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):

Парсинг онлайн вконтакте. Парсер вконтакте. Что такое парсер и парсинг ВК

Парсер ВКонтакте – это набор настроек Datacol, которые автоматически получают информацию о людях, обсуждениях и группах социальной сети Вконтакте. Также, возможна модификация базовых настроек для парсинга других модулей Вконтакте. Сохранение данных производится в XLSX файл. В настройке для парсинга информации о людях вы можете задавать параметры поиска (все которые предоставляет ВКонтакте). На выходе вы получите список найденных людей, выданный ВКонтакте. По каждому человеку будет сохранена следующая информация: имя, ссылка на его страницу ВКонтакте, ссылка на фото и url страницы выдачи, где был найден человек.

• С помощью парсера Вконтакте Вы сможете собрать информацию о людях, обсуждениях и группах популярной соц. сети.
• Автоматизировать работу;
• Сохранить собранную информацию в любом удобном формате (Excel, TXT, WordPress, MySQL и т. д.).

XLSX файл для последующего открытия в Excel будет выглядеть следующим образом:

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

Основные преимущества парсера ВКонтакте на базе Datacol это:

• Возможность донастройки парсинга ВКонтакте конкретно под ваши нужды (вами либо ).
• Возможность , дополнительно обработать собранные данные с помощью плагинов а также загружать их в .
• Возможность цикличного запуска кампаний . Когда результаты выполнения первой задачи парсинга будут входными данными для второй задачи по сбору данных. Подробнее .

Парсинг ВКонтакте подразумевает обработку Javascript, а также подгрузку данных (в частности — блоков с описанием организаций) с помощью прокрутки в браузере. Такую возможность мы получаем благодаря плагину . При запуске кампании Datacol откроет один или более экземпляров браузера Chrome для загрузки через них вебстраниц. Количество работающих экземпляров Chrome равно количеству потоков кампании. Обратите внимание, что инициализация экземпляров браузеров может занять некоторое время.

Как используется парсер ВКонтакте?

ВКонтакте — это самый посещаемый русскоязычный сайт в сети интернет. Ежедневно на него заходят более 60 миллионов человек. Поэтому нет ничего удивительного в том, что люди пользуются данными с этого сайта. Для автоматического получения информации используют парсера.

Парсить можно практически все содержимое сайта. Вот самые популярные парсера ВК:
— парсер групп;
— парсер id;
— парсер обсуждений;
— парсер стены и т. д.

Парсер групп ВКонтакте

Парсер групп ВК пользуется наибольшем спросом. Зачастую парсинг групп вк подразумевает под собой 2 возможных варианта. Первый — поиск групп по запросу. Второй — парсинг обсуждений группы. Парсер групп ВКонтакте, представленный в наборе стандартных настроек Datacol, собирает информацию из поиска групп по определенному запросу. Он собирает следующие данные: название группы, фото, количество участников, тип группы и ссылку на нее. Наших клиентов в основном интересует выгрузка ВКонтакте в Excel. Поэтому сохранение собранных данных происходит с формат CSV для последующего открытия в Excel.

Парсер id ВКонтакте

Парсер id ВКонтакте довольно часто применяют в целях дальнейшей рассылки пользователем рекламы или какого-то коммерческого предложения. Для этого также существуют парсера телефонов ВКонтакте. Сбор id пользователей происходит по определенным критериям: возраст, пол, город, интересы и т. д. Парсер пользователей ВКонтакте, который представлен в Datacol, собирает информацию из поиска людей по определенному запросу. В настройке вы можете задать параметры поиска (которые предоставляет сайт ВКонтакте). В итоге вы получаете список людей, выданный ВКонтакте. Для каждого человека сохраняется следующая информация: имя, ссылка на фото, url страницы выдачи, ссылка на его страницу ВКонтакте, где был найден человек. Данные сохраняются в CSV файл.

Парсер стены Вконтакте

Парсер стены Вконтакте чаще всего используется с целью наполнения своего сайта. Так как сайт ВКонтакте практически не индексируется поисковиками, этим пользуются при создании сайтов для продажи ссылок. Идея парсинга ВКонтакте далеко не новая, но она вполне успешно используется.

Парсер новостей из Вконтакте

Парсер новостей из Вконтакте также довольно популярен. Его обычно используют для автонаполнения блогов.

Парсер обсуждений Вконтакте

Парсер обсуждений Вконтакте, представленный в Datacol, позволяет собирать информацию из тем. Происходит сбор следующих данных: сообщение, имя и id страницы автора, дата и время публикации сообщения, ссылка. Информация сохраняется в CSV файл для последующего открытия в Excel.

Парсера ВКонтакте для CMS

Один из вариантов использования парсинга ВКонтакте – это публикация собранной информации на своем сайте. После парсинга мы получаем CSV файл. Его в дальнейшем можно импортировать на ваш сайт. Для этой цели зачастую используют такие парсера:
— парсер для WordPress;
— парсер для DLE;
— парсер для Joomla и др.

Парсер ВКонтакте для WordPress

Datacol поддерживает возможность экспорта данных, полученных в процессе парсинга, на сайты с CMS WordPress. Это предусмотрено в базовом функционале программы.

Парсер ВКонтакте для DLE

Собранную парсером информацию есть возможность экспортировать в CMS DLE. Для этой цели используется плагин экспорта. Таким образом, вы можете парсить сайт ВКонтакте с помощью Datacol и публиковать собранную информацию в DLE. Кроме этого, собранные данные можно подвергать обработке (к примеру, автопереводу или уникализации).

Парсер ВКонтакте для Joomla

Datacol может помочь вам экспортировать собранные данные в CMS Joomla 2.5. При этом также используется плагин. Вы можете парсить ВКонтакте и публиковать собранную информацию в Joomla.

Парсер ВКонтакте поможет избавить вас от рутинной работы и сможет повысить ее эффективность. Чтобы протестировать работу парсера ВК, который реализован в рамках Datacol, вы можете скачать ДЕМО-версию программы по

Тестирование парсинга ВКонтакте

Чтобы протестировать работу парсера ВКонтакте :

Шаг 1. Установите . Демо-версия программы имеет все возможности платной, но сохраняет только первые 25 результатов парсинга.

Шаг 2. В дереве кампаний присутствует кампания social-parsers/vk-people-search.par . Выберите ее и нажмите кнопку Запуск (Play) .

Перед запуском вам необходимо задать ссылку на выдачу поиска людей Вконтакте , которую вы хотите отпарсить. Зайдите в обычный браузер, задайте параметры выдачи Вконтакте, которые вас интересуют, нажмите кнопку Найти . Скопируйте сгенерированную браузером ссылку. Вставьте скопированную ссылку в поле Входные данные .

кликните на изображении для увеличения

Шаг 3. Дождитесь появления результатов работы парсера ВКонтакте. После появления результатов можно принудительно остановить парсинг (нажав кнопку Стоп ).

кликните на изображении для увеличения

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

Привет, друзья. С вами Светлана Раевская и сегодня мы будем говорить о парсерах и парсинге ВК. Что это такое и для чего это нам с вами нужно?

Что такое парсер и парсинг ВК

Парсер — это программа/скрипт, которая по заданному алгоритму собирает нужную информацию на сайте.

Парсинг — процесс поиска, анализа и систематизации данных по заданному алгоритму и выдача его в удобном для сохранения и использования формате (Exel, csv, txt).

Что такое сервисы ретаргетинга ВКонтакте и как они работают

Так для чего же нам с вами может понадобиться парсер? И здесь важно вспомнить о том, что такое ретаргетинг по файлу.

Как видите всё становится на свои места. С помощью парсера мы можем собирать аудитории пользователей ВКонтакте, по определённым, нужным нам параметрам. Затем загружать эти аудитории в свой рекламный кабинет и транслировать им свои рекламные объявления. Иногда парсеры данных из ВК так и называют — сервисы ретаргетинга ВКонтакте.

Именно время создания парсеров ВКонтакте, я считаю, вывело таргетированную рекламу на новую ступень. Парсинг аудиторий по различным поведенческим характеристикам позволяет свести к минимуму главный недостаток таргета — “холодность” аудитории. Как? Очень просто — показывать объявления максимально заинтересованной аудитории.

Например, вы продаёте развивающие игрушки для детей. С большей долей вероятности их купят не все мамы подряд, а те, кто интересуется ранним развитием детей или уже водит детей в развивающие центры. Найти таких мама позволит парсер.

На данный момент сервисы ретаргетинга Вконтакте предлагают парсинг аудиторий более чем по 90 критериям. Я перечислю лишь самые распространённые и часто используемые:

• Сбор пользователей, которые состоят в нескольких сообществах по тематике. Например, если человек состоит как минимум в 3 сообществах вегетарианской тематики, то он с большей долей вероятности заинтересуется информацией об открытии вегкафе.
• Сбор пользователей, которые проявляли активность: лайки, репосты, комментарии . Например, если человек последний месяц лайкает и репостит в сообществе спортивной тематики, то вы смело можете показывать ему рекламу своего спортпита/нового спортзала/одежды для фитнеса и так далее.
• Сбор администраторов групп. Отлично подходит для поиска контактов в нужной сфере, а также, исключения конкурентов из показа ваших рекламных объявлений.
• Люди, у вторых половинок которых скоро ДР. Например, если у вас агентство необычных подарков, то предлагайте свои услуги именно этой категории пользователей.
• Сбор тех, кто оставлял сообщения в темах обсуждений. Здесь можно найти самую горячую аудиторию и проанализировать её интересы, боли и проблемы.

Надеюсь, я убедила вас, что парсеры ВКонтакте — это рабочий инструмент, без которого сегодня сложно представить работу с таргетированной рекламой. Думаю, вы заметили, что в статье нет ни одного упоминания конкретных названий. Парсеров огромное количество и продолжают появляться новые. Мне не хочется заниматься рекламой и советовать вам какой-то конкретный сервис. Вы можете воспользоваться поиском на просторах сети интернет. От себя добавлю только, что работа с большими массивами данных дело сложное, поэтому качественный парсер не может быть бесплатным.

Программа, представляющая из себя довольно быстрый парсер пользователей и сообществ ВКонтакте, который аналогично недавно опубликованному 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 , 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 « ». 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.

Для фанатов данной программы сразу отметим, что ранее её можно было найти на различных форумах и сайтах вроде нашего под названием «VKGroupsWorker».

Здравствуйте, уважаемые друзья и гости блога! Сегодня вам хочу представить уникальную вещь для сео продвижения вашего сайта. Это вк парсер ! Надеюсь Вы знаете про такую штуку?! А если нет, то обязательно должны узнать!!!

Рассказываю и показываю видео демонстрирующее работу вк парсер!

Так же Вы сможете бесплатно скачать парсер вк , который я вам предлагаю только сегодня и только здесь!!!

Спешим, пока халява…

Что такое вк парсер?

Может быть некоторые не знают, что такое парсер вк. Тогда я немного расскажу вам об этом уникальном в своем роде продукте.

Парсер вк — Это программа, которая просто необходима для пользователя решившего заняться вплотную сео продвижением и раскруткой своего сайта. С помощью этой программы становиться возможным скачать все группы вк и страницы вк , которые вам необходимы по вашем ключевым запросам для дальнейшего использования в сео продвижении и раскрутке вашего сайта или блога в самой популярной социальной сети — ВК .

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

Как работает вк парсер?

Все довольно просто. Вы видите на картинке вверху, что сначала нужно авторизоваться вк. Вводите свои данные для входа в свой аккаунт вк и жмете «Авторизоваться», все половина дела сделано.

Теперь вам нужно ввести свое ключевое слово по которому Вы будете искать группы вк или страницы вк. Затем ставите галочку «Парсить группы с открытыми стенами». Это для того, чтобы потом можно было добавлять туда свои посты.

И последнее действие, которое нужно совершить для того, чтобы мы смогли с вами начать парсинг групп вк. Просто нажмите кнопку «Старт».

И Вы увидите в поле «Список найденных групп вк», который справа, начнут появляться адреса ваших искомых групп вк.

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

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

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

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

Парсинг id друзей

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Успехов в работе, с вами был

Что меняется в работе парсеров с 1 марта 2021 г

Парсинговые агрегаторы — это системы, автоматически собирающих публичные данные пользователей в соц. сетях. Такое определение я привожу в упрощенном виде, технически парсинг гораздо шире и сложнее.

Парсинг и персональные данные. Фото pixaby.com

Пример. Компания «X» собирает (парсит) публичные данные, в том числе персональные, пользователей соцсетей. Далее компания объединяет (агрегирует) собранную информацию по каждому пользователю и предоставляет эту информацию своим клиентам. В договоре между «X» и клиентами указана конкретная цель получения агрегированных данных

Как парсили персональные данные раньше

Наверняка вы слышали про дело ВКонтакте против Дабл. Спор касался возможности агрегаторов извлекать из социальной сети и использовать в коммерческих целях персональную информацию пользователей. ВК утверждал, что это невозможно делать без согласия владельца социальной сети и пытался запретить парсинг.

Дело рассматривалось больше четырех лет, прошло несколько кругов рассмотрения с разными результатами, проводились сложные технические судебные экспертизы и недавно закончилось в пользу агрегатора. В Картотеке арбитражный дел пока размещена только резолютивная часть решения от 12 февраля 2021 г.

Многие эксперты внимательно наблюдали за этим делом. Считалось, что судебное решение будет основой для работы агрегаторов и парсеров с большими данными, включая и обработку персональных данных пользователей соцсетей.

Казалось бы, что Арбитражный суд города Москвы сейчас фактически допустил возможность собирать данные пользователей без дополнительных согласий и оснований.

Но обратите внимание — спор рассматривался по законодательной базе, действовавшей на момент подачи иска, т.е. по состоянию на 2017 г.

В то время действовал пункт 10 части 1 статьи 6 Закона “О персональных данных”,
допускающий обработку персональных данных, доступ неограниченного круга лиц к которым предоставлен субъектом персональных данных. Это и называлось общедоступными персональными данными. С 1 марта 2021 г. эта норма утратила силу.

Решение суда оглашено 12 февраля 2021 г., а Закон № 519-ФЗ вступил в силу 1 марта. Расходимся.

Никаких общедоступных персональных данных теперь нет

Поэтому упомянутое выше решение по делу ВК против Дабл, мягко говоря, бессмысленно в новых реалиях. Общедоступные источники данных остаются, да. Но без согласия пользователей извлекать из этих источников персональные данные можно только в случаях, предусмотренных законом.

А еще нужно помнить о возможности каждого пользователя требовать удаления своих данных. Поэтому существует угроза и в отношении уже собранных данных. Как доказывать, что в момент формирования спарсенной базы данных согласия пользователя не требовалось?

Поэтому, по моему мнению, агрегаторы продолжат работу в серой зоне. С одной стороны техническая возможность парсинга сохраняется, с другой — нет общих и единых правовых оснований для сбора персональных данных. Что делать — решает каждый сервис.

