сайт сервиса: segmento-target.ru

Pepper.ninja

Функционал 

• Поиск аудитории — по статусу, аудио, городам, сообществам, пересечениям групп и событий, наличию нужного сообщества в ТОПе интересных, комментариям, оставленным  через виджет, сообщениям в личку сообщества;

• Поиск пользователей — друзей, родственников, родителей, людей по параметрам «Политические предпочтения», «Главное в жизни», «Отношение к курению» и др. 

• Поиск постов по популярности, хештегам, поиск промопостов, также сбор аудитории, проявлявшей активность в постах и опросах;

• Поиск активной аудитории из сообществ, профилей, обсуждений, видео, фото, также поиск тех, кто смотрит трансляции прямо сейчас;

• Аналитика сообществ, аудиторий ретаргета и приложений — информация о социально-демографических характеристиках аудитории группы/страницы или приложения.

Дополнительные функции

• Есть отдельный раздел сервиса, где хранятся все задания на сбор аудиторий с результатами;

• Есть возможность один раз настроить параметры сбора аудитории, а сервис самостоятельно будет обновлять базу в рекламном кабинете Вконтакте, что позволит автоматизировать рутину и автоматом пополнять аудитории;

• Сохранение найденных групп в отдельных списках, для того чтобы фильтровать эти группы, объединять с другими сообществами или парсить подписчиков из них;

• Функция мониторинга вступающих в сообщество и выходящих из него, формирования из вступивших и вышедших отдельные списки;

• Есть отдельный раздел, где можно купить уже собранные базы, на поиск которых у таргетологов уходит много времени;

• Сервис может самостоятельно подбирать подходящую аудиторию для рекламы;

• Аналитика исследуемой аудитории по различным характеристикам и формирование подробного отчета по результатам анализа;

• Сервис может автоматически создавать на основе уже созданного объявления новые копии, деля аудиторию на разные сегменты,например, по возрасту и полу.

Плюсы

• Парсинг аудитории в 4 социальных сетях — ВКонтакте, Инстаграм, Одноклассники, Facebook;

• Бесплатный пробный период на 3 дня, за вступление в официальную группу сервиса можно получить бесплатный доступ на месяц;

• Наличие видеоуроков по работе с сервисом;

• Есть бесплатный курс по таргетингу ВКонтакте для новичков.

Минусы

• Опции Facebook не входят ни в один тариф, а приобретаются отдельно;

• Ограниченный функционал для парсинга в Одноклассниках.

Тарифы Pepper.ninja

Сайт сервиса: pepper.ninja

Vk.barkov.net

Функционал

• Поиск по группам по следующим параметрам — состоящие в нескольких группах, недавно вступившие в группы конкурентов;

• Фильтр групп и сообществ по названию, числу подписчиков, стране, городу;

• Подробная информация о сообществе и вся активность в любом разделе группы;

• Поиск администраторов групп и авторов постов;

• Фильтр пользователей по возрасту, полу, стране, городу, работе, учебе, семейному положению;

• Поиск друзей и подписчиков пользователя, поиск пользователей с открытой личкой и стеной;

• Конвертер, преобразующий ссылки на профили пользователей ВКонтакте в ID или наоборот;

• Сбор активностей — лайков, репостов, комментариев на стене, в фотоальбомах, обсуждениях, опросах, видеозаписях, товарах;

• Поиск Instagram-аккаунтов пользователей ВКонтакте;

• Поиск рекламных постов на стенах групп ВКонтакте;

• Результаты поиска по новостям, хэштегам, постам на стенах и статусам ВКонтакте;

• Сбор контактов — телефонов, электронных ящиков.

Дополнительные функции

• Чистка базы пользователей от ботов, офферов, заблокированных и удаленных пользователей;

• Склейка нескольких списков без повторов;

• Проведение конкурсов ВКонтакте и определение победителей по заданным условиям;

• Работа с черным списком — массовое добавление или удаление людей из чёрного списка группы или вашего личного профиля;

• Сбор адресов сайтов в группах.

Плюсы

• Парсинг аудитории в 2 социальных сетях — ВКонтакте и Одноклассники;

• Есть бесплатный тариф с базовым функционалом;

• Подробное описание работы каждого скрипта;

• Работа с аудиторией в браузере на сайте, ничего скачивать на компьютер не нужно.

Минусы

• Устаревший «недружелюбный» дизайн;

• Долгий процесс сбора аудитории в окне браузера, из-за чего другие вкладки могут «подвисать».

Тарифы Vk.barkov.net

Сайт сервиса: vk.barkov.net

ОКТаргет

Функционал

• Поиск сообществ, людей по параметрам пола, возраста, страны, города, родственников, администраторов и модераторов сообществ;

• Сбор участников сообщества для дальнейшего анализа, фильтрации и рекламы, друзей указанной аудитории; активной аудитории по лайкам, комментариям и репостам в нужных сообществах;

• Фильтр аудитории по различным параметрам;

• Поиск целевых сообществ по сохраненной аудитории;

• Анализ выбранной аудитории по полу, возрасту, гео в виде диаграмм и Excel-отчета;

• Конвертер данных списка в различные форматы — из ссылок в ID, и наоборот;

• «Шпион» вступивших в сообщества и вышедших из них.

Плюсы

• Парсинг аудитории в 2 социальных сетях — ВКонтакте и Одноклассники;

• Есть бесплатная версия с ограниченным функционалом;

• Есть подробные инструкции для каждой вкладки;

• Работа в облаке 24/7, данные не потеряются, даже если компьютер выключен.

Минусы 

• Медленная загрузка относительно других сервисов;

• Отсутствие однодневного тарифа для решения разовых задач;

Тарифы OKTarget

Сайт сервиса: oktarget.ru

Церебро.Таргет

Функционал

• Поиск аудитории по всем ее сообществам, включая популярные;

• Поиск комментариев в сообществах;

• Поиск пользователей из фотоальбомов конкурентов;

• Поиск постов, которые наиболее интересны нужной аудитории;

• Поиск администраторов сообществ;

• Поиск тех, у кого много друзей среди ваших друзей;

• Поиск пользователей по дате рождения;

• Сбор активной базы — тех, кто лайкал, комментировал или репостил нужные посты;

• Сбор пользователей, которые недавно вступили к конкурентам;

• Анализ общих характеристик вашей аудитории;

• Составление комбинаций — например, те кто вступили к конкурентам и отмечают День рождения 18 марта;

Плюсы

• Удобные периоды подписки — от 1 дня до года;

• Сообщество сервиса с кейсами, видеоуроками и новостями о таргетинге;

• Периодические подарки и акции для пользователей.

Минусы

Тарифы Церебро.Таргет

Сайт сервиса: церебро.рф

TargetHunter

Функционал

• Поиск сообществ по ключевой фразе, геоположению, адресу, статусу, описанию;

• Поиск сообществ, попавших в «Прометей»;

• Поиск пользователей по ключевой фразе в описании профиля, геоположению, школе, вузу, факультету, родному городу, музыкальным предпочтениям, добавленным видеозаписям, дням рождения;

• Поиск родителей детей определенного возраста;

• Сбор постов, товаров, видеозаписей, обсуждений по ключевому слову или фразе;

• Сбор родственников, людей, подаривших подарки, недавно вступивших в сообщество участников, сотрудников, пар, меломанов, контактов сообществ;

• Активности — вступления в группы, обсуждения, комментарии, лайки, смена семейного положения;

• Анализ целевых сообществ, вступлений, популярных людей, промопостов, пользователей по демографии, вовлеченности, интересам, популярным репостам и источникам репостов, сообществ по аудитории, заблокированным, по последнему посту, вовлеченности, скорости ответа, популярным репостам и источникам репостов;

• Фильтры сообществ и профилей;

• Пересечения аудитории в базах и исключение пользователей.

Дополнительные функции

• Автоматический поиск аудитории по заданным параметрам и загрузка в рекламный кабинет;

• Бонусы на оплату обучения, сервиса, билетов на конференции, партнёрских предложений или продукции с фирменной символикой;

• Круглосуточная поддержка.

Плюсы

• Есть бесплатная версия с ограниченным функционалом;

• Работа в облачном сервисе, не нужно ничего скачивать на компьютер;

• Простая и быстрая интеграция с рекламным кабинетом ВКонтакте.

Минусы

• Ограниченное количество инструкций для пользователей и кейсов;

• Сложный интерфейс для новичков.

Тарифы TargetHunter

Cайт сервиса: targethunter.ru

CleverTarget

Функционал

• Поиск сообществ, на которые подписаны пользователи, аудитории, взаимодействовавшей с конкретными постами, участвовавшей в опросах, оставлявшей комментарии в обсуждениях, к видео, фотографиям, 

• Поиск друзей определенных пользователей;

• Обработка списков с аудиторией: отбор по полу, стране, городу, исключение одного списка из другого, проверка пересечений, объединение;

• «Шпион» вступивших и вышедших людей в сообществе или на личной странице;

• Аналитика по группе или человеку, общая по аудитории, по сегменту аудитории, по геоточке;

• ML-парсинг на основе машинного обучения. Например, можно отобрать людей которые носят очки или часы, имеют схожую внешность и пр.

Плюсы

• Оплата только тех функций, которыми вы пользуетесь;

• Работа в «облаке», скачивать ничего не нужно;

Минусы

Тарифы CleverTarget

Сайт сервиса: clevertarget.ru

SMMup.ru

Функционал

• Поиск аудитории по параметрам пола, возраста, интересов;

• Комибинация данных профиля — демографии, работы и увлечений;

• Анализ групп по активности аудитории, характере постинга и др.

• Анализ активности пользователей в разное время;

Плюсы

Минусы

Cайт: smmup.ru

TargetoLOG

Функционал

• Поиск групп, похожих по составу целевой аудитории на заданную группу;

• Поиск целевой аудитории в заданных группах;

• Поиск подписчиков, которые оставили лайки, репосты, комментарии;

• Поиск популярных подписчиков среди аудитории групп;

• Сбор пользователей, взаимодействовавших со стеной указанных групп, постами, оставивших комментарии в обсуждениях;

• Поиск популярных постов в группах;

• Поиск контактов администрации групп;

• Сбор пользователей, оставивших лайки, репосты, комментарии на странице нужного пользователя;

• Информация об интересах пользователей на основе групп, на которые они подписаны;

• Сбор аккаунтов Skype, Facebook, Twitter, Livejournal, Instagram;

• Сбор друзей и подписчиков указанных пользователей;

• Поиск пар, состоящих в отношениях;

• Сбор дней рождения у подписчиков указанных групп;

• Поиск комментариев по URL страницы пользователя или сообщества;

• Аналитика групп по возрасту, полу и гео участников;

Плюсы

Минусы

Лимботаргет

Функционал

• Поиск клиентов по группам конкурентов и группам схожей тематики;

• Поиск сообществ, у аудитории которых интересы схожи с вашей целевой аудиторией;

• Поиск активных членов сообщества и лидеров мнений;

• Сбор аудитории, активной в постах, обсуждениях и фотоальбомах;

• Анализ собранной аудитории и фильтры по полу, возрасту, имени, семейному положению и др.

Плюсы

• Двухнедельный бесплатный тестовый период с возможностью продления;

• Сервис поддерживает работу с мобильных устройств и отправку результатов парсинга на электронную почту;

Минусы

• Нет возможности просматривать архив задач и анализировать динамику;

• Ограниченный функционал по сравнению с более дорогими сервисами;

Стоимость Лимботаргет в неделю и месяц

Сайт сервиса: limbotarget.ru

Click.ru

Многофункциональный сервис для решения задач по настройке контекстной и таргетированной рекламы — от парсера мета-тегов и заголовков для SEO до автоматического генератора текстов объявлений для Директа и Google Ads.

Есть 2 парсера для ВКонтакте

• Парсер сообществ находит группы с целевой аудиторией, похожей на указанную;

• Парсер пользователей собирает ID пользователей из сообществ ВКонтакте с вашей целевой аудиторией, в том числе активную часть аудитории: тех, кто комментирует, лайкает и пр.

Плюсы

Минусы

Cайт: click.ru

Retarget

Функционал: этот бесплатный сервис позволяет находить людей, которые в комментариях, постах, или обсуждениях оставили запись с определенной фразой. Эту базу можно сохранить и использовать для ретаргетинга в ВКонтакте.

Ссылка: retarget.target-training.ru

Cравнительная таблица парсеров ВКонтакте

Название парсера	Функционал	Плюсы	Минусы	Стоимость
Segmento target	Поиск сообществ и пользователей Активная аудитория сообществ Сбор постов, пользователей по критериям Сбор контактных данных Конвертер Работа с базами Аналитика Фильтры Мониторинг	Парсинг аудитории в 3 соцсетях — ВКонтакте, Инстаграм и Одноклассниках Наличие тарифного плана на 3 социальные сети Наличие видеороликов с практическими кейсами из разных ниш Онлайн-доступ к сервису, для использования не нужно ничего скачивать	Отсутствие бесплатного тарифа Автоматическое продление подписки Сложный интерфейс сервиса	От 699 руб/мес
Pepper.ninja	Поиск аудитории Поиск пользователей Поиск постов Поиск активной аудитории Аналитика Дополнительные функции	Парсинг аудитории в 4 социальных сетях — ВКонтакте, Инстаграм, Одноклассники, Facebook Бесплатный пробный период на 3 дня, за вступление в официальную группу сервиса можно получить бесплатный доступ на месяц Наличие видеоуроков по работе с сервисом Есть бесплатный курс по таргетингу ВКонтакте для новичков	Опции Facebook не входят ни в один тариф, а приобретаются отдельно Ограниченный функционал для парсинга в Одноклассниках	От 490 руб/мес
Vk.barkov.net	Поиск по группам Фильтр групп и пользователей  Полная информация о сообществах Поиск администраторов групп и авторов постов Поиск пользователей Конвертер Сбор активностей Поиск Instagram-аккаунтов Поиск рекламных постов Сбор контактов Дополнительные функции	Парсинг аудитории в 2 социальных сетях — ВКонтакте и Одноклассники Есть бесплатный тариф с базовым функционалом Подробное описание работы каждого скрипта Работа с аудиторией в браузере на сайте, ничего скачивать на компьютер не нужно	Устаревший «недружелюбный» дизайн Долгий процесс сбора аудитории в окне браузера, из-за чего другие вкладки могут «подвисать»	599 руб/мес
ОКТаргет	Поиск сообществ Поиск пользователей Фильтр аудитории Поиск целевых сообществ по сохраненной аудитории Анализ аудитории Конвертер «Шпион» вступивших в сообщества и вышедших из них	Парсинг аудитории в 2 социальных сетях — ВКонтакте и Одноклассники Есть бесплатная версия с ограниченным функционалом Есть подробные инструкции для каждой вкладки Работа в облаке 24/7, данные не потеряются, даже если компьютер выключен	Медленная загрузка относительно других сервисов Отсутствие однодневного тарифа для решения разовых задач	От 490 руб/мес
Церебро.Таргет	Поиск аудитории Поиск комментариев Поиск пользователей из фотоальбомов конкурентов Поиск постов Поиск администраторов сообществ Поиск пользователей по дате рождения Сбор активной базы Сбор пользователей, которые недавно вступили к конкурентам Анализ характеристик аудитории Составление комбинаций	Удобные периоды подписки — от 1 дня до года Сообщество сервиса с кейсами, видеоуроками и новостями о таргетинге Периодические подарки и акции для пользователей		От 1225 руб/мес
TargetHunter	Поиск сообществ Поиск пользователей Сбор постов, товаров, видеозаписей, обсуждений по ключевому слову или фразе Активности Анализ целевых сообществ Фильтры сообществ и профилей Пересечения аудитории в базах и исключение пользователей Дополнительные функции	Есть бесплатная версия с ограниченным функционалом Работа в облачном сервисе, не нужно ничего скачивать на компьютер Простая и быстрая интеграция с рекламным кабинетом ВКонтакте	Ограниченное количество инструкций для пользователей и кейсов Сложный интерфейс для новичков	От 699 руб/мес
CleverTarget	Поиск сообществ Поиск друзей определенных пользователей Обработка списков с аудиторией «Шпион» вступивших и вышедших людей в сообществе или на личной странице Аналитика по группе или человеку ML-парсинг на основе машинного обучения	Оплата только тех функций, которыми вы пользуетесь Работа в «облаке», скачивать ничего не нужно		0,3 руб/мин за использование парсера
SMMup.ru	Поиск аудитории Комбинация данных профиля Анализ групп Анализ активности пользователей в разное время			Бесплатно
TargetoLOG	Поиск групп Поиск целевой аудитории в заданных группах Поиск пользователей Информация об интересах пользователей на основе групп, на которые они подписаны Сбор аккаунтов Skype, Facebook, Twitter, Livejournal, Instagram  Аналитика групп			Бесплатно
Лимботаргет	Поиск клиентов по группам конкурентов и группам схожей тематики Поиск сообществ, у аудитории которых интересы схожи с вашей целевой аудиторией Поиск активных членов сообщества и лидеров мнений Сбор аудитории, активной в постах, обсуждениях и фотоальбомах Анализ собранной аудитории и фильтры по полу, возрасту, имени, семейному положению и др.	Двухнедельный бесплатный тестовый период с возможностью продления Сервис поддерживает работу с мобильных устройств и отправку результатов парсинга на электронную почту	Нет возможности просматривать архив задач и анализировать динамику Ограниченный функционал по сравнению с более дорогими сервисами	300 руб/мес
Click.ru	Парсер сообществ находит группы с целевой аудиторией, похожей на указанную Парсер пользователей собирает ID пользователей из сообществ ВКонтакте с вашей целевой аудиторией, в том числе активную часть аудитории: тех, кто комментирует, лайкает и пр.			Бесплатно
Retarget	Поиск людей, которые в комментариях, постах, или обсуждениях оставили запись с определенной фразой Сохранение собранной аудитории			Бесплатно

Как использовать собранную аудиторию для продвижения во ВКонтакте?

• Настраивать таргетинг и ретаргетинг — например, запускать рекламу на «свежую» аудиторию конкурентов, именинников, пары, состоящие в отношениях, родителей, студентов или выпускников и т.д.

• Отправлять рассылки ВКонтакте с персональными предложениями;

Парсеры — незаменимый помощник для SMM-cпециалиста, таргетолога или предпринимателя, который занимается продвижением своего бизнеса самостоятельно. Если у вас остались вопросы по теме парсинга аудитории, задайте их в комментариях — мы обязательно ответим. А если вы хотите доверить SMM профессионалам — оставляйте заявку специалистам «Веб-Центра».

Парсинг целевой аудитории ВКонтакте

При размещении рекламы некоторые площадки в настройках аудитории позволяют загрузить список конкретных людей, которые увидят рекламу. Для парсинга id по конкретным пабликам существуют специальные инструменты, но куда интереснее (и дешевле) сделать это собственноручно при помощи Python и VK API. Сегодня расскажем, как для рекламной кампании LEFTJOIN мы спарсили целевую аудиторию и загрузили её в рекламный кабинет.

В материале «Собираем данные по рекламным кампаниям ВКонтакте» подробно описан процесс получения токена пользователя для VK API

Парсинг пользователей

Для отправки запросов потребуется токен пользователя и список пабликов, чьих участников мы хотим получить. Мы собрали около 30 сообществ, посвящённых аналитике, BI-инструментам и Data Science.

import requests
import time

group_list =  ['datacampus', '185023286', 'data_mining_in_action', '223456', '187222444', 'nta_ds_ai', 'business__intelligence', 'club1981711', 'datascience', 'ozonmasters', 'businessanalysts', 'datamining.team', 'club.shad', '174278716', 'sqlex', 'sql_helper', 'odssib', 'sapbi', 'sql_learn', 'hsespbcareer', 'smartdata', 'pomoshch_s_spss', 'dwhexpert', 'k0d_ds', 'sql_ex_ru', 'datascience_ai', 'data_club', 'mashinnoe_obuchenie_ai_big_data', 'womeninbigdata', 'introstats', 'smartdata', 'data_mining_in_action', 'dlschool_mipt']

token = 'ваш_токен'

Запрос на получение участников сообщества к API ВКонтакте вернёт максимум 1000 строк — для получения последующих тысяч потребуется смещать параметр offset на единицу. Но нужно знать, до какого момента это делать — поэтому опишем функцию, которая принимает id сообщества, получает информацию о числе участников сообщества и возвращает максимальное значение для offset — отношение числа участников к 1000, ведь мы можем получить ровно тысячу человек за раз.

def get_offset(group_id):
    count = requests.get('https://api.vk.com/method/groups.getMembers', params={
            'access_token':token,
            'v':5.103,
            'group_id': group_id,
            'sort':'id_desc',
            'offset':0,
            'fields':'last_seen'
        }).json()['response']['count']
    return count // 1000

Следующим этапом опишем функцию, которая принимает id сообщества, собирает в один список id всех подписчиков и возвращает его. Для этого отправляем запросы на получение 1000 человек, пока не кончается offset, вносим данные в список и возвращаем его. Проходя по каждому человеку дополнительно проверяем дату его последнего посещения социальной сети — если он не заходил с середины ноября, добавлять его не будем. Время указывается в формате unixtime.

def get_users(group_id):
    good_id_list = []
    offset = 0
    max_offset = get_offset(group_id)
    while offset < max_offset:
        response = requests.get('https://api.vk.com/method/groups.getMembers', params={
            'access_token':token,
            'v':5.103,
            'group_id': group_id,
            'sort':'id_desc',
            'offset':offset,
            'fields':'last_seen'
        }).json()['response']
        offset += 1
        for item in response['items']:
            try:
                if item['last_seen']['time'] >= 1605571200:
                    good_id_list.append(item['id'])
            except Exception as E:
                continue
    return good_id_list

Теперь пройдём по всем сообществам из списка и для каждого соберём участников, а затем внесём их в общий список all_users. В конце переводим сначала список в множество, а затем опять в список, чтобы избавиться от возможных дубликатов: одни и те же люди могли быть участниками разных пабликов. Лишним не будет после каждого паблика приостановить работу программы на секунду, чтобы не столкнуться с ограничениями на число запросов.

all_users = []

for group in group_list:
    print(group)
    try:
        users = get_users(group)
        all_users.extend(users)
        time.sleep(1)
    except KeyError as E:
        print(group, E)
        continue

all_users = list(set(all_users))

Последним шагом записываем каждого пользователя в файл с новой строки.

with open('users.txt', 'w') as f:
    for item in all_users:
        f.write("%s\n" % item)

Аудитория в рекламном кабинете из файла

Переходим в свой рекламный кабинет ВКонтакте и заходим во вкладку «Ретаргетинг». Там будем кнопка «Создать аудиторию»:

После нажатия на неё откроется новое окно, где можно будет выбрать в качестве источника файл и указать название для аудитории:

После загрузки пройдёт несколько секунд и аудитория будет доступна. Первые минут 10 будет указано, что аудитория слишком мала: это не так и панель вскоре обновится, если в вашей аудитории действительно более 100 человек.

Итоги

Сравним среднюю стоимость привлечённого в наше сообщество участника в объявлении с автоматической настройкой аудитории и в объявлении, аудиторию для которого мы спарсили. В первом случае получаем среднюю стоимость в 52,4 рубля, а во втором — в 33,2 рубля. Подбор качественной аудитории при помощи методов парсинга данных из ВКонтакте помог снизить среднюю стоимость на 37%.

Для рекламной кампании мы подготовили такой пост (нажмите на картинку, чтобы перейти к нему):

Зачем нужны парсеры в ВК

Вместо приветствия начнем с простого вопроса: «Что такое парсер ВКонтакте?» Парсер – это сервис для поиска и анализа аудитории в социальной сети. 

Зачем нужен парсер и что он делает? 

Собирает целевую аудиторию для рекламы VK, а еще экономит время и деньги бизнесу. Давайте разберемся на примере:

Допустим вы продаете одежду и решили быстренько ограбить злых конкурентов. Первым делом вы настроили таргет на их группы, но заявок почему-то мало, а бюджет уплывает в пучину рекламного кабинета со скоростью лавины. Как быть? 

Вероятнее всего, многие подписчики уже купили у конкурентов и закрыли свою потребность на ближайшее время. Значит им ваши предложения пока что не интересны.

«Окей, понятно. Дальше-то что?» – спросите вы. Отвечу строчкой ниже. 

Вам нужны люди, которые только что вступили в группы конкурентов и пишут комментарии с ключами «сколько стоит», «хочу купить» и т.д. Они хотят купить одежду прямо сейчас.

Было бы логично собрать этих людей по горячим следам. Тем более вам не надо искать их руками – предоставьте это дело парсеру.

Вот так выглядит рабочий кабинет парсера TargetHunter

Простой алгоритм сбора горячей аудитории для рекламы VK

1. С помощью парсера вы собираете id пользователей, которые недавно вступили и активничают у конкурентов. 

2. Загружаете файл со списком id в рекламный кабинет.

3. Показываете рекламу этим конкретным людям. Profit.

Процесс сбора аудитории можно автоматизировать

То есть вам не придется постоянно собирать активных вручную – парсер VK сделает это самостоятельно. Ваша задача создать рекламные объявления, запустить рекламу и принимать заявки.

Тем же способом вы можете собрать автолюбителей, спортсменов, предпринимателей, фанатов рок-н-ролла или мамочек с детьми до трех лет – вообще любую аудиторию для бизнеса. 

«Но это же можно сделать через рекламный кабинет. В чем разница?» – снова спросите вы. Разница есть. 

Рекламный кабинет «ВКонтакте» ограничен!

Парсер VK расширяет возможности и делает вашу рекламу более прицельной. Таким образом бюджет расходуется с максимальной эффективностью.   

Кому нужны парсеры VK

В первую очередь парсеры нужны двум видам пользователей: 

1. Таргетологам – специалистам, которые настраивают рекламу для бизнеса. 

2. Малому бизнесу – предпринимателям, которые настраивают рекламу самостоятельно. 

Иногда парсеры помогают в работе маркетологам, аналитикам и контент-менеджерам. Но это косвенная аудитория, которая пользуется сервисом гораздо реже основных двух сегментов. 

Как выбрать парсер VK

Если вы хотите выбрать парсер, в первую очередь обратите внимание на функционал. Вам понадобится не только парсинг сообществ «ВКонтакте», но и сбор активных подписчиков конкурентов или недавно вступивших в группу пользователей. Отсюда вопрос: 

Что должен уметь парсер VK: 10 инструментов сбора аудитории для бизнеса

TargetHunter включает в себя более 150 инструментов для сбора баз и аналитики аудитории. Давайте пройдемся по самым основным. 

Инструмент №1: Подписчики нескольких целевых сообществ 

Если человек подписался на один паблик по вашей тематике – это еще не значит, что он спит и видит, как бы поскорее купить ваш продукт. Возможно, это случайный гость, который давно забыл зачем подписался. А вот человек подписанный сразу на несколько тематических сообществ или конкурентов явно заинтересован. 

Парсер поможет собрать тех, кто состоит в двух и более тематических сообществах или группах конкурентов. Ценность этих людей, как ваших будущих клиентов, гораздо выше по сравнению с остальными подписчиками.  

Инструмент №2: Недавно вступившие к конкурентам 

Думаю вы понимаете, что самые горячие клиенты – это люди со срочным запросом. Они совершают целевые действия, вступают в сообщества конкурентов и хотят получить решение своих проблем/задач. Вы легко можете спарсить людей, которые недавно подписались на конкурентов, и показать им рекламу.

Инструмент №3: Активные подписчики конкурентов 

Разумеется, не вся аудитория конкурентов будет лояльна к вам. Однако многие из активных подписчиков могут стать вашими клиентами. Осталось только расчехлить парсер и собрать этих замечательных людей под свое крыло.  

