Парсить данные о продуктах Best Buy в кратчайшие сроки, используя эти два метода

Хотите получить представление о рынке электронных продуктов в США и Канаде? Best Buy является гигантом в области таких продуктов и должна стать вашей платформой для получения этой информации.

Однако парсинг данных Best Buy может оказаться сложной задачей и требует средних и продвинутых технических навыков.

В этом руководстве мы покажем вам, как использовать парсер Best Buy для сбора данных о продуктах Best Buy и как парсить данные Best Buy с помощью Python для дополнительной гибкости.

Итак, предпочитаете ли вы инструменты без кода или пишете собственные сценарии, это руководство создано для вас.

Но прежде чем мы перейдем к деталям парсинга, давайте поймем, что такое парсинг Best Buy с юридической точки зрения.

Законно ли парсить Best Buy?

В Условиях использования Best Buy говорится: «Вы не имеете права копировать или парсить любой Контент полностью или частично». Это правило в основном направлено на защиту данных, которые не находятся в свободном доступе или для доступа к которым требуется вход в систему.

Однако совсем другое дело, когда вы парсите данные о продуктах Best Buy, которые являются общедоступными. Обычно вам не требуется явного разрешения на парсинг данных Best Buy для получения такого рода данных, если вы относитесь к этому ответственно.

Вот несколько вещей, которые следует запомнить:

• Убедитесь, что вы не перегружаете их веб-сайт слишком большим количеством запросов. Это может замедлить или нарушить работу их сайта, что приведет к тому, что Best Buy заблокирует ваш парсер.

• Используйте полученные данные только законными и этическими способами. Неправильное использование данных может привести к юридическим проблемам.

Использование парсера Best Buy не является противозаконным, если вы придерживаетесь этих правил и собираете только общедоступные данные. Просто будьте осторожны при парсинге и правильно используйте данные.

Это убережет вас от неприятностей и гарантирует, что вы будете ответственно парсить Best Buy.

Как парсить Best Buy?

В этом руководстве мы покажем вам, как парсить данные о продуктах Best Buy, не нанося вреда их серверам и не соблюдая других этических ограничений.

Мы рассмотрим два способа парсинга данных Best Buy: один использует парсер Best Buy без кода для тех, у кого нет опыта программирования, а другой использует Python для парсинга данных Best Buy, что требует средних знаний программирования.

1. Используйте парсер Best Buy

Готовые к использованию парсеры — отличный инструмент для маркетологов, которые хотят парсить веб-сайты, но не имеют навыков программирования.

В Интернете доступно множество выдающихся парсеров без кода, которые представлены в различных формах, например, в виде программных приложений, расширений браузера или веб-консолей. Для этого руководства мы выбрали веб-парсер Parsehub, который позволяет нам парсить веб-сайты с помощью его встроенного браузера.

Это делает его очень удобным для пользователей без технического образования, поскольку парсинг с помощью Parsehub занимает всего несколько щелчков мыши. Тем не менее, давайте начнем парсить данные о продуктах Best Buy.

Шаг 1. Загрузите и установите ParseHub.

Сначала перейдите на сайт ParseHub, загрузите установщик для вашей операционной системы и установите ParseHub на свой компьютер.

После установки откройте ParseHub и завершите процесс регистрации, чтобы создать аккаунт.

Шаг 2. Создайте новый проект

После входа в ParseHub нажмите кнопку «New Project» («Новый проект»).



На новом экране введите URL-адрес страницы категории Best Buy, которую вы хотите парсить. Для демонстрации мы использовали список категорий Best Buy для компьютерных аксессуаров.

Теперь нажмите кнопку «Start project» («Начать проект»). Это загрузит страницу в ParseHub и подготовит ее к парсингу.

Шаг 3. Переименуйте проект

Переименуйте имя проекта, чтобы в будущем легко идентифицировать файл среди других файлов.

Вы должны назвать это что-нибудь подходящее, например bestbuy_products.

Шаг 4. Выберите названия продуктов

После загрузки страницы нажмите на название первого продукта в списке. Это действие выделит название продукта зеленым цветом. Остальные названия продуктов и все паршенные элементы станут желтыми.



Далее нажмите на второй элемент в списке, чтобы автоматически выбрать все похожие элементы на странице и сделать их зелеными.

На боковой панели и в таблице предварительного просмотра вы увидите, что имя и URL-адрес продукта извлекаются. Однако группа называется «выбор1».



Вы можете изменить это имя на боковой панели на что-нибудь подходящее, например «products» («продукции»). Имена столбцов в таблице предварительного просмотра автоматически изменятся на «product_name» и «product_url».

Шаг 5: Извлеките цены на продукты

Чтобы указать, какие другие сведения о продукте нужно парсить, нажмите PLUS (+) рядом с выбранным вами «product» («продуктом») и выберите «Relative Select» («Относительный выбор»).



Используя инструмент «Relative Select» («Относительный выбор»), нажмите название продукта, а затем его цену. Это свяжет два элемента во всех продуктах, и появится стрелка, указывающая на эту связь.



На боковой панели пометьте этот новый элемент как «price» («цена»). Кроме того, удалите все ненужные команды URL-адресов из этого выбора, поскольку нам не нужна цена URL-адреса.



Шаг 6. Используйте относительный выбор для других элементов

Вы можете повторить шаг 4 и использовать функцию относительного выбора, чтобы парсить дополнительную информацию о продукте, например рейтинги и количество отзывов.

Шаг 7. Запустите и экспортируйте данные

После того, как вы настроили все параметры (названия продуктов и цены), нажмите «Get Data» («Получить данные») и выберите опцию «Run».





После завершения запуска загрузите данные в предпочитаемом вами формате. Parsehub поддерживает форматы CSV, Excel и JSON.



2. Парсить данные о продуктах Best Buy с помощью Python

Использование инструментов без кода для парсинга Best Buy сопряжено с некоторыми вызовами. Например, ваш парсер Best Buy может быть заблокирован, и вам может потребоваться настроить HTTP-запрос с помощью специального User Agent или использовать прокси, чтобы обойти эту проблему.

Однако эти расширенные функции часто доступны только премиум-пользователям инструментов без кода.

Кроме того, вы можете парсить веб-сайты, написав свой собственный код. Языки программирования имеют открытый исходный код и обеспечивают лучшую индивидуализацию для задач парсинга, таких как устранение ошибок и блокировок.

Более того, для этого вам не нужно быть экспертом в программировании; достаточно иметь средние навыки. Итак, если у вас есть необходимые навыки, оставайтесь с нами и следуйте этим шагам, чтобы парсить Best Buy.

Шаг 1. Установите Python

Сначала убедитесь, что Python установлен на вашем компьютере. Вы можете загрузить и установить последнюю версию с официального сайта Python.

Шаг 2. Импортируйте основные библиотеки

Вам необходимо импортировать несколько библиотек Python, которые облегчают парсинг веб-страниц и обработку данных. Вот код для импорта запросов для выполнения HTTP-запросов, BeautifulSoup из bs4 для анализа HTML и pandas для обработки данных:

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd

Шаг 3. Структурируйте полезную нагрузку

Настройте полезную нагрузку для вашего POST-запроса. Сюда входит указание источника, URL-адреса страницы Best Buy, которую вы хотите парсить, и географического местоположения для контекста запроса:

payload = { 'source': 'universal_ecommerce', 'url': 'https://www.bestbuy.ca/en-ca/category/computers-tablets/20001', 'geo_location': 'United States', }

Шаг 4. Отправьте HTTP-запрос

Используйте библиотеку запросов для отправки POST-запроса на сервер. Замените «USERNAME» («ИМЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ») и «PASSWORD» («ПАРОЛЬ») учетными данными API вашего парсера для аутентификации запроса.

response = requests.request( 'POST', '{enter your request link}', auth=('USERNAME', 'PASSWORD'), json=payload, )

Шаг 5. Сохраните HTML-контент

Получив HTML-контент от Best Buy, сохраните его в файл. Этот файл будет использоваться для извлечения данных о продуктах из Best Buy:

html_content = response.json()['results'][0]['content'] with open('bestbuy_computers_tablets.html', 'w') as f: f.write(html_content)

Шаг 6. Анализируйте HTML

Используйте BeautifulSoup для анализа сохраненного содержания HTML. Это позволяет вам идентифицировать и извлекать определенные данные, такие как названия продуктов и цены:

soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')

Шаг 7. Извлеките данных о продукте

Прокрутите проанализированный HTML-код, чтобы найти и сохранить детали продуктов Best Buy. Используйте имена классов на основе фактической структуры HTML страницы Best Buy:

products = [] for product in soup.find_all('div', class_='sku-item'): title = product.find('h4', class_='sku-header').get_text(strip=True) if product.find('h4', class_='sku-header') else 'No Title' price = product.find('div', class_='priceView-customer-price').span.get_text(strip=True) if product.find('div', class_='priceView-customer-price') else 'No Price' products.append({'Title': title, 'Price': price})

Шаг 8: Экспортируйте в CSV

Преобразуйте список словарей, содержащих сведения о продуктах Best Buy, в DataFrame и экспортируйте его в файл CSV. Этот файл будет содержать все парсишенные данные о продуктах Best Buy в структурированном формате:

df = pd.DataFrame(products) df.to_csv('bestbuy_computers_tablets.csv', index=False)

Используйте AdsPower для дополнительной защиты!

Парсеры Best Buy нередко возвращают пустые файлы после парсинга. Это может произойти, если серверы Best Buy блокируют ваш парсер, идентифицируя его как бот, или потому, что Best Buy в основном обслуживает США и Канаду и может отклонять запросы из других регионов.

Решение этих проблем может быть сложным, а программирование решений с нуля требует значительного времени и навыков.

Вместо того, чтобы тратить силы напрасно, вы можете использовать инструменты, которые приложили эти усилия и облегчили вашу жизнь. Встречайте AdsPower, антидетект браузер с расширенными мерами для решения проблем со партингом данных. Он использует такие методы, как подмена отпечатков пальцев, задержки запросов и ротация прокси-серверов, чтобы помочь вам без каких-либо проблем парсить Best Buy и платформы электронной коммерции.

У AdsPower есть бесплатная версия, а если вам нужны дополнительные функции, нашиплатные планы начинаются всего с $5.4 в месяц.

Так что загрузите AdsPower сегодня и парсите данные о продуктах Best Buy с легкой душой!