Uproszczony Pinterest Scraper: Od No-Codu do kodowania Techniki scrapowania Pinteresta

Pinterest to nie tylko miejsce, w którym znajdziesz przepisy i pomysły na majsterkowanie; to także mnóstwo możliwości dla firm.

Jak to przedstawia Ben Silbermann, prezes Pinteresta,

“Cały powód istnienia Pinteresta polega na tym, aby pomagać ludziom odkrywać rzeczy, które kochają, a następnie odchodzić podejmą działania w związku z nimi, a wiele rzeczy, w związku z którymi podejmą działania, jest powiązanych z intencją komercyjną.”

W zeszłym roku liczba aktywnych użytkowników Pinteresta w ujęciu miesięcznym przekroczyła granice i osiągnęła imponujący poziom498 milionów użytkowników! To mnóstwo ludzi i mnóstwo potencjału do scrapowania Pinteresta dla korzyści komercyjnych lub osobistych.

Ten blog pokazuje, jak scrapować dane z Pinteresta za pomocą przyjaznego dla użytkownika narzędzia Pinterest Scraper i bardziej technicznego sposobu z wykorzystaniem Pythona.

Niezależnie od tego, czy dopiero zaczynasz, czy już trochę znasz kodowanie, mamy dla Ciebie rozwiązanie. Zanim jednak zaczniemy, dowiedzmy się więcej o podejściu Pinteresta do scrapowania.

Czy scrapowanie danych z Pinteresta jest legalne?

PinterestWarunki korzystania z usługi wyraźnie stanowią, że pobieranie danych z serwisu Pinterest i ich gromadzenie za pomocą zautomatyzowanych środków jest zabronione. Dotyczy to również gromadzenia danych za pośrednictwem jakiejkolwiek formy skryptów Pinterest lub skryptów kodujących.

Ale Pinterest ma oficjalne API, prawda? A co powiesz na scrapowanie Pinteresta za pomocą API Pinteresta? To też jest zabronione. Pinterest jasno to pokazuje.wytycznych dla programistów, że ekstrakcja danych z jego platformy jest niedopuszczalnym użyciem interfejsu API Pinteresta i innych narzędzi dla programistów.

Jednakże ogólną zasadą dla większości platform jest to, że scrapowanie jest dozwolone, o ile dane są publicznie dostępne. i nie wymaga logowania. Należy również unikać scrapowania treści chronionych prawem autorskim i treści osobistych, ponieważ może to mieć konsekwencje prawne.

Krótko mówiąc, o ile Twoje podejście do korzystania ze scrapera Pinteresta jest nieszkodliwe, a Twoje wykorzystanie wyodrębnionych danych jest legalne, jesteś w bezpiecznych wodach.

Pinterest Scraper z kodem i bez

Teraz, gdy rozumiemy prawne konsekwencje scrapowania Pinteresta, pokażemy Ci, jak używać scrapera Pinteresta bez kodu, a także zbudować scraper Pinteresta w Pythonie.

Bezkodowy Scraper Pinteresta

Scraping danych z Pinteresta może wydawać się zniechęcający, zwłaszcza jeśli nie znasz się dobrze na kodowaniu. Na szczęście narzędzia bezkodowe sprawiły, że scraping danych z Pinteresta jest nie tylko możliwy, ale i niezwykle łatwy.

Apify, Octoparse i ParseHub należą do najlepszych scraperów Pinteresta ze względu na wydajność i przyjazny dla użytkownika interfejs.

W tym przewodniku będziemy korzystać zScraper Apify Pinterest.

Bot Apify Pinterest zamienia złożoność ekstrakcji danych w prosty, łatwy w zarządzaniu proces. To narzędzie zostało zaprojektowane tak, aby umożliwiać płynne poruszanie się po Pintereście oraz ekstrakcję pinów, tablic i informacji o profilach użytkowników bez żadnych przeszkód.

Oto zwięzły przewodnik, jak bezproblemowo scrapować dane z Pinteresta za pomocą Apify Pinterest Scraper.

Krok 1: Odwiedź stronę Pinterest Scraper w sklepie Apify

Przejdź do sklepu Apify i znajdź Narzędzie Pinterest Scraper. Kliknij przycisk „Wypróbuj za darmo”.

Krok 2: Skonfiguruj konto:

Naciśnięcie przycisku „Wypróbuj za darmo” spowoduje przejście na stronę logowania/rejestracji. Zarejestruj się w Apify za pomocą Twój adres e-mail i bezpieczne hasło. Lub po prostu użyj swojego konta Google lub GitHub, aby je utworzyć.

Jeśli należysz już do rodziny Apify, pomiń krok 3.

Po pomyślnej rejestracji zostaniesz przeniesiony do konsoli internetowej Apify. Tak, nie, rozszerzenie przeglądarki lub pakiet oprogramowania do pobrania!

Krok 3: Wybierz źródło danych Pinteresta

W Konsoli Apify znajdziesz pole, w którym możesz wpisać adres URL profilu lub pinów na Pintereście, którymi jesteś zainteresowany. Wklej tutaj swoje docelowe profile na Pintereście.

Możesz je również opublikować wszystkie jednocześnie, klikając przycisk Edytuj zbiorczo.

Krok 4: Rozpoczęcie procesu scrapowania

Gdy wprowadzisz wszystkie docelowe adresy URL i nazwy użytkowników, kliknij przycisk Zapisz i Start, a następnie pozwól, aby Pinterest Scraper wykonał swoją pracę.

Będziesz wiedział, że to zrobione, gdy status zmieni się z Bieganie na Sukces.

Krok 5: Zbierz swoje dane

Po wykonaniu zadania przejdź do zakładki Pamięć.

Tutaj znajdziesz świeżo zebrane dane z Pinteresta, gotowe do przeglądu. Możesz je sprawdzić w różnych formatach, takich jak HTML, JSON, CSV, Excel, XML, a nawet w kanale RSS.

Masz możliwość wybrania konkretnych pól i pominięcia pól nieistotnych przed pobraniem zestawu danych. Po Jeśli to już za nami, pobierz je w preferowanym przez siebie formacie i voilà, dane są do Twojej dyspozycji.

Scrapuj dane z Pinteresta za pomocą Pythona

Scraping z Pinteresta za pomocą Pythona może być prostym procesem, jeśli posiadasz odpowiednie narzędzia i odrobinę wiedzy z zakresu kodowania.

Krok 1: Skonfiguruj swoje środowisko

Upewnij się, że na Twoim komputerze jest zainstalowany Python. Będziesz również potrzebować bibliotek request i BeautifulSoup, które można zainstalować za pomocą pip, jeśli jeszcze ich nie masz.

pip install beautifulsoup4 żądania instalacji pip

Krok 2: Napisz swoją klasę Scrapera

Rozpocznij od zaimportowania niezbędnych modułów:

• żądania do wysyłania żądań HTTP do Pinteresta i

• BeautifulSoup z bs4 do parsowania zawartości HTML
  
  

importuj żądania z bs4 import PięknaZupa

Krok 3: Ładowanie obrazów

Utwórz metodę w swojej klasie (load_images), która odczyta zawartość HTML strony, na której znajdują się obrazy z Pinteresta. Ta metoda odczytuje dane z lokalnie zapisanego pliku HTML (images.html), który należy wcześniej zapisać z Pinteresta.

klasa PinterestScraper: def load_images(self): html = '' z otwórz('images.html', 'r') jako obraz: dlaliniiwimage.read(): html += linia powrót html

Krok 4: Analiza obrazów

Zaimplementuj inną metodę (parsowanie), która przyjmuje zawartość HTML jako dane wejściowe i używa BeautifulSoup do jej analizy. p;Wyodrębnij atrybuty src wszystkich tagów img, aby uzyskać adresy URL obrazów, które chcesz pobrać.

def analizuj(self, html): zawartość = PięknaZupa(html, 'lxml') powrót [obraz['źródło'] dlaobrazu w content.findAll('img')]

Krok 5: Pobieranie obrazów

Napisz metodę pobierania, która pobiera adres URL obrazu, pobiera obraz za pomocą metody requests.get i zapisuje go lokalnie. Upewnij się, że poprawnie obsługujesz odpowiedź, sprawdzając, czy kod statusu (200) jest prawidłowy, zanim zapiszesz plik.

def pobierz(self, url): odpowiedź = requests.get(url) nazwa_pliku = url.split('/')[-1] print('Pobieranie obrazu%s z adresu URL%s' % (filename, url)) jeśli response.status_code == 200: z otwórz('./images/' + nazwa pliku, 'wb') jako obraz: dla fragmentu w response.iter_content(chunk_size=128): image.write(chunk)

Krok 6: Uruchomienie Scrapera

Zdefiniuj metodę uruchamiania, która łączy wszystko: ładuje zawartość HTML, analizuje ją, aby wyodrębnić adresy URL obrazów, a następnie pobiera każdy obraz.

def uruchom(self): html = self.load_images() urls = self.parse(html) dla url w adresy URL: self.download(url)

Krok 7: Wykonaj swój skrypt

Po zdefiniowaniu klasy PinterestScraper upewnij się, że wywołujesz metodę run w bloku if__name__=='__main__': block, aby rozpocząć proces scrapowania podczas wykonywania skryptu.

jeśli __name__ == '__main__': scraper = PinterestScraper() scraper.run()

Połączenie wszystkich powyższych fragmentów kodu daje nam kompletny skrypt do scrapowania danych z Pinteresta:

importuj żądania z bs4 import PięknaZupa klasa PinterestScraper: def load_images(self): html = '' z otwórz('images.html', 'r') jako obraz: dlalinii wimage.read(): html += linia powrót html def analizuj(self, html): zawartość = PięknaZupa(html, 'lxml') powrót [obraz['źródło'] dlaobrazu w content.findAll('img')] def pobierz(self, url): odpowiedź = requests.get(url) nazwa_pliku = url.split('/')[-1] print('Pobieranie obrazu%s z adresu URL%s' % (filename, url)) if response.status_code == 200: z otwórz('./images/' + nazwa pliku, 'wb') jako obraz: dla fragmentu w response.iter_content(chunk_size=128): image.write(chunk) def uruchom(self): html = self.load_images() urls = self.parse(html) dla url w Adresy URL: self.download(url) jeśli __name__ == '__main__': Scraper = PinterestScraper() Scraper.run()

To jest uproszczony przewodnik, który zawiera podstawowe ramy dla skryptu Pythona dla Pinterest Scraper.

Zbieranie danych z PinterestaBez blokowania

Pinterest surowo zabrania nieautoryzowanego gromadzenia danych za pomocą zautomatyzowanych metod bez wyraźnej zgody. Pinterest może zawiesić Twoje konto lub zablokować Twój adres IP po wykryciu działań związanych ze scrapowaniem danych z Twojej strony.

To stanowi wyzwanie dla tych, którzy muszą etycznie i legalnie korzystać z Pinteresta.

Ale się tym nie przejmuj.AdsPower ma rozwiązanie dla Ciebie. Przeglądarka AdsPower z funkcją antywykrywania jest dostosowana do scrapowania danych z Pinteresta. Sprawia, że Twój scraper Pinteresta naśladuje aktywność człowieka, zmniejszając w ten sposób ryzyko wykrycia.

Wykorzystuje techniki rotacji adresów IP i odcisków palców przeglądarki, aby uczynić Twój skrobak Pinterest bardziej dyskretnym i wydajnym. Narzędzie jest również wyposażone w przydatne funkcje automatyzujące proces skrobania i jeszcze bardziej redukujące obciążenie pracą.

Zanim więc zaczniesz scrapować dane z Pinteresta, upewnij się, że AdsPower jest na pokładzie, umożliwiając bezpieczne i bezproblemowe scrapowanie.