Инструмент №4: Те, кто пишут комментарии с целью купить

Когда человек выбирает товар в соцсетях, он часто пишет комментарии к постам и задает вопросы под фотографиями продукта. Таких людей можно собрать с помощью парсера по ключевым словам и фразам: «цена», «сколько стоит», «заказ», «купить», «доставка» и т.д.

Недовольные работой конкурентов – самые приятные клиенты

Инструмент №5: Активные в сообществах схожей тематики 

Если активные подписчики конкурента могут быть его родственниками или сотрудниками, то люди из сообществ схожей тематики требуют особого внимания. Собрать активных подписчиков из сообществ схожей тематики – несложная задача для парсера «ВКонтакте».

Инструмент №6: Друзья и подписчики лидеров мнений 

В некоторых нишах бизнеса существуют лидеры мнений или популярные личности. Например, подписчики футболистов «Зенита» зачастую фаны футбола и конкретного клуба. Соберите среди них самых активных и покажите им рекламу атрибутики для болельщиков с символикой любимой команды. 

Инструмент №7: Популярные посты конкурентов 

Продвижение в соцсетях не ограничивается рекламой. Оформление вашей группы влияет на продажи не меньше, а иногда даже больше, чем хорошо настроенный таргет. Если сравнить группу VK с обычным магазином, то посты в ней – это продавцы-консультанты. От этих «продавцов» зависит закрытие возражений, ответы на вопросы клиентов и, конечно же, количество продаж. 

Посты можно фильтровать по количеству лайков, комментов, репостов, переходов по ссылке или просмотров

Собирайте популярные посты конкурентов с помощью парсера. Это позволит вам понять, какие темы хорошо заходят целевой аудитории. Учитесь у лучших «продавцов» конкурента. Не копируйте, но вдохновляйтесь постами. 

Инструмент №8: Сотрудники компаний 

Пару кликов мышкой и парсер соберет сотрудников компаний, чтобы в ближайшее время все они увидели вашу рекламу. Как вариант, можно собрать работников кафе и показать им рекламу магазина поварских принадлежностей. 

Инструмент №9: Молодые мамы и родители 

Товары и услуги для детей всегда пользуются большим спросом. Чтобы продавать их эффективно, соберите в TargetHunter базу родителей и запустите рекламу.  

Инструмент №10: Именинники, а также их супруги и родственники

День рождения, Новый год, свадьба, корпоратив, 8 марта. Люди дарят подарки ежедневно. Остается только найти дарителей и предложить крутой подарок. Поставьте задачу в парсере, чтобы поскорее собрать базу тех, кому скоро на праздник. 

Это всего лишь капля в море возможностей TargetHunter. Хотите узнать больше? Смотрите видео с подробным обзором парсера.

Обзор функционала TargetHunter (1 часть)

Обзор функционала TargetHunter (2 часть)

Как начать работать с парсером

1. Переходите на сайт targethunter.ru

2. Нажимаете «войти в сервис»

3. Нажимаете «Авторизация через “ВКонтакте”»

4. Попадаете в рабочий кабинет парсера

5. Наслаждаетесь возможностями

TargetHunter — это 150 инструментов для сбора аудитории, поддержка пользователей 24/7, бесплатная версия с набором базовых функций и активное сообщество на 400 000+ человек.

Автор: Алексей Офицеров

---

Авторизуйтесь через ВК и введите промокод BLOGTH для новых пользователей – 2 дня тарифа «Автоматизация» бесплатно, плюс месяц в подарок при оплате любого тарифа минимум на месяц.

Парсеры «ВКонтакте» для сбор данных — JMS University

Парсерами социальной сети «ВКонтакте» в основном пользуются интернет-маркетологи. Они и позиционируются в качестве коммерческих сервисов. Однако инструменты для сбора аудитории предоставляют возможности, выходящие далеко за рамки потребностей рядового SMM-специалиста.

В интернете есть множество обзоров и сравнений парсеров. Наиболее полным и полезным является «Большое сравнение парсеров». Если у вас нет узкоспецифических задач, то выбор парсера не будет принципиальным. Рекомендуем использовать любой из этих:

Необходимо отдать должное парсеру «Церебро». Именно он стал наиболее успешным инструментом сбора целевой аудитории. Специалисты долго молились на него за предоставленные возможности. Однако безусловное лидерство не было долгим.

TargetHunter — нынешний лидер многих обзоров. Функционал, дружелюбность поддержки, скорость — всё на высоте. Остальные парсеры, кроме «Церебро», предоставляют тестовый доступ для ознакомления.

vk.barkov долгое время был полностью бесплатным, но с самым базовым функционалом. Сейчас функционал расширен, пошёл процесс коммерциализации сервиса. Если у вас маленькие объёмы выборки, то, в принципе, можно обойтись бесплатной версией.

Зачем парсеры в цифровых исследованиях?

Конечно, сбор целевой аудитории — необходимый инструмент в работе любого интернет-маркетолога, но он полезен и в медиаисследованиях. Так, широкий интерес вызвало исследование пользователей Instagram. Хороший пример применения парсера.

Комбинирование различных функций сервисов по сбору данных в социальных сетях позволит осуществить добротный медиаанализ. Приведём несколько примеров.

• Экспорт базовой информации (социально-демографические характеристики, активность, сфера занятости, интересы) со страниц пользователей выступает массивом первичных данных для последующего анализа. Полученный массив можно подвергнуть стандартному социологическому анализу (политические предпочтения, социально-демографическое распределение в социальных сетях, анализ самопрезентации и так далее). Однако нельзя забывать, что в интернете люди искажают информацию о себе (впрочем, что верно и для социологических опросов), существует множество фейков и ботов. Следует учитывать эти сложности. Исследуется репрезентация и пользовательская активность, а не «реальное положение дел».
• Сбор постов и публикаций сообществ или новостей предоставит материал для контент-анализа.
• Сбор друзей и подписчиков позволит создать выборку для построения социального графа. Здесь есть сложность: рассматриваемые парсеры не позволяют собирать информацию о социальных связях внутри выборки. Для этого нужны другие инструменты, но об этом напишем отдельно.
• На данный момент Instagram не позволяет производить парсинг пользователей по месту жительства, известны только геометки фотографий, но не самих аккаунтов. Выгрузив же аудиторию «ВКонтакте» по определённому городу, собрав их страницы в Instagram, можно приступить к визуальным исследованиям с условием привязки авторов к местоположению.

Функционал парсеров настолько широк, что они становятся необходимым инструментом в запасе медиааналитика. А если ваши потребности не покрываются перечисленными инструментами или их комбинацией, то всегда можно заказать парсер у студента-фрилансера или написать самостоятельно, конечно, если знаете программирование.

Именно поэтому изучение Python или R рекомендуется всякому, кто хочет стать высококлассным специалистом в области цифровых исследований. На эту тему можно прочитать интервью о навыках программирования в маркетинге и про использование языка R в гуманитарных науках.

Основные принципы мониторинга СМИ и социальных медиа

Бесплатный парсер для пользователей ВКонтакте

Вы уже знаете, как создавать сообщества ВКонтакте с помощью бесплатного парсера Click.ru. Мы расскажем, как собрать данные от тех пользователей, которые действительно заинтересованы в товарах или услугах вашей компании, с помощью другого инструмента — парсера пользователей ВКонтакте.

Допустим, у вас есть список с базой данных подходящих групп, в которых «живет» аудитория ваших потенциальных покупателей. Но как отсеять ненужных и только целевых пользователей? Действительно, среди пользователей наверное:

Авто-продвижение в Инстаграм без блоков

Рекомендовано : Jesica — это приложение для продвижения Instagram (от создателей Instaplus.меня). Установите Jesica на свой телефон или компьютер с Android, и приложению 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

1. Ваши подписчики … Люди, которые уже находятся в вашей группе и получают вашу рекламу.Иначе действовать на них нет смысла.
2. Боты … Реклама ботов — пустая трата денег и энергии.
3. Неактивные пользователи … Те, кто не любит, не комментирует, не репостит сообщения сообщества, вряд ли вас заинтересуют. Вы также можете настроить таргетинг на таких пользователей, но эффективнее влиять на активных пользователей.

Используя парсер для пользователей ВКонтакте Click.ru, вы можете легко (и бесплатно) собрать даже узкую аудиторию в 100, 50, 10 человек.

Как это работает

Шаг 1. Определите круг поиска

• В главном окне парсера пользователей ВКонтакте вставьте адреса выбранных сообществ или загрузите таблицу excel со списком групп. Исключите группы, которые не нужно рассматривать как аудиторию.
• Укажите уровень активности пользователя, количество лайков и комментариев за месяц / неделю / день.
• Укажите, сколько раз пользователь входил в другие группы, чтобы один и тот же профиль не анализировался несколько раз.
• Щелкните «Начать выбор».

Интерфейс инструмента «Парсер пользователей ВКонтакте» Click.ru

Шаг 2. Выбор аудитории

• Убедитесь, что ваш проект присутствует в разделе «Список задач» партнера пользователей ВКонтакте. Он будет отображаться в отдельной строке.
• Дождитесь, пока красный статус «В процессе» станет зеленым «Готово». Теперь вы можете увидеть список пользователей, на которых вы можете настроить таргетинг. Для этого загрузите его в формате * .XLSX или откройте список в браузере.

Выбор аудитории

Готовая таблица содержит профили подходящей вам аудитории, а также показывает их активность.

• При необходимости удалите ненужных пользователей, а затем сохраните таблицу excel, чтобы загрузить ее в рекламный аккаунт ВКонтакте или myTarget.

список пользователей

С помощью бесплатного парсера для пользователей ВКонтакте вы можете быстро и недорого выбрать целевую аудиторию, которая может быть заинтересована в вашей рекламе. Ориентируйтесь только на своих потенциальных пользователей, чтобы сделать вашу рекламную кампанию максимально эффективной!

Партнерские бонусы

Клиенты Click.ru могут получать партнерское вознаграждение за привлечение пользователей к ведению контекстной и таргетированной рекламы в Яндекс.Директ, Google Реклама, myTarget.

Партнером Click.ru может стать любое агентство или маркетолог. Мы предлагаем сразу три вида платежей.

Стандартное вознаграждение , которое зачисляется на баланс мастер-счета за ведение контекстной и / или целевой рекламы. Вы можете считать это вознаграждение заработком и вывести его любым удобным способом, либо вернуть обратно на свой баланс для запуска новых рекламных кампаний. Чем больше затраты на рекламу, тем выше партнерский процент:

• от 0 до 20 т.р.- 1%
• с 20 до 50 т.р. — 4%
• от 50 т.р. — 8%

Бонусное вознаграждение … Зачисляется на баланс учетной записи пользователя, с которого размещается таргетированная реклама (кроме контекстной). Вы можете вложить эти средства в новые рекламные кампании со значительной экономией. Чем выше расходы на рекламу, тем выше бонус:

• от 0 до 100 т.р. — 0%
• от 100 до 500 т.р. — 7%
• от 500 т.р. до 1 млн руб. — 12%
• от 1 млн рублей до 7 млн ​​рублей — 22%
• от 7 млн ​​рублей — 27%

Платежи являются накопительными, поэтому Click.ru партнеры могут получать до 35% рекламного оборота.

Реферальное вознаграждение … Начисляется за привлечение новых пользователей на Click.ru. Это абсолютно пассивный доход: вы не ведете рекламные кампании, а получаете бонус от заработка своих рефералов. Условия реферальной программы читайте на нашем сайте. Основной принцип: чем больше дохода получает привлеченный вами пользователь, тем больше вы получите вознаграждение.

SwiftyVK на CocoaPods.org

Основные характеристики

😊 Это не ios-vk-sdk 😊
🍏 Одна библиотека для iOS и Mac OS 🍏
🤘 Полностью написана на Swift и не содержит кода Objective-C 🤘
🎮 Очень простой интерфейс, созданный с заботой о тех, кто будет использовать его 🎮
⛑ Полностью строго типизированный, что вы не можете выстрелить себе в ногу ⛑
🏆 Высокое качество кода с множеством юнит-тестов, интеграцией линтера и CI 🏆
🚀 Частые обновления и исправления ошибок 🚀
🔊 Поддержка LongPoll 🔊

Содержание

---

Требования

• Свифт 4.0 +
• iOS 8.0 +
• macOS 10.10 +
• Xcode 9.0 +

Интеграция

Карфаген (рекомендуется)

  github "SwiftyVK / SwiftyVK"
  

Какао Стручки

 use_frameworks!

target '$ MySuperApp $' делать
  под "SwiftyVK"
конец 

Вручную

1. Просто перетащите SwiftyVK.framework или включите весь SwiftyVK.xcodeproj в проект
2. Ссылка SwiftyVK.framework с приложением в Ваши целевые предпочтения -> Общие -> Встроенные двоичные файлы

Начало работы

Реализация SwiftyVKDelegate

Чтобы начать использовать SwiftyVK , вы должны реализовать протокол SwiftyVKDelegate в своем пользовательском классе VKDelegate . Он используется для уведомления вашего приложения о важных событиях жизненного цикла SwiftyVK.

Например:

 class VKDelegateExample: SwiftyVKDelegate {

    func vkNeedsScopes (для sessionId: String) -> Scopes {
      // Вызывается, когда SwiftyVK пытается получить доступ к учетной записи пользователя
      // Должен возвращать набор областей разрешений
    }

    func vkNeedToPresent (viewController: VKViewController) {
      // Вызывается, когда SwiftyVK хочет представить пользовательский интерфейс (например,грамм. webView или капча)
      // Должен отображать данный контроллер вида из текущего контроллера вида сверху
    }

    func vkTokenCreated (для sessionId: String, info: [String: String]) {
      // Вызывается, когда пользователь предоставляет доступ и SwiftyVK получает новый токен сеанса
      // Может использоваться для выполнения запросов SwiftyVK и сохранения данных сеанса
    }

    func vkTokenUpdated (для sessionId: String, info: [String: String]) {
      // Вызывается, когда срок действия существующего токена сеанса истек и успешно обновлен
      // Здесь не нужно делать ничего особенного
    }

    func vkTokenRemoved (для sessionId: String) {
      // Вызывается, когда пользователь вышел из системы
      // Используйте этот метод для отмены всех запросов SwiftyVK и удаления данных сеанса
    }
} 

См. Полную реализацию в примере проекта

Настройка приложения ВКонтакте

1. Создать новое автономное приложение
2. Сохранить идентификатор приложения из Preferences -> Application ID
3. Настройте SwiftyVK с идентификатором приложения и VKDelegate , полученным на предыдущих шагах:

 ВК.setUp (appId: String, делегат: SwiftyVKDelegate) 

Освобождение

, чтобы освободить ресурсы, на которых используется SwiftyVK:

обратите внимание, вы должны настроить его снова для дальнейшего использования

Авторизация

SwiftyVK предоставляет несколько способов авторизации пользователя. Выберите тот, который вам больше подходит.

oAuth WebView

Это стандартный метод авторизации, который показывает веб-просмотр с диалоговым окном oAuth. Подходит для большинства случаев.

 VK.sessions.default.logIn (
      onSuccess: {_ in
        // Здесь начинаем работу с сессией SwiftyVK
      },
      onError: {_ in
        // Обрабатываем ошибку, если что-то пошло не так
      }
  ) 

Официальное приложение ВКонтакте

Если на устройстве пользователя установлено официальное приложение ВКонтакте, SwiftyVK может быть авторизован с его помощью. Для этого:

1. В Xcode -> Цель -> Информация -> Типы URL

   • Добавить новый тип URL, например vk $ YOUR_APP_ID $ (e.грамм. vk1234567890)
   • Добавить схемы приложений в файл Info.plist:

  LSApplicationQueriesSchemes 
  <массив>
     vkauthorize 
     vk $ YOUR_APP_ID $ 
   

2. Скопируйте пакет приложений из Xcode -> $ App Target $ -> General -> Идентификатор пакета (например, com.developer.applicationName)

3. Набор скопированных Application Bundle на https: // vk.com / apps? act = manage -> Изменить приложение -> Настройки -> App Bundle ID для iOS поле

4. Добавьте следующий код в AppDelegate:

 приложение func (
   _ приложение: UIApplication,
   открытый URL: URL,
   sourceApplication: String ?,
   аннотация: Любая
   ) -> Bool {
   ВК. Дескриптор (url: url, sourceApplication: sourceApplication)
   вернуть истину
} 

 приложение func (
    _ приложение: UIApplication,
    открытый URL: URL,
    параметры: [UIApplicationOpenURLOptionsKey: Any] = [:]
    ) -> Bool {
    let app = options [.sourceApplication] как? Нить
    ВК. Дескриптор (url: url, sourceApplication: app)
    вернуть истину
} 

4. Авторизуйтесь, как описано в oAuth WebView.

   Если пользователь отказывает в авторизации в приложении VK, SwiftyVK отобразит диалог oAuth

Необработанная строка токена

Если вы ранее получали токен пользователя, просто передайте его следующему методу:

 VK.sessions.default.logIn (rawToken: String, истекает: TimeInterval)

// Начинаем работу с сессией SwiftyVK здесь 

TimeInterval — время, по истечении которого токен станет недействительным.Передайте 0 , если вы хотите, чтобы токен никогда не истекал.

Взаимодействие с ВК API

SwiftyVK предоставляет очень простой интерфейс для взаимодействия с VK API. Все запросы выполняются асинхронно в частной очереди планировщиком API. (по умолчанию планировщик отправляет не более 3 запросов в секунду). Вы можете просто отправить запрос и получить ответ без особых усилий.

Здесь перечислены все методы API

Давайте подробнее рассмотрим синтаксис запросов:

Запрос

Базовый запрос звонков выглядит как ВК.methodGroup.methodName () .

Например, чтобы получить краткую информацию о текущем пользователе:

 VK.API.Users.get (. Пустой)
    .onSuccess {/ * обработать и проанализировать ответ * /}
    .onError {/ * ошибка обработки * /}
    .send () 

Объект создан с помощью

представляет собой запрос, который может быть отправлен немедленно или может быть настроен сначала и отправлен позже.

Параметры

Если вы хотите получить дополнительные поля для пользователя в предыдущем примере, вы можете установить параметры запроса:

 ВК.API.Users.get ([
    .userId: "1",
    .fields: "секс, дата, город"
    ]) 

Используйте .empty , если вы не хотите передавать какие-либо параметры.

Обратный звонок

Запросы выполняются асинхронно и предоставляют некоторые обратные вызовы для обработки результатов выполнения:

на успехе

Этот обратный вызов будет вызван, когда запрос будет успешным и вернет объект Data . Вы можете обрабатывать и анализировать ответ, используя любой метод анализа JSON. (например, JSONSerialization , Codable , SwiftyJSON и другие)

 ВК.API.Users.get (. Пустой)
    .onSuccess {
        let response = попробуйте JSONSerialization.jsonObject (с: $ 0)
    } 

Вы можете выдавать ошибки в обратном вызове onSuccess , что приведет к вызову onError с вашей ошибкой.

on Ошибка

Этот обратный вызов будет вызываться, если запрос по какой-либо причине не выполнен. Вы можете обработать ошибку, возникшую в этом обратном вызове.

 VK.API.Users.get (. Пустой)
    .onError {
        print ("Запрос завершился ошибкой: ($ 0)")
     } 

Отмена

Если вам больше не нужно отправлять запланированный запрос (e.грамм. экран выскочил), просто отмените:

 // функция `send ()` возвращает объект `Task`, у которого есть функция` cancel () `
let request = VK.API.Users.get ([
    .userId: "1",
    .fields: "секс, дата, город"
    ])
    .onSuccess {печать ($ 0)}
    .Отправить()

// Отменить запланированный запрос.
// Обратный вызов onSuccess никогда не будет выполнен.
request.cancel () 

Цепочка

SwiftyVK позволяет объединять запросы в цепочку. Если ваш второй запрос требует ответа от первого, просто объедините их в цепочку:

 ВК.API.Users.get (. Пустой)
    .chain {ответ в
        // Этот блок будет вызываться только
        // при успешном выполнении метода `users.get`.
        // Получает результат выполнения метода users.get.
        let user = попробуйте JSONDecoder (). decode (User.self, from: response)
        вернуть VK.API.Messages.send ([
            .userId: user.id,
            .сообщение: "Привет"
        ])
    }
    .onSuccess {ответ в
        // Этот блок будет вызываться только тогда, когда есть и `users.get`, и` messages.отправить
        // методы успешно выполнены.
        // `response` является результатом метода` messages.send`
    }
    .onError {ошибка в
        // Этот блок будет вызываться при сбое методов `users.get` или` messages.send`.
        // Получает ошибку при выполнении метода users.get или messages.send.
    }
    .send () 

С SwiftyVK можно делать очень длинные цепочки!

Настройка

В SwiftyVK каждая сессия имеет конфигурацию по умолчанию для своих запросов.Каждый запрос получает конфигурацию из своего сеанса. Конфигурация содержит такие параметры, как httpMethod , tryTimeout и другие.

Вы можете изменить конфигурацию за один запрос

 // Установите другой httpMethod только для этого запроса
VK.API.Users.get (. Пустой)
    .configure (с: Config (httpMethod: .POST)) 

или за весь сеанс

 // Установить значение apiVersion по умолчанию для всех запросов в сеансе по умолчанию
VK.sessions.default.config.apiVersion = "5.68" 

Вы можете изменить следующие свойства конфигурации:

Имущество	По умолчанию	Описание
httpMethod	. ПОЛУЧИТЬ	HTTP-метод. Вы можете использовать GET или POST . Для большого тела (например, длинный текст сообщения в методе message.send ) используйте метод POST .
версия API	последняя версия	Версия API ВКонтакте.По умолчанию используется последняя версия. Если вам нужна другая версия — измените это значение.
язык	Язык пользовательской системы	Язык ответа. Для EN Павел Дуров , для RU Павел Дуров .
попыток Максимальный предел	3	Максимальное количество попыток отправки запроса перед возвратом ошибки.
попытка Тайм-аут	10	Тайм-аут в секундах ожидания ответа перед возвратом ошибки.
ручка Ошибки	правда	Позволяет автоматически обрабатывать определенные ошибки ВКонтакте, представляя пользователю диалоговое окно, когда требуется авторизация, решение капчи или проверка.

Загрузить файлы

SwiftyVK дает возможность легко загружать файл на серверы ВКонтакте. Например:

 // Получить путь к файлу изображения
guard let path = Bundle.main.path (forResource: "testImage", ofType: "jpg") else {return}

// Получаем данные из файла изображения по пути
guard let data = try Data (contentsOf: URL (fileURLWithPath: path)) else {return}

// Создаем представление SwiftyVK Media из заданных данных
let media = Media.изображение (данные: данные, тип: .jpg)

// Загрузить изображение на сервер
VK.API.Upload.Photo.toWall (носитель, кому: .user (id: "4680178"))
    .onSuccess {печать ($ 0)}
    .onError {print ($ 0)}
    .в процессе {
        // Этот обратный вызов доступен только для запросов на загрузку
        // Используем его для обработки статуса загрузки и отображения его пользователю
        
        switch $ 0 {
            case let .sent (current, of):
                print ("отправлено", текущее, "из": из)
            case let .recieve (current, of):
                print ("получить", текущий, "из": из)
        }
    }
    .отправить () 

Некоторые запросы на загрузку не сразу загружают файлы

, например, VK.API.Upload.Photo.toMessage вернет photoId который вы можете использовать в методе messages.send . См. Документы для получения дополнительной информации.

Взаимодействие с LongPoll

Старт LongPoll

С SwiftyVK вы можете очень легко взаимодействовать с сервером VK LongPoll. Просто позвоните:

 VK.sessions.default.longPoll.start {
    // Этот обратный вызов будет выполняться каждый раз
    // клиент длительного опроса получает набор новых событий
    печать ($ 0)
} 

Обработка обновлений

Формат данных описан здесь.LongPollEvent — это перечисление со связанным значением типа Data в каждом случае. Вы можете преобразовать эти данные в JSON с помощью вашего любимого парсера, например:

 VK.sessions.default.longPoll.start {
    для мероприятия в $ 0 {
        переключить событие {
            case let .type1 (данные):
                пусть json = JSON (данные)
                печать (json)
            По умолчанию:
                перерыв
        }
    }
} 

LongPollEvent имеет два особых случая:

.forcedStop — возвращается, когда LongPoll обнаружил непредвиденную ошибку и остановился.Вы можете перезапустить его снова.

.historyMayBeLost — возвращается при длительном отключении LongPoll от сервера и либо lpKey , либо отметка времени устарели. Повторное подключение LongPoll вручную не требуется, клиент сделает это сам. Используйте этот случай для обновления данных, которые могли быть обновлены, пока сеть была недоступна .

Стоп, LongPoll

Если вам больше не нужно получать обновления LongPoll, просто вызовите эту функцию:

 ВК.sessions.default.longPoll.stop () 

Диалог общего доступа

С помощью SwiftyVK можно делать сообщения на стене пользователя. Для этого вам необходимо:

 VK.sessions.default.share (
    ShareContext (
        text: "Эта запись сделана с #SwiftyVK 🖖🏽",
        изображений: [
            ShareImage (data: data, type: .jpg), // представление изображения в формате JPG
        ],
        ссылка: ShareLink (
            title: "Следуй за белым кроликом", // Описание ссылки
            url: ссылка // URL на сайт
        )
    ),
    onSuccess: {/ * Обработка ответа * /},
    onError: {/ * Обработка ошибки * /} 

Изображения и ссылка необязательны, текст обязателен Общий доступ недоступен в macOS 10.10. Если вы хотите его использовать, сделайте запрос на перенос в этот репозиторий.

FAQ

Я не могу найти какой-либо метод или параметр API в библиотеке

Лицензия

SwiftyVK выпущен под лицензией MIT. Подробности см. В ЛИЦЕНЗИИ.

vkbottle · PyPI

Новое репо бот-движка ВКонтакте с декораторами как в знаменитом фреймворке!

ПРОЧИТАТЬ ВЕРСИИ:

Установить

Для установки используйте команду терминала:
pip install vkbottle or
pip3 install vkbottle

Поддерживаемые версии Python:

• Python 3.5
• Python 3.6
• Python 3.7 и>

Использование

Давайте создадим простой бот-движок

 из vkbottle import Bot, MessageAnswer

bot = Бот (токен, group_id, debug = True)
 

Имя	Значение
жетон	Ваш токен VK Group для запуска лонгпола ( str )
group_id	ID вашей группы ВКонтакте ( int )
отладка	Должен ли vkbottle показывать отладочные сообщения? По умолчанию False ( bool )
асинхронный	Следует ли vkbottle (Bot) использовать asyncio для достижения более быстрых результатов.По умолчанию True ( bool )

Теперь мы должны импортировать наши файлы событий следующим образом: import events with bot.run () in it or make it in one single file

Декораторы использования

@on_message (текст)

 @ bot.on_message ('привет!')
def привет (ответ):
    print ('Кто-то написал мне "привет!"!')
# bot.run ()
 

@on_message_undefined ()

 @ bot.message_undefined ()
def undefined (ответ):
    print ('Я кого-то не понимаю')
# бот.запустить()
 

Как использовать ответ ? Есть много поддерживаемых методов:

Метод	Описание
ответ (текст, вложение = Нет, клавиатура = Нет, наклейка = Нет)	Требуется для быстрого ответа создателю события

Примеры:

 @ bot.on_message ('кот')
def itz_cat (ответ: AnswerObject):
    ответ ('Мяау')
# Когда пользователь отправляет сообщение "кот" боту, он отвечает "Мяау"
 

Ответ сообщения.send без peer_id, он завершает автоматически

Ключи

Если вам это нужно, вы можете добавить простые ключи к вашим декораторам, например:

 @ bot.on_message ('Меня зовут <имя>')
def my_name (ответ: AnswerObject, имя):
    ответ ('Тебя зовут' + имя + '!')
 

