Спрощений скрепер Pinterest: від безкоду до кодування. Методи скрепінгу Pinterest.

Pinterest — це не просто місце для пошуку рецептів чи ідей для самостійного виготовлення; це також повно можливостей для бізнесу.

Як каже генеральний директор Pinterest Бен Сільберманн,

“Вся причина існування Pinterest полягає в тому, щоб допомогти людям відкрити для себе те, що їм подобається, а потім вжити заходів щодо цього, і багато речей, щодо яких вони вживають заходів, пов'язані з комерційними намірами.”

Минулого року кількість активних користувачів Pinterest за місяць перетнула межі та досягла колосальних498 мільйонів користувачів! Це багато людей і багато потенціалу для вас, щоб зібрати інформацію з Pinterest для комерційної або особистої вигоди.

У цьому блозі показано, як парсити Pinterest за допомогою зручного парсера Pinterest та більш технічного способу використання Python.

Отже, незалежно від того, чи ви новачок у цьому, чи вже трохи знаєтеся на тему кодування, ми вам допоможемо. Але перш ніж ми почнемо, давайте дізнаємося про позицію Pinterest щодо парсингу.

Чи це законно скрейпувати Pinterest?

PinterestУмови надання послугчітко зазначають, що парсинг даних Pinterest та їх збір за допомогою автоматизованих засобів заборонено. Це включає збір даних за допомогою будь-якої форми парсингу Pinterest або скриптів кодування.

Але Pinterest має офіційний API, чи не так? Як щодо парсингу Pinterest за допомогою API Pinterest? Це також заборонено. Pinterest чітко пояснює це у своєму інструкції для розробниківщо вилучення даних з його платформи є неприйнятним використанням API Pinterest та інших інструментів для розробників.

Однак, загальним правилом для більшості платформ є те, що парсинг дозволений, якщо дані є публічно доступними та не потребують входу. Також слід уникати парсингу контенту, захищеного авторським правом, та особистого контенту, оскільки це може мати юридичні наслідки.

Коротше кажучи, якщо ваш підхід до використання парсера Pinterest є безпечним, а використання вами витягнутих даних є законним, ви перебуваєте в безпечних водах.

Скрейпер Pinterest з кодом та без нього

Тепер, коли ми розуміємо юридичні наслідки парсингу Pinterest, давайте покажемо вам, як використовувати парсер Pinterest без коду, а також створити парсер Pinterest за допомогою Python.

Безкодовий парсер Pinterest

Збір даних з Pinterest може здатися складним, особливо якщо ви не дуже добре розбираєтеся в кодуванні. На щастя, безкодові інструменти зробили веб-парсеринг Pinterest не тільки можливим, але й надзвичайно простим.

Apify, Octoparse та ParseHub є одними з найкращих парсерів Pinterest завдяки їхній ефективності та зручному інтерфейсу.

У цьому посібнику ми використовуватимемоApify Pinterest Scraper.

Бот Apify для Pinterest перетворює складність вилучення даних на простий та керований процес. Цей інструмент розроблений для безперешкодної навігації Pinterest та вилучення пінів, дощок та інформації з профілів користувачів без зайвих труднощів.

Ось короткий посібник про те, як без проблем парсити Pinterest за допомогою парсера Apify Pinterest.

Крок 1: Відвідайте сторінку скрепера Pinterest магазину Apify

Перейдіть до магазину Apify та знайдіть Інструмент «Скребок» Pinterest. Натисніть кнопку «Спробувати безкоштовно».

Крок 2: Налаштування облікового запису:

Натискання кнопки «Спробувати безкоштовно» переведе вас на сторінку входу/реєстрації. Зареєструйтесь на Apify, використовуючи свою адресу електронної пошти та безпечний пароль. Або просто скористайтеся своїм обліковим записом Google або GitHub, щоб створити обліковий запис.

Якщо ви вже є частиною родини Apify, перейдіть до кроку 3.

Після успішної реєстрації вас буде перенаправлено до онлайн-консолі Apify. Так, ні, розширення браузера або пакет програмного забезпечення для завантаження!

Крок 3: Виберіть джерело даних Pinterest

У консолі Apify ви знайдете поле для запиту URL-адреси профілю або пінів Pinterest, які вас цікавлять. Вставте сюди цільові профілі Pinterest.

Ви також можете опублікувати їх усі одночасно, натиснувши кнопку «Масове редагування».

Крок 4: Початок процесу парсингу

Після того, як ви закінчите вводити всі цільові URL-адреси та імена користувачів, натисніть кнопку «Зберегти» та «Пуск» і дозвольте скреперу Pinterest зробити свою справу.

Ви зрозумієте, що це зроблено, коли статус зміниться з "Виконується" на "Успішно".

Крок 5: Зберіть свої дані

Після завершення роботи перейдіть на вкладку «Сховище».

Тут ви знайдете свої щойно оброблені дані Pinterest, готові до перегляду. Ви можете переглянути їх у різних форматах, таких як HTML, JSON, CSV, Excel, XML і навіть RSS-канал.

Ви маєте можливість вибрати певні поля та пропустити непотрібні поля перед завантаженням набору даних. Після того, як ви закінчите з цим, завантажте його у бажаному форматі, і вуаля — дані у вашому розпорядженні.