Остаюсь с вами на связи. Все вопросы по статье можно задать в чате Телеграм или в Я.Дзене. Следить за обновлениями контента удобнее в основном Телеграм-канале

Поделитесь в соцсетях

Парсинг людей VKontakte — Узнать ID друзей ВКонтакте

Чтобы узнать ID друзей ВКонтакте (vk.com), не нужны никакие платные сервисы и дополнительный софт. Парсинг друзей в ВК можно осуществить при помощи API ВКонтакте VK, просто введя необходимый запрос в адресную строку браузера.

Первоначально вам потребуется узнать ID пользователя ВКонтакте (VKontakte), чьих друзей вы хотите спарсить. Для этого кликните по аватару пользователя и скопируйте из адресной строки цифры после слова photo. Это и будет его ID.

Затем просто вставляем в адресную строку запрос вида:

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

данный метод API ВКонтакте позволяет получить максимум 5000 ID друзей пользователя. Если число друзей больше 5000, то вам понадобится сделать дополнительный запрос:

https://api.vk.com/method/friends.get?user_id=ID пользователя&offset=5000

Параметр offset указывает, с какого значения нужно вывести выборку ID.

Данный метод API VK позволяет получить ID друзей ВКонтакте в виде строки, где они перечислены через запятую.

Поскольку основная часть сервисов и программ, для которого осуществляется парсинг людей VKontakte требует список, где каждый ID начинается с новой строки, необходимо проделать с полученными данными небольшую работу.

Скопируйте список в Notepad++ (бесплатная программа, которую можно скачать с официального сайта) и, используя опцию «Заменить» (Ctrl+H для вызова окна диалога), преобразуйте список в тот, что вам нужно. Для этого поставьте в строку «Найти» запятую, а в строку «Заменить на» \n, указав Расширенный режим поиска.

После этого удалите лишние пробелы в обычном режиме поиска, поставив пустой символ в строке «Найти» (просто нажмите пробел) оставив пустой строку «Заменить на».

Зачем нужен парсинг друзей пользователя ВКонтакте

Данная возможность позволит вам легко и быстро отобрать наиболее заинтересованную аудиторию, чтобы в дальнейшем использовать ее для рекламы своих услуг и товаров. Например, у активного посетителя рок-концертов, скорее всего, в друзьях будут такие же фанаты, которых заинтересует музыкальное мероприятие. Среди друзей студентки обязательно окажутся ее однокурсники, коим можно предложить услуги репетиторства или помощь в решении контрольных работ. Также парсинг друзей – это отличный способ быстрого сбора списка жителей одного города для раскрутки местного бизнеса, например, недавно открывшегося кафе. Возможности использования списка пользователей ВКонтакте разнообразны.

Как узнать скрытых друзей пользователя ВКонтакте

И еще одна забавная фишка в ВК. Чтобы узнать скрытых друзей какого-либо пользователя ВКонтакте, нужно создать новый аккаунт, не имеющий друзей и добавиться к интересующему вас лицу – без этого получить информацию не получится. После этого перейдите в раздел «Друзья» на своей странице и выберет там пункт «Поиск друзей», перед вами появятся различные люди.

Все они являются «френдами» — открытыми и скрытыми – интересующего вас субъекта.

Бесплатный вк парсер!

Здравствуйте, уважаемые друзья и гости блога! Сегодня вам хочу представить уникальную вещь для сео продвижения вашего сайта. Это вк парсер! Надеюсь Вы знаете про такую штуку?! А если нет, то обязательно должны узнать!!!

Рассказываю и показываю видео демонстрирующее работу вк парсер!

Так же Вы сможете бесплатно скачать парсер вк, который я вам предлагаю только сегодня и только здесь!!!

Спешим, пока халява …

Что такое вк парсер?

Может быть некоторые не знают, что такое парсер вк. Тогда я немного расскажу вам об этом уникальном в своем роде продукте.

Парсер вк – Это программа, которая просто необходима для пользователя решившего заняться вплотную сео продвижением и раскруткой своего сайта. С помощью этой программы становиться возможным скачать все группы вк и страницы вк, которые вам необходимы по вашем ключевым запросам для дальнейшего использования в сео продвижении и раскрутке вашего сайта или блога в самой популярной социальной сети – ВК.

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

бесплатно скачать парсер вк

Как работает вк парсер?

Все довольно просто. Вы видите на картинке вверху, что сначала нужно авторизоваться вк. Вводите свои данные для входа в свой аккаунт вк и жмете “Авторизоваться”, все половина дела сделано.

Теперь вам нужно ввести свое ключевое слово по которому Вы будете искать группы вк или страницы вк. Затем ставите галочку “Парсить группы с открытыми стенами”. Это для того, чтобы потом можно было добавлять туда свои посты.

И последнее действие, которое нужно совершить для того, чтобы мы смогли с вами начать парсинг групп вк. Просто нажмите кнопку “Старт”.

И Вы увидите в поле “Список найденных групп вк”, который справа, начнут появляться адреса ваших искомых групп вк.

Вот и все дела!

А теперь давайте посмотрим на видео, чтобы Вы на 100% были убеждены, что вк парсер работает:

Работа вк парсера Нажмите, чтобы посмотреть видео

 

Теперь Вы может скачать Вк парсер с Яндекс диска:

[sociallocker]Ссылка на скачивание программы тут![/sociallocker]
Далеко не уходите!!!

Завтра я вам расскажу и покажу, как сделать автопостинг новостей в ваши спарсенные группы вк.

Спасибо за внимание! Жду Вас завтра на своем блоге!!!

Всегда ваш Валерий Бородин

Вы будете первым, кто поставит оценку!

Парсер Вконтакте, Инстаграм, Фейсбук, Одноклассники: ищем целевую аудиторию

Парсер Вконтакте, Инстаграм, Фейсбук, Одноклассники: ищем целевую аудиторию

В данной статье поговорим о парсерах. Если простыми слова, парсер – это скрипт или программа, которая находит и собирает нужную информацию. Существуют разные виды парсеров и их варианты использования: поиск и сбор целевой аудитории, извлечение контактной информации, парсинг картинок и сайтов, поиск работы или сотрудников и прочее. Сегодня мы рассмотрим парсер Вконтакте, Инстаграм, Фейсбук, Одноклассники – т.е. поиск целевой аудитории в нужных соцсетях.

Мы не будем углубляться, как составить портрет целевой аудитории (можете почитать здесь), а разберем наиболее распространенные парсеры соцсетей, и их основные особенности.

Чем помогут парсеры соцсетей

Ниже – лишь небольшое описание возможностей:

• Поиск активной аудитории – собирать людей, которые ставят лайки, делают репосты и оставляют комментарии (например: “Сколько стоит доставка?” или “какая цена?”)
• Найти пользователей по телефону и почте
• Собрать друзей/родственников/топ участников и комментаторов
• Провести полную аналитику и фильтрацию аудитории (от ботов, офферов и неактивных юзеров)
• Сбор контактов владельцев или менеджеров сообществ для b2b продаж
• Найти людей, у которых скоро день рождения/состоят в паре/меломаны/родители и пр.
• Мониторинг новых вступивших юзеров в группы конкурентов
• Комбинирование аудиторий. Например, отобрать только тех, кто зарабатывает от 150 тыс р. в месяц и женского пола

Что делать с найденной и отсеянной аудиторией? Настраивать таргетированную рекламу через рекламный кабинеты соцсетей).