Также поддерживается в декораторах чата.
Ключи являются именованными аргументами функции, поэтому должны быть разрешены так же, как они были разрешены в декораторе

Генератор клавиатуры

Сделаем простую клавиатуру с помощью VKBottle Keyboard Generator:

 [# Моя клавиатура
    [{'text': 'button1'}, {'text': 'button2'}], # строка
    [{'text': 'button3'}] # вторая строка
]
 

Клавиатура:
{button1} {button2}
{——- button3 ——}

Варианты клавиатуры для кнопки:

Опция	Значение	По умолчанию
текст	Текст кнопки
цвет	Цвет пуговицы	По умолчанию (вторичный)
тип	Тип действия кнопки	текст

С ответом

 ответ (
    'Это моя клавиатура!',
    клавиатура = [
        [{'text': 'Мой баланс'}, {'text': 'Я'}],
        [{'текст': 'магазин', 'цвет': 'положительный'}]
    ]
)
 

Парсеры ответов

Есть два типа парсеров и всего 3 парсера:

Синтаксический анализатор метода Анализатор метода Парсер класса

Синтаксический анализатор	Описание
пользователь	на основе пользователя.получить запрос
группа	на основе запроса group.getById
сам	, основанный на собственных переменных класса бота

Как использовать парсеры ответов ? Объяснить легко:

Как работают парсеры

Вы делаете запрос на ответ, и сообщение принимает участие в проверке Answer-Parser. Пример парсера
выглядит так:
{parser: arg}

Например:
Здравствуйте, мой дорогой {user: first_name}!

Анализатор пользовательских методов

Пример синтаксического анализатора	Описание
{user: first_name}	Добавьте имя пользователя, совершившего событие
{user: last_name}	Пополнить имя пользователя, совершившего событие
{user: id}	Попасть в id пользователя, совершившего событие

Анализатор групповых методов

Пример синтаксического анализатора	Описание
{группа: имя}	Попасть в название группы, в которой бот
{группа: описание}	Попасть в описание группы, в которой бот
…	…

Подробнее в VK Документация по объекту / группе

Самоанализатор

Этот парсер очень быстрый, рекомендуется использовать, когда время является главным приоритетом

Пример синтаксического анализатора	Описание
{self: peer_id}	Идентификатор владельца события
{self: group_id}	Группа, где ID бота

Bot Api

Вы можете использовать VK Bot API для выполнения всех типов и групп запросов.Для этого вы можете использовать простой метод:

 api = bot.api
api.messages.send (peer_id = 1, message = 'Привет, мой друг!')
 

Все доступные методы вы можете найти в документации по методам ВКонтакте

---

Поддерживаются все группы методов, но только они имеют специальные функции выделения:

---

Пользовательский API

Для авторизации пользователя используйте этот метод:

 от пользователя vkbottle import
user = User ('мой-токен', user_id = 1)
 

Аргумент	Описание
жетон	Vk Api token ( str )
user_id	Идентификатор пользователя ( int )
отладка	Должен ли VKBottle выводить отладочные сообщения.По умолчанию False ( bool )

User Api совпадает с Bot Api, но не имеет функции выделения:

 # ...
user_api = user.api
user_api.messages.send (peer_id = 1, message = 'Привет, мой коллега!', random_id = 100)
 

Web Scraping или Parsing Интернет-ресурсов — что это и законно?

Опубликовано admin 28.01.2020 28.01.2020

Интернет парсинг или другой анализ веб-страниц — это автоматический сбор информации из различных интернет-ресурсов, что осуществляется с помощью специально разработанная компьютерная программа-бот.Боты разработаны для таких случаев. когда необходимо выполнять однообразные, рутинные, основанные на одном и том же алгоритм действий, но на максимальной скорости, заведомо недоступной для люди.

Это важно, что мы говорим о сборе информации, которая является общедоступной доступным, а не о взломе или краже контента с ресурса, на котором ограниченный доступ к нему. Кроме того, веб-парсинг означает, что бот выбирает определенная информация, которая интересует человека, собирающего эту информацию в, а не копировать всю базу данных информационного ресурса.Более того, объектом веб-синтаксического анализа не обязательно могут быть персональные данные пользователей, но разнообразная информация. Например, один из самых популярных применение веб-скрапинга — это мониторинг цен на товары и их ассортимент. анализ — в неавтоматическом режиме, в относительно небольшом объеме и многое другое медленно, они также выполняются обычными потребителями, когда они ищут Интернет для поиска наиболее подходящих для них товаров.

Механизм очистки веб-страниц обычно описывается следующим образом: робот получает доступ к страниц целевого сайта, получает HTML-код, разбирает его на компоненты (парсинг), ищет данные, соответствующие задаче, которые затем сохраняет в собственной базе данных.

А классический пример — парсинг сайтов разными поисковиками (в в частности, Google, Яндекс), чьи роботы заходят на сайт и индексируют его, получая необходимые данные. В связи с этим специалисты по сайтостроению настоятельно рекомендуют размещение в корне специального файла «приглашение поисковому роботу» папка сайта — файл robots.txt, созданный для индексации сайта, и как результат — его появление в результатах поиска произошло быстрее. Нужно включение такого «приглашения» в каталог сайта объясняется тот факт, что поисковый бот сканирует ограниченное количество файлов на определенном информационный ресурс, а затем переходит на следующий сайт.И если файл роботов Missing.txt бот может индексировать неосновные страницы, а важные страницы, которые должны быть используемые для продвижения веб-сайтов, останутся в индексе ООН.

файл robots.txt может также содержать запрет на индексирование поисковыми роботами определенных страниц сайт. Но его можно использовать не только для ограничения синтаксического анализа — сегодня есть и другие механизмы технической защиты. В то же время специалисты признают, что это пока невозможно установить непреодолимые барьеры для всех видов парсинга (веб соскабливание) — разрабатываемые инструменты можно рассматривать только как сдерживающий фактор.Невозможно технически предотвратить очистку сайта, правообладатели информации ресурсы пытаются использовать правовые инструменты, чтобы запретить автоматический сбор Информация.

VK v. Double Данные

Знаменитым делом о запрете парсинга (парсинга) стало дело VK (ВКонтакте) vs. Double Data по иску о защите смежных прав истца как производителя базы данных пользователей социальной сети ВКонтакте. Оно было последовательно рассмотрено судами трех инстанций, суд отклонил, апелляционная жалоба и кассация, вынесенные по делу о судебных актах, были отменены, а дело направлено на новое рассмотрение в суд первой инстанции, который еще не вынес. новое решение.

истец обосновал свою позицию наличием интеллектуальной собственности — смежные права на базу данных, а также необходимость защиты прав субъекты персональных данных — пользователи социальных сетей, информация о которых проиндексировано роботом респондента. Таким образом, получается, что истец защищал свои интеллектуальные права, частично оправдывая свои претензии необходимостью защищать права и интересы определенной группы людей — пользователей ВКонтакте социальная сеть (которая, кстати, вызывает вопросы в контексте специальных требования арбитражного процессуального права).

Возражение к иску Double Data указала на необходимость того, чтобы суд оценил несколько обстоятельств, которые, по его мнению, препятствуют удовлетворению иск. Во-первых, подсудимый настаивал на том, что осуществляемые им действия по своей сути ничем не отличаются от деятельности поисковых роботов по индексации Интернет-ресурсы, и поэтому не могут нарушать интеллектуальные права истец. Во-вторых, ответчик обратил внимание на то, что база данных созданный истцом является побочным продуктом создания и развития сама социальная сеть, которая не требовала самостоятельных вложений в поиск, сбор и проверка данных, содержащихся в этой базе данных, как в результате чего нет оснований говорить о создании инвестиционной базы данные.В-третьих, Double Data обращает внимание на то, что нет доказательства извлечения ответчиком значительной части материалов дела база данных пользователей социальных сетей, и это не позволяет говорить о нарушение. В-четвертых, по мнению респондента, владельцы сайтов не могут приобрести монополия на данные пользователей этих сайтов — «принцип опубликованных данных — представил их в социальной сети «крайне опасно». Таким образом ответчик в рамках своих возражений также стремился не покидать указанная истцом по интеллектуальным правам ниша, «приправленная» права на персональные данные пользователей социальной сети.

LinkedIn v. HiQ

Участники дела HiQ v. LinkedIn обосновывали свои позиции совершенно по-другому. Право на инвестиционные базы данных не принадлежит интеллектуальной собственности во всех странах и определяется как смежное право. В этой связи публикации часто обращают внимание на то, что, например, в Директиве № 96/9 / EP Европейского парламента и Совета от 11 марта 1996 г. о правовой защите баз данных это право нейтрально упоминается. как sui generis.Для целей этой статьи важно, что некреативные базы данных в США не получают правовой защиты как объекты интеллектуальной собственности, что частично привело к принципиально иному правовому обоснованию в деле HiQ против LinkedIn.

Это Также примечательно, что в отличие от российского случая, в котором авторское право владелец информационного ресурса ВК обратился в суд с просьбой запретить стартап Double Data из веб-парсинга, американский случай, разработанный в диаметрально противоположный сценарий — HiQ Labs, Inc., обратился в суд с запретить правообладателю информационного ресурса LinkedIn Corporation от принятия технических мер по предотвращению синтаксического анализа. который выполняет такой разбор и использует полученные данные в своих аналитических продуктах.

в во-первых, LinkedIn попыталась до суда ограничить сбор данных со своего сайта с помощью отправив HiQ письмо с требованием прекратить автоматическое копирование данных. Письмо заявил, что такие действия HiQ являются нарушением, и если HiQ продолжит синтаксический анализ платформы LinkedIn, это будет нарушением федеральных законов и законов штата, включая Закон о компьютерном мошенничестве и злоупотреблениях 1984 года (CFAA), Digital Millennium Закон об авторском праве 1998 года (DMCA), § 502 (c) Уголовного кодекса Калифорнии.

столкнулся с угрозой потери основного источника данных и чуть ли не обвинением в взлома (поскольку CFAA направлено на прекращение взлома и запрещает доступ к компьютер без разрешения или с превышением разрешенного доступа), HiQ стартап в ответном письме потребовал, чтобы LinkedIn признал право HiQ на доступ к общедоступным страницам LinkedIn. Через неделю HiQ обратился в суд с просьбой запретить LinkedIn устанавливать технические барьеры, также препятствующие скрапингу как осуществление юридических или технических мер, направленных на блокирование доступа HiQ ботов в публичные профили пользователей LinkedIn.

HiQ указал, что его бизнес-модель основана на доступе к общедоступным данные людей, которые решили поделиться этой информацией в LinkedIn, и если это лишен этого источника данных, HiQ не сможет выполнить его договорные обязательства, в том числе контракты с крупными клиентами, и его бизнесу будет нанесен непоправимый ущерб. Заявитель также сослался на факт что поведение LinkedIn не соответствует правилам честной конкуренции, поскольку есть свидетельства того, что LinkedIn планирует создать новый продукт, имеющий четкую сходство с аналитическим продуктом HiQ — Skill Mapper и использование данных из пользователей своей платформы за это.Фактически, LinkedIn обвиняли в преднамеренном пытается вмешиваться в договорные отношения других людей, устанавливая технические препятствия для доступа ботов HiQ к общедоступным данным о своих платформа, что недопустимо (вредоносное вмешательство в договор) и подлежит судебному запрету. То есть Ry построил свою правовую позицию на основе положения деликтного права (закон о правонарушениях), имея в виду общественность значение дела.

Возражение, LinkedIn указал, что HiQ — это аналитическая компания, а не сбор данных. компании, и она может использовать альтернативные источники данных LinkedIn.В то же время, LinkedIn обратила особое внимание на то, что легализация Интернета парсинг угрожает конфиденциальности пользователей LinkedIn, в результате чего репутация самой LinkedIn Corporation находится под угрозой. Главный аргумент LinkedIn отправил письмо, запрещающее HiQ автоматическое копирование данные, в соответствии с положениями CFAA, препятствуют дальнейшему законному доступу HiQ к данным пользователей платформы LinkedIn. Другими словами, защищая против обвинения в преднамеренном вмешательстве в договорные отношений, LinkedIn, в свою очередь, обвинила HiQ в поиске несанкционированного доступа к компьютерная информация, которая считается очень серьезным преступлением в соответствии с CFAA.

Таким образом, несмотря на то, что главный вопрос в обоих рассматриваемых случаях заключался в том, автоматический сбор общедоступной информации из Интернета Ресурс приемлем, то анализируемые кейсы называть аналогичными.

Это Важно, что американские суды дали однозначный ответ на этот главный вопрос, который кажется оправданным и абсолютно правильным. Давая это, это желательно кратко раскрыть позицию апелляционного суда, которая, не согласившись с доводами LinkedIn, поддержал решение суда г. первый случай.По мнению апелляционного суда, CFAA предусматривает три видов компьютерной информации:

1) доступ к которым открыт для общественности и не требует разрешения,

2) доступ к которому требует разрешения, и оно было дано;

3) доступ к которому требует разрешения, но оно не было предоставлено или был превышение разрешенных лимитов доступа.

Общественное Суд подчеркнул, что профили пользователей LinkedIn доступны всем, кто подключены к Интернету, поэтому они относятся к первому типу информации, поэтому что на деятельность HiQ не распространяются ограничения CFAA.А также окончательное заключение суда:

«Раздача таким компаниям, как LinkedIn, предоставляется свобода решать, кто может собирать и использовать данные — данные, которыми компании не владеют, которые общедоступны и которые эти компании сами собирают и используют — создает риск информации монополии, нарушающие общественные интересы ».

Более подробное решение суда можно найти здесь.

что это такое и что использовать

Программа, являющаяся довольно быстрым парсером пользователей и сообществ ВКонтакте, которая, как и недавно опубликованная, собирает базу данных сообщества по списку заданных ключевых слов.Это дает возможность настроить несколько очень полезных параметров, благодаря которым вы можете анализировать узкоспециализированные базы сообщества, а также пользователей в дополнение.

Parser позволяет собирать базы сообществ определенного типа (группы, публичные страницы, собрания) по списку заданных ключевых слов. Ключевые слова можно скачать из файла. Количество сообществ, которые нужно получить по одному ключевому слову, можно указать вручную (но не более 1000, это ограничение ВКонтакте). Для исключения ненужных групп существует такая опция, как стоп-слова, исключающая из результатов поиска сообщества, в названиях которых есть хотя бы одно из указанных стоп-слов.

Для создания баз данных, предназначенных для различных рассылок группам / пабликам / собраниям, вы можете анализировать только сообщества с открытыми стенами. Указав метод сортировки перед синтаксическим анализом, вы можете получить базы сообществ с определенными параметрами и характеристиками. Если вы ориентируетесь на большие сообщества, вам поможет настройка, ограничивающая минимальное количество участников в них.

Как и в случае с программой, в этом парсере можно ограничить область поиска, указав конкретный регион в виде страны или города.Однако вы должны указать их вручную с помощью идентификаторов. О том, как узнать ID города, читайте в специальной статье «». Идентификатор страны определяется аналогичным образом.

В качестве окончательного результата вы получите список прямых ссылок на нужные вам сообщества. К сожалению, чтобы получить список идентификаторов групп, вместо ссылки на них придется использовать другую программу, но для этого подойдет любой текстовый редактор, например блокнот.

Парсер позволяет получить список ссылок на страницы пользователей, найденных в поиске людей ВКонтакте по списку заданных ключевых слов.Ключевые слова можно скачать из файла. Из-за ограничений ВКонтакте максимальное количество результатов, получаемых по одному ключевому запросу, составляет 1000 человек. Если для вас важен порядок сортировки пользователей в поиске, вы можете настроить его, выбрав наиболее подходящий элемент в раскрывающемся меню.

Опять же, если вы собираете базу для массовых рассылок пользователям, разработчик сделал для вас поиск более избирательным, позволяя собирать только страницы с открытыми стенами и / или личные сообщения.Для сбора целевой аудитории вы можете указать регион для поиска в виде идентификаторов города и страны, а также пола и возраста пользователей.

В случае, если вы не любите накапливать собранные базы, но действуете очень быстро, используя их сразу после разбора, вас, вероятно, заинтересует настройка для сбора людей в сети, чтобы сразу после сбора вы могли делать наиболее эффективные рассылки по мере того, как как можно скорее.

Нужная вам целевая аудитория будет собрана в виде прямых ссылок на страницы пользователей.В этой программе также невозможно преобразовать ссылки в идентификаторы, но без этой программы сделать это очень просто.

Парсер, позволяющий получить список пользователей из любых открытых сообществ ВКонтакте. Достаточно указать прямые ссылки на нужные сообщества и настроить остальные параметры по своему усмотрению. Ссылки на сообщества можно скачать из файла и указать в произвольной форме. Например, вот ссылка на сообщество Live:

По результатам сбора собранная база данных может быть предварительно отсортирована путем увеличения или уменьшения идентификатора пользователя.Если у вас есть права модератора в сообществах, из которых выполняется синтаксический анализ пользователей, у вас будет доступ к еще двум методам сортировки результатов: в хронологическом или антихронологическом порядке присоединения к сообществу.

Для получения наиболее эффективных пользовательских баз, которым вы планируете отправлять рассылку позже, существуют варианты сбора пользователей онлайн, с открытыми стенами и личными сообщениями.

Раздел, для сбора расширенной информации о списке пользователей ВКонтакте. Анализирует и отображает в виде таблицы следующие данные: имя, фамилию, пол, дату рождения, страну, город, мобильный телефон, привязанные аккаунты в Instagram, Twitter, Facebook, текущий статус (онлайн / офлайн), открытость стены и личные сообщения.

Для получения этих данных о пользователях необходимо и достаточно загрузить в поле «Страницы людей» список прямых ссылок на интересующих вас пользователей.

Собранная информация при необходимости может быть сохранена в 2 типа файлов: в электронную таблицу Excel формата .xls или в простой текстовый файл. В последнем случае все пользовательские данные будут разделены точкой с запятой.

Разрезав базу сообщества, вы можете использовать встроенный инструмент для работы с базой данных для выполнения действий над полученной базой.На данный момент доступны только 3 полезных опции: добавление текста в начало или конец строк, ограничение количества строк в базе данных и удаление в ней дубликатов.

Таким образом, можно превратить идентификаторы баз, скажем, в ссылки на сообщества для использования полученной базы в различных системах продвижения, требующих наличия собственной базы в виде ссылок. Удаление дубликатов позволит избавиться от повторяющихся записей, причем абсолютно в любой базе данных, но не обязательно в базе, скомпилированной этой программой.

Для поклонников этой программы сразу отметим, что ранее ее можно было найти на различных форумах и сайтах, например, на нашем под названием «VKGroupsWorker».

Здравствуйте, дорогие друзья и гости блога! Сегодня я хочу представить вам уникальную вещь для SEO продвижения вашего сайта. Это vC Parser ! Надеюсь, вы знаете о таком? А если нет, то обязательно узнайте !!!

Рассказываю и показываю видео демонстрирующее работу парсера vC!

Вы также можете бесплатно скачать парсер vC , который я предлагаю вам только сегодня и только здесь !!!

Спешим, пока халява…

Что такое парсер?

Может кто не знает, что такое парсер. Затем я немного расскажу об этом уникальном в своем роде продукте.

Parser vk — Это программа, которая просто необходима пользователю, решившему начать тесное сотрудничество с SEO для продвижения и раскрутки своего сайта. С помощью этой программы можно загрузить все групп VK и vK страниц , которые вам нужны для ваших ключевых запросов для дальнейшего использования в SEO-продвижении и продвижении вашего сайта или блога в самой популярной социальной сети — VC .

Вот так выглядит эта уникальная и на первый взгляд невзрачная программа, которую можно скачать бесплатно парсер вк :

Как работает парсер?

Это довольно просто. На картинке выше вы видите, что сначала вам нужно войти в VC. Введите данные для входа в свою учетную запись и нажмите «Войти», все наполовину сделано.

Теперь вам нужно ввести ключевое слово, по которому вы будете искать группы ВК или страницы ВКонтакте. Затем поставьте галочку «Парсить группы с открытыми стенами».»Это для того, чтобы вы могли потом добавлять туда свои сообщения.

И последнее действие, которое необходимо сделать, чтобы мы могли начать синтаксический анализ групп вместе с вами. Просто нажмите кнопку «Пуск».

И вы увидите в поле «Список найденных групп ВК», которое справа, начнут появляться адреса ваших искомых групп ВК.

Парсер

ВКонтакте — это набор настроек Datacol, который автоматически получает информацию о людях, обсуждениях и группах социальных сетей Вконтакте.Также есть возможность изменять базовые настройки парсинга других модулей Вконтакте. Сохранение данных осуществляется в файле XLSX. В настройках парсинга информации о людях можно указать параметры поиска (все, что предоставляет ВКонтакте). На выходе вы получите список найденных людей, выданный ВКонтакте. Для каждого человека будет сохранена следующая информация: имя, ссылка на его страницу ВКонтакте, ссылка на фото и адрес страницы, на которой человек был найден.

• Использование парсера В контакте с Вы можете собирать информацию о людях, обсуждениях и группах популярных соц.сеть.
• Автоматизировать работу;
• Сохраните собранную информацию в любом удобном формате ( Excel, TXT, WordPress, MySQL и т. Д.).

Файл Xlsx для последующего открытия в Excel будет выглядеть так:

Проверить работу парсера ВК можно бесплатно в демо-версии программы.

Основные преимущества парсера ВК на базе Datacol это:

• Возможность пожертвовать парсинг ВКонтакте специально под свои нужды (вам или).
• Возможность дальнейшей обработки собранных данных с помощью плагинов и их загрузки в.
• Возможность велопоходы . Когда результаты первой задачи синтаксического анализа будут введены во вторую задачу сбора данных. Подробнее.

Парсинг При контакте с происходит обработка Javascript, а также загрузка данных (в частности, блоков с описанием организаций) путем прокрутки в браузере. Мы получаем эту возможность благодаря плагину.При запуске кампании Datacol откройте один или несколько экземпляров браузера Chrome для загрузки веб-страниц через них. Количество запущенных экземпляров Chrome равно количеству потоков кампании. Обратите внимание, что инициализация экземпляров браузера может занять некоторое время.

Как используется парсер ВК?

ВКонтакте — самый посещаемый русскоязычный сайт в Интернете. Ежедневно его посещают более 60 миллионов человек. Поэтому неудивительно, что люди используют данные с этого сайта.Для автоматического получения информации с помощью парсера.

Вы можете анализировать практически все содержимое сайта. Вот самые популярные парсеры ВКонтакте:
— группы парсеров;
— парсер идентификатора ;
— парсер обсуждения ;
— парсер стены и т. Д.

Парсер группы ВКонтакте

Парсер групп ВК является наиболее востребованным. Часто парсинг группы ВК подразумевает 2 возможных варианта. Первый — поиск групп по запросу. Второй — это разбор групповых обсуждений.Парсер групп ВКонтакте, представленный в стандартном наборе настроек Datacol, собирает информацию из группового поиска по конкретному запросу. Он собирает следующие данные: название группы, фото, количество участников, тип группы и ссылку на нее. Наши клиенты в основном заинтересованы в загрузке ВКонтакте в Excel. Поэтому сохранение собранных данных происходит в формате CSV для последующего открытия в Excel.

Парсер id ВКонтакте

Parser id ВКонтакте довольно часто используется для того, чтобы в дальнейшем отправить пользователю рекламу или какое-то коммерческое предложение.Для этого также есть парсер телефонов ВКонтакте. Идентификаторы пользователей собираются по определенным критериям: возраст, пол, город, интересы и т. Д. Парсер пользователей ВКонтакте, представленный в Datacol, собирает информацию от людей, ищущих определенный запрос. В настройках можно указать параметры поиска (которые предоставляет сайт ВКонтакте). В результате вы получаете список людей, выданный ВКонтакте. По каждому человеку сохраняется следующая информация: имя, ссылка на фото, адрес страницы выдачи, ссылка на его страницу ВКонтакте, где человек был найден.Данные сохраняются в файл CSV.

Парсер стены Вконтакте

Парсер стены Вконтакте чаще всего используется для наполнения вашего сайта. Поскольку сайт ВКонтакте практически не индексируется поисковыми системами, это используется при создании сайтов для продажи ссылок. Идея парсинга ВКонтакте не нова, но используется довольно успешно.

Парсер новостей Вконтакте

Достаточно популярен и новостной парсер Вконтакте. Обычно он используется для автоматического ведения блога.

Парсер обсуждений Вконтакте

Парсер обсуждений Вконтакте, представленный в Datacol, позволяет собирать информацию из тем. Собираются следующие данные: сообщение, имя и идентификатор страницы автора, дата и время публикации сообщения, ссылка. Информация сохраняется в файле CSV для последующего открытия в Excel.

Парсер ВКонтакте для CMS

Одно из применений парсинга ВКонтакте — публикация собранной информации на его веб-сайте.После парсинга получаем файл CSV. Затем вы можете импортировать его на свой сайт. Для этого часто используются такие парсеры:
— парсер wordPress;
— парсер для DLE;
— парсер для joomla и др.

Парсер ВКонтакте для WordPress

Datacol поддерживает возможность экспорта данных из процесса синтаксического анализа на сайты с CMS WordPress. Это предусмотрено в базовом функционале программы.

Парсер ВКонтакте для DLE

Информация, собранная парсером, может быть экспортирована в CMS DLE.Для этого используется плагин экспорта. Таким образом, вы можете разобрать сайт ВКонтакте с помощью Datacol и опубликовать собранную информацию в DLE. Кроме того, собранные данные могут быть обработаны (например, автоматический перевод или уникальный).

Парсер ВКонтакте для Joomla

Datacol может помочь вам экспортировать собранные данные в CMS Joomla 2.5. Он также использует плагин. Вы можете разобрать ВКонтакте и опубликовать собранную информацию в Joomla.

Парсер

ВКонтакте избавит вас от рутинной работы и сможет повысить ее эффективность.Для тестирования работы парсера ВКонтакте, который реализован в рамках Datacol, вы можете скачать ДЕМО-версию программы на

.

Тестирование парсинга ВКонтакте

Для проверки работы парсера ВКонтакте :

Шаг 1. Установить. Демо-версия программы имеет все платные функции, но сохраняет только первых 25 результатов анализа .

Шаг 2. Кампания присутствует в дереве кампании social-parsers / vk-people-search.пар . Выберите его и нажмите кнопку. Run (Играть) .

Перед запуском нужно установить ссылку на выдачу человек, поискать ВКонтакте вы хотите отпарить. Заходим в обычный браузер, выставляем интересующие вас параметры выдачи Вконтакте, нажимаем Чтобы найти . Скопируйте ссылку, созданную браузером. Вставьте скопированную ссылку в поле. Исходные данные .

нажмите на картинку для увеличения

Шаг 3. Дождитесь появления результатов парсера ВК. После появления результатов можно принудительно остановить парсинг (нажав кнопку Stop ).

нажмите на картинку для увеличения

Шаг 4. После окончания / принудительной остановки парсер в папке Мои документы может найти файл vk-people-search.xlsx .

Здравствуйте, друзья. Светлана Раевская будет сегодня с вами, и мы поговорим о парсерах и парсинге ВКонтакте.Что это такое и зачем нам это нужно?

Что такое парсер и парсинг ВК

Парсер — это программа / скрипт, который по заданному алгоритму собирает необходимую информацию на сайте.

Парсинг — процесс поиска, анализа и систематизации данных по заданному алгоритму и выдачи их в удобном для сохранения и использования формате (Excel, csv, txt).

Что такое ретаргетинговые сервисы ВКонтакте и как они работают?

Так зачем вам парсер? И здесь важно вспомнить, что такое ретаргетинг файлов.

Как видите, все становится на свои места. С помощью парсера мы можем собирать аудитории пользователей ВКонтакте по нужным нам параметрам. Затем загрузите эти аудитории в свой рекламный кабинет и транслируйте им свою рекламу. Иногда парсеры данных из ВК называют — ретаргетинговых сервисов ВКонтакте.

Это время создания парсеров ВК, я считаю, вывели таргетированную рекламу на новый уровень. Анализ аудитории по различным поведенческим характеристикам позволяет минимизировать главный недостаток целевой — «холодность» аудитории.Как? Очень просто — показывать рекламу наиболее заинтересованной аудитории.

Например, вы продаете развивающие игрушки для детей. Скорее всего, их будут покупать не все мамы подряд, а те, кто интересуется ранним развитием детей или уже ведет своих детей в развивающие центры. Найти такую ​​мать позволит парсер.

На данный момент сервисы ретаргетинга Вконтакте предлагают парсинг аудитории по более чем 90 критериям. Перечислю только самые распространенные и часто используемые:

• Соберите пользователей, которые являются членами нескольких сообществ по темам. Например, если человек состоит как минимум из 3 сообществ вегетарианской тематики, то его скорее заинтересует информация об открытии вегкафе.
• Сбор активных пользователей: лайки, репосты, комментарии . Например, если в прошлом месяце человек лайкнул и разместил в сообществе спортивные темы, то вы можете смело показывать ему рекламу своего вида спорта / новой спортивной одежды / одежды для фитнеса и так далее.
• Сборник администраторов группы. Отлично подходит для поиска контактов в нужном поле, а также для исключения конкурентов из показа вашей рекламы.
• Люди, во второй половине которых скоро ДР. Например, если у вас есть агентство необычных подарков, то предлагайте свои услуги именно этой категории пользователей.
• Сбор тех, кто оставил посты в темах обсуждения. Здесь можно найти самую горячую аудиторию и проанализировать ее интересы, боли и проблемы.

Надеюсь, я убедил вас, что парсеры ВКонтакте — это рабочий инструмент, без которого сегодня сложно представить работу с таргетированной рекламой.Думаю, вы обратили внимание, что в статье нет ни одного упоминания конкретных имен. Парсеров очень много, и продолжают появляться новые. Я не хочу заниматься рекламой и советовать вам какую-то конкретную услугу. Вы можете воспользоваться поиском в Интернете. От себя только добавлю, что работать с большими массивами данных сложно, поэтому качественный парсер не может быть бесплатным.

Парсинг ВКонтакте Это сбор определенных данных, будь то id друзей определенного пользователя, номера телефонов, id людей из определенной группы и так далее.Комплекс этих действий направлен на сбор целевой аудитории, которая в дальнейшем будет использована для настройки

.

Анализируя конкретных людей или группы, мы создаем файл с базой собранных данных и настраиваем его в настройках рекламы. Теперь наша реклама будет транслироваться только на указанный идентификатор пользователя. Таким образом, мы максимально точно ориентируемся на заинтересованную аудиторию. Примерный план работы можно увидеть на картинке ниже.

Этот метод синтаксического анализа, который будет описан ниже, еще не встречался нигде, где он был бы описан.Возьмите в руки оружие и используйте этот подход. Преимущество в том, что вам не нужно какое-либо стороннее программное обеспечение, за исключением, возможно, бесплатного Notepad Notepad ++ (если у вас его нет, введите имя в поиск и загрузите его).

Хочу подчеркнуть, что парсинг через Api Vkontakte мы можем id только пользователей любого человека из социальной сети vkontakte. Для сбора информации из групп этот метод не подойдет; нужно использовать сторонний софт, но это уже тема для отдельной статьи!

Разбор id друзей

Для начала нам понадобится id пользователя социальной сети vk, друзей которого мы собираемся разобрать.Либо ищем через поиск, либо любым другим удобным для вас способом. Если пользователь переименовал адрес своей страницы, например в http://vk.com/machommen, берет и нажимает на аватар этого пользователя, затем копирует значение в строке браузера после слова фото — это будет идентификатор пользователя. .

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

Ладно, номер узнал. Теперь для того, чтобы разобрать друзей этой симпатичной девушки на http: // vk.com / id2050
Вставьте следующую команду, функция которой Api vk отобразит всех ее друзей.

Стоит оговориться об одной особенности функции. friends.get , которые одновременно могут привести 5000 друзей пользователя. Это верно, если у пользователя, например, около 8000 — 9000 тысяч друзей, то мы используем следующую запись:

https://api.vk.com/method/friends.get?user_id\u003d2050&offset\u003d5000 Параметр «смещение» означает, с какого значения начать делать выбор друзей, например, если смещение = 5000, то друзья будет искать после 5000 пользователей

На данный момент у этой барышни 393 друзей , то нам нужна эта цифра для сравнения результата работы

Скопируйте данные из окна браузера (список идентификаторов), проще это сделать с помощью комбинации клавиш CTRL + A, чтобы выделить все.Скопируйте и вставьте в блокнот

Notepad ++

1	(«ответ»: [……………. содержание …………..])

(«ответ»: [……………. содержание …………..])

Отлично, у нас есть список идентификаторов пользователей. Напомним, я сначала говорил о базе таргетинга для контакта, чтобы база была корректно обработана и принята в рекламный офис правильно: идентификатор пользователя с начала каждой строки. Теперь при необходимости приводим в порядок наш список.

Находясь в нашем списке идентификаторов пользователей в программе Notepad ++, мы вызываем окно поиска с помощью комбинации клавиш CTRL + F, вкладку «Заменить», устанавливаем значения, как показано на скриншоте ниже, и нажимаем «Заменить все».

Получаем готовый список для работы в целевом вк, сохраняем его на жесткий диск и используем на здоровье. Обязательно все сделаете правильно — итоговое значение 393 сравните с количеством друзей! — Все сделано правильно. Если вы в чем-то сомневались, просмотрите номера в браузере и убедитесь, что все номера принадлежат некой Кате Лебедевой.

Парсинг

Вконтакте помогает собрать готовые базы пользователей, на которые вам будет удобно таргетировать. Удобство и преимущество в том, что вы выбираете целевую аудиторию вашего продукта или услуги. Таким образом, рекламные и промо-материалы будут снимать лучше, соответственно Лида, больший процент посетителей перейдет в лиды. Ооо, чудесная конверсия))

Успехов в работе, с вами было

Плагин фильтра

кВ | Ссылка на Logstash [7.13]

Если у вас возникнут вопросы о плагине, откройте тему в дискуссионных форумах. В случае ошибок или запросов функций откройте проблему в Github. Список подключаемых модулей, поддерживаемых Elastic, см. В матрице поддержки Elastic.

Этот фильтр помогает автоматически анализировать сообщения (или определенные поля событий) которые относятся к разновидности foo = bar .

Например, если у вас есть сообщение журнала, содержащее ip = 1.2.3.4 error = REFUSED , вы можете проанализировать их автоматически, настроив:

Результатом выше будет сообщение ip = 1.2.3.4 ошибка = ОТКАЗАНО имея полей:

• IP: 1.2.3.4
• Ошибка : ОТКАЗАНО

Это отлично подходит для журналов postfix, iptables и других типов, которые имеют тенденцию к синтаксису ключ = значение .

Вы можете настроить любые произвольные строки для разделения ваших данных, в случае, если ваши данные не структурированы с использованием = знаков и пробелов. Например, этот фильтр также можно использовать для анализа таких параметров запроса, как foo = bar & baz = fizz , установив для параметра field_split значение & .

Варианты конфигурации фильтра

КВПравить

Этот плагин поддерживает следующие параметры конфигурации, а также общие параметры, описанные ниже.

Также см. Общие параметры для получения списка параметров, поддерживаемых всеми плагины фильтров.

allow_duplicate_values ​​ изменить

• Тип значения — логический
• Значение по умолчанию — , правда .

Параметр типа bool для удаления повторяющихся пар ключ / значение.Если установлено значение false, только одна уникальная пара ключ / значение будет сохранена.

Например, рассмотрим источник типа from = me from = me . [из] будет отображаться на Массив с двумя элементами: [«я», «я»] . Чтобы сохранить только уникальные пары ключ / значение, вы можете использовать эту конфигурацию:

 filter {
      kv {
        allow_duplicate_values ​​=> ложь
      }
    } 

• Тип значения — хэш
• Значение по умолчанию — {} .

Хеш, определяющий ключи по умолчанию и их значения, которые должны быть добавлены к событию. в случае, если эти ключи не существуют в анализируемом поле источника.

 filter {
      kv {
        default_keys => ["от", "[email protected]",
                         "в", "[email protected]"]
      }
    } 

• Тип значения — массив
• Значение по умолчанию — [] .

Массив, определяющий проанализированные ключи, которые не следует добавлять в событие. По умолчанию никакие ключи не будут исключены.

Например, рассмотрим источник типа Hey, from = , to = def foo = bar .Чтобы исключить из и с по , но сохранить ключ foo , вы можете использовать эту конфигурацию:

 filter {
      kv {
        exclude_keys => ["от", "до"]
      }
    } 

• Тип значения — строка
• Значение по умолчанию: ""

Строка символов, используемая в качестве односимвольных разделителей полей для анализа пар ключ-значение.

Эти символы образуют класс символов регулярного выражения, поэтому вы должны избегать специального регулярного выражения. символы вроде [ или ] , используя \ .

Пример со строками запроса URL

Например, чтобы выделить аргументы из строки запроса URL, например [email protected]&oq=bobo&ss=12345 :

 filter {
      kv {
        field_split => "&?"
      }
    } 

Вышеуказанное разделяется как на , так и на и ? символов, что дает вам следующие поля:

• контакт: 12345 ~ 0
• д: 123
• e: foo @ bar.com
• ок: бобо
• сс: 12345

• Тип значения — строка
• Для этого параметра нет значения по умолчанию.

Выражение регулярного выражения, используемое в качестве разделителя полей для анализа пар «ключ-значение». Полезно для определения разделителей многосимвольных полей. Установка опции field_split_pattern будет иметь приоритет над опцией field_split .

Обратите внимание, что вам следует избегать использования захваченных групп в вашем регулярном выражении, и вы должны быть осторожно с прогнозированием вперед или назад и позиционными привязками.

Например, чтобы разделить поля при повторении одного или нескольких двоеточий k1 = v1: k2 = v2 :: k3 = v3 ::: k4 = v4 :

 фильтр {kv {field_split_pattern => ": +"}} 

Чтобы разделить поля на символе регулярного выражения, которые нужно экранировать, как знак плюса k1 = v1 ++ k2 = v2 ++ k3 = v3 ++ k4 = v4 :

 фильтр {kv {field_split_pattern => "\\ + \\ +"}} 

• Тип значения — логический
• Значение по умолчанию — , правда .

Логическое значение, определяющее, следует ли обрабатывать квадратные скобки, угловые скобки, и круглые скобки как «обертки» значения, которые следует удалить из значения.

 filter {
      kv {
        include_brackets => истина
      }
    } 

Например, результат этой строки: скобок: одна = (привет, мир) скобки: две = [привет, мир] скобки: три = <привет, мир>

будет:

• скобки: привет, мир
• скобки: привет, мир
• скобки: привет, мир

вместо:

• скобки: (привет
• скобки: [привет
• скобки: <привет

• Тип значения — массив
• Значение по умолчанию — [] .

Массив, определяющий проанализированные ключи, которые должны быть добавлены к событию.По умолчанию будут добавлены все ключи.

Например, рассмотрим источник типа Hey, from = , to = def foo = bar . Чтобы включить из и в , но исключить ключ foo , вы можете использовать эту конфигурацию:

 filter {
      kv {
        include_keys => ["от", "до"]
      }
    } 

• Тип значения — строка
• Значение по умолчанию: ""

Строка, добавляемая ко всем извлеченным ключам.

Например, чтобы добавить arg_ ко всем ключам:

 фильтр {kv {prefix => "arg_"}} 

• Тип значения — логический
• Значение по умолчанию: , ложь .

Логическое значение, определяющее, нужно ли переходить к значениям. и рекурсивно получить из него больше пар ключ-значение. Дополнительные пары ключ-значение будут храниться как подключи корневого ключа.

По умолчанию не используются рекурсивные значения.

 filter {
      kv {
        рекурсивный => "правда"
      }
    } 

• Тип значения — строка
• Для этого параметра нет значения по умолчанию.

Строка символов, которую нужно удалить из ключа.

Эти символы образуют класс символов регулярного выражения, поэтому вы должны избегать специального регулярного выражения. символы вроде [ или ] , используя \ .

В отличие от опции обрезки, все символы удаляются из ключа, независимо от их положения.

Например, чтобы удалить < > [ ] и , символов из ключей:

 filter {
      kv {
        remove_char_key => "<> \ [\],"
      }
    } 

• Тип значения - строка
• Для этого параметра нет значения по умолчанию.

Строка символов, которую нужно удалить из значения.

Эти символы образуют класс символов регулярного выражения, поэтому вы должны избегать специального регулярного выражения. символы вроде [ или ] , используя \ .

В отличие от опции обрезки, все символы удаляются из значения, независимо от их положения.

Например, чтобы удалить символы <, > , [, ] и , из значений:

 filter {
      kv {
        remove_char_value => "<> \ [\],"
      }
    } 

• Тип значения - строка
• Значение по умолчанию - «сообщение» .

Поле для выполнения ключ = значение поиск по

Например, для обработки поля not_the_message :

 фильтр {kv {source => "not_the_message"}} 

• Тип значения - строка
• Для этого параметра нет значения по умолчанию.

Имя контейнера, в который нужно поместить все пары "ключ-значение".

Если этот параметр не указан, поля будут записаны в корень событие, как отдельные поля.

