Вы получите навыки для скрейпинга сложных сайтов и решения проблем, которые касаются ограничений частоты запросов, блокировок и генерируемых при помощи JavaScript страниц.Читать полностью »
В этом месяце я очень долго пыталась определиться с датасетом и идеей для его обработки. Хотя я начала думать о нем еще в мае, по факту законить удалось только через 8 месяцев (черт, я плоха), а описать проект мне удалось еще спустя месяц (оу, я чертовски плоха).
Идея проекта пришла ко мне после просмотра фильма Безумно богатые азиаты. Мне очень понравилась актриса Мишель Йео, но идея оформилась только после того, как я прочитала больше о ней и узнала, насколько она была выдающейся и крутой. Это заставило меня задуматься выдающихся женщинах, о которых я понятия не имею. И вот — возникла идея как-то это визуализировать.
Читать полностью »
Всем привет. Недавно у меня возникла идея о том, чтобы поделиться с интересующимся кругом лиц о том как пишутся скраперы. Так как большинству аудитории знаком Python все дальнейшие примеры будут написаны на нём.
Данная часть рассчитана для того, чтобы познакомить тех, кто ещё не пробовал себя в данной сфере. Если вы уже продвинутый читатель, то можете смело листать дальше, но для сохранения закономерности я бы посоветовал уделить немного внимания данной статье.
print('Part 1. Get started')
В прошлой статье я с помощью скрэпинга-парсинга собрал с сайтов IMDB и Кинопоиск оценки фильмов и сравнил их. Репозиторий на Github.
Код неплохо справился со своей задачей, однако скрэпинг часто используют для "соскабливания" не пары-тройки страниц, а пары-тройки тысяч и для такого "большого" скрэпинга код из прошлой статьи не подходит. Точнее будет сказать не оптимален. В принципе, Вам практически ничего не мешает его использовать для задач обхода тысяч страниц. Практически, потому что столько времени у Вас просто нет Читать полностью »
Всемирная паутина — это океан данных. Здесь можно посмотреть практически любую интересующую Вас информацию. Однако, "вытащить" эту информацию из интернета уже сложнее. Есть несколько способов получить данные и web-scraping один из них. Читать полностью »
Информация, находящаяся в свободном доступе на веб-сайтах сети Интернет, с одной стороны, кажется общедоступной — если что-то выложено в сеть, то это можно скопировать тем или иным способом. С другой — при попытках автоматизировать сбор и анализ таких данных с какой-нибудь целью (например веб-поиска или статистики), как оказывается, возникает множество проблем в деталях. Поэтому не удивительно, что успешные системы такого рода единичны в глобальном масштабе — Google, Bing, Baidu и Яндекс. В данной статье приведу некоторые примеры с которыми столкнулся лично автор в попытках отладить сбор данных о рынке труда (вакансии, резюме и зарплаты) с публичных веб-сайтов. Это может пригодиться тем, кто вдохновится идеями типа I Don't Need No Stinking API: Web Scraping For Fun and Profit и решит парсить контент с чужих сайтов напрямую вместо того, чтобы договориться с владельцами о доступе к данным по API или другим эффективным способом.Читать полностью »
Не так давно преподаватель дал задание: cкачать данные с некоторого сайта на выбор. Не знаю почему, но первое, что пришло мне в голову — это hh.ru.
Далее встал вопрос: "А что же собственно будем выкачивать?", ведь на сайте порядка 5 млн. резюме и 100.000 вакансий.
«Пока что возможности по полноценной аналитике каналов
ограничены, в первую очередь, возможностями BotAPI Telegram»
канал «Телеграм-маркетинг», 28 июня 2016
Всё хорошо c каналами в Телеграме, кроме одного — их слишком сложно искать. Ссылки есть практически везде,…
1. С помощью роботов, индексирующих одни каналы в поисках других каналов (1.1, 1.2)
2. В каталогах каналов, пополняемых владельцами каналов (2.1, 2.2)
3. На биржах каналов (3.1, 3.2)
4. В тематических подборках каналов (сюда тоже залетало: 4.1, 4.2)
5. В списках каналов (5.1)
6. В Гугл Доке с каналами о каналах (взял из @raskruti: 6.1)
В мобильном приложении:
7. Скачав приложение с каталогом каналов (под iOS: TeleBots)
В самом Телеграме:
8. На каналах о каналах (8.1)
9. Используя ботов для каналов (9.1)
10. На каналах о каналах о каналах (10.1)
… но процесс поиска остаётся далек от совершенства. Без единого источника данных и нормального аналитического инструментария сложно не просто найти, но даже понять:
1. Насколько каналы распространены в России?
2. Насколько каналы пользуются популярностью и что такое «популярность» в числах?
На такие вопросы нужно отвечать цифрами. В интернете удаётся разыскать только разрозненные данные. Что-то есть на Rusbase (тут), в Ведомостях (тут), в Твиттере (тут), но вся эта информация получена не систематически и сложно верифицируема.
Данная статья посвящена анализу рынка русскоязычных Телеграм-каналов. Проделана работа от сбора обобщенного (не обязательно полного) списка русскоязычных каналов до кроулинга их содержимого и построения метрик. Анализировались только те каналы, которые продвигаются в большом интернете, указывая ссылки на себя. Такое поведение – индикатор каналов, создаваемых для большой аудитории.
Эта статья не будет содержать много лирики, марали или вводных зачем и кому это может быть надо.
1. Пакет можно использовать для тестирования сайтов.
2. Пакет можно использовать для парсинга данных.
3. Пакет можно использовать для автоматизации ввода данных на сайты.
Casper.js, phantom.js, watir и много кто еще, в гугле полно всех и вся. Почему я за nightmare.js:
Nightmare класс использует фреймворк electron, для каждой страницы создавая объект (BrowserWindow) который запускает браузер оболочку Chromium.
Добрый день, дорогие друзья.
Недавно, сидя на диване, я задумался о том, что хочется мне сделать своего паука, который что-то бы смог качать с веб сайтов. Но качать он должен был бы не простой загрузкой, а как настоящий милый добрый браузер (т.е. JavaScript чтобы исполнялся).
В моей голове всплыли такие интересные штуки, как Selenium, PhantomJS, Splash и всякое подобное. Все эти штуки были мне немного втягость. Вот какие причины я выявил: