Выписка с сайта: Получить выписку из ЕГРЮЛ или ЕГРИП можно в электронном виде на безвозмездной основе | ФНС России

Содержание

Выписку из ЕГРН в Подмосковье можно получить через онлайн-сервис

Росреестр запустил электронный сервис для получения сведений из Единого государственного реестра недвижимости (ЕГРН), запросить общедоступные сведения из ЕГРН об объекте недвижимости может любое заинтересованное лицо, сообщает пресс-служба Управления Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии по Московской области.

«Росреестр запустил электронный сервис для получения сведений из Единого государственного реестра недвижимости (ЕГРН). С помощью сервиса можно получить выписку из ЕГРН об объекте недвижимости. Предоставление указанных сведений из ЕГРН предусмотрено вступившим в силу с 1 января 2017 года Федеральным законом № 218-ФЗ «О государственной регистрации недвижимости»», – говорится в сообщении.

Выписка из ЕГРН об объекте недвижимости содержит описание объекта недвижимости, сведения о зарегистрированных правах на него, их ограничениях и обременениях. Кроме того, выписка содержит сведения о возражении в отношении зарегистрированного права на объект недвижимости или о невозможности государственной регистрации без личного участия правообладателя или его законного представителя, поясняется в материале.

В нем дополняется, что запросить общедоступные сведения из ЕГРН об объекте недвижимости может любое заинтересованное лицо удобным для него способом – в электронном виде и при личном обращении в офис Федеральной кадастровой палаты или многофункциональный центр «Мои документы». В соответствии с 218-ФЗ сведения из ЕГРН по запросу, направленному посредством электронного сервиса, предоставляются в течение трех дней. За предоставление сведений, содержащихся в ЕГРН, в соответствии с законодательством взимается плата.

Доработаны в соответствии с 218-ФЗ сервисы сайта Росреестра «Личный кабинет правообладателя» и «Личный кабинет кадастрового инженера», а также сервис «Справочная информация по объектам недвижимости в режиме online», которые предоставляют актуальную информацию из ЕГРН об объекте недвижимости.

В личном кабинете правообладателя доступен сервис «Офисы и приемные. Предварительная запись на прием», который предоставляет заявителю возможность заранее спланировать визит в офис Федеральной кадастровой палаты для получения услуг Росреестра, следует из пресс-релиза.

Также на сайте открыт доступ к сервисам, которые позволяют получать информацию о ходе оказания услуги («Проверка исполнения запроса (заявления)»), проверить корректность электронной подписи и распечатать полученную в электронном виде выписку («Проверка электронного документа»), заключается в сообщении.

Как зарегистрировать недвижимость в Московской области>>

Россияне смогут получить выписку о недвижимости на сайте ФКП :: Жилье :: РБК Недвижимость

Предоставление сведений из ЕГРН в электронном виде позволит существенно сократить временные затраты заявителя, рассказали в Федеральной кадастровой палате

Фото: Александр Рюмин/ТАСС

Получить выписку об объектах недвижимости теперь можно с сайта Федеральной кадастровой палаты (ФКП). Об этом говорится в пресс-релизе ведомства со ссылкой на вступившие в силу поправки предоставления сведений, содержащихся в Едином государственном реестре недвижимости (ЕГРН), которые приняло Минэкономразвития России.

Новый порядок предоставления сведений из ЕГРН предусматривает форму запроса, способы получения госуслуги, а также основания для отказа в предоставлении сведений из ЕГРН. Заявитель может получить сведения из ЕГРН о зарегистрированных правах на объекты недвижимости независимо от места своего нахождения как в виде бумажного документа, так и в электронном виде.

К общедоступным относятся сведения об основных характеристиках и зарегистрированных правах на объект недвижимости и сведения о переходе прав. Запрос на предоставление таких сведений в электронном виде не требует заверения электронной подписью. Предоставление сведений ограниченного доступа в электронном виде заверяется квалифицированной электронной подписью заявителя, отмечается в пресс-релизе.

Выписки из ЕГРН в электронной форме имеют такую же юридическую силу, как и сведения в виде бумажного документа. «Выписка, полученная с сайта Кадастровой палаты после запуска сервиса по выдаче сведений, будет заверяться усиленной квалифицированной электронной подписью органа регистрации прав», — отметил замглавы Федеральной кадастровой палаты Павел Чащин. Предоставление сведений из ЕГРН в электронном виде позволит существенно сократить временные затраты заявителя, подчеркивают в ведомстве.

Росреестр рекомендовал москвичам проверять выписки из ЕГРН на подлинность. Такая мера необходима в связи выявлением интернет-ресурсов, которые полностью или частично дублируют информацию официального сайта ведомства. Они выдают выписки с поддельными печатями, что ставит под вопрос достоверность содержащейся в них информации.

Автор

Елена Коннова

Часто задаваемые вопросы / Мои документы

В зависмости от необходимых Вам сведений,из ЕГРН Вы можете заказать разные выписки.
Для получения кадастровых сведений и сведениях о зарегистрированных правах на объект Вы можете запросить выписку из ЕГРН об основных характеристиках и зарегистрированных правах на объект недвижимости. Данная выписка подтверждает постановку или снятие с учета объекта недвижимости, регистрацию вещного права на объект недвижимости. Если Вам нужна более полная информация по описанию местоположения объекта недвижимости и по описанию его частей, необходимо заказать выписку об объекте недвижимости.
Обе эти выписки предоставляются по запросу любых лиц за плату, размер которой устанавливается в зависимости от лица, запрашивающего сведения, и формы предоставления сведений.

На базе нашего центра заказать эти выписки можно обратившись по услуге «Предоставление сведений, содержащихся в Едином государственном реестре недвижимости (ЕГРН)».
Для оформления услуги в центре «Мои Документы» Вам необходимо представить следующие документы:

  1. Документ, удостоверяющий личность заявителя, либо личность представителя физического лица;
  2. Акт (протокол, приказ) об избрании руководителя — предоставляется в случае обращения представителя юридического лица, имеющего право действовать без доверенности;
  3. Квитанция об оплате.

На базе центра «Мои Документы» услуга предоставляется в течение 5 рабочих дней

Получить реквизиты и узнать о стоимости платы за предоставление сведений из ЕГРН Вы можете

здесь.
Результатом услуги является: Выписка из ЕГРН


Также сообщаем, что на Портале госуслуг Якутии открылся новый сервис для физических лиц, где можно заполнить заявление на получение выписки из ЕГРН и получить талон на предварительную запись в офисе центра «Мои Документы». *
Для заполнения форм зайдите на Портал по адресу: https://e-yakutia.ru
Выберите сервис, расположенный на правом верхнем баннере «Сведения из ЕГРН»
Далее просмотрите информацию, нажмите «Начать предварительное заполнение формы запроса о предоставлении сведений из ЕГРН» и выберите вид сведений
Заполните форму запроса ЕГРН и нажмите «Отправить»
После отправки заявления в течение 1 рабочего дня с момента подачи заявления Вам будет направлена информация с подробной инструкцией о дальнейших действиях-назначенное время и дату для последующего довнесения оригиналов документов, либо об исправлении введенных данных (при необходимости).

Подача такого заявления временно возможна только в головном офисе центра «Мои Документы», расположенном по адресу: г. Якутск, ул. Аммосова, д. 18.

Дополнительно уведомляем, что по данной услуге Вы можете подать заявление электронно не выходя их дома!
Для оформления услуги в электронном виде через официальный сайт Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии пройдите по следующей ссылке: https://rosreestr.ru/site/eservices/;
Заполните электронную форму заявления.

При заполнении электронной заявки способ получения готового результат Вы выбираете самостоятельно: в виде электронного документа на электронный адрес, в виде бумажного документа почтовым отправлением, в виде бумажного документа в территориальном органе Управления Росреестра.

Выписка из ЕГРН (ЕГРП) онлайн официальные выписки Росреестра

Примеры официальных выписок из ЕГРН Росреестра

Единая выписка ЕГРН (ЕГРП)

Справка Единого образца, предоставляется Росреестром ФГИС ЕГРН, в котором подробно раскрывается сущность об интересующем вас объекте недвижимости (кадастровая стоимость, точная площадь, факты обременения, кто является собственником имущественного права). Вы можете узнать информацию о квартире, доме, земельном участке в полном объёме. Справка позволяет обезопасить себя от мошеннических действий (указывается факт обременения — арест, залог и т.д.).

Выписка из ФГИС ЕГРН на земельный участок

В документе отражается полная информация о земельном участке. Указываются данные правообладателя (если их несколько, также указываются данные). В выписке указана общая площадь земельного участка, дата постановки на кадастровый учёт. Кроме этого, в документе отражается информация об имеющих местах по обременению на земельный участок — арест, передача в залог, аренда земли, рента и прочие факторы, при необходимости, указывается срок действия обременения, если таковым предусмотрено решение судебной инстанции.

Выписка ЕГРН на квартиру

Документ содержит подробную информацию на квартиру, которую предоставляет Кадастровая Палата. В справке указывается информация об уникальном кадастровом номере, физический адрес, общая полезная площадь квартиры, дата постройки, материалы, из чего сделаны несущие конструкции, дата постановки объекта на кадастровый учёт. Указывается дополнительная информация о фактах обременения на квартиру и причины, по которым были наложены ограничения на регистрационные дествия.

Кадастровый паспорт на квартиру

В документе отображается информация, с указанием уникального кадастрового номера, дата постановки на кадастровый учёт. Если помещение в квартире имеет свой уникальный кадастровый номер, то эта информация также отображается в паспорте. Указывается дополнительно информация, на каком этаже расположена квартира, общая площадь квартиры, назначение имущества, точная кадастровая стоимость объекта. Дополнительно могут отображаться информационные блоки относительно данной квартиры (культурная ценность, сведения о правах, сведения о кадастровых инженерах, производивших кадастровую оценку жилья).

Кадастровый паспорт на участок

Паспорт на земельный участок содержит подробную информацию, в виде кадастрового номера, физический адрес объекта, общая площадь в квадратных метрах, кадастровая стоимость земельного участка, сведения об имеющихся правах на землю, сведения об кадастровых инженерах, проводивших обследование объекта. К кадастровому паспорту прилагается схематическое изображение объекта. В справке указывается дополнительная информация о дате постановке на кадастровый учёт, а также сведения о природных объектах, если таковые имеются на земельном участке.

Справка о кадастровой стоимости объекта недвижимости

Это единая форма документа, которая имеет общие данные о запрашиваемом объекте. В справке не указывается тип недвижимости, но имеется уникальный кадастровый номер, точная кадастровая стоимость объекта, реквизиты утверждения стоимости, акты и положения, регламентирующие определения точной кадастровой стоимости недвижимого имущества, ссылки на федеральные регламенты по определению кадастровой стоимости имущественного права.

Выписка о переходе прав собственности

В данном документе отображается вся суть перехода имущественного права от одного владельца собственности к другому. В выписке указываются все даты владения имуществом каждым предшествующим собственником. В выписке также указываются причины и основания перехода права собственности. В документе отсутствует информация об обременении имущества и их причины. В выписке не включаются данные арендаторов, а также иные существенные факторы обременения.