Например, чтобы поместить все ключи в поле события kv:

 фильтр {kv {target => "kv"}} 

• Тип значения - строка
• Значение по умолчанию для этого параметра - _kv_filter_error .

Когда операция kv вызывает исключение времени выполнения в подключаемом модуле, операция безопасно прерывается без сбоя плагина, и событие помечены предоставленным значением.

• Тип значения - строка
• Значение по умолчанию для этого параметра - _kv_filter_timeout .

Когда тайм-ауты включены и операция kv прервана, событие помечается с предоставленным значением (см .: timeout_millis ).

• Тип значения - число
• Значение по умолчанию для этого параметра - 30000 (30 секунд).
• Установите на ноль ( 0 ), чтобы отключить тайм-ауты.

Тайм-ауты обеспечивают защиту от входов, которые являются патологическими для регулярные выражения, которые используются для извлечения пар ключ / значение.При разборе событие превышает этот порог, операция прерывается, и событие отмечается тегом чтобы предотвратить блокировку трубопровода операцией (см .: tag_on_timeout ).

• Значение может быть любым из: в нижнем регистре , в верхнем регистре , в верхнем регистре
• Для этого параметра нет значения по умолчанию.

Преобразование клавиш в нижний, верхний или заглавные буквы.

Например, для строчных букв всех клавиш:

 filter {
      kv {
        transform_key => "нижний регистр"
      }
    } 

• Значение может быть любым из: в нижнем регистре , в верхнем регистре , в верхнем регистре
• Для этого параметра нет значения по умолчанию.

Преобразование значений в нижний, верхний или заглавные буквы.

Например, чтобы использовать все значения с заглавной буквы:

 filter {
      kv {
        transform_value => "заглавные буквы"
      }
    } 

• Тип значения - строка
• Для этого параметра нет значения по умолчанию.

Строка символов, которую нужно вырезать из ключа. Это полезно, если ваш ключи заключаются в квадратные скобки или начинаются с пробела.

Эти символы образуют класс символов регулярного выражения, поэтому вы должны избегать специального регулярного выражения. символы вроде [ или ] , используя \ .

Клавиша объединяет только начальные и конечные символы.

Например, чтобы обрезать < > [ ] и , символов из ключей:

 filter {
      kv {
        trim_key => "<> \ [\],"
      }
    } 

• Тип значения - строка
• Для этого параметра нет значения по умолчанию.

Константы, используемые для проверки преобразования Строка символов, которую нужно отсечь от значения.Это полезно, если ваш значения заключены в квадратные скобки или оканчиваются запятыми (например, postfix журналы).

Эти символы образуют класс символов регулярного выражения, поэтому вы должны избегать специального регулярного выражения. символы вроде [ или ] , используя \ .

Из значения отсчитываются только начальные и конечные символы.

Например, чтобы обрезать символы <, > , [, ] и , символов из значений:

 filter {
      kv {
        trim_value => "<> \ [\],"
      }
    } 

• Тип значения - строка
• Значение по умолчанию: "=" .

Непустая строка символов, используемая в качестве односимвольных разделителей значений для анализа пар ключ-значение.

Эти символы образуют класс символов регулярного выражения, поэтому вы должны избегать специального регулярного выражения. символы вроде [ или ] , используя \ .

Например, чтобы определить пары "ключ-значение", например ключ1: значение1 ключ2: значение2 :

 фильтр {kv {value_split => ":"}} 

• Тип значения - строка
• Для этого параметра нет значения по умолчанию.

Выражение регулярного выражения, используемое в качестве разделителя значений для анализа пар "ключ-значение".Полезно для определения разделителей значений, состоящих из нескольких символов. Установка параметра value_split_pattern будет иметь приоритет над параметром value_split .

Обратите внимание, что вам следует избегать использования захваченных групп в вашем регулярном выражении, и вы должны быть осторожно с прогнозированием вперед или назад и позиционными привязками.

См. Примеры field_split_pattern .

• Значение может быть любым из: снисходительный , строгий
• Значение по умолчанию: , снисходительный .

Опция, определяющая, следует ли быть снисходительным или строгим с принятием ненужных пробел вокруг настроенной последовательности разделения значений.

По умолчанию плагин работает в мягком режиме , который игнорирует пробелы, которые встречаются перед или после разделителя значений. Хотя это позволяет плагину делать разумные предположения с большинством ввод, в некоторых ситуациях он может быть слишком снисходительным.

Вы можете включить пробелов => строгий режим , если у вас есть контроль над входными данными и может гарантировать, что не будут добавлены лишние пробелы вокруг шаблона, который вы определили для разделение значений. Это гарантирует, что последовательность разделителя поля сразу после разделитель значений будет интерпретироваться как пустое поле.

Все плагины фильтров поддерживают следующие параметры конфигурации:

• Тип значения - хэш
• Значение по умолчанию - {} .

Если этот фильтр успешен, добавьте к этому событию любые произвольные поля. Имена полей могут быть динамическими и включать части события с использованием % {field} .

Пример:

 filter {
      kv {
        add_field => {"foo _% {somefield}" => "Привет, мир, от% {host}"}
      }
    } 

 # Вы также можете добавить сразу несколько полей:
    filter {
      kv {
        add_field => {
          "foo _% {somefield}" => "Привет, мир, от% {host}"
          "new_field" => "new_static_value"
        }
      }
    } 

Если в событии есть поле "somefield" == "привет" этот фильтр, в случае успеха добавит поле foo_hello , если оно присутствует, с значение выше, и часть % {host} заменена этим значением из мероприятие.Во втором примере также добавляется жестко запрограммированное поле.

• Тип значения - массив
• Значение по умолчанию - [] .

Если этот фильтр успешен, добавьте к событию произвольные теги. Теги могут быть динамическими и включать части события с использованием тега % {field} синтаксис.

Пример:

 filter {
      kv {
        add_tag ​​=> ["foo _% {somefield}"]
      }
    } 

 # Вы также можете добавить сразу несколько тегов:
    filter {
      kv {
        add_tag ​​=> ["foo _% {somefield}", "taggedy_tag"]
      }
    } 

Если в событии есть поле "somefield" == "привет" этот фильтр, в случае успеха добавит тег foo_hello (и второй пример, конечно, добавит тег taggedy_tag ).

• Тип значения - логический
• Значение по умолчанию - , правда .

Отключить или включить ведение журнала показателей для этого конкретного экземпляра подключаемого модуля. По умолчанию мы записываем все возможные метрики, но вы можете отключить сбор метрик. для конкретного плагина.

• Тип значения - строка
• Для этого параметра нет значения по умолчанию.

Добавьте уникальный ID в конфигурацию плагина. Если идентификатор не указан, Logstash его сгенерирует.Настоятельно рекомендуется установить этот идентификатор в вашей конфигурации. Это особенно полезно когда у вас есть два или более плагина одного типа, например, если у вас есть фильтры на 2 кв. Добавление именованного идентификатора в этом случае поможет в мониторинге Logstash при использовании API мониторинга.

 filter {
      kv {
        id => "ABC"
      }
    } 

Подстановка переменных в поле id поддерживает только переменные среды и не поддерживает использование значений из секретного хранилища.

• Тип значения - логический
• Значение по умолчанию: , ложь .

Регулярно вызывайте метод промывки фильтра. По желанию.

• Тип значения - массив
• Значение по умолчанию - [] .

Если этот фильтр успешен, удалите произвольные поля из этого события. Имена полей могут быть динамическими и включать части события с использованием% {field} Пример:

 filter {
      kv {
        remove_field => ["foo _% {somefield}"]
      }
    } 

 # Вы также можете удалить сразу несколько полей:
    filter {
      kv {
        remove_field => ["foo _% {somefield}", "my_extraneous_field"]
      }
    } 

Если в событии есть поле "somefield" == "привет" этот фильтр, в случае успеха удалит поле с именем foo_hello , если оно присутствует.Второй пример удалит дополнительное, нединамическое поле.

• Тип значения - массив
• Значение по умолчанию - [] .

Если этот фильтр успешен, удалите произвольные теги из события. Теги могут быть динамическими и включать части события с использованием тега % {field} синтаксис.

Пример:

 filter {
      kv {
        remove_tag => ["foo _% {somefield}"]
      }
    } 

 # Вы также можете удалить сразу несколько тегов:
    filter {
      kv {
        remove_tag => ["foo _% {somefield}", "sad_unwanted_tag"]
      }
    } 

Если в событии есть поле "somefield" == "привет" этот фильтр, в случае успеха удалит тег foo_hello , если он присутствует.Второй пример удалит и грустный, нежелательный тег.

python - Spotify текущий трек до статуса пользователя vk.com

Это переработанная и гораздо более расширенная версия сценария, рассматриваемого здесь. Добавлен весь процесс авторизации.

  импорт ОС
секреты импорта
строка импорта
время импорта
импортировать веб-браузер

импортный фурл
запросы на импорт
импортировать simplejson как json

конфигурация импорта


URL_CODE_BASE_VK = 'https://oauth.vk.com/authorize'
URL_CODE_BASE_SP = 'https: // account.spotify.com/authorize '
URL_TOKEN_VK = 'https://oauth.vk.com/access_token'
URL_TOKEN_SP = 'https://accounts.spotify.com/api/token'
URL_TRACK = 'https://api.spotify.com/v1/me/player/currently-playing'
URL_STATUS = 'https://api.vk.com/method/status.set'
EXP_IN_TOKEN_SP = 3400
EXP_IN_TOKEN_VK = 86400
FILE_TOKEN_VK = 'vk_token.json'
FILE_TOKEN_SP = 'sp_token.json'
INP_MSG = '' 'Введите полный URL-адрес, на который вы были перенаправлены после предоставления
разрешения: '' '


def get_auth_code_vk ():
    url_code_params = {
        client_id: config.CLIENT_ID_VK,
        'response_type': 'код',
        'redirect_uri': 'https://oauth.vk.com/blank.html',
        'v': 5,92,
        'scope': 'status',
        'состояние': gen_state (),
        'дисплей': 'страница'
    }

    code = url_open (URL_CODE_BASE_VK, url_code_params)
    вернуть parse_code (код)


def get_auth_code_sp ():
    url_code_params = {
        'client_id': config.CLIENT_ID_SP,
        'response_type': 'код',
        'redirect_uri': 'https://www.spotify.com/',
        'scope': 'пользователь-читает-в настоящее время-играет',
        'состояние': gen_state ()
    }

    code = url_open (URL_CODE_BASE_SP, url_code_params)
    вернуть parse_code (код)


def gen_state ():
    символы = строка.ascii_lowercase + string.digits
    return '' .join (secrets.choice (символы) для _ в диапазоне (12))


def url_open (url_base, url_params):
    url_code_full = furl.furl (url_base) .add (url_params) .url
    webbrowser.open_new_tab (url_code_full)

    input_url = вход (INP_MSG)
    вернуть input_url


def parse_code (url):
    return (url.split ("code =") [1]). split ("& state =") [0]


def get_token_vk ():
    data = {
        'grant_type': 'код_ авторизации',
        'код': get_auth_code_vk (),
        'redirect_uri': 'https: // oauth.vk.com/blank.html ',
        client_id: 6782333,
        client_secret: config.CLIENT_SECRET_VK
    }

    response = requests.post (url = URL_TOKEN_VK, data = data) .json ()
    write_file (FILE_TOKEN_VK, ответ)


def get_token_sp ():
    data = {
        'grant_type': 'код_ авторизации',
        'код': get_auth_code_sp (),
        'redirect_uri': 'https://www.spotify.com/',
        'client_id': config.CLIENT_ID_SP,
        client_secret: config.CLIENT_SECRET_SP
    }

    response = requests.post (url = URL_TOKEN_SP, data = data).json ()
    write_file (FILE_TOKEN_SP, ответ)


def write_file (tkn_file, ответ):
    токен = {}
    токен ['токен'] = ответ ["токен_доступа"]
    токен ['время'] = time.time ()

    с open (tkn_file, 'w') как файл:
        file.write (json.dumps (токен))


def load_file (tkn_file):
    с открытым (tkn_file) как файл:
        data = json.load (файл)
    вернуть данные


def set_status ():
    params = {
        user_id: 8573490,
        'v': 5,92,
        'access_token': load_file (FILE_TOKEN_VK) ['token'],
        'текст': current_track ()
    }

    ответ = запросы.получить (url = URL_STATUS, params = params)
    error = http_error (ответ)
    если ошибка:
        ошибка возврата
    ответ на ответ


def track_data ():
    tkn_file = load_file (FILE_TOKEN_SP) ['токен']
    заголовки = {
        'Принять': 'application / json',
        'Авторизация': f'Bearer {tkn_file} '
    }

    вернуть requests.get (url = URL_TRACK, заголовки = заголовки)


def current_track ():
    response = track_data ()
    error = http_error (ответ)
    если ошибка:
        ошибка возврата

    data = response.json ()
    исполнитель = данные ['элемент'] ['исполнители'] [0] ['имя']
    трек = данные ['элемент'] ['имя']

    вернуть f '{исполнитель} - {трек}'


def http_error (ответ):
    пытаться:
        отклик.Raise_for_status ()
        return None
    кроме requests.exceptions.HTTPError как ошибки:
        ошибка возврата


def check_playback ():
    если track_data (). status_code == 204:
        print ("Не играет")
    еще:
        set_status ()
        печать (current_track ())


def token_missing (файл):
    не возвращать os.path.isfile (файл)


def token_expired (файл, exp_in):
    return time.time () - load_file (файл) ['время']> exp_in


def token_not_valid (файл, exp_in):
    return token_missing (файл) или token_expired (file, exp_in)


def run_script ():
    если token_not_valid (FILE_TOKEN_VK, EXP_IN_TOKEN_VK):
        get_token_vk ()

    если token_not_valid (FILE_TOKEN_SP, EXP_IN_TOKEN_SP):
        get_token_sp ()

    check_playback ()


если __name__ == "__main__":
    run_script ()
  

.