Как парсить Facebook: 2 простых способа для кодеров и некодеров

Чем больше пользователей, тем больше данных может предложить платформа. А Facebook, имея более 3 миллиардов пользователей, является самой крупной социальной медиаплатформой.

Что это значит для бизнеса? Это золотая жила для получения информации о клиентах, верно? Но как парсить Facebook? Может ли это сделать человек, не имеющий опыта и знаний в области кодирования?

Ответ - да, и сегодня мы будем говорить об этом в этом блоге. Вы узнаете два способа, как парсить Facebook, один из которых не требует опыта кодирования, а другой требует рабочих знаний в области программирования. Итак, давайте парсить?

Понимание парсинга Facebook и его ограничений

Парсинг Facebook - это процесс автоматического сбора данных с Facebook с помощью веб-краулеров или инструментов парсинга. Он включает в себя сбор общедоступной информации, такой как:

• Сообщения пользователя
• Комментарии
• Лайки
• Подписчики
• Хэштеги
• И т.д.
  
  

Парсить Facebook можно для различных целей, включая анализ маркетинга, анализ настроения клиентов, мониторинг брендов и конкурентные исследования.

Обычно люди парсят Facebook либо с помощью не требующего кода скребка данных Facebook, либо с помощью кодирующего скрипта. Большинство из этих способов также позволяют преобразовать данные в структурированный формат, например JSON, Excel или CSV, для более удобного анализа.

Но, прежде чем задавать вопрос о том, как парсить Facebook, вам следует ознакомиться с юридическими фактами, связанными с парсингом Facebook.

Facebook не разрешает парсить данные с помощью автоматизированных средств, таких как боты, роботы, пауки или скребки, без явного согласия пользователя. Нарушение этих условий может привести к запрету и юридическим действиям.

Кроме того, у Facebook есть отдельная страница Условий предоставления услуг (TOS), касающихся автоматического парсинга, которая подробно рассматривает этот вопрос.

Однако использование антидетект браузера может помочь вам обойти эти ограничения. Мы расскажем о том, как его можно использовать, но сначала давайте разберемся в процессе парсинга.

Как парсить данные из Facebook?

Парсить Facebook может быть сложным, но возможным. Вот 2 способа, которые помогут вам начать :

Парсинг Facebook с помощью No-Code Scraper

Не все знают, как программировать, и не у всех есть время изучать сложное программирование только ради того, чтобы парсить Facebook. Если вы тоже относитесь к таким людям, то этот метод специально для вас.

К счастью, развитие инструментов без кода сделало процесс парсить Facebook очень легким и доступным для всех уровней мастерства. Bardeen - один из таких инструментов, для парсинга Facebook. Он представлен в виде расширения для Chrome и предлагает два варианта: один из них позволяет использовать готовые автоматизированные функции, а другой - настроить собственный парсинг с нуля.



Функция предварительно созданных автоматизаций позволяет выбрать из списка шаблонов, с помощью которых можно парсить различные типы данных. В нем может быть или не быть нужного вам шаблона.



Например, вы хотите парсить электронные почты Facebook, а шаблона для этого нет. Вы можете просто создать собственный парсинг для Facebook, выбрав опцию "Создать свой собственный".



Вот как парсить Facebook с помощью различных готовых шаблонов Bardeen.

Шаг#1: Установите Bardeen

Установите расширение Bardeen для Chrome в веб-магазине Chrome.

Шаг#2: Создайте аккаунт

После установки Bardeen создайте аккаунт, если вы новый пользователь, или войдите в систему, используя свои аккаунты.

Шаг#3: Откройте Bardeen

В Chrome откройте новую вкладку, а затем расширения. В меню расширений выберите Bardeen.



В окне Bardeen откройте Автокниги на левой панели.



Мы будем использовать готовые шаблоны парсинга Facebook, поэтому нажмите кнопку Discover Now. Введите Facebook в строку поиска, и на экране появятся все парсинги Facebook для извлечения различных данных.

Шаг#4: Начните парсить

Давайте парсим страницу Facebook и сохраняем ее в Google Таблицы. Выберите шаблон, показанный на скриншоте ниже.



В следующем окне введите create в строке поиска и выберите появившуюся опцию.



Теперь назовите файл Google Sheets. Мы рекомендуем назвать файл в соответствии с типом парсинга, который вы выполняете, например "Парсинг страницы Facebook". После ввода названия нажмите Enter.



Начните процесс парсинга, нажав любую из двух появившихся кнопок.



В следующем окне вам будут предложены два варианта. Либо вставить URL целевой страницы Facebook, либо выбрать из списка открытых вкладок Facebook. Поэтому убедитесь, что страница Facebook, которую вы хотите парсить, уже открыта в браузере, если вы выбираете второй вариант.

Выберите ту влкадку, где открыта ваша целевая страница в Facebook. В нашем случае мы выбрали Netflix.



Появится всплывающее окно с индикатором выполнения задачи парсинга.



Эта задача может занять от нескольких секунд до нескольких минут, в зависимости от количества данных. После окончания вы сможете просмотреть файл Google Sheet или скачать данные в формате CSV.



Это только один шаблон. Другие шаблоны также имеют похожие шаги и позволяют парсить данные Facebook в кратчайшие сроки. Если же эти шаблоны не выполняют ваших требований, создайте свой собственный парсинг с помощью опции "Создать свой".