Еще огромный плюс данных сервисов – автоматизация задач. Можно 1 раз настроить все процессы, и последствии каждый нужный пользователь на автомате подгружается в рекламный кабинет (например, Вконтакте).

Парсеры

Работает с 3-мя соцсетями: Парсер Вконтакте, Инстаграм и Одноклассники.

Основной функционал парсера:

• Поиск (групп/контакты, контакты сообществ, поиск пользователей, участников сообществ и встреч, посты в новостях, группы где есть ЦА, друзей и подписчиков, лидеров мнений и пр.)
• Активная аудитория (сообществ/пользователей/обсуждений/постов/фотоальбомов/тоа активных/виджетов на сайтах и пр.)
• Сбор (промопостов, постов юзеров, опросов, номеров телефонов, скайпов, инстаграмов и пр.).
• Некоторые возможно парсера разнятся/имеют более расширенный функционал, в зависимости от соцсети

Из интересных особенностей – есть база тизеров по каждой соцсети, а также видео-уроки по популярным фунциям и кейсы (своя база знаний). Также есть: очистка от ботов, аналитика и фильтрация аудитории, гео-таргетинг в Инстаграм, поиск аккаунтов/ID Инстаграм из базы пользователей ВКонтакте, управление объявлениями Вк.

Сервис предлагает бесплатный доступ, без ограничений по срокам. Бесплатный доступ позволяет изучить парсер, его возможности и функционал. Скачать результат можно после оплаты.

При новой регистрации сервис дарит + 25% дней, при оплате любого тарифа!

ссылка на сервис Segmento Target

Предлагает работу с 4-мя соцсетями: Вконтакте, Инстаграм, Одноклассники и Фейсбук.

Основной функционал парсера:

• Мониторинг сообществ (следит и собирает всех, кто в них вступил, и загружает в ваш рекламный кабинет)
• Marketplace – возможность поиска или продажи аудитории из рекламного кабинета ВКонтакте.
  “Кто мой клиент” – фильтр анализа ЦА с подробной аналитикой. Соберутся сообщества, где состоят потенциальные клиенты
• Поиск, аналитика ретаргетинга и сообществ
• Автосегмент (А/Б тест). Сегментирование аудитории помогает разделить людей по набору схожих параметров и интересов, чтобы составить УТП для каждой отличающейся аудитории и оценить интерес разных сегментов к вашему продукту
• Поиск инстаграм Вконтакте
• Касательно Фейсбука – сбор аудиторий страниц/групп/пользователей

Из интересных особенностей – есть свое расширение для браузера Google chrome (называется Pepper panel). Для быстрого поиска клиентов и анализ конкурентов в браузере. Можно парсить Live трансляций Вк. А также: доступен бесплатный курс по таргетингу Вконтакте, блог, а также для продвинутых пользователей – возможна работа с API.

При регистрации дается 3 дня бесплатного доступа к полному функционалу. Далее у вас остается бесплатный тариф с очень органиченным функционалом. Можете ввести промокод pepper1also – он даст 1 месяц в подарок, при покупки от 1 месяца!

Ссылка на сервис Pepper Ninja

Ловит целевую аудиторию ВКонтакте (1 соцсеть), но с широким функционалом. Также можно получать ID Инстаграм.

Основной функционал парсера:

• Поиск (пользователей, сообществ, по телефону и почте и пр.)
• Сбор (посты, упоминания, товары, обсуждения, участники и топ участников, недавно вступившие, контакты сообществ и пользователей и пр.)
• Активности (вступления, сообщества, у пользователей, сайты, по объекту)
• Анализ (целевые сообщества, виральный охват, топ комменаторы, реклама в собществах, вступления и пр.)
• Сбор Инстаграм-Вк; Вк-Инстаграм

Из интересного: есть набор “инструментов” (пересечение баз и сегментов, фильтрация сообществ и профилей, ретаргет-картинка, и очистка от ботов). Есть своя биржа баз, магазин TargetHunter, обучение (курсы/вебинары/конференции), а также раздел “модератор” – для работы с сообществом (со своими плюшками: рассылки, статистика, кнопки для сайта, API и прочее).

При регистрации в парсере вы получаете бессрочный тариф Free с очень ограниченным фунционалом, потоком задач и скоростью парстинга. Но для вас есть промокод kic68YsfgfM – введите его и получите 2 дня бесплатного доступа (на максимальном тарифном плане “автоматизация”) + 1 месяц в подарок, при покупке от месяца!

Ссылка на TargetHunter

Поиск аудитории для таргетинга Вк (1 соцсеть).

Основной функционал парсера:

• Поиск аудитории (группы, где есть ЦА, популярные люди, анализ пользователей)
• Аудитория сообществ (участники/активности/контакты сообществ, топ читателей и комментаторов, друзья аудитории, фотоальбомы и пр.)
• Сообщества (поиск и фильтр, поиск постов), парсинг по профилю пользователей (репосты со стены, друзья и подписчики, активности, Инстаграм и пр.)
• Фильтр баз (пересечение и аналитика аудиторий, поиск по базе, пересечение сегментов)

А также: сбор голосовавших в опросах/комментариев с сайта (оставленных через виджет Вк), поиск по новостям (по списку групп и фраз), удобный просмотр людей из собранных баз.

Из интересного: есть ЦереброТаргет – Flash-версия (более 55 модулей для работы прямо в Вк), кейсы от читателей сообщества, а также закрытая обучающая группа с мощной базой.

Вообще у сервиса нет бесплатного тестового периода. Но пока еще идет временная акция: если подписаться на их обучающий интенсив (https://vk.com/app5898182_-73662138#s=709966) – в ответ придет сообщение с уникальной ссылкой, по которой можно получить доступ к Церебро по тарифу Premium на 5 дней (когда будете заходить на сайте – нажимаете “войти” и в выпадающем меню выбрать “Церебро PRO”).

Ссылка на Церебро Таргет

Только Инстаграм (1 соцсеть). Имеется несколько сервисов, в том числе и Инстаграм парсер.

Чтобы использовать парсер в правом углу переключитесь на “Инстаграм парсер” и нажмите “добавить задачу”, а далее выберите нужную функцию.

Основной функционал парсера:

• Сбор: аудитории по хештегу, фолловеров аккаунта, подписок аккаунта, аудитории по файлу, по комментариям поста, лайкнувших пост, с геолокации
• Способ фильтрации информации: базовая фильтрация или данные из Вк
• Способ обработки данных: перевод id-username; username-id
• Выгрузка данных: txt файл, excel файл, включая информацию о номерах телефонов

Ссылка на сервис Zeus

Только для Инстаграм (1соцсеть). Сервис для формирования аудитории Инстаграм и ее поиска.

Основной фунционал парсера:

Парсер собирает аудиторию по вашим параметрам (гео, теги, конкуренты, комментаторы) + фильтры и присылает ее вам для дальнейшего взаимодействия уже через Инстаграм. Без автоматизации и блокировок. Все через официальное приложение.

Есть также онлайн шпион, который позволяет ловить горячих клиентов, которые сейчас на 99% находятся онлайн и на них можно подписаться / лайкнуть / сделать предложение в Директ. Это не совсем массфолловинг, но подписываться можно так или иначе по лимитам Инстаграм через офф приложение вручную, выбирая только тех, кто нужен и подходит вам).

Вы получаете Инстаграм аккаунты, что с ними делать уже решаете сами.