Справка об отсутствии в ЕГРН

Выдаётся справка установленного образца, где указывается, что искомый объект не значится в едином государственном реестре недвижимости, указываются обременения и судебные решения относительно запрашиваемого объекта имущественного права. В выписке указываются ссылки на федеральные законы РФ, которые рассматривают объект отсутствующим в выписке ЕГРП. В справке даётся рекомендация общего характера, позволяющая произвести учёт объекта в соответствии с требованиями законодательства России по кадастровой политике.

Получить выписку ЕГРН через интернет

Чтобы получить выписку ЕГРП в онлайн режиме, в форме заказа достаточно указать кадастровый номер или физический адрес объекта имущественного права, оплатиь выписку и в течение нескольких минут готовая выписка будет предоставлена на вашу почту. В стоимость услуги включена Государственная пошлина, которая предусмотрена законодательством и соответствует тарифу Росреестра. При оформлении заказа вы получаете подробную информацию о том, как произвести оплату через интернет, удобным для вас способом.

Кадастровый паспорт на здание

Это развёрнутая справка, которая указывает подробную информацию о запрашиваемом объекте. Кроме предоставления основных данных указывается так же (физический адрес, общая площадь, этажность, материал стен, дата постановки на учёт), прилагается схематическая карта изображения объекта. Если имущественное право имеет несколько помещений, то для каждого помещения указывается свой кадастровый номер. В общей справке предоставляется информация о точной кадастровой стоимости на день формирования запроса.

Кадастровая выписка о земельном участке

Это подробный документ, который содержит всю регистрационную информацию о земельном участке. Указывается общая площадь объекта, кто является правообладателем, физический адрес объекта, общая площадь земельного участка. В выписке указываются точная стоимость объекта по кадастровой цене, прилагается подробная схема, где указаны координаты и границы каждой точки (дирекционные углы). Если имеются поворотные углы, это также отображается в схеме земельного участка и подробном описании.

Заказ выписки ЕГРП с печатью

Справка на бумажном носителе имеет подробную информацию относительно запрашиваемого объекта имущественного права, при этом имеется государственная печать, органа, который формирует справку из ФГИС ЕГРН. Бумажный вариант имеет равную силу с электронной выпиской, при этом бумажный носитель может использоваться в судах и прочих инстанциях. Справку ЕГРП с печатью можно получить в филиале Росреестра или в сервисном центре «Мои документы» (МФЦ).

Как открыть xml файл выписки ЕГРН с Росреестра и сделать ее в читабельном виде

  1. Проживём.com≫
  2. Недвижимость≫
  3. Документы≫
  4. Открыть xml файл выписки ЕГРН
Статья обновлена: 4 октября 2020 г.

Автор статьиМитрофанова СветланаЮрист. Стаж работы — 15 лет

На сайте Росреестра есть специальный сервис для открытия выписок (ссылка ниже). На примере выписки на квартиру я расписала подробную инструкцию, поэтому повторяйте за мной. Также в конце статьи есть небольшая дополнительная инструкция, если графический план в выписке не отображается.

  1. Все файлы из архива с выпиской поместите в отдельную папку, чтобы они все были в одном месте. Файлы переименовывать не нужно, т.е. какими файлы были в архиве, такими пусть и останутся. Из архива в отдельную папку я перенесла выписку на квартиру в формате .xml, уникальную цифровую подпись в формате .sig и папку (1), в которой был графический план квартиры на этаже. Обычно графический план находится внутри самой выписки, но у меня он пришел с выпиской отдельно (на картинке это видно). Открыв файл с графическим планом, можете посмотреть его.

    Небольшое отступление — если нужна бесплатная юридическая консультация, напишите онлайн юристу справа, закажите звонок по кнопке слева или позвоните (круглосуточно и без выходных): 8 (499) 938-45-78 — Москва и обл.; 8 (812) 425-62-89 — Санкт-Петербург и обл.; 8 (800) 350-24-83 — все регионы РФ.

  2. Перейдите по ссылке — https://rosreestr.gov.ru/wps/portal/cc_vizualisation. Эта страница создана Росреестром, чтобы открывать xml файлы выписок.
  3. На странице кликните на кнопку «Выберите файл» в поле «Электронный документ (xml-файл):».
  4. Зайдите в созданную папку и дважды кликните по файлу в формате .xml (это и есть наша выписка).
  5. Нажмите на «Выберите файл» в поле «Цифровая подпись (sig-файл):» и дважды кликните по файлу в .sig формате, который находится рядом с выпиской.
  6. Нажмите на «Проверить».
  7. Должно появится сообщение, что XML файл (сама выписка) заверен электронной цифровой подписью. Жмите по «Показать в человеческом формате».
  8. В новом окне браузера появится электронная выписка, в которой теперь видна вся информация о недвижимости. Файл с выпиской был создан в формате .html, который открывает любой браузер.
  9. Чтобы сохранить выписку в . html формате и в дальнейшем спокойно ее открывать на любом браузере, нажмите на кнопку «Сохранить». Чтобы распечатать выписку нажмите на «Напечатать». Бывает, что эти кнопки отсутствуют, поэтому, чтобы сохранить выписку на клавиатуре нажмите CTRL+S, чтобы распечатать — CTRL+P.

Если не отображается графический план

Бывает, что вместо плана квартиры появляется сообщение «Файл с планом помещения отсутствует». Как на примере ниже.

Чтобы план нормально появился:

  1. Выполните пункты с 1 по 8 в инструкции выше, если еще этого не сделали.
  2. После того как открыли выписку, в левом верхнем углу жмите на кнопку «Сохранить».
  3. Сохраните выписку только в ту папку, которую изначально создавали — пункт 1 в самом начале этой статьи. Посмотрите ниже на картинку для примера. Важно, чтобы выписка в формате .html и папка с графическим планом были в одном месте. Папку с графическим планом переименовывать нельзя ни в коем случае. У меня пришла под цифрой 1, так и осталась.
  4. Снова откройте выписку в .html, и в ней графический план теперь должен корректно отобразится. Как на картинке ниже.

Показать остальные комментарии

В России запретили Crunchbase, знаменитый сайт о стартапах и венчурных инвестициях

, Текст: Эльяс Касми

Роскомнадзор заблокировал ресурс Crunchbase, предоставляющий сведения частных и публичных компаниях. Блокировка была осуществлена по решению ФНС России, принятому еще в феврале 2018 г., из-за размещенных на этом ресурсе запрещенных в России сведений.

Crunchbase в черном списке

Роскомнадзор внес зарубежный сайт Crunchbase в список запрещенных ресурсов. Портал представляет собой один из крупнейших в мире сайтов о венчурных инвестициях с базой данных о стартапах и инвесторах в них.

Инициатором блокировки выступила Федеральная налоговая служба России (ФНС).

Роскомнадзор заблокировал безобидный ресурс об инвестициях

Crunchbase был запущен в 2007 г. и поначалу входил в сеть ресурсов TechCrunch Network вместе с авторитетным порталом TechCrunch, который контролировал внесение информации в базу данных Crunchbase. В 2015 г. стал отдельным полнофункциональным ресурсом, и в том же году привлек $8,5 млн инвестиций.

Истинная причина блокировки

Как сказано в реестре запрещенных сайтов, Crunchbase оказался в нем из-за публикации информации, запрещенной к распространению на территории России. На запрос CNews о причинах блокировки представители Роскомнадзора сообщили, что блокировке подверглась только одна страница Crunchbase.

Выписка из реестра запрещенных сайтов

«Страница данного интернет-ресурса была внесена в Единый реестр запрещенной информации по требованию ФНС в связи с размещением информации, нарушающей требования Федерального закона от 29 декабря 2006 г. № 244-ФЗ “О государственном регулировании деятельности по организации и проведению азартных игр и о внесении изменений в некоторые законодательные акты Российской Федерации”», – сообщили CNews представители ведомства.

По данным ресурса «Роскомсвобода», заблокирована была страница сайта, посвященная лучшим казино, принимающим биткоины.

Запрет больше не действует

По состоянию на 25 июня 2020 г., несмотря на присутствие в реестре запрещенных сайтов, сайт Crunchbase.com, как и заблокированная страница, были доступны через проводной интернет провайдеров «Вымпелком» (бренд «Билайн») и «Эр-телеком» («Дом.ру»). Помимо этого, они открывались через мобильный интернет «Мегафона» и МТС.

Crunchbase открывается с настольных ПК, но может быть недоступен с мобильных устройств

Представители Роскомнадзора сообщили, что в настоящее время информация, запрещенная для распространения на территории России, удалена. В связи с этим в соответствии с Федеральным законом № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации», по их словам, доступ к ресурсу был восстановлен.

Страница, не понравившаяся ФНС, уже удалена

Однако подключиться к главной странице Crunchbase через мобильный интернет «Билайна» не представлялось возможным – браузер выдавал сообщение о недоступности ресурса. При этом сообщение о блокировке ресурса не отображалось.

Два года на блокировку

Следует обратить внимание на тот факт, что решение о блокировке Crunchbase было принято задолго до непосредственно закрытия доступа к нему. По данным реестра запрещенных ресурсов, дата принятия решения за номером 2-6-20 /2017-11-15-2430-АИ – это 26 февраля 2018 г.

В реестре заблокированных ресурсов Crunchbase больше не числится

DSaaS: почему анализ данных как услуга набирает обороты

Новое в СХД

Сайт был заблокирован 22 июня 2020 г., спустя почти 16 месяцев со дня принятия решения. На запрос CNews о причинах столь длительной задержки с реализацией решения представители ФНС ответить не смогли.



Подтверждение соответствия

 

Федеральный закон «О техническом регулировании» коренным образом изменил подход к условиям и механизму подтверждения соответствия установленным требованиям. Он определяет подтверждение соответствия, как документальное удостоверение соответствия продукции или иных объектов, процессов производства, эксплуатации, хранения, перевозки, реализации и утилизации, выполнения работ или оказания услуг требованиям технических регламентов, положениям стандартов или условиям договоров. Это закреплено также в Соглашении о единых принципах и правилах технического регулирования в Республики Беларусь, Республики Казахстан и Российской Федерации от 18 ноября 2010 года.

Подтверждение соответствия осуществляется в целях:

  • удостоверения соответствия продукции, процессов производства, эксплуатации, хранения, перевозки, реализации и утилизации, работ, услуг или иных объектов требованиям технических регламентов, стандартов, условиям договоров;
  • содействия приобретателям в компетентном выборе продукции, работ, услуг;
  • повышения конкурентоспособности продукции, работ, услуг на российском и международном рынках;
  • создания условий для обеспечения свободного перемещения товаров по территории Российской Федерации, а также для осуществления международного экономического, научно-технического сотрудничества и международной торговли.

В отличие от других способов оценки, подтверждение соответствия применяется на дорыночной стадии продукции и может быть осуществлено как изготовителями (поставщиками), то есть первой стороной (декларирование соответствия), так и независимыми от изготовителей (поставщиков) и потребителей (заказчиков) органами – третьей стороной (сертификация).

Подтверждение соответствия в Российской Федерации, как государстве – члене Таможенного союза, может носить добровольный или обязательный характер.

