Парсинг – сбор данных из открытых источников в интернете. Он производится в автоматическом режиме с использованием разных программ, онлайн-сервисов. При проведении анализа и исследования информации на авито могут применяться разные сведения – сбор контактов авторов объявлений, цены на товары и услуги, мониторинг предложений от конкурентов. Осуществлять эти процессы вручную будет неэффективно и долго, поэтому лучше и удобнее будет применять парсеры. 

Что такое и цели применения 

Парсинг — это процесс автоматического сбора сведений с веб-страниц. С помощью специальных программных инструментов можно извлекать нужную информацию из HTML-кода страниц, организовывать ее в удобные для анализа и работы форматы, такие как таблицы, базы или файлы CSV.

Цели применения:

• Мониторинг цен. Автоматически собирает сведения о товарах и услугах, чтобы анализировать ценовую динамику;
• Анализ спроса и предложений. Собрав контент о количестве объявлений в определенной категории или регионе, можно понять, какие товары или услуги пользуются наибольшим спросом и предложением;
• Создание базы конкурентов. Помогает отслеживать активность конкурентов, их ассортимент, условия продажи и цены;
• Мониторинг новых объявлений. Инструменты могут автоматически собирать новые объявления по определенным параметрам (категория, регион, цена), что удобно для компаний, которые занимаются скупкой товаров или поиском уникальных предложений;
• Сбор отзывов и рейтингов. Позволяет оценить, как пользователи реагируют на товары и услуги, продаваемые через Avito;
• Мониторинг активности объявлений. Отслеживание числа просмотров и количества откликов на объявления помогает анализировать эффективность рекламных кампаний;
• Автоматизированный поиск. полезен для поиска выгодных предложений, будь то недвижимость, автомобили или другие товары, которые выставляются на продажу.

Методы 

Парсинг — популярная задача, особенно среди предпринимателей и аналитиков, которые стремятся собирать и анализировать информацию о товарах, услугах, ценах и активности конкурентов. Используются разные варианты, каждый из которых имеет преимущества и недостатки. 

Через HTML (с использованием библиотек BeautifulSoup и lxml)

Этот метод состоит в анализе и извлечении сведений из HTML-кода страницы. Используются библиотеки, такие как BeautifulSoup или lxml, которые помогают легко разбирать HTML и извлекать нужную информацию.

Плюсы:

• Простота использования и широкий выбор библиотек;
• Легкость настройки для различных типов страниц;
• Возможность извлекать точную информацию, анализируя структуру HTML.

Минусы:

• Подходит для статических страниц. Если сайт применяет динамическую загрузку (например, с помощью JavaScript), потребуется дополнительная настройка;
• Частые изменения в структуре сайта могут «сломать» парсер, и его придется переписывать.

Selenium

Это инструмент для автоматизации браузера, который может загружать и взаимодействовать с веб-страницами так, как это делает обычный пользователь. 

Преимущества:

• Способен парсить динамические страницы с контентом, загружаемым через JavaScript;
• Может имитировать действия пользователя: прокрутку страницы, нажатие на кнопки, ввод текста и т.д;
• Обход антибот-защит с помощью более реалистичной симуляции работы пользователя.

Недостатки:

• Медленная скорость, поскольку происходит полноценная загрузка веб-страниц в браузере;
• Требовательность к ресурсам (требует больше памяти и процессорной мощности);
• Возможность блокировок со стороны сайта при частом применении.

API Avito

Авито предоставляет официальное API, которое позволяет получать доступ к контенту через запросы. Это самый легальный и безопасный способ с платформы.

Преимущества:

• Легальность и безопасность, так как информация предоставляется через официальный канал;
• Удобство работы: API возвращает структурированные данные, что упрощает их обработку;
• Высокая скорость, так как нет необходимости загружать страницы.

Недостатки:

• Ограниченные возможности: API может предоставлять не все сведения, которые доступны на сайте;
• Ограничения по количеству запросов (рейт-лимиты) и необходимость соблюдения условий API.

С применением headless-браузеров (Puppeteer или Playwright).

Этот метод похож на Selenium, но Puppeteer и Playwright работают быстрее и надежнее за счет того, что используют «безголовые» браузеры, такие как Chromium. Они могут запускать браузер в фоновом режиме без отображения интерфейса.

Преимущества:

• Высокая производительность по сравнению с Selenium;
• Поддержка работы с динамическими страницами и эмуляция пользовательских действий;
• Возможность обхода антибот-защит.

Недостатки:

• Требуются дополнительные настройки для правильного применения headless-браузера;
• Поддержка меньшего количества браузеров по сравнению с Selenium.

Использование официального Avito API

Avito предоставляет официальный API, который позволяет разработчикам получать доступ к информации с платформы через структурированные запросы. 

Для работы с Avito API необходимо пройти регистрацию и получить API-ключи:

• Регистрация. Зайдите на портал разработчика Авито и пройдите регистрацию;
• Создание приложения. Создайте новое приложение, указав его назначение и другие необходимые параметры;
• Получение ключей. После создания приложения будут выданы уникальные API-ключи (client_id и client_secret), которые необходимы для авторизации ваших запросов.

Avito API предоставляет различные методы для взаимодействия с платформой. Например, можно:

• Поиск объявлений. Выполнять поиск объявлений по заданным критериям (категория, цена, местоположение и т.д.);
• Получение информации об объявлении. Получать подробную информацию о конкретном объявлении;
• Размещение объявлений. Создавать новые объявления;
• Управление своими объявлениями. Редактировать, удалять и просматривать статистику своих объявлений.

Пример запроса на поиск объявлений:

GET https://api.avito.ru/async/json/v1/items/search

Параметры запроса:

• query: Текстовый запрос для поиска;
• category_id: ID категории;
• location_id: ID региона;
• … другие параметры.

Ответ в формате JSON:

JSON

{

  «items»: [

    {

      «id»: 123456,

      «title»: «Продам диван»,

      «price»: 10000,

      // … другие поля

    },

    // … другие объявления

  ],

  «total»: 100,

  // … другие поля

}

Ограничения использования официального API:

• Лимиты запросов. Существуют ограничения на количество запросов в единицу времени;
• По назначению. API предназначен для интеграции с другими системами, а не для массового сбора или других злоупотреблений;
• Условия. Необходимо соблюдать условия API, указанные на портале разработчика;
• Изменения API. Структура API и доступные методы могут изменяться.

Парсинг Avito через веб-скрапинг

Веб-скрапинг – это процесс автоматизированного извлечения информации с веб-сайтов. Для парсинга Avito могут подходить различные инструменты и библиотеки Python.

Основные инструменты:

• BeautifulSoup. Библиотека для HTML и XML документов. Она позволяет легко извлекать параметры из HTML-структуры страницы;
• requests. Библиотека для отправки HTTP-запросов. Подходит для получения HTML-кода страницы.;
• Selenium.  Автоматизирует работу браузера. Позволяет взаимодействовать с динамическими веб-страницами.

Установка необходимых библиотек:

Bash

pip install beautifulsoup4 requests selenium

Пример кода requests и BeautifulSoup:

Python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

 

def parse_avito(url):

    response = requests.get(url)

    soup = BeautifulSoup(response.content, ‘html.parser’)

 

    # Найдем все объявления на странице (замените селектор на подходящий)

    ads = soup.find_all(‘div’, class_=’item_table’)

 

    for ad in ads:

        title = ad.find(‘h3′, class_=’item-description__title’).text

        price = ad.find(‘span’, class_=’price’).text

        # … 

 

        print(title, price)

 

# Пример 

url = ‘https://www.avito.ru/moskva/kvartiry’

parse_avito(url)

Пояснение кода:

• Импорт библиотек. Импортируем необходимые библиотеки: requests для отправки запросов и BeautifulSoup для HTML;
• Получение HTML-кода. Отправляем GET-запрос на указанный URL и получаем HTML-код страницы;
• Парсинг HTM. Создаем объект BeautifulSoup для анализа HTML-кода;
• Поиск элементов. Используем метод find_all для поиска всех элементов с классом item_table (предполагается, что это контейнеры для объявлений);
• Извлечение. Для каждого найденного объявления извлекаем необходимые сведения, такие как заголовок и цена.

Обход защиты (CAPTCHA, динамическая подгрузка)

Многие сайты применяют различные методы для защиты, такие как CAPTCHA, динамическая подгрузка контента и другие. Эти меры направлены на то, чтобы отличить реальных пользователей от ботов. Но существуют способы обхода ограничений. 

Динамическая подгрузка подразумевает, что часть контента страницы загружается после ее первоначальной загрузки с помощью JavaScript. Selenium – это мощный инструмент для автоматизации браузеров, который позволяет взаимодействовать с динамическими элементами страницы.

Как работает Selenium:

• Имитация браузера. Selenium запускает браузер (Chrome, Firefox и др.) и выполняет в нем различные действия, как будто это делает человек;
• Взаимодействие с элементами. Selenium позволяет находить элементы на странице по их селекторам (ID, класс, XPath) и взаимодействовать с ними (кликать, вводить текст и т.д.);
• Ожидание загрузки. Selenium предоставляет механизмы для ожидания загрузки элементов на странице, что особенно важно при работе с динамическим контентом.

Пример кода Selenium для работы с JavaScript-элементами:

Python

from selenium import webdriver

from selenium.webdriver.common.by import By

from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait

from selenium.webdriver.support import expected_conditions as   

 EC

driver = webdriver.Chrome()

driver.get(«https://example.com»)

# Ждем, пока элемент с id=»my_dynamic_element» станет видимым

element = WebDriverWait(driver, 10).until(

    EC.visibility_of_element_located((By.ID, «my_dynamic_element»))

)

# Получаем текст элемента

text = element.text

print(text)

driver.quit()

CAPTCHA — это тест, предназначенный для определения, является ли пользователь человеком. Существуют специальные сервисы, которые позволяют автоматизировать решение CAPTCHA.

Как работают анти-CAPTCHA сервисы:

• Вы отправляете изображение CAPTCHA сервису;
• Сервис распознает текст на изображении и возвращает его;
• Вы вводите полученный текст на сайт.

Дополнительные методы обхода защиты:

• Использование прокси-серверов. Скрывает ваш IP-адрес и позволяет обойти блокировки;
• Ротация User-Agent. Имитирует разные браузеры для затруднения идентификации бота;
• Анализ трафика. Изучение сетевых запросов для понимания логики работы сайта;
• Обход Cloudflare. Cloudflare подходит для защиты от ботов. Существуют специальные методы для обхода этой защиты.

Как получать данные о товарах и фильтровать их

Avito API позволяет эффективно собирать параметры о товарах, а также фильтровать их по разным критериям, таким как категория, город, цена и другие параметры. Это полезно для мониторинга рынка, анализа цен или поиска выгодных 

Чтобы получить сведения о товарах, можно отправить API-запрос с фильтрами, например, по категории, городу и диапазону цен. Пример запроса на получение списка объявлений:

GET https://api.avito.ru/1.0/items?category_id=24&location=637640&price_min=1000&price_max=5000

Параметры:

• category_id=24: идентификатор категории товаров (например, автомобили, недвижимость и т.д.);
• location=637640: код города или региона (например, код Москвы или Санкт-Петербурга);
• price_min=1000&price_max=5000: фильтрация объявлений по диапазону цен.

После получения можно приступить к фильтрации. Например, можно отфильтровать объявления по ключевым словам в описании, по наличию определенных характеристик или по дате публикации.

Python

def filter_ads_by_keyword(ads, keyword):

    filtered_ads = []

    for ad in ads:

        if keyword in ad.text.lower():

            filtered_ads.append(ad)

    return filtered_ads

Помимо базовой информации (название, цена), можно извлекать более детальные сведения:

• Описание. Описание товара или услуги;
• Изображения. Ссылки на изображения товара;
• Контакты. Телефон, email, адрес;
• Характеристики. Технические характеристики товара.

Для извлечения необходимо проанализировать структуру HTML-страницы и найти соответствующие элементы.

Пример извлечения изображений:

Python

images = ad.find_all(‘img’, class_=’photo-slider__image’)

for image in images:

    image_url = image[‘data-url’]

    print(image_url)

Сохранение и обработка 

После того, как будут собраны данные, возникает вопрос о их хранении и дальнейшей обработке. Выбор метода хранения зависит от объема, частоты обновления, необходимых операций и других факторов.

Форматы для сохранения:

• CSV (Comma-Separated Values). Простой текстовый формат, где сведения разделяются запятыми. Подходит для небольших объемов и для экспорта в табличные редакторы;
• JSON (JavaScript Object Notation). Текстовый формат для обмена, представленный в виде пар ключ-значение. Более гибкий и читаемый, чем CSV;
• Базы. Для больших объемов и сложных структур применяются базы. Популярные варианты: SQLite: Легковесная встраиваемая база, подходящая для небольших проектов. PostgreSQL: Мощная объектно-реляционная база с широкими возможностями.

Сохранение в CSV:

Python

import csv

 

data = [

    {‘name’: ‘Иван’, ‘age’: 30},

    {‘name’: ‘Мария’, ‘age’: 25}

]

with open(‘data.csv’, ‘w’, newline=») as csvfile:

    fieldnames = [‘name’, ‘age’]

    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)

 writer.writeheader()

    writer.writerows(data)   

Сохранение в JSON:

Python

import json

data = [

    {‘name’: ‘Иван’, ‘age’: 30},

    {‘name’: ‘Мария’, ‘age’: 25}

]

with open(‘data.json’, ‘w’) as jsonfile:

    json.dump(data, jsonfile, indent=4)

Сохранение в SQLite:

Python

import sqlite3

conn = sqlite3.connect(‘mydatabase.db’)

cursor = conn.cursor()

cursor.execute(»’CREATE TABLE users

                 (id INTEGER PRIMARY   

 KEY AUTOINCREMENT,

                  name TEXT,

                  age INTEGER)»’)

data = [

    (‘Иван’, 30),

    (‘Мария’, 25)

]

cursor.executemany(«INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)», data)

conn.commit()

conn.close()

После того, как данные сохранены, можно приступать к их анализу. Для этого можно использовать библиотеки и инструменты, такие как:

• Pandas. Для работы с табличными сведениями, анализа и визуализации;
• NumPy. Для научных вычислений и работы с массивами;
• Matplotlib. Для создания различных графиков и диаграмм;
• Scikit-learn. Для машинного обучения.

Автоматизация процесса 

Чтобы сделать процесс регулярным и автоматическим, можно использовать планировщики задач. Один из самых популярных инструментов – CRON. Это демон в Unix-подобных системах, который выполняет заданные команды в указанное время.

Как это работает:

• Создание CRON-задания. Вы создаете текстовый файл с описанием задачи, где указываете, когда и какую команду нужно выполнить;
• Добавление задания в систему. Файл с описанием задачи добавляется в каталог с CRON-таблицами;
• Выполнение задания. Демон CRON периодически проверяет свои таблицы и запускает задачи в соответствии с расписанием.

Пример CRON-задания:

Bash

# Выполнять скрипт parse.py каждый день в 3 часа ночи

0 3 * * * python /путь/к/скрипту/parse.py

Расшифровка:

0 3 * * *: Запускать каждую минуту 3 (0-59), каждый час 3 (0-23), каждый день месяца (), каждый месяц () и каждый день недели (*).

Реализация регулярного сбора и обновления базы

Основные шаги:

• Написание скрипта. Создайте скрипт на Python (или другом языке программирования), который будет подключаться к сайту, парсить нужные сведения, сохранять полученные сведения в выбранном формате (CSV, JSON, база);
• Настройка CRON. Создайте CRON-задание, которое будет запускать этот скрипт с нужной периодичностью;
• Обновление базы. В скрипте реализуйте логику обновления базы. 

Пример кода на Python SQLAlchemy для взаимодействия с базой:

Python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

from sqlalchemy import create_engine

def parse_data():

    # … код 

    # Сохранение 

    engine = create_engine(‘sqlite:///mydatabase.db’)

    df = pd.DataFrame(data)  # Предполагаем, что данные уже в DataFrame

    df.to_sql(‘my_table’, engine, if_exists=’append’, index=False)

   # Вызов функции парсинга в скрипте для CRON

parse_data()

Парсинг данных с Avito открывает широкие возможности для сбора информации о товарах и услугах, анализа рынка и мониторинга конкурентов. Рассмотренные методы позволяют решать различные задачи — от простого извлечения через HTML до более сложных инструментов, таких как Selenium или API Avito. При парсинге необходимо соблюдать правила сайтов и законодательства. Не стоит перегружать серверы целевого сайта и собирать конфиденциальную информацию.