WonderLead уведомляет вас о том, что вот человек выложил фото по ГЕО только что. Например по гео-метке торгового центра. Если у вас есть бизнес в этом ТЦ – вы можете предложить человеку скидку на кофе например (если у вас точка кофейни). Так как человек 100% сейчас онлайн, и раз он только что выложил фото – с большой вероятностью он сейчас именно в этом ТЦ. Аналогично с тегами и конкурентами. Например, у вас есть конкурент, который делает тоже самое, что и вы, но дороже. Вы можете отслеживать его новых подписчиков и предлагать свою услугу дешевле с тем же качеством. Это лишь примеры, вариаций множество. Можно просто подписываться, лайкать таких людей (по шпиону). Они сейчас онлайн и с большой вероятностью вас увидят.

Работа с аккаунтами идет онлайн на сайте или в телеграм-боте. В телеграм-бот поступают ссылки на аккаунты. Далее вы переходите в аккаунт потенциального клиента, подписываетесь и ставите лайк. Это ручной массфолловинг и масслайкинг. Автоматизации на сервисе пока нет.

Ссылка на сервис WonderLead

Как видите, есть парсер Вконтакте, Инстаграм и других соцсетей.  Благодаря им вы сможете точечно собрать базу только тех людей, которым будут вам нужны/будут интересны ваши услуги. Спарсить их данные (размещенные в открытом доступе), такие как номера телефонов или почту. Тем самым вы сэкономите уйму времени, денег и перестанете тратить рекламный бюджет на незаинтересованную аудиторию.

1000 друзей Павла Дурова: как выкачивать данные ВКонтакте

Введение

Практически всем, кто занимается количественными исследованиями, знакома следующая проблема: идея есть, а данных для её реализации нет. И хотя сейчас существует немало сайтов с данными (например, Kaggle.com (https://www.kaggle.com/), где можно найти как корпус обзоров на вино, так и классификатор древнеяпонских иероглифов или метаданные по коллекциям Metropolitan Museum of Art), все равно найти что-то готовое, что соответствовало бы индивидуальным нуждам конкретного исследования, довольно сложно. В таких случаях остается одно: выкачивать данные самостоятельно.
ВКонтакте — ценный источник данных, который может помочь в лингвистических, социологических и других исследованиях. Хочется исследовать корпус авторских стихотворных сочинений подростков? Пожалуйста, практически готовый корпус уже ожидает тебя в группе, посвященной поэзии! Хочется понять, как в реальности работает теория шести рукопожатий? Выкачай случайных пользователей и построй граф!
На самом деле, это совсем не сложно, и сегодня мы покажем, как скачать заветные данные.

Что понадобится?

1. Аккаунт ВКонтакте
2. Среда для работы с Python* (уметь программировать почти не надо)
3. Желание и немного времени

*Например, любые IDE: PyCharm, Sublime Text или любой другой, какой душе угодно. Мы в данном руководстве будем использовать оболочку Jupyter, функционал которой удобен для аналитики: можно писать и редактировать код на каждом этапе, не прогоняя всю программу целиком, строить красивые визуализации и делать ещё кучу всего интересного. Подробнее об установке и возможностях Jupyter можно посмотреть тут.

Примите во внимание, что код для туториала написан с целью помочь понять, что происходит и как все работает, поэтому не является образцом великолепия.

Этап 1. Получение ключа к ВК API

Первый шаг на пути к данным состоит в том, чтобы получить доступ к ВKонтакте API (Application Programming Interface), с помощью которого мы и будем дальше взаимодействовать с ВКонтакте. API содержит в себе множество методов, которые позволяют быстро доставать из базы ВК нужную информацию, например, со страниц пользователей, групп и т.д. (вернее, только ту информацию, которая не скрыта).
Чтобы иметь возможность их использовать, надо авторизоваться в ВК и создать Standalone приложение на странице API. Для этого надо во вкладке Мои приложения нажать Создать приложение.
Дальше надо выбрать Standalone-приложение, назвать его и подключить.
Как только вы его подключите, вы окажетесь во вкладке Информация, где находятся описание, название и т.д. Здесь трогать ничего не нужно, и можно сразу перейти на вкладку Настройки слева. Здесь мы смотрим на Сервисный ключ доступа, который надо скопировать или запомнить, потому что он нам понадобится дальше.
Страничку API пока оставляем открытой, мы к ней ещё вернемся чуть позже.

Часть 1. Пользователи

Шаг 1

Теперь, когда у нас есть ключ доступа к API, можно смело переходить к самой интересной части — написанию кода. Для начала устанавливаем библиотеки и подгружаем нужные модули оттуда. В туториале мы будем использовать библиотеку requests — пакет, который позволяет посылать http-запросы на сервер и отдавать ответы на эти запросы в различных форматах*.

 import requests

** Если не знаете как устанавливать библиотеки в Python, не пугайтесь, Интернет полон различных гайдов о том, как это делать. Например, вот.
***На самом деле, это только один из способов добычи данных ВКонтакте через Python. Существует ещё некоторое количество библиотек, которые позволяют получать ответы от ВКонтакте API другими способами. Они очень хорошо гуглятся, так что при желании можно освоить и альтернативные техники. Или если кто-то уже знаком с другими методами, будет здорово услышать о них в комментариях).

Шаг 2

Теперь разберемся в том, как, собственно, делать запросы к ВКонтакте API. По сути, все это нам уже рассказали разработчики: мы формируем http-запрос о нужной нам информации, который мы отправляем в базу ВК. При этом разработчики ВК даже предлагают шаблон запроса:
Часть, которая нам интересна, выделена жирным шрифтом:
METHOD_NAME — обязательный параметр — метод, который мы хотим применить. Выбирается в зависимости от того, какую информацию мы хотим достать из базы. Полный список методов ВКонтакте API доступен по ссылке. Метод отделяется от последующих частей запроса символом ?.
PARAMETERS — это уже опциональный параметр, для каждого метода свой набор. Каждый метод по умолчанию отдает некоторую изначальную информацию, которую можно расширить с помощью этого параметра. Если параметров несколько, то они разделяются между собой символом &.
ACCESS_TOKEN — помните тот сервисный ключ доступа со странички разработчиков, который мы запомнили ранее? Это он и есть. Ключ обязателен при составлении запроса.
V — версия ВК API, без которой также нельзя сформировать запрос. На момент написания статьи версия API — 5.92.

Шаг 3

Рассмотрим процесс формирования и отправления запроса. Для начала определимся, что именно мы хотим достать. Допустим, что-то связанное с данными пользователей. Посмотрим список доступных методов и что они могут нам предложить. Для этого в списке методов выберем вкладку Users.

Появился список методов для работы с данными пользователей.

Шаг 4

Итак, попробуем вытащить расширенную информацию о пользователе. Откроем страницу метода get и внимательно читаем параметры. Допустим, мы хотим получить информацию о пользователе с идентификатором 1 (user_ids=1).
Для начала запишем ключ доступа и версию ВК API в отдельные переменные формата «строка», чтобы мы могли их использовать потом****.

access_token = 'your token'
api_version = '5.89'

* Заметьте, что так как мы используем Jupyter Notebook, нам не требуется создавать отдельный файлик на компьютере, хотя такой вариант и возможен. Но мы просто зададим ключи как переменные в отдельной ячейке скрипта. Теперь сформируем запрос к API. Для обращения к методу надо перед его названием написать, к какой группе он относится (так как названия методов пересекаются в различных группах). Мы записываем запрос как форматируемую строку, где значения в {} будут принимать значения переменных, которые там записаны**.

res_users = requests.get(f'https://api.vk.com/method/users.get?user_ids=1&access_token={access_token}&v={api_version}')

И посмотрим на результат

res_users.json()

По умолчанию (без заданных параметров) мы получили просто имя, фамилию и статус страницы.

***** Если вы хотите получить информацию больше, чем об одном человеке, вы можете записать их идентификаторы через запятую. Если пользователей много, то можно задать их id в отдельной переменной (допустим, загрузить из файла), и записать её также в {}. Важно, чтобы они были разделены через запятую. Подробнее о форматировании строк в Python.

Шаг 5.

Теперь добавим конкретики. Допустим, мы хотим получить ещё даты рождения, страну и город. Эти поля находятся в параметре fields, как говорит нам документация.

res_users = requests.get(f'https://api.vk.com/method/users.get?user_ids=1&fields=bdate, city&access_token={access_token}&v={api_version}')

Шаг 6.

Пойдем дальше: скачаем 200 друзей Павла Дурова и запишем их в отдельный список. Для этого нам потребуется функция из той же вкладки Users — getFollowers.
Сначала оформим запрос в виде строки, в которой мы будем потом форматировать части, находящиеся в {}.

url = ’https://api.vk.com/method/users.getFollowers?user_id=1&fields=city,country&count=100&offset={offset}&access_token={access_token}&v={api_version}’

Тут у нас появляется новые параметры — count и offset. Сount показывает, сколько друзей за один запрос мы будем выкачивать, а offset — на сколько значений мы будем сдвигаться каждый раз, когда отправляем новый запрос. То есть если бы параметра offset не было, мы бы каждый раз скачивали только 100 первых друзей, а с ним мы по очереди (итеративно) выбираем каждую следующую сотню.
Итак, сначала мы создаем пустой список friends, в который мы потом запишем выгруженных пользователей. Потом мы определяем, какие отступы (offset) у нас будут каждый раз и с каким шагом. За это отвечает функция range: условно говоря, у нас будет 3 шага от 0 до 300, каждый из которых будет равен 100. После чего мы циклом выкачиваем по 100 подписчиков за каждую итерацию. И в конечном итоге записываем фамилии пользователей в список.

friends = []
for i in range(0, 201, 100):
	url_formatted = url.format(access_token = access_token, api_version = api_version, offset = i)
	print(i)
	res_friends = requests.get(url_formatted)
	for friend in res_friends.json()["response"]['items']:
        friends.append(friend["last_name"])

И вуаля! Список подписчиков готов!

Часть 2. Сообщества

А теперь предположим, что для наших исследовательских целей мы хотим получить корпус каких-нибудь текстов. Для этого мы можем, например, скачать стену какого-то сообщества или пользователя.
Принцип тут тот же, что и при работе с юзерами: выбираем метод, формируем запрос, наслаждаемся.
Список методов для работы со стенами находится в соответствующей вкладке Wall в документации. Если мы хотим выкачать посты на стене, то нам нужен метод wall.get.
Давайте попробуем скачать посты сообщества Вышкинские хокку. Для начала попробуем выкачать первые 100 публикаций.

res_wall = requests.get(f'https://api.vk.com/method/wall.get?domain=hsehokku&count=100&access_token={access_token}&v={api_version}')

По сути, ничего особо не изменилось, кроме метода и его параметра: domain содержит короткий адрес сообщества, с которого мы выкачиваем данные.
Посмотрим на выдачу по первому посту: мы получили не только сам текст публикации, но и метаинформацию к нему, которую также при желании можно вытащить из списка и использовать.

Но мы в учебных целях сосредоточимся только на текстах публикаций. Теперь давайте соберем первые 400 постов со стены и запишем их в файлик на компьютере, чтобы можно было использовать потом.

Шаг 1

Пишем строку запроса, в который добавляем параметр offset, который отвечает за отступы.

url = 'https://api.vk.com/method/wall.get?domain=hsehokku&count=100&offset = {offset}&access_token={access_token}&v={api_version}'

Шаг 2

Создаем пустой список texts, в который будем записывать тексты. Потом пишем цикл, который будет выкачивать по 100 постов за каждую из 4-ех итераций, и записывать каждый пост в созданный список.

texts = []
for i in range(0, 301, 100):
	url_formatted = url.format(access_token = access_token, api_version = api_version, offset = i)
	print(i)
	res_wall = requests.get(url_formatted)
	for post in res_wall.json()["response"]['items']:
    	texts.append(post["text"])

Посмотрим на то, как это выглядит в списке:
Ага, в тексте есть лишние символы, а точнее \n. Это всего лишь разделитель: он показывает, что текст в данном месте в оригинале начинается с новой строки.

Шаг 3

Создаем в корневой папке на компьютере файл texts.txt, в который мы и запишем итоговый результат.

Шаг 4

Записываем посты из списка texts в файл texts.txt. И заменим символы \n в тексте на нормальные разделители строки.

with open("vk.texts.txt", "wt", encoding = "utf8") as f:
	for text in texts:
    	f.write(text.replace("\n", " ") + "\n")

Поздравляем, вы стали счастливым обладателем сборника страдальческих студенческих хокку!
В туториале показаны основы работы в ВКонтакте API с помощью Python. На деле ВК может предоставить намного больше: можно искать пользователей по заданным критериям, скачивать фотографии и ещё кучу всего интересного. Главное теперь — не бояться обилия методов в документации и искать то самое, что нужно именно вам.

Полный код на Github

Как получить ссылку на мп3 в парсинге vk.com (Вконтакте)? — PHP

Сегодня заметил, что если разобрать url c mp3 vk.com почтовым запросом https://vk.com/al_audio.php (после входа в систему)
например act = reload_audio & al = 1 & ids = 33503953_157663689% 2C33503953_172403905% 2C33503953_170887163% 2C33503953_170651507% 2C33503953_158704841% 2C33503953_157663689 9 URL для mp3 никогда не возвращается, а возвращает только ответ этого типа (jsom переведен в массив):

  array (
 0 =>
 множество (
 0 => '157663689',
 1 => '33503953',
 2 => 'https: // vk.ком / mp3 / audio_api_unavailable.mp3? экстра = s1HhmNLsEum1zfHyAu1jxOuVuMj5s2Pjsf8VEefYBY1vwvPjAuHWngnxrwS3ytOWBOrtrZHMDwnutI8OzOKVnxHqrhvWy1C9rwHbsZfAsNfZsOLbngD4qJHyu2DqptDHwfv6D1vsvJDlzeTgDLiXChm1tZKOAhy3zOWTyvbRCM9VAOvFwLbLpxvZt25VrKHmCZ9LreeUy3rOmMDZmMDNy2rXzxjTA2neBuHZqI5cCNeTEu0UzKPJlwLhCw1ToKDeseh3 # CGSOnGLYcZmZcxy»,
 3 => «Невесомость»,
 4 => '4 апреля',
 5 => 200,
 6 => 0,
 7 => 0,
 8 => ",
 9 => 0,
 10 => 1,
 11 => ",
 12 => '[]',
 13 => '// bff041ac529e483557',
),
 1 =>
 множество (
 0 => '172403905',
 1 => '33503953',
 2 => 'https: // vk.ком / mp3 / audio_api_unavailable.mp3? экстра = zXWDzaW6pr4sabOCgsmIbgPGcqvLy2m6gam7oISGkHWwiN4ebHScaqnIjgqenWqhjduMzHfMkrONbH06yISlct0egYaybdadbdycfYuhyMuhgwSPjdKHmbjHpXbIbYrLcGK7oXvIkIyKoICIjWKBnWyhysqgcJi3dgaYhcS3zMahFIeYftuuddTLog4YisCRnMXGiZ59zgvIz2rNy2bQzZfHygz8zcn8jZy9FtO3mh54jx1Njwf + zcaWFhXPicmNjZS # EaTtcxy»,
 3 => 'Careless Whisper (Джордж Майкл Кавер)',
 4 => 'Seether',
 5 => 302,
 6 => 0,
 7 => 0,
 8 => ",
 9 => 0,
 10 => 32769,
 11 => ",
 12 => '[]',
 13 => '// 8cb914bae6de4fc957',
),
 2 =>
 множество (
 0 => '170887163',
 1 => '33503953',
 2 => 'https: // vk.ком / mp3 / audio_api_unavailable.mp3? экстра = A3neCLbJzM5MCZfNsuXtz1jwsKjTEMX3Ew9suNCZr2jOtfv1r2HAmLjcnuHbuhvkCwOXqwO3rgfhtvv0vv83vwDQsLPgsdrqvKO5vNjKEg4WsvjkAgPFBZvrqKPfrdr5Cey4zu9psuLortzozdztzxvvzdLTyMiWsvnblwXqBK5Nse5kwdntneuYxZ1HCNr4zt8ZCgOUztqWnge1mwyOm2vKmgyVmdjWl3rLBI5UzgmTA3yUnhy1ltDZyY8VoNnWDhr0 # DG»,
 3 => «Поезд-беглец»
 4 => «Убежище души»,
 5 => 266,
 6 => 0,
 7 => 0,
 8 => ",
 9 => 0,
 10 => 1,
 11 => ",
 12 => '[]',
 13 => '// 40e1941ff852a5373e',
),
 3 =>
 множество (
 0 => '170651507',
 1 => '33503953',
 2 => 'https: // vk.ком / mp3 / audio_api_unavailable.mp3? экстра = uK5osKKafrvzsqOxcuWofeXrf1LEvbruxO4vsGSofqOlcGipcqWjdLGmcaLyffDkcqvFqK5iwWCocO1cchn / DV9 + uq1YaOP / xvnICWnvyg91vfv0waTIuL8nDO5ZwgXZtnb0xxlxww9ldxh5xexxsxx4xqp4xw1 + fOj5ExKccuP2uLnsCeXPCM5Fcx1pxMuxxfziwgoxbu9bf3njs1bmswpdagp + yf5Sva1wyhL4AujYu1v1yNLqqWnGD3vGua5ob2v3 # EaTzcxGlyW»,
 3 => «Обман»,
 4 => «Металлфорс»,
 5 => 327,
 6 => 0,
 7 => 0,
 8 => ",
 9 => 0,
 10 => 1,
 11 => ",
 12 => '[]',
 13 => '// 12c4bf3458d3f70c35',
),
 4 =>
 множество (
 0 => '158704841',
 1 => '33503953',
 2 => 'https: // vk.ком / mp3 / audio_api_unavailable.mp3? экстра = uO85zuTPC3aWmOTKmOjWC1HpCJvKnK9Une9PqJaVAwS2l2W9tejrmOu9uK4VzITrmt1qBMi9mdf2Egz2s1P2AvPIDxvXnKvkmI95BhrOk29UzxnXy2PqDNzIlZL2ptr1rc16CZjVu3zTChjSBMW5rw9KBwiRyOvgtvmZs2rqBhLQBg5jq2jeAKnYpvDyyMr0mt9optKUmvf5tfjAtLjsmtj5wvHwtKW9vMqXkY4Rt10Tn2yUmgznlvjJwLzwoMm9zgqO # CGSOoqL2' ,
 3 => «Бесплатно»,
 4 => 'Ария',
 5 => 313,
 6 => 0,
 7 => 0,
 8 => ",
 9 => 0,
 10 => 1,
 11 => ",
 12 => '[]',
 13 => '// 8823e17f4869e0b9c5',
),
)  

Где ссылки на мп3 заменены на запись https: // vk.com / mp3 / audio_api_unavailable.mp3? extra … с текстом, который вам понадобится в официальном приложении для использования музыкального контакта. Подозреваю, что здесь так как это зашифрованная ссылка на мп3, которая вытащила какую-то функцию. Кто-нибудь знает как получить сейчас ссылку на нужный мп3? Заранее спасибо.
PS. Для тех, кто читал внимательно, повторяю — я говорю о буквальном разборе ВК, а не об использовании API. Не пишите в 100500-й раз, что IPAS 16 декабря закрыт, я знаю об этом, прямой парсинг сайта vk.com до последних дней работал, сегодня обнаружил, что не работает.

Vkontakte Friends Parser Zennoposter Template

Vk.com Друзья Разбор.

Позволяет анализировать ВСЕХ друзей указанного профиля или ДРУЗЕЙ по таким фильтрам: Город, Пол, Возраст.

Порядок исполнения:

Количество выполнений: -1

Максимальное количество потоков: неограниченно

Шаблон считается успешно выполненным ОДИН РАЗ, после того как он проанализирует указанное количество профилей (значение по умолчанию 5)

Входные данные:

Профиль для разбора.txt

Укажите профиль для входа на сайт и выполнения синтаксического анализа.

Логин и пароль в этом формате логин; пароль или логин; пароль; прокси

Строки берутся по одной с удалением и добавляются в конец файла.

Таким образом, профили проходят по кругу.

Settings.xlsx

Установите профили идентификаторов пользователей как id0000000 или userruser, чьи друзья вы хотите проанализировать. Следуйте простому правилу, одно значение в одной ячейке.

Если вам нужны все друзья пользователя, просто укажите его ID в первой ячейке, а остальные ячейки оставьте пустыми.

Порядок ячеек файла: ID профиля: Название города, как оно отображается на веб-сайте: Пол (женский, мужской или оставьте поле пустым, если вам не нужно указывать пол): Возраст от (14): Возраст тоже (80)

Обратите внимание, что вы можете указать возрастные ограничения только на сайте.

Выходные данные:

Файлы будут сохранены в папку — Результаты

Имя файла будет сгенерировано на основе идентификатора профиля, друзья которого анализируются.

3 Ячейки внутри: Ссылка на профиль друга: Имя: Фамилия.

В случае, если выполнение шаблона было прервано из-за ошибки (например, неправильно заполненные файлы и т. Д.), Он автоматически создаст файлы отчета в этой папке. Чтобы исправить проблему как можно скорее, вы должны выполнить следующие шаги:
Если вы столкнулись с проблемой впервые, запустите шаблон в одном потоке без прокси-сервера и проверьте в экземпляре браузера, на каком именно этапе возникает эта ошибка. Опишите его как можно лучше и отправьте заархивированные файлы этой папки на support@zennoscript.com
. Если вы, как и раньше, отправляли сообщение о любой проблеме с этим шаблоном, обязательно удалите содержимое папки с ошибками, прежде чем запускать ее и отправлять нам отчет.
Выполняя эти шаги, вы действительно ускоряете процесс поиска решения вашей проблемы!

Настройки ввода Zennoposter Template:

1. Путь к файлу прокси (если прокси будет использоваться из программы проверки прокси или вообще не будет использоваться, оставьте поле пустым).

2. Укажите количество профилей анализа.

Л. Ангелов, П. Ангелов, и. Люнглёф, Быстрый статистический анализ с параллельными множественными контекстно-свободными грамматиками, Труды 14-й конференции Европейского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики, стр.368-376, 2014.
DOI: 10.3115 / v1 / E14-1039

Дж. Бангалор, А. К. Бангалор, и. Джоши, Supertagging: подход к почти синтаксическому анализу, Comput. Лингвист, том 25, выпуск 2, стр 237-265, 1999.

C. Candito, M. Candito, and. Константа, Стратегии непрерывного анализа многословных выражений и анализа зависимостей, Труды 52-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (Том 1: Длинные документы), стр. 743-753, 2014 г.
DOI: 10.3115 / v1 / P14-1070
URL: https: // hal.archives-ouvertes.fr/hal-01022415

С. Чен, В. К. Чен и. Shanker, Новые разработки в технологии парсинга. глава Автоматическое извлечение тегов из Penn Treebank, стр.73-89, 2004.

М. Констан, Дж. Констан, и. Нивр, Система на основе переходов для совместного лексического и синтаксического анализа, Труды 54-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (Том 1: Длинные документы), стр. 161–171, 2016 г.
DOI: 10.18653 / v1 / P16 -1016

С.Череповицкая, А. Череповицкая и. Савари, SEJF — грамматический лексикон польского многословного выражения, Труды конференции по языку и технологиям (LTC’15), 2015.

M. Felzenszwalb, D. Felzenszwalb и. Макаллестер, Обобщенная архитектура, Журнал исследований искусственного интеллекта, том 29, стр 153-190, 2007.

. Галло, Направленные гиперграфы и приложения, Дискретная прикладная математика, том 42, выпуск 2-3, стр 177-201, 1993.
DOI: 10.1016 / 0166-218X (93)

-P

.Gardent, Устранение лексической неоднозначности в LTAG с использованием левого контекста, технология человеческого языка. Проблемы информатики и лингвистики. 5-я конференция по языкам и технологиям, стр. 67-79, 2011 г.
DOI: 10.1007 / 978-3-319-14120-6_6
URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00921246

. Грин, Модели анализа для определения многословных выражений, Компьютерная лингвистика, том 19, выпуск 4, стр.195-227, 2013.
DOI: 10.1007 / 3-540-45154-4_26

. Джоши, Дополнительные грамматики для деревьев, Журнал компьютерных и системных наук, вып.10, выпуск 1, стр.136-163, 1975.
DOI: 10.1016 / S0022-0000 (75) 80019-5

М. Кляйн, К. Д. Кляйн и. Manning, Parsing and Hypergraphs, Proceedings of the Seven International Workshop on Parsing Technologies (IWPT-2001, pp.17-19, 2001.
DOI: 10.1007 / 1-4020-2295-6_18)

М. Кляйн, К. Д. Кляйн и. Manning, A parsing, Proceedings of the 2003 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics on Human Language Technology, NAACL ’03, 2003.
DOI: 10.3115 / 1073445.1073461

[. Красновска, На пути к польской грамматике LTAG, обработке языков и интеллектуальным информационным системам — Материалы 20-й международной конференции, том 7912 конспектов лекций по информатике, стр. 16-21, 2013 г.
DOI: 10.1007 / 978-3-642- 38634-3_2

С. Льюис, М. Льюис и. Стидман, A * CCG Parsing with a Supertag-factored Model, Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), pp.990-1000, 2014.
DOI: 10.3115 / v1 / D14-1107

А. Наср, К. Рамиш, Дж. Деулофеу и В. Андре, Совместный анализ зависимостей и токенизация многословных выражений, Материалы ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (ACL’15), 2015.
URL: https: //hal.archives-ouvertes.fr/hal-01464872

К. Паулс, Д. Паулс, и. Кляйн, K-best a * parsing The Association for Computer Linguistics, Proceedings of the 47th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and 4 International Joint Conference on Natural Language Processing of the AFNLP, pp.958-966, 2002.

. Przepiórkowski, Расширенная фразеологическая информация в словаре валентности для приложений NLP, Proceedings of Workshop on Lexical and Grammatical Resources for Language Processing, pp.83-91, 2014.
DOI: 10.3115 / v1 / W14-5811

. Розен, Обзор многословных выражений в группах деревьев, Труды 14-го Международного семинара по конференциям «Берега деревьев и лингвистические теории», 2015 г.

. Савари, К аннотации названных сущностей в национальном корпусе польского языка, Труды Седьмой Международной конференции по языковым ресурсам и оценке (LREC’10), 2010.
URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01024159

. Савари, SEJFEK — лексикон и поверхностная грамматика польских экономических многословных единиц, Труды 3-го семинара по когнитивным аспектам лексики, Оргкомитет COLING 2012, стр.195-214, 2012.

. Шибер, Принципы и реализация дедуктивного разбора. Журнал логического программирования, стр.3-36, 1995.

. Ващук, Повышение эффективности практического анализа тегов за счет перехвата избыточности, 21-я Международная конференция по внедрению и применению автоматов Труды 21-й Международной конференции по внедрению и применению автоматов, 2016 г.
DOI: 10.1007 / 978-3-319-40946-7_26
URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01309598

. Верли, Анализ предложений и определение словосочетаний, Труды семинара по многословным выражениям: от теории к приложениям, стр. 27-35, 2010.

Э. Верли, Актуальность словосочетаний для синтаксического анализа, Труды 10-го семинара по многословным выражениям (MWE), стр. 26-32, 2014 г.
DOI: 10.3115 / v1 / W14-0804

W. Swidzi´nskiswidzi´nski, M. Marek´swidzi´marek´swidzi´nski, and.Woli´nskiwoli´nski, К банку составляющих деревьев синтаксического анализа для польского языка, текста, речи и диалога: 13-я Международная конференция, стр.197-204, 2010.

python — Spotify текущий трек до статуса пользователя vk.com

Это переработанная и гораздо более расширенная версия рассматриваемого здесь сценария. 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://accounts.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) ['токен'],
        '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 ()
  

ВКонтакте.Торговая марка AI — Серийный номер 88233316 :: Торговые марки Justia

Товары и услуги

Сбор, сбор, агрегирование, обработка, управление, анализ и совместное использование деловой информации и данных, большие данные, данные из открытых источников; услуги управления базами данных и обработки данных; сбор, сбор, агрегация, обработка, анализ и очистка данных из открытых источников, которые должны быть предоставлены в виде данных, через программное обеспечение или платформу как сервисную технологию в форме необработанных данных, структурированных данных или данных, содержащихся в проприетарной системе программного обеспечения

Товары и Услуги

Технические и бизнес-консалтинговые услуги в области сбора, сбора, агрегирования, обработки, управления, анализа, хранения и совместного использования данных, больших данных, данных с открытым исходным кодом, аналитики данных и поисковых технологий; услуги по обработке данных; компьютерное программное обеспечение для сбора, анализа, хранения и обмена данными и данными из открытых источников; предоставление доступа к базам данных; передача и доставка данных и информации через Интернет и другие телекоммуникационные сети; консультационные услуги в области проектирования, выбора, внедрения и использования компьютерного оборудования и программных комплексов для третьих лиц; установка, обслуживание и разработка компьютерного программного обеспечения для использования в электронном хранении и передаче данных; компьютерные консалтинговые услуги в области управления знаниями, а именно для сбора, сбора, агрегирования, обработки, управления, хранения, анализа и передачи деловой информации и данных в компьютерные базы данных; веб-интеграция и автоматизация, а именно поиск и извлечение информации из баз данных и компьютерных сетей, создание индексов информации, сайтов и других ресурсов, доступных в компьютерных сетях; предоставление временного использования не загружаемого программного обеспечения для сбора, агрегирования, обработки, управления, хранения, анализа и передачи деловой информации и данных; услуги технической поддержки, а именно устранение неполадок программного обеспечения компьютера; электронное хранилище данных

.