Декларация о соответствии и сертификат соответствия имеют равную юридическую силу независимо от схем обязательного подтверждения соответствия и действуют на всей территории Российской Федерации.

Письмо  № СП-101-32/6852 от 04.12.2008 (pdf , 0.01 Мб) руководителям органов по сертификации Системы сертификации ГОСТ Р о коде ТН ВЭД в сертификате соответствия.

Инфографика «Национальная система сертификации» (pdf , 1.41 Мб)

Your browser does not support the video tag.

Автоматическое извлечение данных с веб-сайта в Excel |

Для извлечения данных с веб-сайтов вы можете воспользоваться инструментами извлечения данных, такими как Octoparse. Эти инструменты могут автоматически извлекать данные с веб-сайтов и сохранять их во многих форматах, таких как Excel, JSON, CSV, HTML, или в вашу собственную базу данных через API. Извлечение тысяч строк данных занимает всего несколько минут, и самое приятное то, что в этом процессе не требуется никакого кодирования.

Содержание

Возьмем для примера поиск Google.Допустим, нас интересует информация, связанная с «смузи», и мы хотим извлечь все заголовки, описания и URL-адреса веб-страниц из результатов поиска. Чтобы извлечь данные из поиска Google, вы можете использовать шаблон веб-скрапинга. Шаблон — это предварительно отформатированный поисковый робот, готовый к использованию без какой-либо настройки. На ваш выбор более 50 шаблонов. Вы увидите все шаблоны, начиная от веб-сайтов электронной коммерции, таких как Amazon и eBay, до каналов социальных сетей, таких как Facebook, Twitter и Instagram.Octoparse также предлагает настраиваемые шаблоны.

Шаг 1. Выберите шаблон парсинга веб-страниц

Для использования шаблонов на вашем компьютере должен быть установлен Octoparse. Выберите режим «Шаблон задачи». Перейдите к шаблону парсинга веб-поиска Google в категории «поисковая система».

Шаг 2. Прочтите шаблон инструкции

Откройте шаблон.Ознакомьтесь с инструкциями и образцом выходных данных, чтобы убедиться, что этот шаблон предоставит вам необходимые данные. Вы можете навести курсор на поля данных, чтобы увидеть, какие элементы на веб-сайтах будут извлечены.

Проверьте параметры, чтобы лучше понять, что вам нужно ввести. Параметры могут отличаться в разных шаблонах, так как для продолжения им может потребоваться другой поисковый запрос. Это может быть URL-адрес, ключевое слово, список URL-адресов / ключевых слов, количество страниц, которые вы хотите очистить, и так далее.В этом случае нам нужно ввести поисковый запрос «смузи».

Шаг 3. Используйте шаблон и начните извлечение

Нажмите «использовать шаблон», затем введите «смузи» и нажмите «сохранить и запустить». Если это разовый проект, вы можете просто запустить поисковый робот на своем локальном компьютере. Принимая во внимание, что если вы занимаетесь текущим проектом, вы можете запланировать извлечение на облачной платформе Octoparse. Когда извлечение будет завершено, вы можете экспортировать его во многие форматы, такие как Excel, CSV и txt.

Мы только что представили, как использовать шаблон для извлечения веб-данных из поиска Google. Вы также можете создать свой собственный сканер за несколько кликов, используя «Расширенный режим». Может потребоваться несколько конфигураций, но он очень гибкий с точки зрения извлечения данных.

Шаг 1. Введите целевой URL для создания поискового робота

Если вы пытаетесь извлечь данные в большом масштабе, вы можете ввести в это поле список из 10 000 URL-адресов.В этом случае, поскольку мы очищаем только один веб-сайт, давайте просто вставим наш целевой URL в поле и нажмем «сохранить URL», чтобы продолжить.

Шаг 2. Создайте цикл нумерации страниц

Переключите браузер на Firefox 45. Теперь Octoparse успешно загрузил веб-страницу во встроенный браузер. Затем нам нужно создать разбиение на страницы, щелкнув кнопку «Далее» и выбрав «Циклический щелчок по следующей странице» на панели «Советы по действию». Вы увидите цикл нумерации страниц, который мы только что создали в области рабочего процесса.

Шаг 3: Извлеките данные и начните извлечение

Теперь мы можем щелкнуть заголовок результата поиска и щелкнуть «выбрать все». После того, как все заголовки будут выбраны, они будут выделены зеленым цветом. Нажмите «извлечь текст выбранного элемента», чтобы извлечь все заголовки. Давайте сделаем паузу, чтобы взглянуть на рабочий процесс. Мы только что построили цикл извлечения внутри цикла нумерации страниц. Весь процесс извлечения будет работать следующим образом: бот сначала откроет веб-страницу, извлечет заголовки на первой странице один за другим, а затем перейдет на следующую страницу, чтобы повторять извлечение, пока извлечение не будет остановлено или завершено.

Вы можете использовать тот же метод для извлечения описаний. Наконец, чтобы извлечь URL-адреса, щелкните тег «A» и выберите «извлечь URL-адрес выбранной ссылки». После того, как описание и URL появятся в правом верхнем углу, это означает, что мы успешно их извлекли. Теперь мы можем отредактировать имя поля, сохранить задачу очистки и начать извлечение.

Помимо Google, инструменты извлечения данных могут извлекать данные со многих других веб-сайтов, и они широко используются в различных отраслях.Например, компании могут извлекать карты Yellowpages, Yelp и Google для привлечения потенциальных клиентов. Вы можете проверить другие способы извлечения данных и приложения .

Artículo en español: Extraer Data del Website a Excel Automáticamente
También puede leer artículos de web scraping en El Website Oficial

Автор: Milly

9 БЕСПЛАТНЫХ веб-скребков, которые нельзя пропустить в 2020 году

20 лучших инструментов для извлечения данных для быстрого сканирования веб-сайтов

30 лучших инструментов больших данных для анализа данных

9 БЕСПЛАТНЫХ веб-скребков, которые нельзя пропустить в 2021 году |

Существует множество бесплатных инструментов для очистки веб-страниц.Однако не все программы для парсинга веб-сайтов предназначены для непрограммистов. В приведенных ниже списках представлены лучшие инструменты для парсинга веб-страниц без навыков программирования по невысокой цене. Бесплатное программное обеспечение, указанное ниже, легко подобрать и удовлетворит большинство потребностей в парсинге с разумным объемом данных.

Содержание

Клиент веб-скребка

1. Octoparse

Octoparse — это надежный инструмент для очистки веб-страниц, который также предоставляет услуги очистки веб-страниц для владельцев бизнеса и предприятий.Поскольку он может быть установлен как на Windows , так и на Mac OS , пользователи могут собирать данные с устройств Apple. Извлечение веб-данных включает, помимо прочего, социальные сети, электронную коммерцию, маркетинг, листинг недвижимости и многие другие. В отличие от других веб-парсеров, которые обрабатывают только контент с простой структурой HTML, Octoparse может обрабатывать как статические, так и динамические веб-сайты с помощью AJAX, JavaScript, файлов cookie и т. Д. Вы можете создать задачу парсинга для извлечения данных со сложного веб-сайта, такого как сайт, требующий входа в систему. и разбиение на страницы.Octoparse может даже обрабатывать информацию, которая не отображается на веб-сайтах, путем синтаксического анализа исходного кода. В результате вы можете осуществлять автоматическое отслеживание запасов, мониторинг цен и создание потенциальных клиентов в считанные секунды.

Octoparse имеет режим шаблона задач и расширенный режим для пользователей с базовыми и продвинутыми навыками парсинга.

  • Пользователь с базовыми навыками парсинга сделает умный ход, используя эту совершенно новую функцию, которая позволяет ему / ей мгновенно превращать веб-страницы в некоторые структурированные данные. Режим шаблона задачи занимает всего около 6,5 секунд для извлечения данных за одной страницей и позволяет загружать данные в Excel.

  • Расширенный режим имеет большую гибкость по сравнению с другим режимом. Это позволяет пользователям настраивать и редактировать рабочий процесс с дополнительными параметрами. Расширенный режим используется для очистки более сложных веб-сайтов с большим объемом данных. Благодаря ведущей в отрасли функции автоматического обнаружения полей данных Octoparse также позволяет легко создавать поискового робота.Если вас не устраивают автоматически сгенерированные поля данных, вы всегда можете настроить задачу очистки, чтобы она очищала данные за вас. Облачные сервисы позволяют массово извлекать огромные объемы данных в короткие сроки, поскольку несколько облачных серверов одновременно выполняют одну задачу. Кроме того, облачный сервис позволит вам хранить и извлекать данные в любое время.

2. ParseHub

Parsehub — отличный веб-парсер, который поддерживает сбор данных с веб-сайтов, использующих технологии AJAX, JavaScript, файлы cookie и т. Д.Parsehub использует технологию машинного обучения, которая может читать, анализировать и преобразовывать веб-документы в соответствующие данные.

Настольное приложение Parsehub поддерживает такие системы, как Windows, Mac OS X и Linux, или вы можете использовать расширение браузера для мгновенного скрапинга. Это не полностью бесплатно, но вы все равно можете настроить до пяти задач парсинга бесплатно. Платный план подписки позволяет создать не менее 20 частных проектов. На Parsehub есть множество руководств, и вы можете получить дополнительную информацию на домашней странице.

3. Import.io

Import.io — это программное обеспечение для интеграции веб-данных SaaS. Он предоставляет конечным пользователям визуальную среду для разработки и настройки рабочих процессов для сбора данных. Он также позволяет сохранять фотографии и PDF-файлы в удобном формате. Кроме того, он охватывает весь жизненный цикл извлечения данных в Интернете от извлечения данных до анализа в рамках одной платформы. И вы также можете легко интегрироваться в другие системы.

4. Концентратор Outwit

Outwit hub — это расширение Firefox, и его можно легко загрузить из магазина дополнений Firefox. После установки и активации вы можете мгновенно очищать контент с веб-сайтов. Он обладает выдающейся функцией «Fast Scrape», которая быстро извлекает данные из списка URL-адресов, которые вы вводите. Извлечение данных с сайтов с помощью Outwit hub не требует навыков программирования. Подобрать процесс соскабливания довольно просто. Вы можете обратиться к нашему руководству по использованию Outwit hub, чтобы начать парсинг веб-страниц с помощью этого инструмента. Это хороший альтернативный инструмент для парсинга, если вам нужно мгновенно извлечь небольшой объем информации с веб-сайтов.

Плагины / расширения для парсинга веб-страниц

1. Скребок для данных (хром)

Data Scraper может извлекать данные из таблиц и перечислять данные с одной веб-страницы. Его бесплатный план должен удовлетворить самый простой парсинг с небольшим объемом данных. Платный план имеет больше функций, таких как API и множество анонимных IP-прокси.Вы можете быстрее получать большой объем данных в режиме реального времени. Вы можете очищать до 500 страниц в месяц, вам нужно перейти на платный план.

2. Скребок для полотна

Веб-парсер имеет расширение для Chrome и расширение для облака. Для расширения chrome вы можете создать карту сайта (план) того, как следует перемещаться по веб-сайту и какие данные следует удалить. Облачное расширение может очищать большой объем данных и одновременно выполнять несколько задач очистки. Вы можете экспортировать данные в CSV или сохранить данные в Couch DB.

3. Скребок (хром)

Скребок — еще один простой в использовании скребок веб-экрана, который может легко извлекать данные из онлайн-таблицы и загружать результат в Google Docs.

Просто выберите текст в таблице или списке, щелкните выделенный текст правой кнопкой мыши и выберите «Очистить похожие» в меню браузера. Затем вы получите данные и извлечете другой контент, добавив новые столбцы с помощью XPath или JQuery. Этот инструмент предназначен для пользователей среднего и продвинутого уровней, которые умеют писать XPath.

Веб-приложение для очистки

1. Dexi.io (ранее известный как Cloud scrape)

Dexi.io предназначен для продвинутых пользователей, обладающих хорошими навыками программирования. В нем есть три типа роботов, с помощью которых вы можете создать задачу очистки: экстрактор, обходчик и конвейер. Он предоставляет различные инструменты, позволяющие более точно извлекать данные. Благодаря его современным функциям вы сможете обращаться к деталям на любых веб-сайтах.Людям без навыков программирования может потребоваться некоторое время, чтобы привыкнуть к этому, прежде чем создавать робота-парсера. Посетите их домашнюю страницу, чтобы узнать больше о базе знаний.

Бесплатная программа предоставляет анонимные веб-прокси-серверы для анализа веб-страниц. Извлеченные данные будут размещены на серверах Dexi.io в течение двух недель перед архивированием, или вы можете напрямую экспортировать извлеченные данные в файлы JSON или CSV. Он предлагает платные услуги для удовлетворения ваших потребностей в получении данных в режиме реального времени.

2.Webhose.io

Webhose.io позволяет получать данные в реальном времени из онлайн-источников со всего мира в различные чистые форматы. Вы даже можете собирать информацию в темной сети. Этот веб-парсер позволяет очищать данные на разных языках с помощью нескольких фильтров и экспортировать очищенные данные в форматы XML, JSON и RSS.

Бесплатная программа предлагает план бесплатной подписки для выполнения 1000 HTTP-запросов в месяц и планы платной подписки для выполнения большего количества HTTP-запросов в месяц в соответствии с вашими потребностями в парсинге веб-страниц.

15 лучших инструментов для извлечения данных в 2021 году

Инструменты для извлечения данных — это специально разработанное программное обеспечение для извлечения полезной информации с веб-сайтов. Эти инструменты полезны для всех, кто хочет собирать данные из Интернета.

Вот тщательно подобранный список лучших инструментов для парсинга веб-страниц. В этот список входят коммерческие инструменты, а также инструменты с открытым исходным кодом с популярными функциями и последней ссылкой для скачивания.

Лучшие инструменты для очистки данных (бесплатные / платные)

1) Scrapingbee

Scrapingbee — это API-интерфейс для очистки веб-страниц, который обрабатывает удаленные браузеры и управление прокси-серверами. Он может выполнять Javascript на страницах и вращать прокси для каждого запроса, чтобы вы получали необработанную HTML-страницу без блокировки. У них также есть специальный API для парсинга поиска Google.

Функции:

  • Поддерживает рендеринг JavaScript
  • Обеспечивает автоматическую ротацию прокси.
  • Вы можете напрямую использовать это приложение в Google Sheet.
  • Приложение можно использовать с браузером Chrome.
  • Отлично подходит для парсинга Amazon
  • Поддержка парсинга поиска Google

2) Scraping-Bot

Scraping-Bot.io — это эффективный инструмент для парсинга данных с URL. Он предоставляет API-интерфейсы, адаптированные к вашим потребностям в парсинге: общий API для извлечения необработанного HTML-кода страницы, API, специализирующийся на парсинге розничных веб-сайтов, и API для очистки списков недвижимости с веб-сайтов недвижимости.

Функции:

  • JS-рендеринг (Headless Chrome)
  • Высококачественные прокси-серверы
  • Full Page HTML
  • До 20 одновременных запросов
  • Геотаргетинг
  • Позволяет выполнять крупномасштабное массовое планирование ежемесячно бесплатно

3) Bright Data (ранее Luminati)

Сеть Bright Data (ранее Luminati) разработала инструмент сбора данных нового поколения, который предоставляет вам автоматизированный и настраиваемый поток данных на одной простой информационной панели.От тенденций электронной коммерции и данных социальных сетей до конкурентной разведки и исследований рынка — наборы данных адаптированы к потребностям вашего бизнеса.

Возможности 10 000+ компаний любят:

  • Нет необходимости в сложной инфраструктуре сбора данных
  • У вас есть полный контроль над процессом сбора данных
  • Получите надежный поток данных за считанные минуты
  • Сбор данных динамичен и реагирует на изменения на стороне целевого сайта, обеспечивая высокие показатели успеха


4) xtract.

io

xtract.io — это масштабируемая платформа для извлечения данных, которую можно настроить для очистки и структурирования веб-данных, публикаций в социальных сетях, PDF-файлов, текстовых документов, исторических данных и даже электронных писем в пригодный для бизнеса формат.

Функции:

  • Очистите определенную информацию, такую ​​как информация о каталоге продуктов, финансовая информация, данные об аренде, данные о местоположении, компании и контактные данные, объявления о вакансиях, обзоры и рейтинги, с помощью наших специализированных решений для извлечения данных, которые помогут вам .
  • Простая интеграция обогащенных и очищенных данных непосредственно в бизнес-приложения с помощью мощных API.
  • Автоматизируйте весь процесс извлечения данных с помощью предварительно настроенных рабочих процессов.
  • Получите высококачественные данные, проверенные на соответствие заранее созданным бизнес-правилам, со строгим качеством данных.
  • Экспортируйте данные в желаемом формате, например JSON, текстовый файл, HTML, CSV, TSV и т. Д.
  • Обход CAPTCHA выдает вращение прокси-серверов для легкого извлечения данных в реальном времени.

5) Scrapestack

Scrapestack — это REST API для парсинга веб-страниц в реальном времени. Более 2000 компаний используют scrapestack и доверяют этому выделенному API, поддерживаемому apilayer. API scrapestack позволяет компаниям очищать веб-страницы за миллисекунды, обрабатывая миллионы IP-адресов прокси, браузеров и CAPTCHA.

Функции:

  • Использует пул из более чем 35 миллионов центров обработки данных и глобальных IP-адресов.
  • Доступ к более чем 100 местам по всему миру для отправки запросов на парсинг.
  • Разрешает одновременные запросы API.
  • Поддерживает решение CAPTCHA и рендеринг JavaScript.
  • Бесплатные и дополнительные опции.


6) Scraper API

Инструмент Scraper API помогает управлять прокси, браузерами и CAPTCHA. Это позволяет получить HTML-код с любой веб-страницы с помощью простого вызова API. Его легко интегрировать, поскольку вам просто нужно отправить запрос GET в конечную точку API с вашим ключом API и URL-адресом.

Функции:

  • Помогает вам отображать JavaScript
  • Он позволяет настраивать заголовки каждого запроса, а также тип запроса
  • Инструмент предлагает беспрецедентную скорость и надежность, что позволяет создавать масштабируемые веб-скребки
  • Геолокация Вращение прокси

Используйте код купона «Guru» , чтобы получить скидку 10%.


7) Apify SDK

Apify SDK — это масштабируемая библиотека для сканирования и сканирования веб-страниц для Javascript.Он позволяет разработку и сбор данных, а также веб-автоматизацию с помощью безголового робота и кукловода.

Функции:

  • Автоматизирует любой веб-рабочий процесс
  • Позволяет легко и быстро сканировать по сети
  • Работает локально и в облаке
  • Работает на JavaScript


8) Agenty

8

Agenty

Agenty — это программное обеспечение для роботизированной автоматизации процессов для сбора данных, извлечения текста и распознавания текста. Это позволяет вам создавать агент всего несколькими щелчками мыши.Это приложение поможет вам повторно использовать все ваши обработанные данные для вашей аналитики.

Функции:

  • Позволяет интегрироваться с Dropbox и защищать FTP.
  • Предоставляет вам автоматическое обновление электронной почты, когда ваша работа будет завершена.
  • Вы можете просмотреть весь журнал активности для всех событий.
  • Помогает повысить эффективность вашего бизнеса.
  • Позволяет легко добавлять бизнес-правила и настраиваемую логику.


9) Импорт.io

Этот инструмент для очистки веб-страниц помогает формировать наборы данных путем импорта данных с определенной веб-страницы и экспорта данных в CSV. Это один из лучших инструментов для очистки данных, который позволяет интегрировать данные в приложения с помощью API-интерфейсов и веб-перехватчиков.

Функции:

  • Простое взаимодействие с веб-формами / логинами
  • Планирование извлечения данных
  • Вы можете хранить данные и получать к ним доступ с помощью облака Import.io
  • Получайте аналитические данные с помощью отчетов, диаграмм и визуализаций
  • Автоматизация сети взаимодействие и рабочие процессы

URL: http: // www.import.io/


10) Webhose.io

Webhose.io обеспечивает прямой доступ к структурированным данным в реальном времени для сканирования тысяч веб-сайтов. Это позволяет вам получить доступ к историческим фидам, охватывающим данные за более чем десять лет.

Функции:

  • Получение структурированных машиночитаемых наборов данных в форматах JSON и XML
  • Помогает получить доступ к огромному хранилищу потоков данных без дополнительных сборов
  • Расширенный фильтр позволяет проводить детальный анализ и наборы данных, которые вы хотите кормить

URL: https: // webhose.io / products / archived-web-data /


11) Dexi Intelligent

Dexi Intelligent — это инструмент для очистки веб-страниц, позволяющий преобразовать неограниченное количество веб-данных в немедленную пользу для бизнеса. Этот инструмент для очистки веб-страниц позволяет сократить расходы и сэкономить драгоценное время вашей организации.

Характеристики:

  • Повышенная эффективность, точность и качество
  • Максимальный масштаб и скорость для анализа данных
  • Быстрое и эффективное извлечение данных
  • Высокомасштабный сбор знаний

URL: https: // www.dexi.io/


12) Outwit

Это расширение Firefox, которое можно легко загрузить из магазина дополнений Firefox. Вы получите три различных варианта в соответствии с вашими требованиями для покупки этого продукта. 1. Профессиональная версия, 2. Экспертная версия и 3. Энтерпси.

Функции:

  • Этот инструмент для сбора данных позволяет вам просто собирать контакты из Интернета и источника электронной почты
  • Не требуется навыков программирования для получения данных с сайтов с помощью Outwit Hub
  • Одним щелчком мыши по кнопке исследования , вы можете запустить парсинг на сотнях веб-страниц

URL: http: // www.outwit.com/


13) PareseHub

ParseHub — это бесплатный инструмент для очистки веб-страниц. Этот продвинутый парсер позволяет извлекать данные так же просто, как щелкать нужные данные. Это один из лучших инструментов для очистки данных, который позволяет загружать полученные данные в любом формате для анализа.

