Как написать парсер картинок

Содержание

Обмен данными между GOODS и 1С

Данное расширение позволяет полностью интегрировать 1с Управление торговлей 11 по API с GOODS.ru.
Расширение позволяет получать заказы с goods автоматически, после чего их полностью отрабатывать, со всеми статусами в 1с, с формированием нескольких грузовых мест, отгружать и закрывать их в goods.

Тестировалось на 1С:Предприятие 8.3 (8.3.15.1778) и Управление торговлей, редакция 11 (11.4.11.63).
UPD 12.10.2020: совместимо с Управление торговлей, редакция 11 (11.4.13.47);

В связи с тем, что это двусторонний обмен, прошу учесть, что включить функционал интеграции по api, должен сотрудник поддержки goods (подробнее в конце статьи).

10000 руб.

ККТ-ОНЛАЙН 54-ФЗ: Обработка для работы онлайн касс АТОЛ, ШТРИХ, VIKI PRINT и многих др. + Бесплатный тестовый период + ЭМУЛЯТОР + ЭКВАЙРИНГ + МАРКИРОВКА Промо

Универсальная обработка для обслуживания любых фискальных регистраторов (ККТ), в том числе Веб сервер АТОЛ. Работает в соответствии с 54-ФЗ. (ФФД 1.0, ФФД 1.05, ФФД 1.1). Подключайте любую онлайн кассу к практически любой конфигурации. Нет необходимости обновлять 1С. Можно бесплатно скачать и протестировать. Может работать одновременно с несколькими онлайн-кассами, либо одной с разных рабочих мест. (через RDP, TCP\IP или веб-сервер) Позволяет разделить один чек сразу на несколько ККТ или на несколько систем налогообложения. Можно настроить собственный шаблонов чека. Можно использовать эквайринг там, где он не поддерживается. Работает на LINUX и Windows

1500 руб.

Определение перспективных ключевых фраз

Когда денег на SEO мало (в случае с МСБ это почти всегда так), продвигаться по ядру из тысяч запросов не получится. Придется выбирать самые «жирные» из них, а остальные откладывать до лучших времен.

Один из способов — выбрать фразы, по которым страницы сайта находятся с 5 по 20 позицию в Google. По ним можно быстрее и с меньшими затратами выйти в ТОП-5. Ну и скачок позиций, скажем, с двенадцатой на третью даст намного больше трафика, чем с 100-й на 12-ю (узнать точный прирост трафика вы можете с помощью сценарного прогноза в Data Studio).

Позиции по ключевым фразам в Google доступны в Search Console. Для их выгрузки есть шаблон, описанный в Codingisforlosers.

Для выгрузки ключей из ТОП-20 необходимо:

  • создать копию шаблона Quick Wins Keyword Finder (все шаблоны в статье закрыты от редактирования, просьба не запрашивать права доступа — просто создайте копию и используйте ее);
  • установить дополнение для Google Sheets Search Analytics for Sheets (для настройки экспорта отчетов из Search Console в Google Sheets);
  • иметь доступ к аккаунту в Search Console и накопленную статистику по запросам (хотя бы за пару месяцев).

Открываем шаблон и настраиваем выгрузку данных из Search Console (меню «Дополнения» / «Search Analytics for Sheets» / «Open Sidebar»).

Для автоматической выгрузки на вкладке «Requests»:

  • в поле «Verified Site» выбираем сайт (после подтверждения доступа к аккаунту в появится список сайтов);
  • в поле «Group By» выбираем «Query» и «Page» (то есть мы будем извлекать данные по запросам и страницам);
  • в поле «Results Sheet» обязательно задаем «RAW Data», иначе шаблон работать не будет.

Нажимаем кнопку «Request Data». После экспорт данных на листе «Quick Wins» указаны запросы, страницы, количество кликов, показов, средний CTR и позиция за период. Эти ключи подходят для приоритетного продвижения.

Помимо автоматической выгрузки в шаблоне есть ручной режим. Перейдите на вкладку «MANUAL» и введите данные (ключи, URL и позиции). На вкладке «Quick Wins » будет выборка перспективных запросов.

54-ФЗ. Очередь печати для ККМ. Обработки для подключения онлайн-касс к 1С 8 (поддержка Маркировки) + Эмулятор Промо

Обработка осуществляет обслуживание фискальных регистраторов, поддерживаемых драйвером «АТОЛ: Драйвер ККМ v.8 и v.10» И драйвером «Штрих-М: Драйвер ККТ v.4.Х» для конфигураций «УТ 10.3», «КА 1.1», «УПП 1.3», «Розница 1.0», «БП 2.0» и других отраслевых решений, построенных на основе указанных выше конфигурациях.
Для осуществления возможности параллельной работы и пробития чеков на одной ККМ несколькими пользователями, реализован механизм «Очереди печати». Реализована поддержка Веб-сервера Атол для работы с одной ККТ с нескольких рабочих мест. Соответствует требованиям российского законодательства, а именно требованиям закона ФЗ-54 об онлайн-кассах и применении контрольно-кассовой техники. Поддерживает Форматы Фискальных Данных 1.0, 1.05 и 1.1. Включен механизм использования нескольких систем налогообложения в одном документе. Содержит механизмы легкого подключения оборудования по TCP/IP, что упрощает процедуру подключения кассы в сеансах RDP, а так же позволяет подключаться к ККМ через интернет напрямую. Поддерживает работу со ставкой НДС 20%. Поддержка маркировки. Поддержка требований к кассовым чекам с 01.07.2019. Поддерживает режим эмуляции кассовых чеков.

3500 руб.

Пишем простой парсер файлов (для начинающих)

В этой статье я хотел бы рассказать как написать простой парсер на примере сайтов aimp.ru и geekbrains.ru. Статья предназначена строго для тех, кто уже имеет базовые знания о языке программирования C# и уже написал свой первый «Hello world».

Мне всегда нравился аудиоплеер Aimp (нет, это не реклама), но встроенных скинов у него слишком мало, а заходить на сайт, смотреть скины, скачивать и пробовать как они будут смотреться на деле не было никакого желания. Поэтому я решил написать парсер скинов с данного сайта. Немного посмотрев сайт, я заметил, что скины там хранятся последовательно с присвоенным id. Т.к. до недавнего времени я знал только 1С и немного командную строку, то недолго думая я решил написать его в командной строке. Но при тестировании обнаружил, что если скачивать большое количество файлов, то во-первых часть может просто не скачаться, а во-вторых может произойти переполнение оперативной памяти. В итоге я тогда бросил эту затею.

Не так давно начав изучать C# я решил вернуться к этой идее, дабы попрактиковаться немного. Что из этого получилось читайте под катом.

Для разработки нам понадобится только среда разработки, я использовал Visual Studio, вы можете использовать любую другую на ваш вкус.

Я не буду углубляться в базовые понятия C#, для этого написано множество различных книг и отснято бесчисленное количество роликов.

Для начала запустим Visual Studio и создадим консольное приложение (т.к. мне лень делать формы нам не нужен интерфейс). Среда разработки нам сама подготовит шаблон проекта. У нас получится что-то вроде этого:

Удаляем директивы которыми мы пользоваться сейчас не будем:

И добавляем те директивы, которыми будем пользоваться:

После чего в методе Main объявляем переменную:

Парсим Aimp скины

Далее мы пишем саму функцию:

Все скины скачиваются в директорию, заданную в настройках браузера. Конструкции try/catch нам нужны для того, чтобы программа не «вываливалась» из-за ошибок. Хотя можно было обойтись и без них.

Вы могли заметить функцию GetNameOfSkin. Она нужна для того, чтобы получить название скина, который мы скачиваем. Можно обойтись и без неё, она нужна только для красоты, но раз мы только учимся, то напишем и её:

Далее в методе Main нужно вызвать скачивание на выполнение:

Парсим сертификаты Geekbrains

Сертификаты на сайте хранятся в открытом виде, и открыв их через сайт, как скины aimp мы сможем их скачать только вручную нажав кнопку скачать. Но это не дело, мы же программисты.

Тут нам на помощь приходит класс WebClient, а именно его метод DownloadFile. Ему мы просто передаем путь для скачивания и путь для сохранения и он все делает за нас. Звучит легко, попробуем сделать:

И после чего точно также вызываем эту функцию из метода Main.

Вообще обе эти функции ещё есть куда дорабатывать, но я думаю для ознакомления и самых базовых функций парсинга они вполне подойдут. Кому лень все это собирать в один проект — вот ссылка на GitHub.

Спасибо за внимание и надеюсь, кому-нибудь это поможет. Источник статьи: http://habr.com/ru/post/282119/

Источник статьи: http://habr.com/ru/post/282119/

Четыре метода загрузки изображений с веб-сайта с помощью Python

Недавно пришлось по работе написать простенький парсер на питоне, который бы скачивал с сайта изображения (по идее тот же самый парсер может качать не только изображения, но и файлы других форматов) и сохранял их на диске. Всего я нашел в интернете четыре метода. В этой статье я их решил собрать все вместе.

1-ый метод

Первый метод использует модуль urllib (или же urllib2). Пусть имеется ссылка на некое изображение img. Метод выглядит следующим образом:

Здесь нужно обратить внимание, что режим записи для изображений — ‘wb’ (бинарный), а не просто ‘w’

2-ой метод

Второй метод использует тот же самый urllib. В дальнейшем будет показано, что этот метод чуть медленнее первого (отрицательный оттенок фактора скорости парсинга неоднозначен), но достоин внимания из-за своей краткости:

Притом стоит заметить, что функция urlretrieve в библиотеке urllib2 по неизвестным мне причинам (может кто подскажет по каким) отсутствует.

3-ий метод

Третий метод использует модуль requests. Метод имеет одинаковый порядок скорости выгрузки картинок с первыми двумя методами:

При этом при работе с веб в питоне рекомендуется использовать именно requests вместо семейств urllib и httplib из-за его краткости и удобства обращения с ним.

4-ый метод

Четвертый метод по скорости кардинально отличается от предыдущих методов (на целый порядок). Основан на использовании модуля httplib2. Выглядит следующим образом:

Здесь явно используется кэширование. Без кэширования (h = httplib2.Http()) метод работает в 6-9 раза медленнее предыдущих аналогов.

Тестирование скорости проводилось на примере скачивания картинок с расширением *.jpg c сайта новостной ленты lenta.ru. Выбор картинок, подпадающих под этот критерий и измерение времени выполнения программы производились следующим образом:

Постоянно меняющиеся картинки на сайте не повлияли на чистоту измерений, поскольку методы отрабатывали друг за другом. Полученные результаты таковы:

Метод 1, с Метод 2, с Метод 3, с Метод 4, с (без кэширования, с)
0.823 0.908 0.874 0.089 (7.625)

Присылаем лучшие статьи раз в месяц

Скоро на этот адрес придет письмо. Подтвердите подписку, если всё в силе.

Десктопные и облачные парсеры

Облачные парсеры

Основное преимущество облачных парсеров — не нужно ничего скачивать и устанавливать на компьютер. Вся работа производится «в облаке», а вы только скачиваете результаты работы алгоритмов. У таких парсеров может быть веб-интерфейс и/или API (полезно, если вы хотите автоматизировать парсинг данных и делать его регулярно).

Например, вот англоязычные облачные парсеры:

  • Import.io,
  • Mozenda (доступна также десктопная версия парсера),
  • Octoparce,
  • ParseHub.

Из русскоязычных облачных парсеров можно привести такие:

  • Xmldatafeed,
  • Диггернаут,
  • Catalogloader.

Любой из сервисов, приведенных выше, можно протестировать в бесплатной версии. Правда, этого достаточно только для того, чтобы оценить базовые возможности и познакомиться с функционалом. В бесплатной версии есть ограничения: либо по объему парсинга данных, либо по времени пользования сервисом.

Десктопные парсеры

Большинство десктопных парсеров разработаны под Windows — на macOS их необходимо запускать с виртуальных машин. Также некоторые парсеры имеют портативные версии — можно запускать с флешки или внешнего накопителя.

Популярные десктопные парсеры:

  • ParserOK,
  • Datacol,
  • Screaming Frog, ComparseR, Netpeak Spider — об этих инструментах чуть позже поговорим подробнее.

Парсер фото товара с сайта

В результате получаем простой парсер фото товаров с сайта на примере gearbest.com. Код парсера размещён в одном файле, часть возможных ошибок не обрабатывается для краткости кода.

Рассмотрим основные особенности. Парсер собирает фото с одной карточки товара. Но нам ничего не мешает при необходимости добавить ещё один цикл и спарсить картинки по списку страниц.

Обратите внимание на функцию preg_match_all(), она возвращает массив соответствий регулярному выражению. В этом её основное отличие от функции preg_match(), которая работает до первого совпадения

С помощью встроенной в PHP функции file_put_contents() можно сохранить фото на свой сервер по нужному пути. Соответственно предварительно мы проверяем наличие нужного нам каталога и при его отсутствии создаём его.

Также при попытке достать из URL фото имя файла я показал пример работы с PHP функциями обработки строк mb_strpos() и mb_substr(). Ими полезно пользоваться в качестве альтернативы регулярным выражениям, работают быстрее. Префикс mb_ указывает на то, что данные функции корректно работают с многобайтными кодировками, в частности со строками на русском языке.

В результате работы парсера получаем список фото на своём жёстком диске в заданной папке и с заданными именами файлов.

Конечно, можно было бы организовать парсер по AJAX технологии, но у применённого подхода есть свои плюсы. Например, при большом количестве картинок и длительной работе парсера нам необязательно держать вкладку браузера открытой. PHP скрипт сможет долго работать на сервере и сохранять картинки в нужную директорию. При этом, правда, мы не увидим результаты выполнения скрипта. Но то же окончание работы парсера можно будет заметить по прекращению создания новых файлов с фото.

В следующих статьях из цикла про парсеры мы рассмотрим обработку CSV данных и парсинг с помощью специальных библиотек для работы с DOM данными в PHP на примере PHPquery. Оставайтесь на связи.

Источник статьи: http://seorubl.ru/moi-proekty/php-parser-kartinok-s-sayta/

Парсинг фотографий с сайта cian.ru с помощью Selenium

Здравствуйте дорогие хабровчане, в этом небольшом примере я хочу показать как можно распарсить страницу, данные на которую подгружаются с помощью javascript виджетов. Более того, даже если страницу в этом примере просто сохранить, то всё равно не получится спарсить из неё все нужные фотографии из-за этих виджетов. В данном случае я использую для примера сайт cian.ru, у которого есть свой api, который я использовать не буду, вместо этого я буду использовать Selenium. Я не работаю в cian.ru, просто использую этот сайт для примера. Код в парсере простой и расчитан на начинающих.

Небольшое вступление — когда на досуге я рассматривал примеры ремонтов в cian.ru, я подумал, что не плохо было бы сохранить понравившиеся мне фотографии, но вручную сохранять их было бы долго, к тому же это не наш метод, так я и решил написать этот парсер.

Парсер написан на языке python3 из дистрибутива Anaconda, Selenium и chromedriver binary я установил отдельно именно из этих ссылок. (Ну и конечно же в системе должен быть установлен барузер Google Chrome)

Ниже представлен полный код парсера, далее я разберу основные моменты отдельно.

Первым делом я загрузил страницу https://www.cian.ru/sale/flat/222059642/ с понравившимися мне фотографиями. Для этого я создал объект driver браузера и передал ему ссылку через метод get

Обратите внимание, что я использую Headless Chrome, т.е. передаю в webdriver.Chrome() параметры опций браузера с аргументом –headless , благодаря этому браузер не будет реально отрисовывать содержимое страницы, если вы захотите посмотреть на отрисовку, то не передавайте аргументы chrome_options и тогода вы сможете увидеть, что происходит на самом деле

Далее в цикле я начал парсить фотографии, логика парсера работет также, как если бы я сам скачивал их вручную, т.е. сохраняю текущую фотографию и нажимаю на стрелку “next”.

Код ниже сохраняет в переменную url ссылку на фотографию, блок try/except отслеживает ошибку NoSuchElementException , эта ошибка возникает, когда все фотографии скачаны и Selenium больше не находит ссылку.

Слудующий блок кода буквально кликает по стрелке для перехода к следующей фотографии.

И в конце простой но важный код, задержка позволяет полностью подгрузиться странтице после клика по стрелке. (здесь можно сделать код почище организовав задержку средствами Selenium)

Вот такой пример парсера фоторграфий на Selenium, не утверждаю, что это лучший подход, если кто-то знает как сделать лучше напишите свои идеи в комментах.

Источник статьи: http://habr.com/ru/post/494544/

Парсеры сайтов в зависимости от используемой технологии

Парсеры на основе Python и PHP

Такие парсеры создают программисты. Без специальных знаний сделать парсер самостоятельно не получится. На сегодня самый популярный язык для создания таких программ Python. Разработчикам, которые им владеют, могут быть полезны:

  • библиотека Beautiful Soup;
  • фреймворки с открытым исходным кодом Scrapy, Grab и другие.

Заказывать разработку парсера с нуля стоит только для нестандартных задач. Для большинства целей можно подобрать готовые решения.

Парсеры-расширения для браузеров

Парсить данные с сайтов могут бесплатные расширения для браузеров. Они извлекают данные из html-кода страниц при помощи языка запросов Xpath и выгружают их в удобные для дальнейшей работы форматы —  XLSX, CSV, XML, JSON, Google Таблицы и другие. Так можно собрать цены, описания товаров, новости, отзывы и другие типы данных.

Примеры расширений для Chrome: Parsers, Scraper, Data Scraper, kimono.

Парсеры сайтов на основе Excel

В таких программах парсинг с последующей выгрузкой данных в форматы XLS* и CSV реализован при помощи макросов — специальных команд для автоматизации действий в MS Excel. Пример такой программы — ParserOK. Бесплатная пробная версия ограничена периодом в 10 дней.

Парсинг при помощи Google Таблиц

В Google Таблицах парсить данные можно при помощи двух функций — importxml и importhtml.

Функция IMPORTXML импортирует данные из источников формата XML, HTML, CSV, TSV,  RSS, ATOM XML в ячейки таблицы при помощи запросов Xpath. Синтаксис функции:

  
IMPORTXML("https://site.com/catalog"; "//a/@href")
IMPORTXML(A2; B2)
  

Расшифруем: в первой строке содержится заключенный в кавычки url (обязательно с указанием протокола) и запрос Xpath.

Знание языка запросов Xpath для использования функции не обязательно, можно воспользоваться опцией браузера «копировать Xpath»:

Вторая строка указывает ячейки, куда будут импортированы данные.

IMPORTXML можно использовать для сбора метатегов и заголовков, количества внешних ссылок со страницы, количества товаров на странице категории и других данных.

У IMPORTHTML более узкий функционал — она импортирует данные из таблиц и списков, размещенных на странице сайта. Синтаксис функции:

  
IMPORTHTML("https://https://site.com/catalog/sweets"; "table"; 4)
IMPORTHTML(A2; B2; C2)
  

Расшифруем: в первой строке, как и в предыдущем случае, содержится заключенный в кавычки URL (обязательно с указанием протокола), затем параметр «table», если хотите получить данные из таблицы, или «list», если из списка. Числовое значение (индекс) означает порядковый номер таблицы или списка в html-коде страницы.

Комментарии 18

Я около полугода назад начал использовать python для аналогичных целей — массового парсинга страниц, поэтому мне тоже было интересно, какой способ работает быстрее. Для этого я набросал небольшой тест: pastebin.com/mH2ASEGX. Скрипт в 100 итераций получает главную страницу vk.com и ищет на ней наличие паттерна — типичные действия при парсинге. Резульаты следующие:

Из выводов: видно, что urllib-функции и httplib работают приблизительно в два раза медленнее, чем популярная библиотека Requests. Это вызвано тем, что urllib* не поддерживают keep-alive и на каждый запрос открывают-закрывают новый сокет (в третьей версии питона это исправили). Нужно скзаать, что с httplib кипэлайвы использовать, в принципе, можно, но контролировать их нужно вручную, через хедеры, тогда скорость работы будет приблизительно в 2 раза выше. Pycurl по скорости тоже ничем не отличается от других высокоуровневых библиотек, не знаю, правда, поддерживает ли он keep-alive. Ну а сокеты, как самый низкоуровневый доступ к сети, рвут все библиотеки с огромным отрывом.

Поэтому если стоит вопрос максимальной производительности и нет сложных http-запросов, то лучше все оформить в виде какой-нибудь своей обертки над сокетами.

Источник статьи: http://habr.com/ru/post/210238/

Чек-лист по выбору парсера

Краткий чек-лист, который поможет выбрать наиболее подходящий инструмент или сервис.

  1. Четко определите, для каких задач вам нужен парсер: анализ SEO конкурентов или мониторинг цен, сбор данных для наполнения каталога, съем позиций и т.д.
  2. Определите, какой объем данных и в каком виде нужно получать.
  3. Определите, как часто вам нужно собирать данные: единоразово или с определенной периодичностью (раз в день/неделю/месяц).
  4. Выберите несколько инструментов, которые подходят для решения ваших задач. Попробуйте демо-версии. Узнайте, предоставляется ли техническая поддержка (желательно даже протестировать ее — задать парочку вопросов и посмотреть, как быстро вы получите ответ и насколько он будет исчерпывающим).
  5. Выберите наиболее подходящий сервис по соотношению цена/качество.

Для крупных проектов, где требуется парсить большие объемы данных и производить сложную обработку, более выгодной может оказаться разработка собственного парсера под конкретные задачи.

Для большинства же проектов достаточно будет стандартных решений (возможно, вам может быть достаточно бесплатной версии любого из парсеров или пробного периода).

Парсите страницы сайтов в структуры данных

Что такое Диггернаут и что такое диггер?

Диггернаут — это облачный сервис для парсинга сайтов, сбора информации и других ETL (Extract, Transform, Load) задач. Если ваш бизнес лежит в плоскости торговли и ваш поставщик не предоставляет вам данные в нужном вам формате, например в csv или excel, мы можем вам помочь избежать ручной работы, сэкономив ваши время и деньги!

Все, что вам нужно сделать — создать парсер (диггер), крошечного робота, который будет парсить сайты по вашему запросу, извлекать данные, нормализовать и обрабатывать их, сохранять массивы данных в облаке, откуда вы сможете скачать их в любом из доступных форматов (например, CSV, XML, XLSX, JSON) или забрать в автоматическом режиме через наш API.

Какую информацию может добывать Диггернаут?

  • Цены и другую информацию о товарах, отзывы и рейтинги с сайтов ритейлеров.
  • Данные о различных событиях по всему миру.
  • Новости и заголовки с сайтов различных новостных агентств и агрегаторов.
  • Данные для статистических исследований из различных источников.
  • Открытые данные из государственных и муниципальных источников. Полицейские сводки, документы по судопроизводству, росреест, госзакупки и другие.
  • Лицензии и разрешения, выданные государственными структурами.
  • Мнения людей и их комментарии по определенной проблематике на форумах и в соцсетях.
  • Информация, помогающая в оценке недвижимости.
  • Или что-то иное, что можно добыть с помощью парсинга.

Должен ли я быть экспертом в программировании?

Если вы никогда не сталкивались с программированием, вы можете использовать наш специальный инструмент для построения конфигурации парсера (диггера) — Excavator. Он имеет графическую оболочку и позволяет работать с сервисом людям, не имеющих теоретических познаний в программировании. Вам нужно лишь выделить данные, которые нужно забрать и разместить их в структуре данных, которую создаст для вас парсер. Для более простого освоения этого инструмента, мы создали серию видео уроков, с которыми вы можете ознакомиться в документации.

Если вы программист или веб-разработчик, знаете что такое HTML/CSS и готовы к изучению нового, для вас мы приготовили мета-язык, освоив который вы сможете решать очень сложные задачи, которые невозможно решить с помощью конфигуратора Excavator. Вы можете ознакомиться с документацией, которую мы снабдили примерами из реальной жизни для простого и быстрого понимания материала.

Если вы не хотите тратить свое время на освоение конфигуратора Excavator или мета-языка и хотите просто получать данные, обратитесь к нам и мы создадим для вас парсер в кратчайшие сроки.

Парсинг поисковых подсказок

Поисковые подсказки — хороший источник «живой» семантики. Чтобы не собирать ее руками, используйте шаблон от Ranktank.

Что нужно для начала работы:

  • создайте фейковый аккаунт в Google (при запуске скрипта в шаблоне Google «ругается» из-за непроверенного источника — не стоит лишний раз разбрасываться личными данными);
  • войдите в этот аккаунт и создайте копию шаблона Keyword Research Tool with Google Autocomplete API 2.0.

Как собрать подсказки:

  • переходим на лист «KW Research» и выбираем в поле «Keyword» слово, по которому будем собирать подсказки, а также указываем язык;
  • в верхней таблице в левом столбце собраны подсказки по основному запросу, а в остальных столбцах — подсказки по только что собранным подсказкам;
  • нажимаем на «+» (для работы скрипта потребуется подтверждение доступа к Google-аккаунту);
  • после этого собранные ключи перенесутся в столбец «Keywords»;

Полезные фишки шаблона:

Несмотря на все преимущества шаблона у него есть недостаток — парсинг только в том регионе, из которого зафиксирован вход в Google-аккаунт. Для информационных запросов это не критично, но для коммерческих (зачастую геозависимых) — проблема.

Поэтому для подбора подсказок по геозависимым фразам лучше использовать продвинутые парсеры — например, парсер PromoPult. Здесь можно указать любой регион России и мира, задать глубину и правила парсинга, настроить источники парсинга (не только Google, но и Яндекс, и YouTube).

Вот гайд по парсингу подсказок для SEO.

Загрузка картинок/изображений в номенклатуру УТ 11 (Управление торговлей 11), Розница 2.3 по артикулам.

Загрузка картинок/изображений в номенклатуру конфигурации Управление торговлей 11 (УТ 11), Розница 2.3 по артикулам. Способ хранения как в томе, так и в базе. Можно загружать по несколько картинок в одну карточку. Возможно игнорировать дефисы в артикулах при сопоставлении файлов с номенклатурой. Создавалась и тестировалась на файловой и клиент-серверной базе (доступ к папке с файлами на сервере не требуется). Конфигурации: Управление торговлей 11.4.7 — 11.4.13, конфигурация Розница 2.2.12 — 2.3.16 (скорее всего будет работать и на более ранних и более поздних версиях, при необходимости можно скорректировать). При платном скачивании сделаю для вашей версии (Возможно адаптировать для Комплексной автоматизации).

Возможны доработки под вас.

2500 руб.

Частые вопросы клиентов и ответы:

Вопрос: Где скачать ZennoPoster 5 крякнутый на русском языке?

Ответ: Крека не существует, даже на торрентах, программу не возможно взломать! Все что можно скачать на торрент трекерах и пиратских сайтах либо не работает либо заражено вирусами.

Вопрос: Что значит «Количество компьютеров» и в чём отличие от «Одновременно запущенных копий»?

Ответ: Разрешается устанавливать Standard и Professional версии программы Zenno Poster сразу на несколько компьютеров, но запускать можно одновременно можно только на одной машине (компьютере или сервере). Это ограничение не относится к ProjectMaker, вы можете создавать и отлаживать шаблоны хоть на всех машинах одновременно.

Вопрос: Можно ли перейти на другую более мощную версию программы?

Ответ: Да, при обновлении скидка составит около 70% стоимости имеющейся версии. Например, при обновлении ЗенноПостера с Lite-версии до Standard, стоимость составит $177 — $77 * (~ 0.7) = $117

Внимание: во время скидок цены на обновления формируются отдельно от данного правила

Вопрос: Можно ли ставить программу на виртуальные машины, VPS и VDS?

Ответ: Да, практически на все VPS и VDS с Windows, кроме облачных платформ, так как программа Зенно Постер привязывается к оборудованию компьютера.

Рекомендуем самые дешёвые VPS и VDS с Windows от Inferno.name

Используйте промокоды для получения скидки при первом заказе, если только вы новый клиент.

Промокод: ALLRUNL15$Скидка 15$ на первый платеж для серверов RU-xx и NL3-xx

Промокод: ALLVPS25%Скидка 25% на первый платеж для всех VPS за период 1, 3, 6 месяцев

Промокод: ALLSSDVPS25%Скидка 25% на первый платеж за период 1,3,6 мес. для всех SSD VPS

Промокод: ALLRUSSDVPS25%Скидка 25% на первый платеж для всех RU SSD VPS

Промокод: ALLPolSSDVPS15%15% скидка на первый платеж для SSD VPS в Польше

Список всех серверов, VPS/VDS тут cp.inferno.name/aff.php?aff=1620

Вопрос: У программы есть абонентская плата за использование или оплата за обновления?

Ответ: Да, полугодовая подписка на обновления софта. Далее нужно смотреть цену в сравнительной таблице чуть выше на этой странице. Если вы не будете покупать подписку на обновления, программа работать будет, но не будет обновляться.

Вопрос: Могу ли я купить ЗенноПостер подешевле во время акции, а потом перепродать, когда акция закончится?

Ответ: Нет, перепродажа всех наших программ для автоматизации действий строго запрещена и может привести к бану вашего аккаунта на официальном сайте.

Парсер картинок с сайта

Для начала нужно собрать URL фото товаров из HTML кода карточки товара.

Для этого можно применить простой парсер HTML, который рассматривался в первой статье цикла.

После получения списка ссылок на фото товара мы скачиваем сами картинки с помощью той же функции получения данных от сервера на основе cURL. Можно было бы даже воспользоваться стандартной функцией PHP file_get_contents(). Но в нашей функции curl_get_contents() реализована возможность повторной попытки скачать файл и пауза между запросами к серверу. Это бывает полезно, когда попадаются сайты с защитой от множественных загрузок или просто слабые сервера, которые не выдерживают повышенные нагрузки.

Виды парсеров по сферам применения

Для организаторов СП (совместных покупок)

Есть специализированные парсеры для организаторов совместных покупок (СП). Их устанавливают на свои сайты производители товаров (например, одежды). И любой желающий может прямо на сайте воспользоваться парсером и выгрузить весь ассортимент.

Чем удобны эти парсеры:

  • интуитивно понятный интерфейс;
  • возможность выгружать отдельные товары, разделы или весь каталог;
  • можно выгружать данные в удобном формате. Например, в Облачном парсере доступно большое количество форматов выгрузки, кроме стандартных XLSX и CSV: адаптированный прайс для Tiu.ru, выгрузка для Яндекс.Маркета и т. д.

Популярные парсеры для СП:

  • SPparser.ru,
  • Облачный парсер,
  • Турбо.Парсер,
  • PARSER.PLUS,
  • Q-Parser.

Вот три таких инструмента:

  • Marketparser,
  • Xmldatafeed,
  • ALL RIVAL.

Парсеры для быстрого наполнения сайтов

Такие сервисы собирают названия товаров, описания, цены, изображения и другие данные с сайтов-доноров. Затем выгружают их в файл или сразу загружают на ваш сайт. Это существенно ускоряет работу по наполнению сайта и экономят массу времени, которое вы потратили бы на ручное наполнение.

В подобных парсерах можно автоматически добавлять свою наценку (например, если вы парсите данные с сайта поставщика с оптовыми ценами). Также можно настраивать автоматический сбор или обновление данных по расписания.

Примеры таких парсеров:

  • Catalogloader,
  • Xmldatafeed,
  • Диггернаут.
Оцените статью
Рейтинг автора
5
Материал подготовил
Андрей Измаилов
Наш эксперт
Написано статей
116
Добавить комментарий