Как парсить Facebook с помощью Python

Парсинг Facebook с помощью кода проще, чем вы думаете, благодаря удобной библиотеке Python под названием Facebook-page-scraper.

Как показывает название, она создана для парсинга страниц Facebook.

В библиотеке есть готовые функции и алгоритмы, необходимые для парсинга страниц Facebook. Плюс ко всему, вам не придется беспокоиться о том, что вы попадете в какие-либо ограничения по количеству собираемых данных, а также вам не нужно регистрироваться или иметь специальный ключ API, чтобы использовать ее.

Чтобы избежать проблем с попытками Facebook заблокировать вас, вам нужны две вещи: прокси-сервер и библиотека безголового браузера.

Прокси-сервер скрывает ваше реальное местоположение подключения, поэтому Facebook не узнает, что вы пытаетесь собрать большое количество данных. Это очень важно, так как Facebook стремится заблокировать или ограничить всех, кто он пытается парсить данные из Facebook.

Безголовый браузер позволяет загружать динамический контент Facebook, например комментарии или сообщения, которые появляются при переходе на любую веб-страницу. Кроме того, он обманывает Facebook, заставляя думать, что в браузере находится реальный человек, а не робот, что помогает избежать блокировки.

Вот как парсить Facebook с помощью библиотеки для парсинга страниц Facebook:

Шаг# 1:

Во-первых, вам нужно установить на свой компьютер Python и библиотеку JSON, которая помогает нам упорядочить собираемые данные.

Далее вам предстоит установить парсинг страниц Facebook. Откройте терминал или командную строку на своем компьютере и введите эту команду:

pip install facebook-page-scraper

Шаг# 2:

Начните с добавления парсинга в ваш скрипт на Python.

from facebook_page_scraper import Facebook_scraper

Шаг# 3:

Затем определите, какие страницы Facebook вас интересуют. Составьте список этих страниц в своем коде, например, так:

page_list = ['Cristiano','SamsungUS','5min.crafts','ChinaGlobalTVNetwork','WillSmith','leomessi']

Шаг# 4:

Теперь мы напишем код, который поможет нам оставаться незамеченными при использовании прокси-серверов и загружать динамические страницы.

proxy_port = 10001 posts_count = 100 browser = "firefox" timeout = 600 headless = False

• Прокси: Вам нужно будет задать номер порта прокси.
• Сколько парсить: Определите, сколько сообщений вы хотите взять с каждой страницы. Возможно, 100 сообщений - это хорошее начало.
• Выберите браузер: Для парсинга можно использовать такие инструменты, как Google Chrome или Firefox. Выберите тот, который вам нравится.
• Таймаут: Установите ограничение по времени, в течение которого парсинг должен пытаться собрать данные, прежде чем прерваться. Этот параметр измеряется в секундах. 600 секунд (или 10 минут) - хорошее значение по умолчанию.
• Безголовый браузер: Выберите, хотите ли вы наблюдать за работой парсинга (значение False) или позволить ему тихо работать в фоновом режиме (значение True). Если вам любопытно, вы можете начать с видимого браузера.
  
  

Выполнив эти шаги, ваш парсинг Python Facebook готов к работе.

Шаг# 5:

Пока мы не начнем, если ваш прокси-сервис требует ввода логина, вам нужно будет добавить имя пользователя и пароль.

Вот как настроить его для каждой страницы Facebook, которую вы хотите парсить:

for page in page_list: proxy = f'username:password@us.stormproxies.com:{proxy_port}' scraper = Facebook_scraper(page, posts_count, browser, proxy=proxy, timeout=timeout, headless=headless)

Шаг# 6:

После того как парсинг будет работать, вам предстоит решить, как просматривать результаты. Есть два основных способа сделать это:

• Способ 1: Для быстрого просмотра можно заставить парсинг показывать результаты прямо в консоли. Этот метод отлично подходит для быстрой проверки.

json_data = scraper.scrap_to_json() print(json_data)

• Способ 2: Если вы собираете много данных и хотите их упорядочить, вы можете сохранить их в CSV-файл. Сначала выберите место на компьютере для хранения результатов, например, создайте новую папку.

directory = "C:\\facebook_scrape_data" filename = page scraper.scrap_to_csv(filename, directory)

Шаг# 7:

И наконец, не забывайте менять порт прокси-сервера после каждой сессии парсинга, чтобы все шло гладко и избежать проблем с запретом IP-адресов.

proxy_port += 1

Таким образом, вот краткое руководство о том, как парсить страницы Facebook. Для получения более точных данных в сети можно найти такие инструменты, как Facebook Marketplace Scraper для целевого анализа рынка и парсинг электронной почты Facebook для извлечения контактных данных.

Используйте AdsPower для безопасного парсинга Facebook

Согласно ToS Facebook, парсинг Facebook с помощью автоматических средств запрещён. Facebook также активно обновляет свои меры противодействия парсингу, чтобы сделать этот процесс ещё сложнее. Вы можете потерять свой аккаунт под перекрёстным огнём, как предупреждает этот пользователь Reddit.



Но выход всё же есть. Благодаря антидетект браузерам, таким как AdsPower, меры по борьбе с парсингом не являются проблемой.

Независимо от того, используете ли вы парсинг Facebook без кода или библиотеку для парсинга Facebook на Python, AdsPower предоставит вам необходимые функции для обхода этих ограничений.

Надеемся, что этот блог предоставил вам всю нужную информацию о том, как парсить Facebook. Удачи в парсинге!