Функции:

  • Очистите текст и HTML перед загрузкой данных
  • Простой в использовании графический интерфейс
  • Этот инструмент для парсинга веб-сайтов поможет вам автоматически собирать и хранить данные на серверах

URL: http: // www .parsehub.com/


14) Diffbot

Diffbot позволяет без проблем получать различные типы полезных данных из Интернета. Вам не нужно платить за дорогостоящий парсинг веб-страниц или ручное исследование. Инструмент позволит вам получить точные структурированные данные с любого URL-адреса с помощью экстракторов AI.

Функции:

  • Предлагает несколько источников данных, формирующих полную и точную картину каждой сущности
  • Предоставляет поддержку для извлечения структурированных данных из любого URL-адреса с помощью экстракторов AI
  • Помогает увеличить объем извлечения до 10 000 домены с Crawlbot
  • Функция сети знаний предлагает точные, полные и подробные данные из Интернета, которые необходимы бизнес-аналитике для получения содержательной информации.

URL: https: // www.diffbot.com/


15) Стример данных

Инструмент Data Stermer помогает получать контент из социальных сетей из Интернета. Это один из лучших веб-парсеров, который позволяет извлекать важные метаданные с помощью обработки естественного языка.

Функции:

  • Интегрированный полнотекстовый поиск на основе Kibana и Elasticsearch
  • Интегрированное удаление шаблонов и извлечение контента на основе методов поиска информации
  • Создано на основе отказоустойчивой инфраструктуры и обеспечивает высокую доступность информации
  • Easy использовать комплексную консоль администратора

URL: http: // www.datastreamer.io//


16) FMiner:

FMiner — еще один популярный инструмент для парсинга веб-страниц, извлечения данных, скрапинга с экрана сканирования, макросов и веб-поддержки для Windows и Mac OS.

Функции:

  • Позволяет разработать проект извлечения данных с помощью простого в использовании визуального редактора
  • Помогает детализировать страницы сайта с помощью комбинации структур ссылок, раскрывающихся списков или сопоставления шаблонов URL
  • Вы можете извлекать данные из Интернета, который трудно сканировать 2.0 динамических веб-сайтов
  • Позволяет настроить таргетинг на защиту CAPTCHA веб-сайтов с помощью сторонних автоматических служб декапчи или ввода вручную

URL: http://www.fminer.com/


17) Content Grabber:

Контент-граббер — это мощное решение для работы с большими данными для надежного извлечения веб-данных. Это один из лучших парсер, который позволяет масштабировать вашу организацию. Он предлагает простые в использовании функции, такие как визуальная точка и редактор щелчков.

Функции:

  • Извлечение веб-данных быстрее и быстрее по сравнению с другим решением
  • Помогает создавать веб-приложения с помощью специального веб-API, который позволяет выполнять веб-данные прямо с вашего веб-сайта
  • Помогает вам перемещаться между различные платформы

URL: http: // www.contentgrabber.com/


18) Mozenda:

Mozenda позволяет извлекать текст, изображения и содержимое PDF с веб-страниц. Это один из лучших инструментов для очистки веб-страниц, который поможет вам организовать и подготовить файлы данных для публикации.

Функции:

  • Вы можете собирать и публиковать свои веб-данные в предпочитаемом вами инструменте Bl или базе данных
  • Предлагает интерфейс «укажи и щелкни» для создания агентов очистки веб-страниц за считанные минуты
  • Функции секвенсора заданий и блокировки запросов для сбора урожая веб-данные в реальном времени
  • Лучшее в своем классе управление счетами и поддержка клиентов

URL: https: // www.mozenda.com/


19) Веб-скребок для Chrome.

Веб-скребок — это расширение для Chrome, которое помогает вам выполнять парсинг веб-страниц и сбор данных. Он позволяет масштабировать несколько страниц и предлагает возможности динамического извлечения данных.

Функции:

  • Очищенные данные хранятся в локальном хранилище
  • Несколько типов выбора данных
  • Расширение Chrome Web Scraper извлекает данные с динамических страниц
  • Просмотр извлеченных данных
  • Экспорт извлеченных данных как CSV
  • Импорт, экспорт карты сайта

URL: https: // chrome.google.com/webstore/detail/data-scraper-easy-web-scr/nndknepjnldbdbepjfgmncbggmopgden?hl=en

FAQ

❓ Что такое очистка данных?

Очистка данных или веб-очистка — это процесс извлечения и импорта данных с веб-сайта в электронную таблицу. Очистка данных помогает получать данные из Интернета и переводить эти данные в удобочитаемый вывод.

⚡ Для чего используется веб-скрапинг?

Web Scraping очень полезен для исследования рынка, поиска потенциальных клиентов, сравнения продуктов, анализа контента, сравнения цен, сбора данных для бизнес-аналитики и т. Д.

🏅 Какие факторы следует учитывать при выборе инструмента для очистки веб-страниц?

При выборе инструмента для очистки веб-страниц следует учитывать следующие факторы:

  • Простота использования
  • Цена инструмента
  • Предлагаемые функции
  • Производительность и скорость сканирования
  • Гибкость в соответствии с изменениями требований
  • Поддерживаемые форматы данных
  • Служба поддержки клиентов

Инструмент веб-скребка | Кричащая лягушка

Веб-парсинг и извлечение данных с помощью инструмента SEO Spider

Из этого туториала Вы узнаете, как использовать специальную функцию извлечения Screaming Frog SEO Spider для сбора данных с веб-сайтов.

Функция настраиваемого извлечения позволяет очищать любые данные из HTML веб-страницы с помощью CSSPath, XPath и регулярных выражений. Извлечение выполняется на статическом HTML, возвращаемом из URL-адресов, просканированных SEO Spider, которые возвращают ответ 200 «ОК». Вы можете переключиться в режим визуализации JavaScript для извлечения данных из визуализированного HTML.

Чтобы перейти к примерам, щелкните одну из следующих ссылок:

Примеры XPath
Примеры регулярных выражений

Для начала вам необходимо загрузить и установить программное обеспечение SEO Spider и иметь лицензию на доступ к пользовательской функции извлечения данных, необходимой для парсинга.Вы можете скачать с помощью кнопок на правой боковой панели.

Когда у вас открыт SEO Spider, следующие шаги для начала извлечения данных:

1) Нажмите «Конфигурация> Пользовательская> Извлечение»

Это меню находится в меню верхнего уровня SEO Spider.

Это откроет настраиваемую конфигурацию экстракции, которая позволит вам настроить до 100 отдельных «экстракторов».

2) Выберите путь CSS, XPath или Regex для очистки

Инструмент Screaming Frog SEO Spider предоставляет три метода сбора данных с веб-сайтов:

  1. XPath — XPath — это язык запросов для выбора узлов из XML-подобного документа, такого как HTML.Этот параметр позволяет очищать данные с помощью селекторов XPath, включая атрибуты.
  2. Путь CSS — В CSS селекторы — это шаблоны, используемые для выбора элементов, и зачастую они являются самыми быстрыми из трех доступных методов. Этот параметр позволяет очищать данные с помощью селекторов пути CSS. Также доступно необязательное поле атрибута.
  3. Regex — Регулярное выражение — это, конечно, специальная строка текста, используемая для сопоставления шаблонов в данных. Это лучше всего для расширенного использования, например для очистки комментариев HTML или встроенного JavaScript.

CSS Path или XPath рекомендуются для наиболее распространенных сценариев, и, хотя оба имеют свои преимущества, вы можете просто выбрать вариант, который вам удобнее всего использовать.

При использовании XPath или CSS Path для сбора HTML вы можете выбрать, что именно извлекать, с помощью раскрывающихся фильтров —

  • Извлечь элемент HTML — выбранный элемент и все его внутреннее содержимое HTML.
  • Извлечь внутренний HTML-код — Внутреннее HTML-содержимое выбранного элемента.Если выбранный элемент содержит другие элементы HTML, они будут включены.
  • Извлечь текст — текстовое содержимое выбранного элемента и текстовое содержимое любых подэлементов.
  • Значение функции — Результат предоставленной функции, например count (// h2), чтобы найти количество тегов h2 на странице.

3) Введите свой синтаксис

Далее вам нужно будет ввести свой синтаксис в соответствующие поля экстрактора. Быстрый и простой способ найти соответствующий путь CSS или Xpath данных, которые вы хотите очистить, — это просто открыть веб-страницу в Chrome и « проверить элемент » строки HTML, которую вы хотите собрать, затем щелкнуть правой кнопкой мыши и скопировать предоставлен соответствующий путь к селектору.

Например, вы можете начать извлекать «авторов» из сообщений блога и количество комментариев, полученных каждым из них. В качестве примера возьмем сайт Screaming Frog .

Откройте любое сообщение в блоге в Chrome, щелкните правой кнопкой мыши и «проверьте элемент» на имени авторов, которое находится в каждом сообщении, после чего откроется окно HTML «элементы». Просто снова щелкните правой кнопкой мыши соответствующую строку HTML (с именем авторов), скопируйте соответствующий путь CSS или XPath и вставьте его в соответствующее поле экстрактора в SEO Spider.Если вы используете Firefox, вы можете сделать то же самое и там.

Вы можете переименовать «экстракторы», которые соответствуют названиям столбцов в SEO Spider. В этом примере я использовал CSS Path.

Галочки рядом с каждым экстрактором подтверждают, что используемый синтаксис действителен. Если рядом с ними стоит красный крестик, возможно, вам придется немного подправить их, поскольку они недействительны.

Когда вы будете довольны, просто нажмите кнопку «ОК» внизу. Если вы хотите увидеть больше примеров, перейдите к концу этого руководства.

Обратите внимание — это не самый надежный метод для создания селекторов CSS и выражений XPath. Выражения, полученные с помощью этого метода, могут быть очень специфичными для точного положения элемента в коде. Это то, что может измениться из-за того, что проверяемое представление является визуализированной версией страницы / DOM, когда по умолчанию SEO Spider просматривает исходный HTML, и очистка HTML, которая может произойти, когда SEO Spider обрабатывает страницу, где есть недействительная наценка.

Они также могут различаться в зависимости от браузера, например.грамм. для приведенного выше примера «автор» указаны следующие селекторы CSS —

Chrome: body> div.main-blog.clearfix> div> div.main-blog – posts> div.main-blog – posts_single – inside_author.clearfix.drop> div.main-blog – posts_single – inside_author-details .col-13-16> div.author-details – social> a
Firefox: .author-details – social> a: nth-child (1)

Выражения, предоставляемые Firefox, обычно более надежны, чем выражения, предоставляемые Chrome.Даже в этом случае его не следует использовать в качестве полной замены для понимания различных вариантов извлечения и возможности создавать их вручную путем изучения исходного кода HTML.

Руководство w3schools по селекторам CSS и их введение в XPath — хорошие ресурсы для понимания основ этих выражений.

4) Сканирование веб-сайта

Затем введите адрес веб-сайта в поле URL вверху и нажмите «Пуск», чтобы просканировать сайт и начать парсинг.

5) Просмотр очищенных данных на вкладке пользовательского извлечения

Очищенные данные начинают появляться в режиме реального времени во время сканирования на вкладке «Пользовательское извлечение», а также на вкладке «внутренняя», позволяющая экспортировать все собранные данные вместе в Excel.

В приведенном выше примере мы можем видеть имена авторов и количество комментариев рядом с каждым сообщением в блоге, которое было очищено.

Когда индикатор выполнения достигает «100%», сканирование завершено, и вы можете выбрать «экспорт» данных с помощью кнопок «экспорт».

Если у вас уже есть список URL-адресов, из которых вы хотите извлечь данные, а не сканировать веб-сайт для сбора данных, вы можете загрузить их в режиме списка.

Вот и все! Надеюсь, что приведенное выше руководство поможет проиллюстрировать, как использовать программное обеспечение SEO Spider для парсинга веб-страниц.

Очевидно, что возможности безграничны, эту функцию можно использовать для сбора чего угодно, от простого текста до идентификаторов Google Analytics, схемы, социальных метатегов (таких как теги Open Graph и карты Twitter), мобильных аннотаций, значений hreflang, а также цена товаров, ставки дисконтирования, наличие на складе и т. д.Я рассмотрел еще несколько примеров, которые разбиты по методу извлечения.


Примеры XPath

SEO-специалисты любят XPath. Итак, я составил очень быстрый список элементов, которые вы, возможно, захотите извлечь с помощью XPath. SEO Spider использует реализацию XPath из Java 8, которая поддерживает XPath версии 1.0.

Перейти к конкретному примеру извлечения XPath:

Заголовки
Hreflang
Структурированные данные
Социальные метатеги (теги Open Graph и карты Twitter)
Мобильные аннотации
Адреса электронной почты
iframe
URL-адресов AMP
Ключевые слова мета-новостей
Тег мета-окна просмотра
Извлечь ссылки только в теле
Извлечь ссылки, содержащие якорь Текст
Извлечь ссылки на определенный домен
Извлечь содержимое из определенных Divs
Извлечь несколько совпадающих элементов


Заголовки

По умолчанию SEO Spider собирает только h2 и h3, но если вы хотите собирать h4, XPath —

.

// h4

Извлеченных данных —

Однако вы можете захотеть собрать только первые h4, особенно если их много на странице.XPath —

/ потомок :: h4 [1]

Чтобы собрать первые 10 h4 на странице, XPath будет —

/ потомок :: h4 [позиция ()> = 0 и позиция () <= 10]

Для подсчета количества тегов h4 на странице необходимо выражение -

счетчик (// h4)

В этом случае «Извлечь внутренний HTML» в крайнем правом раскрывающемся списке пользовательского окна извлечения необходимо изменить на «Значение функции», чтобы это выражение работало правильно.

Длину любой извлеченной строки также можно вычислить с помощью XPath с помощью параметра «Значение функции». Для расчета длины h4 на странице необходимо следующее выражение -

длина строки (// h4)


Hreflang

Следующий Xpath в сочетании с Extract HTML Element соберет содержимое всех элементов hreflang -

// * [@ hreflang]

Приведенный выше код соберет весь HTML-элемент со ссылкой и значением hreflang.Результатов -

Итак, возможно, вам нужны только значения hreflang (например, «en-GB»), вы можете указать атрибут с помощью @hreflang.

// * [@ hreflang] / @ hreflang

Извлеченных данных -

Функциональность анализа

Hreflang теперь встроена в SEO Spider в стандартной комплектации. Для получения дополнительных сведений см. «Извлечение Hreflang» и вкладку «Hreflang».


Структурированные данные

Вы можете собрать типы различных схем на странице, поэтому настройка может быть -

// * [@ itemtype] / @ itemtype

Извлеченных данных -

Для правил "itemprop" можно использовать аналогичный XPath -

// * [@ itemprop] / @ itemprop

Не забывайте, SEO Spider может извлекать и проверять структурированные данные, не требуя специального извлечения.


Социальные метатеги (теги Open Graph и карты Twitter)

Вы можете извлечь социальные метатеги, такие как теги Facebook Open Graph, данные учетной записи или карты Twitter. Xpath, например, -


// мета [начинается с (@property, 'og: title')] / @ content
// мета [начинается с (@property, 'og: description')] / @ content
// мета [начинается с (@property, 'og: type')] / @ content
// мета [начинается с (@property, 'og: site_name')] / @ content
// мета [начинается с (@ property, 'og: image')] / @ content
// мета [начинается с (@property, 'og: url')] / @ content
// мета [начинается с (@property, 'fb: page_id ')] / @ content
// мета [начинается с (@property,' fb: admins ')] / @ content


// мета [начинается с (@property, 'twitter: title')] / @ content
// мета [начинается с (@property, 'twitter: description')] / @ content
/ / meta [начинается с (@property, 'twitter: account_id')] / @ content
// мета [начинается с (@property, 'twitter: card')] / @ content
// мета [начинается с (@property, 'twitter: image: src')] / @ content
// meta [начинается с (@property, 'twitter: creator')] / @ content

и т. д.

Извлеченных данных -


Мобильные аннотации

Если вы хотите получить мобильные аннотации с веб-сайта, вы можете использовать Xpath, например -

// ссылка [содержит (@media, '640') и @href] / @ href

Который для Huffington Post извлечет -


Адреса электронной почты

Возможно, вы хотели собрать адреса электронной почты со своего веб-сайта или веб-сайтов, Xpath может выглядеть примерно так -

// a [начинается с (@href, 'mailto')]

С нашего веб-сайта это вернет два адреса электронной почты, которые есть в нижнем колонтитуле на каждой странице -


iframe

// iframe / @ src

Извлеченных данных -

Для извлечения только тех фреймов, в которые встроено видео Youtube, -

// iframe [содержит (@src, 'www.youtube.com/embed/ ')]

Для извлечения окон iframe, но не конкретного URL-адреса iframe, такого как URL-адреса Диспетчера тегов Google, должно быть -

// iframe [not (contains (@src, 'https://www.googletagmanager.com/'))–/@src

При извлечении только URL-адреса первого iframe, найденного на странице, будет -

(// iframe / @ src) [1]


URL-адресов AMP

// голова / ссылка [@ rel = 'amphtml'] / @ href

Извлеченных данных -


Ключевые слова мета-новостей

// мета [@ name = 'news_keywords'] / @ content

Извлеченных данных -


Метатег видового экрана

// мета [@ name = 'viewport'] / @ content

Извлеченных данных -


Извлечь ссылки только в теле

Следующий XPath будет извлекать ссылки только из тела сообщения в блоге на https: // www.screamingfrog.co.uk/annual-screaming-frog-macmillan-morning-bake-off/, где содержимое блога содержится в классе main-blog – posts_single – inside.

// div [@ class = "main-blog - posts_single - inside"] // a - Это получит текст привязки с «Извлечь внутренний HTML».
// div [@ class = "main-blog - posts_single - inside"] // a / @ href - Это получит URL с «Извлечь внутренний HTML».
// div [@ class = "main-blog - posts_single - inside"] // a - будет получен полный код ссылки с «Извлечь элемент HTML».


Извлечь ссылки, содержащие текст привязки

Чтобы извлечь все ссылки с «SEO Spider» в якорном тексте:

//a[contains(.,'SEO Spider ')] / @ href

Это соответствие чувствительно к регистру, поэтому, если "SEO Spider" иногда бывает "seo spider", вам нужно будет сделать следующее:

// a [содержит (translate (., 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ', 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'), 'seo spider')] / @ href

При этом весь найденный якорный текст будет переведен в нижний регистр, что позволит вам сравнить его со строчным "seo spider".


Извлечь ссылки на определенный домен

Чтобы извлечь все ссылки со страницы, ссылающейся на «screamingfrog.co.uk», вы можете использовать:

//a[contains(@href,'screamingfrog.co.uk ')]

Использование «Извлечь элемент HTML» или «Извлечь текст» позволит вам извлечь, используя полный код ссылки или только текст привязки соответственно.

Если вы хотите извлечь только связанный URL, вы можете использовать:

// a [содержит (@ href, 'screamingfrog.co.uk ')] / @ href


Извлечь содержимое из определенных Div

Следующий XPath будет извлекать контент из определенных div или промежутков, используя их идентификатор класса. Вам нужно будет заменить его своим.

// div [@ class = "example"]

// диапазон [@ class = "example"]


Извлечь несколько совпадающих элементов

Канал может использоваться между выражениями в одном экстракторе для сохранения связанных элементов рядом друг с другом при экспорте.

Следующее выражение соответствует заголовкам блогов и количеству комментариев, которые они содержат на страницах архива блога:

// div [содержит (@class, 'main-blog - posts_single-inner - text - inner')] // h4 | // a [@ class = "comments-link"]


Примеры регулярных выражений

Перейти к конкретному примеру извлечения Regex:

Google Analytics ID
Структурированные данные
Адреса электронной почты


Google Analytics и идентификаторы Диспетчера тегов

Для извлечения идентификатора Google Analytics со страницы необходимо выражение -

["'] (UA-.*?) ["']

Для Google Tag Manager (GTM) это будет -

["'] (GTM -. *?) ["']

Извлеченные данные -


Структурированные данные

Если структурированные данные реализованы в формате JSON-LD, необходимо использовать регулярные выражения, а не XPath или CSS-селекторы:

"product": "(. *?)"
"ratingValue": "(. *?)"
"reviewCount": "(. *?)"

Чтобы извлечь все в теге сценария JSON-LD, вы можете использовать -


Адреса электронной почты

Следующий код вернет любую буквенно-цифровую строку, содержащую @ в середине:

[a-zA-Z0-9 -_.] + @ [A-zA-Z0-9 -.] +

Следующее выражение вернет меньше ложных срабатываний, поскольку для него требуется хотя бы одна точка во второй половине строки:

[a-zA-Z0-9 -_.] + @ [A-zA-Z0-9 -] + \. [A-zA-Z0-9 -.] +

На данный момент это все, но со временем я добавлю к этому списку больше примеров для каждого метода извлечения.

Как всегда, вы можете задать нам любые вопросы или запросы в нашу службу поддержки.

Как эффективно извлекать веб-данные: 4 способа | Автор: Мелина Макки

Ниже приведены четыре метода. Я проиллюстрирую каждый из них, имея в виду один и тот же целевой набор данных: рейтинг теннисистов ATP по состоянию на март 2020 года.

Одним из фантастических источников данных по теннису является tennisabstract.com. Так выглядит веб-страница официальных рейтингов ATP.Рейтинг

ATP обновлен 9 марта 2020 года, tennisabstract.com

При просмотре HTML конструкция кажется довольно простой - есть четыре тега таблицы, последний из которых содержит рейтинги игроков, перечисленные построчно.

Когда данные уже хорошо отформатированы в HTML-таблицу, самый быстрый способ получить их - использовать Pandas read_html . Этот метод просто считывает набор таблиц HTML в список объектов DataFrame.

Примечание: существует строковый параметр match , который гарантирует, что будут возвращены только таблицы, содержащие текст, соответствующий данной строке.Это полезно для страниц, содержащих большое количество HTML-таблиц.

 импортировать панд как pdtables = pd.read_html ("http://tennisabstract.com/reports/atpRankings.html") rankings = tables [-1] 
rankings.iloc [: 200]

Вот 200 лучших игроков .