Збирання даних з Pinterest за допомогою Python

Збирання даних з Pinterest за допомогою Python може бути простим процесом з правильними інструментами та деякими знаннями програмування.

Ось короткий посібник зі створення власного скрипта Python для скрепера Pinterest з використанням бібліотек requests та BeautifulSoup. Посібник надає поверхневе пояснення процесу, ідеально підходить для початківців або тих, хто шукає швидкий огляд.

Крок 1: Налаштування середовища

Переконайтеся, що у вас встановлено Python на комп'ютері. Вам також знадобляться бібліотеки requests та BeautifulSoup, які можна встановити через pip, якщо ви ще цього не зробили.

pip install beautifulsoup4 запити на встановлення pip

Крок 2: Напишіть свій клас Scraper

Почніть з імпорту необхідних модулів:

• запити для надсилання HTTP-запитів до Pinterest та

• BeautifulSoup з bs4 для розбору HTML-контенту
  
  

імпорт запити з bs4імпорт BeautifulSoup

Крок 3: Завантаження зображень

Створіть метод у своєму класі (load_images) для зчитування HTML-вмісту сторінки, де перелічені зображення Pinterest. Цей метод зчитує дані з локально збереженого HTML-файлу (images.html), який ви мали б заздалегідь зберегти з Pinterest.

клас PinterestScraper: def load_images(self): '' with open('images.html', 'r') as зображення: для лінії in image.read(): html +=line return html

Крок 4: Розбір зображень

Реалізуйте інший метод (розбір), який приймає HTML-контент як вхідні дані та використовує BeautifulSoup для його розбору. Витягніть атрибути src усіх тегів img, щоб отримати URL-адреси зображень, які ви хочете завантажити.

def parse(self, html): content= BeautifulSoup(html, 'lxml') return [зображення['посилання'] длязображенняв content.findAll('img')]

Крок 5: Завантаження зображень

Напишіть метод завантаження, який приймає URL-адресу зображення, отримує зображення за допомогою методу requests.get та зберігає його локально. Переконайтеся, що ви правильно обробляєте відповідь, перевіряючи наявність успішного коду статусу (200), перш ніж продовжувати збереження файлу.

def завантажити(self, url): response= requests.get(url) ім'я_файлу=url.split('/')[-1] print('Завантаження зображення %s з URL-адреси %s'%(ім'я файлу, URL-адреса)) if response.status_code == 200: with open('./images/' + ім'я файлу, 'wb') якзображення: для фрагмент in response.iter_content(chunk_size=128): image.write(chunk)

Крок 6: Запуск скрепера

Визначте метод запуску, який об'єднує все разом: завантажує HTML-контент, аналізує його для вилучення URL-адрес зображень, а потім завантажує кожне зображення.

def run(self): html = self.load_images() urls= self.parse(html) дляurlв url-адреси: self.download(url)

Крок 7: Виконайте свій скрипт

Визначивши клас PinterestScraper, переконайтеся, що ви викликаєте метод run у блоці if __name__=='__main__':, щоб розпочати процес парсингу під час виконання скрипта.

if__name__=='__main__': scraper = PinterestScraper() scraper.run()

Об'єднання всіх вищезазначених фрагментів дає нам повний сценарій для парсингу Pinterest:

імпорт запити з bs4 import BeautifulSoup class PinterestScraper: def load_images(self): html = '' with open('images.html', 'r') якзображення: для line in image.read(): return html def parse(self, html): content= BeautifulSoup(html, 'lxml') return [зображення['посилання'] длязображенняв content.findAll('img')] def завантажити(self, url): response= requests.get(url) ім'я_файлу=url.split('/')[-1] print('Завантаження зображення %s з URL-адреси %s'%(ім'я файлу, URL-адреса)) if response.status_code == 200: with open('./images/' + ім'я файлу, 'wb') якзображення: для фрагмент in response.iter_content(chunk_size=128): image.write(фрагмент) def run(self): html = self.load_images() urls = self.parse(html) for urlin url-адреси: self.download(url) if__name__=='__main__': скрепер = PinterestScraper() scraper.run()

Це спрощений посібник, який надає вам базову основу для скрипта Python для парсингу Pinterest.

Парсинг PinterestБез блокування

Pinterest суворо забороняє несанкціонований збір даних за допомогою автоматизованих засобів без явного дозволу. Pinterest може призупинити дію вашого облікового запису або заблокувати вашу IP-адресу, якщо виявить дії зі зчитування даних з вашого боку.

Це створює виклик для тих, кому потрібно етично збирати інформацію з Pinterest у юридичних цілях.

Але не хвилюйтеся.AdsPowerмає рішення для вас. Браузер AdsPower antidetect спеціально розроблений для веб-скрейпінгу Pinterest. Він змушує ваш скрейпер Pinterest імітувати діяльність людини, тим самим знижуючи ризик виявлення.

Він використовує ротацію IP-адрес та методи зчитування відбитків пальців браузера, щоб зробити ваш парсер Pinterest більш непомітним та ефективним. Інструмент також оснащений корисними функціями для автоматизації процесу парсингу та подальшого зменшення робочого навантаження.

Отже, перш ніж почати парсинг Pinterest, переконайтеся, що AdsPower увімкнено для безпечного та безперебійного парсингу.