Рейтинг 200 лучших игроков ATP, http://tennisabstract.com

Однако не всегда все так просто. В зависимости от конфигурации некоторые веб-сайты запрещают прямой доступ с помощью функции read_html , что приводит к ошибке HTTP 403.В любом случае, что, если вы хотите очистить данные, которые не отформатированы в таблице?

Здесь пригодится парсер HTML, такой как Beautiful Soup.

Давайте попробуем извлечь рейтинги с официального сайта ATP с помощью Beautiful Soup. Инструкции по установке можно найти здесь.

 запросов на импорт 
из bs4 import BeautifulSoupurl = "https://www.atptour.com/en/rankings/singles"
response = requests.get (url)
page = response.text
soup = BeautifulSoup (page, ' lxml ')

С помощью этого короткого кода у нас теперь есть HTML-код веб-страницы.Мы можем получить список всех таблиц, используя soup.find_all («table») . Можно найти одну конкретную таблицу, передав ее идентификатор - в этом случае доступ к любому объекту на странице можно получить через его тег HTML и путем передачи уникальных атрибутов (см. Документацию).

 table = soup.find (class _ = "mega-table") 
[row.text.split () для строки в table.find_all ("tr")]
Вложенный список, содержащий (1) столбцы заголовков и (2 ) player rows

После небольшой очистки мы можем организовать данные в один список для заголовка и другой для строк проигрывателя.Все, что осталось, - это сохранить информацию в DataFrame.

 header = [j для j в [i.strip ("") для i в table.find_all ("tr") [0] .text.splitlines ()] if j! = ""] 
header.remove ( "Country")
header.remove ("Move") data = []
для строки в table.find_all ("tr") [1:]:
x = row.text.split ()
name = "". join (i для i в x, если i.isalpha () или "-" в i)
res = [i для i в x, если нет (i.isalpha () или "-" в i)]
res.insert ( 1, имя)
, если len (res) == 8:
res.pop (2)
data.append (res) rankings2 = pd.DataFrame (data, columns = header)
rankings2
Топ-100 рейтингов ATP, https://www.atptour.com

Третий метод - извлечение данных в формате JSON. В качестве примера мы получим рейтинг на сайте ultimatetennisstatistics.com.

Если вы хотите щелкнуть правой кнопкой мыши и просмотреть страницу, на вкладке «Сеть» вы увидите, что выполняется запрос GET типа JSON.

Если просто щелкнуть соответствующую ссылку, откроется следующая страница вывода JSON.

Данные JSON можно легко прочитать в Python с помощью запросов и json библиотек, а затем импортировать в Pandas DataFrame.Эта простая функция делает свое дело.

 запросов на импорт 
import jsondef get_json (url):
response = requests.get (url)
rows = json.loads (response.text) ['rows']
data = pd.DataFrame.from_dict (rows)
return datarankings3 = get_json ("https://www.ultimatetennisstatistics.com/rankingsTableTable?current=1&rowCount=-1&sort%5Brank%5D=asc&searchPhrase=&rankType=RANK&season=&date=&_=1589249730003рейтинг в рейтинге ATP, рейтинг ATP-9123")com

Без единой строчки кода вы можете загрузить любой HTML-файл в электронную таблицу Excel. Я продемонстрирую это, используя тот же набор данных о рейтингах с сайта tennisabstract.com.

Excel для Windows

  1. Найдите веб-страницу, содержащую нужные данные. Скопируйте URL.
  2. Откройте Excel, перейдите на вкладку «Данные» и нажмите «Из Интернета».
  3. Вставьте URL-адрес веб-сайта во всплывающее окно и следуйте инструкциям, чтобы подключиться к странице анонимно.
  4. В открытом меню «Навигатор» найдите необходимые данные в разделе «Параметры отображения».Убедитесь, что данные отображаются правильно, и «Загрузите» их в электронную таблицу.
Рейтинги ATP (Tennisabstract.com), импортированные в Windows Excel

Excel для Mac
  1. Находясь на веб-странице, щелкните правой кнопкой мыши, и вы должны увидеть параметр в строках «Сохранить как…» или «Сохранить страницу» Как… », в зависимости от вашего браузера. Продолжайте и сохраните файл локально в формате HTML.
  2. Откройте Excel, перейдите на вкладку «Данные» и щелкните «Из HTML». Обратите внимание, что этот параметр может находиться в подменю «Получить внешние данные».
  3. Найдите и откройте сохраненный файл HTML во всплывающем меню. Следуйте подсказкам, чтобы загрузить данные в электронную таблицу.
Рейтинги ATP (tennisabstract.com), импортированы в Excel для Mac

И готово! Теперь данные были импортированы и аккуратно отформатированы, каждое значение помещено в отдельную ячейку.

Как извлечь все ссылки на веб-сайты в Python

Абду Рокикз · Читать 6 мин · Обновлено май 2020 · Этичный взлом · Веб-парсинг

Извлечение всех ссылок веб-страницы - обычная задача для веб-парсеров, полезно создавать расширенные парсеры, которые сканируют каждую страницу определенного веб-сайта для извлечения данных, его также можно использовать для процесса диагностики SEO или даже на этапе сбора информации для тестеры на проникновение.В этом руководстве вы узнаете, как создать инструмент для извлечения ссылок в Python с нуля, используя только запросы и библиотеки BeautifulSoup.

Установим зависимости:

  запросы на установку pip3 bs4 colorama  

Откройте новый файл Python и следуйте инструкциям, давайте импортируем необходимые нам модули:

  запросов на импорт
из urllib.parse импорт urlparse, urljoin
из bs4 импорт BeautifulSoup
импорт колорама  

Мы собираемся использовать colorama только для использования разных цветов при печати, чтобы различать внутренние и внешние ссылки:

  # инициализировать модуль colorama
колорама.в этом()
ЗЕЛЕНЫЙ = colorama.Fore.GREEN
СЕРЫЙ = colorama.Fore.LIGHTBLACK_EX
СБРОС = colorama.Fore.RESET  

Нам понадобятся две глобальные переменные, одна для всех внутренних ссылок веб-сайта, а другая для всех внешних ссылок:

  # инициализировать набор ссылок (уникальные ссылки)
internal_urls = набор ()
external_urls = set ()  
  • Внутренние ссылки - это URL-адреса, которые ведут на другие страницы того же веб-сайта.
  • Внешние ссылки - это URL-адреса, которые ведут на другие веб-сайты.

Поскольку не все ссылки в тегах привязки (теги) действительны (я экспериментировал с этим), некоторые из них являются ссылками на части веб-сайта, некоторые - с JavaScript, поэтому давайте напишем функцию для проверки URL-адресов:

  по умолчанию is_valid (url):
    "" "
    Проверяет, является ли url допустимым URL.
    "" "
    parsed = urlparse (url)
    вернуть bool (parsed.netloc) и bool (parsed.scheme)  

Это позволит убедиться, что в URL-адресе существует правильная схема (протокол, например, http или https) и доменное имя.

Теперь давайте создадим функцию для возврата всех действительных URL-адресов веб-страницы:

  def get_all_website_links (url):
    "" "
    Возвращает все URL-адреса, найденные на `url`, в котором он принадлежит тому же веб-сайту.
    "" "
    # все URL-адреса `url`
    urls = set ()
    # доменное имя URL без протокола
    имя_домена = urlparse (url) .netloc
    soup = BeautifulSoup (requests.get (url) .content, "html.parser")  

Во-первых, я инициализировал переменную набора URL-адресов, здесь я использовал наборы Python, потому что нам не нужны избыточные ссылки.

Во-вторых, я извлек доменное имя из URL-адреса, он нам понадобится, чтобы проверить, является ли полученная ссылка внешней или внутренней.

В-третьих, я загрузил HTML-содержимое веб-страницы и обернул его объектом soup , чтобы облегчить синтаксический анализ HTML.

Давайте получим все HTML-теги a (теги привязки, содержащие все ссылки веб-страницы):

  для a_tag в soup.findAll ("a"):
        href = a_tag.attrs.get ("href")
        если href == "" или href равно None:
            # href пустой тег
            продолжить  

Итак, мы получаем атрибут href и проверяем, есть ли там что-нибудь.В противном случае мы просто переходим к следующей ссылке.

Поскольку не все ссылки являются абсолютными, нам нужно объединить относительные URL-адреса с его доменным именем (например, когда href равен «/ search», а url равен «google.com», результатом будет «google.com/search»):

  # присоединяемся к URL, если он относительный (не абсолютная ссылка)
        href = urljoin (url, href)  

Теперь нам нужно удалить параметры HTTP GET из URL-адресов, поскольку это приведет к избыточности в наборе, следующий код обрабатывает это:

  parsed_href = urlparse (href)
        # удалить параметры URL GET, фрагменты URL и т. д.href = parsed_href.scheme + ": //" + parsed_href.netloc + parsed_href.path  

Завершим функцию:

 , если не is_valid (href):
            # недействительный URL
            Продолжать
        если href в internal_urls:
            # уже в наборе
            Продолжать
        если имя_домена не в href:
            # внешняя ссылка
            если href не во external_urls:
                print (f "{СЕРЫЙ} [!] Внешняя ссылка: {href} {RESET}")
                external_urls.добавить (href)
            Продолжать
        print (f "{GREEN} [*] Внутренняя ссылка: {href} {RESET}")
        urls.add (href)
        internal_urls.add (href)
    вернуть URL-адреса  

Все, что мы здесь сделали, это проверили:

  • Если URL-адрес недействителен, перейдите к следующей ссылке.
  • Если URL-адрес уже находится в internal_urls, нам это тоже не нужно.
  • Если URL-адрес является внешней ссылкой, распечатайте ее серым цветом и добавьте в наш глобальный набор external_urls и перейдите к следующей ссылке.

Наконец, после всех проверок, URL будет внутренней ссылкой, мы распечатываем ее и добавляем в наши наборы urls и internal_urls.

Вышеупомянутая функция будет захватывать только ссылки одной конкретной страницы, что, если мы хотим извлечь все ссылки всего веб-сайта? Сделаем так:

  # количество посещенных URL-адресов будет сохранено здесь
total_urls_visited = 0

def сканирование (url, max_urls = 50):
    "" "
    Сканирует веб-страницу и извлекает все ссылки.
    Вы найдете все ссылки в глобальных переменных набора external_urls и internal_urls.параметры:
        max_urls (int): максимальное количество URL-адресов для сканирования, по умолчанию 30.
    "" "
    global total_urls_visited
    total_urls_visited + = 1
    links = get_all_website_links (url)
    для ссылки в ссылках:
        если total_urls_visited> max_urls:
            перерыв
        сканирование (ссылка, max_urls = max_urls)  

Эта функция сканирует веб-сайт, что означает, что она получает все ссылки первой страницы, а затем рекурсивно вызывает себя, чтобы перейти по всем ранее извлеченным ссылкам. Однако это может вызвать некоторые проблемы, программа застревает на крупных веб-сайтах (на которых есть много ссылок), таких как Google.com, в результате я добавил параметр max_urls для выхода, когда мы достигаем определенного количества проверенных URL.

Хорошо, давайте проверим это, убедитесь, что вы используете это на веб-сайте, на который вы авторизованы, в противном случае я не несу ответственности за любой вред, который вы причините.

  если __name__ == "__main__":
    сканирование ("https://www.thepythoncode.com")
    print ("[+] Всего внешних ссылок:", len (external_urls))
    print ("[+] Всего внутренних ссылок:", len (internal_urls))
    print ("[+] Итого:", len (external_urls) + len (internal_urls))  

Тестирую на этом сайте.Однако я настоятельно рекомендую вам не делать этого, это вызовет много запросов, приведет к переполнению веб-сервера и может заблокировать ваш IP-адрес.

Вот часть вывода:

Отлично, правда? Я надеюсь, что это руководство было для вас полезным и вдохновило вас на создание таких инструментов с использованием Python.

Есть некоторые веб-сайты, которые загружают большую часть своего контента с помощью Javascript, в результате нам нужно вместо этого использовать библиотеку request_html, которая позволяет нам выполнять Javascript с помощью Chromium, я уже написал сценарий для этого, добавив всего несколько строк (как request_html очень похож на запросы), проверьте это здесь.

Многократный запрос одного и того же веб-сайта за короткий период времени может привести к тому, что веб-сайт заблокирует ваш IP-адрес. В этом случае вам необходимо использовать прокси-сервер для таких целей.

Если вместо этого вы заинтересованы в захвате изображений, посмотрите это руководство: Как загрузить все изображения с веб-страницы в Python, или, если вы хотите извлечь таблицы HTML, посмотрите это руководство.

Я немного отредактировал код, чтобы вы могли сохранить выходные URL-адреса в файл, проверьте полный код.

Happy Scraping ♥

Просмотр полного кода

Читайте также



Панель комментариев

Парсинг веб-сайтов с помощью Python - Руководство для новичков

Сбор данных с использованием Python

Представьте, что вам нужно извлечь большой объем данных с веб-сайтов, и вы хотите сделать это как можно быстрее.Как бы вы это сделали, не заходя на каждый веб-сайт вручную и не получая данные? Что ж, ответ на этот вопрос - «Веб-скрапинг». Веб-парсинг просто упрощает и ускоряет эту работу.

В этой статье о парсинге веб-сайтов с помощью Python вы вкратце узнаете о парсинге веб-сайтов и узнаете, как извлекать данные с веб-сайтов с помощью демонстрации. Я расскажу о следующих темах:

Почему используется веб-скрапинг?

Веб-парсинг используется для сбора больших объемов информации с веб-сайтов.Но зачем кому-то собирать такие большие данные с веб-сайтов? Чтобы узнать об этом, давайте посмотрим на приложения для веб-скрапинга:

  • Сравнение цен: Такие службы, как ParseHub, используют веб-скрапинг для сбора данных с веб-сайтов онлайн-покупок и использования их для сравнения цен на товары.
  • Сбор адресов электронной почты: Многие компании, использующие электронную почту в качестве средства маркетинга, используют парсинг веб-страниц для сбора идентификаторов электронной почты, а затем рассылают массовые электронные письма.
  • Парсинг социальных сетей: Парсинг веб-сайтов используется для сбора данных с веб-сайтов социальных сетей, таких как Twitter, для определения тенденций.
  • Исследования и разработки: Веб-скрапинг используется для сбора большого набора данных (статистика, общая информация, температура и т. Д.) С веб-сайтов, которые анализируются и используются для проведения опросов или для исследований и разработок.
  • Объявления о вакансиях: Подробная информация о вакансиях, собеседованиях собирается с разных веб-сайтов, а затем перечисляется в одном месте, чтобы пользователь мог легко получить к ней доступ.

Что такое парсинг веб-страниц?

Веб-скрапинг - это автоматизированный метод, используемый для извлечения больших объемов данных с веб-сайтов.Данные на сайтах неструктурированы. Веб-парсинг помогает собирать эти неструктурированные данные и хранить их в структурированной форме. Есть разные способы очистки веб-сайтов, таких как онлайн-сервисы, API-интерфейсы или написания собственного кода. В этой статье мы увидим, как реализовать парсинг веб-страниц с помощью Python.

Законен ли парсинг веб-страниц?

Говоря о том, является ли веб-скрапинг законным или нет, некоторые веб-сайты разрешают его, а некоторые - нет. Чтобы узнать, разрешено ли веб-сканирование веб-сайта или нет, вы можете посмотреть на веб-сайт «robots.txt »файл. Вы можете найти этот файл, добавив «/robots.txt» к URL-адресу, который вы хотите очистить. В этом примере я просматриваю веб-сайт Flipkart. Итак, чтобы увидеть файл «robots.txt», URL-адрес: www.flipkart.com/robots.txt.

Получите глубокие знания о Python и его разнообразных приложениях. Узнайте больше!

Почему Python подходит для парсинга веб-страниц?

Вот список функций Python, которые делают его более подходящим для парсинга веб-страниц.

  • Простота использования: Python прост в кодировании.Вам не нужно добавлять точки с запятой «;» или фигурные скобки «{}» в любом месте. Это делает его менее беспорядочным и простым в использовании.
  • Большая коллекция библиотек: Python имеет огромную коллекцию библиотек, таких как Numpy, Matlplotlib, Pandas и т. Д., Которые предоставляют методы и службы для различных целей. Следовательно, он подходит для парсинга веб-страниц и для дальнейшего манипулирования извлеченными данными.
  • Динамически типизированный: В Python вам не нужно определять типы данных для переменных, вы можете напрямую использовать переменные везде, где это необходимо.Это экономит время и ускоряет вашу работу.
  • Легко понятный синтаксис: Синтаксис Python легко понять, главным образом потому, что чтение кода Python очень похоже на чтение оператора на английском языке. Он выразительный и легко читаемый, а отступы, используемые в Python, также помогают пользователю различать различные области / блоки в коде.
  • Маленький код, большая задача: Для экономии времени используется парсинг веб-страниц. Но что толку, если вы тратите больше времени на написание кода? Что ж, не обязательно.В Python вы можете писать небольшие коды для выполнения больших задач. Таким образом, вы экономите время даже при написании кода.
  • Сообщество: Что делать, если вы застряли при написании кода? Тебе не о чем беспокоиться. Сообщество Python имеет одно из самых больших и активных сообществ, к которому вы можете обратиться за помощью.

Как очистить данные с веб-сайта?

Когда вы запускаете код для очистки веб-страниц, на указанный вами URL-адрес отправляется запрос. В ответ на запрос сервер отправляет данные и позволяет читать HTML- или XML-страницу.Затем код анализирует страницу HTML или XML, находит данные и извлекает их.

Чтобы извлечь данные с помощью парсинга веб-страниц с помощью Python, вам необходимо выполнить следующие основные шаги:

  1. Найдите URL-адрес, который вы хотите очистить
  2. Проверка страницы
  3. Найдите данные, которые вы хотите извлечь
  4. Напишите код
  5. Запустите код и извлеките данные
  6. Сохраните данные в нужном формате

Теперь давайте посмотрим, как извлечь данные с веб-сайта Flipkart с помощью Python.

Библиотеки, используемые для парсинга веб-страниц

Как мы знаем, у Python есть разные приложения и разные библиотеки для разных целей. В нашей дальнейшей демонстрации мы будем использовать следующие библиотеки:

  • Selenium : Selenium - это библиотека для веб-тестирования. Он используется для автоматизации действий браузера.
  • BeautifulSoup : Beautiful Soup - это пакет Python для анализа документов HTML и XML. Он создает деревья синтаксического анализа, которые помогают легко извлекать данные.
  • Pandas : Pandas - это библиотека, используемая для обработки и анализа данных. Он используется для извлечения данных и сохранения их в желаемом формате.

Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы получать новости ..!

Пример веб-скрейпинга: парсинг веб-сайта Flipkart

Предварительные требования:

  • Python 2.x или Python 3.x с Selenium , BeautifulSoup, pandas установленных библиотек
  • браузера Google-Chrome
  • Операционная система Ubuntu

Приступим!

Шаг 1. Найдите URL-адрес, который вы хотите очистить.

В этом примере мы собираемся очистить веб-сайт Flipkart , чтобы извлечь цену, имя и рейтинг ноутбуков.URL-адрес этой страницы: https://www.flipkart.com/laptops/~buyback-guarantee-on-laptops-/pr?sid=6bo%2Cb5g&uniqBStoreParam1=val1&wid=11.productCard.PMU_V2.

Шаг 2: Проверка страницы

Данные обычно вкладываются в теги. Итак, мы проверяем страницу, чтобы увидеть, в какой тег вложены данные, которые мы хотим очистить. Чтобы проверить страницу, просто щелкните элемент правой кнопкой мыши и выберите «Проверить».

Когда вы щелкнете по вкладке «Inspect», вы увидите, что открыто «Browser Inspector Box».

Шаг 3. Найдите данные, которые вы хотите извлечь.

Давайте извлечем цену, имя и рейтинг, которые находятся в теге «div» соответственно.

Шаг 4. Напишите код

Сначала давайте создадим файл Python. Для этого откройте терминал в Ubuntu и введите gedit <имя вашего файла> с расширением .py.

Я назову свой файл «web-s». Вот команда:

 gedit web-s.py 

Теперь давайте запишем наш код в этот файл.

Сначала импортируем все необходимые библиотеки:

 из selenium import webdriver
из BeautifulSoup импортировать BeautifulSoup
import pandas as pd 

Чтобы настроить webdriver для использования браузера Chrome, мы должны указать путь к chromedriver

 driver = webdriver.Chrome ("/ usr / lib / chromium-browser / chromedriver") 

См. приведенный ниже код, чтобы откройте URL:

 products = [] #List для сохранения названия продукта
price = [] # Список, чтобы сохранить цену продукта
rating = [] #List для сохранения оценки продукта
Водитель.get ("https://www.flipkart.com/laptops/~buyback-guarantee-on-laptops-/pr?sid=6bo%2Cb5g&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp ; uniq ")
 

Теперь, когда мы написали код для открытия URL-адреса, пора извлечь данные с веб-сайта. Как упоминалось ранее, данные, которые мы хотим извлечь, вложены в теги

. Итак, я найду теги div с соответствующими именами классов, извлечу данные и сохраню их в переменной. См. Код ниже:

 content = driver.page_source
soup = BeautifulSoup (контент)
для супа.findAll ('a', href = True, attrs = {'class': '_ 31qSD5'}):
name = a.find ('div', attrs = {'class': '_ 3wU53n'})
price = a.find ('div', attrs = {'class': '_ 1vC4OE _2rQ-NK'})
рейтинг = a.find ('div', attrs = {'class': 'hGSR34 _2beYZw'})
products.append (имя.текст)
price.append (price.text)
rating.append (рейтинг.текст)
 

Шаг 5: Запустите код и извлеките данные

Чтобы запустить код, используйте следующую команду:

 python web-s.py 

Шаг 6: Сохраните данные в необходимом формате

После извлечения данных вы можете захотеть сохранить их в формате.Этот формат зависит от ваших требований. В этом примере мы будем хранить извлеченные данные в формате CSV (значения, разделенные запятыми). Для этого я добавлю в свой код следующие строки:

 df = pd.DataFrame ({'Product Name': продукты, 'Price': цены, 'Rating': рейтинги})
df.			

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *