Ютуб парсер: YouTube-Parser – мощный парсер данных YouTube

YouTube-Parser – мощный парсер данных YouTube

Шаблон для ZennoPoster YouTube-Parser — это программа для парсинга данных с видео-хостинга YouTube по множеству критериев. Благодаря YouTube-Parser вы получите необходимую информацию для продвижения своих видео в YouTube и поисковых системах.

Шаблон YouTube-Parser позволяет быстрым и удобным способом собрать метаданные видео, каналов, плейлистов, результат поисковой выдачи по поисковому запросу, количество видео по запросу в выдаче YouTube, поисковые подсказки, проанализировать позиции видео в поисковой выдаче YouTube, собрать комментарии к видео, массово скачать видео по списку ссылок на видео или каналов, а также собрать контакты каналов: Email и ссылки на социальные сети.

Предлагаем обратить внимание на облачный сервис по сбору данных из YoTube — YouStats IO

Для каких целей подходит YouTube-Parser

1. Адвертинг: парсинг почт каналов для рассылки ваших «предложений» YouTube-каналам.
2. CPA: сбор метаданных видео конкурентов (названия, теги, обложки) и последующая загрузка по ключам конкурентов.
3. Уникальный контент для сайтов: парсинг субтитров видео. Парсите субтитры к чужим видео и получайте уникальный контент, который проходит проверку на плагиат на 100%. Парсить субтитры можно как авторские, так и сгенерированные YouTube.
4. Создание дорвеев: собирайте ссылки на видео из YouTube и создавайте дорвеи с контетом из видео YouTube.
5. SEO: парсинг поисковых подсказок YouTube, благодаря чему вы можете расширить семантику темы добавляя новый источник ключевых слов.
6. Сбор баз ретаргетинга для социальных сетей: собирайте комментарии к популярным видео по вашей тематике, собирайте контакты через парсинг ссылок на социальные сети и получайте аудиторию для вашей рекламы в других социальных сетях.
7. Сбор базы ретаргетинга для YouTube Ad: находите тематические каналы по различным критериям, добавляйте их в базу ретаргетинга и давайте на них рекламу.
8. Ведение серых каналов: массовое скачивание чужих видео, обложек и метаданных с созданием удобной таблицы: ссылка на видео, название, описание, теги, обложка.

Парсер YouTube генерирует красивые отчёты в Excel с готовыми фильтрами для удобной сортировки данных. Посмотреть отчёты можно здесь: Отчёты

Для клиентов YouTube-Uploader реализована уникальная функция копирования каналов. Вы сможете указать ссылку на канал и шаблон скопирует метаданные канала, скачает аватар, баннер, видео, обложки и подготовит «Планировщик» для загрузки через YouTube-Uploader. Вам останется только отредактировать планировщик по своему желанию, распределить время публикации, добавить категорию, комментарии к видео и запустить YouTube-Uploader. В результате вы получите канал с идентичными видео, обложками и мета-данными чужого канала.
Функция копирования каналов будет работать только у клиентов YouTube-Uploader

Для клиентов YouTube-Uploader реализована уникальная функция копирования каналов. Вы сможете указать ссылку на канал и шаблон скопирует метаданные канала, скачает аватар, баннер, видео, обложки и подготовит «Планировщик» для загрузки через YouTube-Uploader. Вам останется только отредактировать планировщик по своему желанию, распределить время публикации, добавить категорию, комментарии к видео и запустить YouTube-Uploader. В результате вы получите канал с идентичными видео, обложками и мета-данными чужого канала.

парсинг каналов с помощью компьютера

YouTube – это не только всемирно популярный видеохостинг, но и место заработка для многих пользователей площадки. Однако начать зарабатывать приличные деньги на нем не так-то и просто, как минимум нужно обеспокоиться продвижением своего канала. А при раскрутке контента необходимо постоянно собирать статистические данные. Для этого были разработаны специальные программы парсеры Ютуб, которые экономят часы времени и выдают огромное количество информации.

Парсер Scraper v.1.60

Scraper – это приложение, которое распространяется по бесплатной лицензии, что, несомненно, является его преимуществом. Оно осуществляет сбор контента из популярного сайта YouTube, давая пользователю возможность отследить трендовые тематики и проанализировать работу конкурентов. Это во многом помогает при раскрутке собственного канала.

Описание функций

Если говорить вкратце, то Scraper имеет всего три функции: парсинг Ютуба по запросам, загрузку видеороликов с площадки и поддержку прокси. Однако не стоит думать, что из-за такого малого количества возможностей программа проигрывает своим конкурентам. Если разбираться детальнее, то станет понятным, что опций хватает для выполнения всех первостепенных задач.

Вкладка «Scraper»

Именно на этой вкладке выполняется парсинг по ключевым словам. Набор функций достаточно прост: вам необходимо в поле «Keywords» ввести ключевое слово, указать желаемые теги и количество отображаемых результатов на странице, после чего можно жать кнопку «Start». В ответе появятся результаты, и вы сможете увидеть ссылку на ролик, его название, автора канала, описание, количество просмотров и дату публикации.

Вкладка «Video downloader»

Именно на этой вкладке можно скачать видеоролик с Ютуба. Сделать это очень просто, вам всего-навсего необходимо в первой графе указать желаемые параметры, количество потоков загрузки, в графе «Video urls to download» вписать адрес на видеоролик и нажать кнопку «Download».

Вкладка «Proxies»

Здесь все просто – на этой вкладке выполняется настройка прокси-сервера. Стоит сказать, что делать это нужно лишь для загрузки видеороликов через программу, в противном случае опция по-большому счету бесполезна.

Шаблон для ZennoPoster YouTube-Parser

Говоря о шаблоне для ZennoPoster YouTube-Parser, ничего нового сказать не получится. Это – все тот же Scraper, только в другой обертке. Программа также позволяет собирать метаданные видеороликов на Ютубе и анализировать актуальность той или иной темы. Поэтому перейдем сразу к рассмотрению функций.

Описание функций

Плагин YouTube-Parser обладает довольно обширным списком функций, которые прямо сейчас и будут перечислены:

• сбор поисковой выдачи по ключевым словам;
• сбор метаданных каналов и видеороликов;
• загрузка видео, обложек и субтитров;
• сканирование каналов;
• анализ позиций роликов в выдаче;
• сбор подписок, подписчиков и комментариев;
• подключение API;
• поддержка прокси;
• сбор электронной почты каналов и похожих видео.

Как можно заметить, возможностей у скрипта YouTube-Parser намного больше, чем у Scraper, однако перед выбором парсинг-программы, стоит задуматься, не будет ли большинство из них лишними.

YouTube-Parser – Мощный парсер Email и данных YouTube

Описание шаблона:
Шаблон для ZennoPoster YouTube-Parser — это программа для парсинга данных с видео-хостинга YouTube по множеству критериев. Благодаря YouTube-Parser вы получите необходимую информацию для продвижения своих видео в YouTube и поисковых системах.

Шаблон YouTube-Parser позволяет быстрым и удобным способом собрать метаданные видео и каналов, результат поисковой выдачи по ключевому запросу,live-трнасляции, количество видео по ключу в выдаче YouTube, поисковые подсказки, проанализировать позиции видео в поисковой выдаче YouTube, собрать комментарии к видео, массово скачать ролики по списку видео или каналов, а также собрать контакты каналов — Email и ссылки на социальные сети.

Для каких целей подходит YouTube-Parser

1. Адвертинг: парсинг почт каналов игровых и не игровых тематик для рассылки ваших «предложений» YouTube-каналам. Парсинг почт 1 поток — 90 почт / 1 час, 10 потоков — 900 почт / 1 час. Множество критериев для парсинга каналов.
2. CPA: сбор метаданных видео конкурентов (названия, теги, обложки) и последующая загрузка по ключам конкурентов.
3. Уникальный контент для сайтов: парсинг субтитров видео. Парсите субтитры к чужим видео и получайте уникальный контент, который проходит проверку на плагиат на 100%. Парсить субтитры можно как авторские, так и сгенерированные YouTube.
4. Создание доров: собирайте ссылки на YouTube видео и создавайте доры с контетом из видео YouTube.
5. SEO: парсинг поисковых подсказок YouTube, благодаря чему вы расширяете семантику своей темы добавляя новый источник ключевых слов.
6. Сбор баз ретаргетинга для социальных сетей: собирайте комментарии к популярным видео по вашей тематике, собирайте контакты через парсинг ссылок на социальные сети и получайте аудиторию для вашей рекламы в других социальных сетях.
7. Сбор базы ретаргетинга для YouTube Ad: находите тематические каналы по различным критериям, добавляйте их в базу ретаргетинга и давайте на них рекламу.
8. Ведение серых каналов: массовое скачивание чужих видео, обложек и метаданных с созданием удобной таблицы: ссылка на видео, название, описание, теги, обложка.

Парсер YouTube генерирует красивые отчёты в Excel с возможностью фильтрации по количеству подписчиков, просмотров, видео на канале, названию видео или канала. Также есть возможность собирать данные о поисковой выдаче и данные видео без использования API YouTube, что значительно расширяет возможности по парсингу YouTube.

Посмотреть отчёты можно здесь: Отчёты

Как парсить подсказки YouTube — сбор подсказок Ютуб

Подсказки на Ютубе — это запросы, которые рекомендует внутренний поисковик. Они формируются в дополнение к тому, что вы уже ввели в строку.

Это учат даже в школе Пора лить в Facebook без боли

Такие подсказки помогают людям находить нужные видео и быстрее ориентироваться по платформе.

Но Ютуб не выдает подсказки рандомно — это делается с учетом нескольких факторов, которые делают выдачу релевантной запросу. Факторы следующие:

1. Ваш поисковый запрос. Если ввели слово «маркетинг», как на скриншоте, то среди подсказок будут все вытекающие около-маркетинговые запросы.
2. Ваши предыдущие запросы. Это работает так: если ранее вы вводили запрос «маркетинг обучение», то в следующий раз эта связка слов будет первой. 
3. Запросы других пользователей. Или список популярных тем в вашем регионе. Если написать букву «s» в строке поиска, первой подсказкой будет запрос «standup’. Значит, стендап — одна из популярных тем на букву «s». 

Жирный плюс подсказок Youtube — они обновляются ежедневно. Привычные сервисы Вордстат и Google Keywords дают больше ключей, но обновляются в среднем раз в месяц. А некоторым новым трендам хватает пары дней, чтобы загореться и потухнуть.

Все это делает подсказки Youtube крутым источником ключевых фраз. 

Зачем нужны подсказки на Ютубе

С подсказками удобнее серфить видосики на платформе и не надо вводить запросы полностью — с этим понятно. Но напрашивается вопрос: а нам с этого что? Рассказываем.

Сбор поисковых подсказок Youtube нужен по следующим причинам.

Поиск ключевых слов

В подсказки Youtube попадают реальные запросы пользователей, а не рекомендации нейросети. В интересах платформы давать людям релевантные запросы. В ваших интересах — пользоваться этим. 

Расширение семантического ядра

Это главная причина, зачем нужен парсинг подсказок видеохостинга Youtube. Собрали базу из ключевиков, добавили в семантическое ядро, получили дополнительный трафик. Готово.

Как собрать подсказки Youtube: способы

Парсинг подсказок Youtube имеет свои особенности. Платформа не посчитала нужным создавать сервис типа Вордстата, и это усложнило жизнь. Поэтому вариантов для парсинга не так много — то есть, два: 

• вручную;
• с помощью сервисов.

Для обоих способов алгоритм действий одинаковый. Поэтому для начала разберемся — что делать и зачем. А потом перейдем к сервисам.

1. Подготовьте вводные фразы

Тут все ясно: берете основную фразу, дописываете максимум синонимов и склонений. Записываете, чтобы не забыть.

2. Соберите фразы из списка, который выдает Youtube

По порядку вводите фразы и выписывайте подсказки Ютуба. 

3. Перемножьте фразы с буквами и цифрами

На этом этапе надо взять основную фразу, ввести её в строку поиска и прибавлять все буквы по алфавиту. То же самое можно сделать и с цифрами. Пример на скриншоте.

Выше — пример работы вручную. Но принцип у парсинг-сервисов такой же . 

Сервисы для парсинга

Если у вас не хватает времени на ручной парсинг, есть смысл воспользоваться сторонними сервисами. 

Rush-analytics.ru

Парсер работает с Водстат, Google Keywords и Youtube. Чтобы начать поиск, зарегистрируйтесь и нажмите на «Сбор подсказок» в левом меню. 

После надо пройти три шага. Если вы следовали инструкции, у вас все готово к запуску. Ниже мы расписали порядок действий для каждого шага. 

Шаг первый

Нас интересует парсинг подсказок Youtube. Поэтому убираем галочки с других платформ, ставим галочку на «Подсказки Youtube» и идем дальше.

Шаг второй

Здесь надо настроить параметры ключевых слов и глубину поиска. Сначала разберемся с настройками ключей по всем пунктам и вкратце поясним: что сделает система, если поставить галочку.

1. Соберет подсказки по ключевому слову. Базовая настройка.
2. Соберет подсказки и поставит перед ним пробел.
3. Поставит каждую букву выбранного алфавита на латинице после пробела.
4. Поставит каждую букву русского алфавита после пробела.
5. Поставит цифру возле пробела.

Теперь о глубине парсинга, у нее есть три параметра. 

1. По умолчанию система просто соберет подсказки по заданным параметрам. 
2. Если выбрать второй пункт, она сделает поиск по второму кругу. 
3. И, если выбрать третий пункт, система сработает в три подхода. 

Шаг третий

Вставляем ключевые слова. Сделать это можно двумя способами:

• скопировать и вставить список;
• или ввести ключи в таблицу Excel и загрузить её файлом.

После вводим стоп-слова. Готово.

Цена

Сервис дает 200 лимитов на баланс, чтобы вы могли затестить работу. А по тарифам — четыре варианта. Смотрите на скриншоте.

Pixelplus.ru

У сервиса много функций. Чтобы не потеряться, вот ссылка на инструмент подсказки ключевых слов Youtube. 

В предыдущем примере мы специально подробно расписали шаги. Здесь порядок действий такой же: вводите ключи, глубину парсинга, переборы и пишете стоп-слова. 

Цена

У сервиса несколько тарифов. Чем выше тариф, тем больше лимитов. Классика. 

Keyword Tool

Западный сервис по парсингу. Среди платформ: Google, Youtube, Ebay, Amazon и другие. Есть что-то похожее на пробную версию — вы можете искать ключевые запросы без регистрации, но в ограниченном количестве. Взгляните на скриншот.

Функций не так много. Но сервис удобный. 

Цена

Можно подписаться на год или помесячно. Есть три тарифа — у каждого свои преимущества. 

Заключение

Ключевые слова из подсказок Ютуба хорошо заходят в качестве дополнительного трафика. Главные преимущества в том, что:

• метод мало кто использует;
• и что Ютуб — стартовая площадка трендов. 

Прибавляем к этому ежедневное обновление подсказок и получаем крутой способ сбора ключей. Пользуйтесь.

Нам прилетело много вопросов об арбитраже через Ютуб. Вопросы однотипные, поэтому мы решили воспользоваться случаем и закрыть их одним шотом.

Парсер YouTube-канала: программа, приложение, софт

Ютуб считается не только известным всему миру видеохостингом, но и вариантом для дополнительного заработка. Но получать большой доход не так просто, понадобится много терпения, чтобы обеспечить продвижение видеоканала. Раскручивая контент, следует регулярно отслеживать данные статистики, используя парсер YouTube-канала – специальную программу, экономящую время и собирающую максимально возможную информацию.

Scraper v.1.60

Данное приложение доступно через лицензию без оплаты, что считается его достоинством.

С помощью софта собирается контент популярного ютубовского портала, чтобы пользователь отслеживал трендовые темы и анализировал деятельность конкурентов. Парсер ютуб-каналов считается прекрасным помощником для раскрутки своего ресурса.

Функции

Не вдаваясь в подробности, скажем, что Scraper присущи:

• парсинг ютубовских запросов;
• запись роликов с хостинга;
• поддержка прокси.

Разбираясь подробно, становится ясно, что функционал решает все задачи первой необходимости.

Вкладки

• Scraper. Она обеспечивает парсинг YouTube-каналов по ключевым запросам. Подборка функций несложная – в поле «keywords» вводим ключевик, указываем нужные теги и число показанных результатов на страничке, нажимаем клавишу «start». Появляется ответ, в котором есть ссылка на видеоролик, заглавие, данные автора видеоканала, число просмотров, дата загрузки видео;
• video downloader. С ее помощью скачивается видео с ютуба. Для этого в первой строке указываются соответствующие параметры, число потоков, в соответствующую графу вносится адрес на ролик, нажимается клавиша «download»;
• Proxies. Здесь осуществляют настройку прокси-сервера. Это необходимо для загрузки ролика с помощью программы. В остальных случаях опция не используется.

Youtube Parser – шаблон для Zenno Poster

Говоря о таком шаблоне парсера для YouTube-канала, ничего нового не узнаем – вариант того же Scrapera в новой обертке.

Программа обеспечивает сбор метаданных ютубовских роликов, анализирует уровень актуальности тематик.

Ее функциями являются:

• сбор результатов выдачи поиска по ключевикам;
• аккумулирование метаданных по каналам и роликам;
• загрузка видеороликов, субтитров, обложек;
• скан канала;
• уточнение позиции видео в выдаче поисковика;
• сбор оставленных подписок, комментов и подписчиков;
• обеспечение работы прокси и подсоединения API;
• парсер почт ютуб-каналов для отправки «предложений»;
• генерация удобных отчетов в Excel с подготовленными фильтрами, обеспечивающими сортировку информации.

Как тестируют парсинг видеоканалов

Случается, что в процессе парсинга на YouTube появляется ошибка xml. Работу программы следует протестировать, для чего выполняются следующие операции:

1. загружается демо-версия программы Datacol;
2. в перечне выбирается кампания content-parsers, нажимается клавиша «пуск». Предварительно разрешается редактировать входные параметры, которыми окажутся ссылки на каналы;
3. дожидаемся окончания работы, просматриваем выданные результаты.
4. интересующий нас файл ищем в папке «мои документы».

Есть возможность принудительной остановки парсера после того, как интересующие нас сведения появятся на мониторе. Для этого нажимается клавиша «стоп».

Порядок получения программы

После оплаты лицензии придет уведомление с кодом для активации ПО, информацией о сроке действия лицензии. Все сведения поступят на электронную почту.

Парсер Youtube — YouTube Scraper v.1.60

Продвигать свои сайты самостоятельно с каждым годом становиться все труднее. Значительно  выросла конкуренция за места, да и поисковые системы все больше закручивают гайки. В этих реалиях роль хороших инструментов для сбора контента имеет большое значение. Парсер Youtube, одна из бесплатных программ для сбора контента из популярного хостинга Youtube.

Парсер Youtube умеет:

• Парсить выдачу Youtube по ключевым словам
• Скачивать видео
• Поддержка прокси

Интерфейс программы состоит из трех вкладок:

Пользоваться парсером легко и просто — на вкладке «Scraper» вводим в поле «Keywords» нужные слова-запросы. Указываем нужные теги для парсинга, количество результатов и жмем на «Start».

Через некоторое время можно увидеть результаты парсинга — адрес ролика, название, автор, описание, количество просмотров и время загрузки ролика.

Двойной клик по ссылке открывает ее в браузере для просмотра. Парсер  ютуб поддерживает языки ключевых слов: русский, английский.

В парсер youtube scraper интегрирован грабер видео, что позволяет сразу после парсинга ссылок, скачать нужные видео ролики. В настройках следует указать нужные параметры видео, количество потоков скачки, в поле «Video urls to download» прописать адрес ссылки и нажать на кнопку «Download».

Надо сказать что данная функция грабер видео, работает только через прокси, во избежание запрета IP от youtube.

Парсер Youtube решает многие задачи для вас:

• Собрать ссылки YouTube
• Парсинг выдачи YouTube
• Сбор данных об авторах YouTube, популярности видео и др.

Бесплатный парсер youtube по ключевым словам, поможет быстро найти видео контент, скачать видео и съэкономить время. Размер парсера всего около 50kb.

Скачать с ЯндексДиск

TrailerDP v.2.2 — скрипт-парсер трейлеров с YouTube со вставкой ссылки в доп.поле

Этот скрипт в основном для владельцев киносайтов, для быстрого получения нужного трейлера к новости по её названию (и доп.полям), или поисковой фразе. Данный скрипт не вставляет массово трейлеры к новостям, а только при клике по кнопке при добавлении, или редактировании, новости.

После установки скрипта на DLE, при добавлении и редактировании новости, у вас появится 3 кнопки: «Получить трейлер», «Предпросмотр» и «Выбор».

Вопрос №1:
Установил скрипт, но кнопки не показываются. Что делать?

—

Ответ:

1. Надо Проверить, правильно ли указано название доп.поля трейлера в файле /engine/inc/trailer_dp/trailer_dp.js.
2. Если правильно, то попробуйте почистить кэш в админке DLE.
3. Если кнопок по-прежнему нет (и у вас dle ниже 13.0), то значит вы некорректно вставили код в файлы /engine/inc/addnews.php и /engine/inc/editnews.php. Перепроверьте еще раз все внимательно .

=====================================================================================

Вопрос №2:
Нажимаю на кнопку «Получить трейлер», а ссылка вставляется не полная. При нажатии на кнопку «Выбор», во всплывающем окне все трейлеры не показываются.

—

Ответ:
Скорее всего проблема в API-KEY YouTube (youtube_key), который указан в файле /engine/ajax/trailer_dp_ajax.php.
Такое со временем может происходить, ютубу перестает нравится указанный ключ.

Что делать? Есть 2 пути:

Легкий способ.
В файле /engine/ajax/trailer_dp_ajax.php меняем 1 на 0 в строке $settings[‘api_fora’] = 1; и вуаля, все работает :).

Сложный способ.
Если первый способ у вас не работает, то гуглите инструкцию «Как получить API KEY YouTube». И меняете мой ключ на свой.
API-KEY ютуб дает бесплатно.

Если вы когда-то давно получали ключ, и он не работает, то удалите его и создайте новый.

Если с новым тоже не работает, то большая вероятность, что youtube забанил IP вашего хостинга. Остается только попробовать прописать прокси, может поможет.

=====================================================================================

Вопрос №3:

Как вывести трейлер на странице сайта? У меня он не показывается.

—

Ответ:

Этот вопрос не совсем относится к данному скрипту, но отвечу, так и быть ).

В шаблоне новости (обычно fullstory.tpl) в том месте где требуется показ трейлера, вставялем код:

[xfgiven_trailer]<iframe src="[xfvalue_trailer]" frameborder="0" allowfullscreen></iframe>[/xfgiven_trailer]

* В этом коде название доп.поля trailer меняем на свое, если оно отличается.

YouTube-парсер — npm

Инструмент для извлечения URL-адресов и форматирования информации со страницы YouTube.
Это почти основано на node-ytdl-core от @fent, но я просто хотел чему-то научиться.

Установить

  $ npm install -g youtube-parser
  

CLI

  Использование:
  URL $ youtube-parser [параметры]

Примеры:
  $ youtube-parser https://www.youtube.com/watch?v=C_vqnySNhQ0 --container mp4
  $ youtube-parser https://youtu.be/C_vqnySNhQ0 - качественный носитель

Параметры:
  -h, --help Распечатать справку
  -v, --version Версия для печати
  -d, --dump Вывести все метаданные (включая метаданные, отличные от URL-адресов.)
  -q, --quality Перечислить URL-адреса видео с указанным качеством {small | средний | большой}
  -c, --container Список URL-адресов видео в указанном формате контейнера {mp4 | webm | flv | 3gp}
  -e, --encoding Список URL-адресов видео с указанной кодировкой {VP8 | H.264 | Соренсон H.283 | MPEG-4 Visual}
  -a, --audioEncoding Список URL-адресов видео с указанной кодировкой звука {mp3 | aac | vorbis}
  --videoOnly Список URL-адресов видео, состоящего только из видеодорожки
  --audioOnly Список URL-адресов видео, состоящего только из звуковой дорожки
  

API

getMetadata

  Promise getMetadata (строковый URL)
  

• url — страница просмотра видео на YouTube.
• возвращаемое значение — объект обещания, который нужно разрешить с помощью объекта, содержащего фактические URL-адреса и информацию о формате видео страницы.

getURL

  Promise getURL (строковый URL, формат объекта)
  

• url — страница просмотра видео на YouTube.

Формат

• — желаемый формат видео.
• возвращаемое значение — объект обещания для разрешения с массивом объектов информации URL / формата, которые соответствуют запрошенному формату.

Пример

 
 var youTubeParser = require ('youtube-parser'); 
 
 
 
 youTubeParser.getMetadata ('https://www.youtube.com/watch?v=C_vqnySNhQ0') 
 
 .then (
 
 функция (метаданные) {
 
 
 
 console.log (metadata.keywords); 
 
} 
 
 ); 
 
 
 
 youTubeParser.getURL ('https://youtu.be/C_vqnySNhQ0', {quality: 'medium', container: 'mp4'}) 
 
. Затем (
 
 функция (urlList) {
 
 
 
 console.log (urlList [0]); 
 
} 
 
); 
 

Видео

— парсер youtube не обновляет видео

— синтаксический анализатор youtube не обновляется — Ask Ubuntu

Сеть обмена стеком

Сеть Stack Exchange состоит из 178 сообществ вопросов и ответов, включая Stack Overflow, крупнейшее и пользующееся наибольшим доверием онлайн-сообщество, где разработчики могут учиться, делиться своими знаниями и строить свою карьеру.

Посетить Stack Exchange

2. 0

3. +0

6. Авторизоваться
   Подписаться

Ask Ubuntu — это сайт вопросов и ответов для пользователей и разработчиков Ubuntu.Регистрация займет всего минуту.

Зарегистрируйтесь, чтобы присоединиться к этому сообществу

Кто угодно может задать вопрос

Кто угодно может ответить

Лучшие ответы голосуются и поднимаются наверх

Спросил
1 год, 4 мес назад

Просмотрено
652 раза

Все, что я вижу здесь по этой теме, датировано 5 или более годами.Запуск ubuntu 18.04 и youtube.lua не существует, когда я запускаю парсер для его обновления. Я загрузил 3 видео, а затем vlc перестал воспроизводить или скачивать

  hines @ hines-Vostro-260: ~ $ sudo apt-get install curl
Чтение списков пакетов ... Готово
Построение дерева зависимостей
Чтение информации о состоянии ... Готово
curl - это уже самая новая версия (7.58.0-2ubuntu3.8).
0 обновлено, 0 установлено заново, 0 удалено и 3 не обновлено.
hines @ hines-Vostro-260: ~ $ sudo rm / usr / lib / vlc / lua / плейлист / youtube
rm: невозможно удалить '/ usr / lib / vlc / lua / playlist / youtube': нет такого файла или каталога
hines @ hines-Vostro-260: ~ $ sudo curl "http: // git.videolan.org/p=vlc.git;a=blob_plain;f=share/lua/playlist/youtube.lua;hb=HEAD "-o /usr/lib/vlc/lua/playlist/youtube.lua
  % Всего% Получено% Xferd Средняя скорость Время Время Время Текущее
                                 Выгрузка Всего израсходовано Оставшаяся скорость
  0 0 0 0 0 0 0 0 -: -: - -: -: - -: -: - 0 Предупреждение: не удалось создать файл / usr / lib / vlc / lua / playlist / youtube.lua: Нет
Предупреждение: такой файл или каталог
100 153 100 153 0 0 320 0 -: -: - -: -: - -: -: - 320
curl: (23) Ошибка записи тела (0! = 153)
  

Пилот6

77.4k7474 золотых знака172172 серебряных знака271271 бронзовый знак

Создан 14 июн.

2

Пути изменились. Вот что я сделал.

1. Получите последний файл с github VLC, например:

     wget https: // raw.githubusercontent.com/videolan/vlc/master/share/lua/playlist/youtube.lua
     

2. Затем скопируйте его туда, где сейчас находятся эти файлы:

     sudo cp youtube.lua / usr / lib / x86_64-linux-gnu / vlc / lua / список воспроизведения
     

   Если вы не уверены в местонахождении в вашем дистрибутиве (например, это может быть другая архитектура), вы можете сделать:

     $ dpkg -L vlc-plugin-base | grep youtube.lua
   /usr/lib/x86_64-linux-gnu/vlc/lua/playlist/youtube.luac
     

Обратите внимание, что вы можете найти YouTube .luac (не .lua ), но .lua , который вы собираетесь скопировать, будет иметь приоритет. Вы можете удалить youtube.luac , если хотите.

Создан 14 июн.

Эдуардо ТрапаниЭдуардо Трапани

1,94811 золотых знаков55 серебряных знаков1010 бронзовых знаков

9

Спросите Ubuntu лучше всего работает с включенным JavaScript

Ваша конфиденциальность

Нажимая «Принять все файлы cookie», вы соглашаетесь, что Stack Exchange может хранить файлы cookie на вашем устройстве и раскрывать информацию в соответствии с нашей Политикой в ​​отношении файлов cookie.

Принимать все файлы cookie

Настроить параметры

NewPipe обеспечивает поддержку Android TV и парсер YouTube Music в последнем обновлении

Приложение NewPipe с открытым исходным кодом — это один из способов сохранить YouTube на своем смартфоне, даже если у вас нет Google Play.Или вы также можете использовать его, чтобы обойти некоторые ограничения, которые может наложить приложение YouTube. Теперь разработчики выкатывают последнее крупное обновление, чтобы сделать его еще более полезным. Это включает встроенную поддержку Android TV, а также парсер YouTube Music. Кроме того, с этим обновлением вы получите исправления ошибок и некоторые другие незначительные улучшения.

Несмотря на то, что на самом деле у него не было официального приложения для Android TV, вы могли запускать его предыдущие версии на платформе, но они были практически непригодны для использования.Теперь официальное приложение для Android TV было официально добавлено, поэтому вам не придется сталкиваться с некоторыми ошибками, которые преследовали его раньше. Вы можете пролистать длинные описания видео и сосредоточиться на любом элементе на экране. Теперь вы также можете использовать встроенную клавиатуру, а не просто экранную.

Теперь вы также можете самостоятельно анализировать музыкальную библиотеку YouTube из приложения NewPipe. Это означает, что вы легко сможете искать музыку, нажав кнопку фильтра в пользовательском интерфейсе поиска, а затем выбрав такие параметры, как песни, видео, альбомы, списки воспроизведения.Раньше вы могли просто настроить параметры для видео, каналов и списков воспроизведения. Поскольку многим людям нравится их музыкальная база данных (которую вы иногда не можете увидеть на Spotify и других), это довольно полезное дополнение.

Обновление также улучшило такие вещи, как ненужные изменения даты загрузки сохраненных потоков, и теперь оно показывает сообщения, когда контент еще не поддерживается, вместо предыдущего сбоя. Они также улучшили обработку размера заголовка заголовка ящика и изменение размера всплывающего окна с помощью жестов сжатия.Они также смогли исправить некоторые из предыдущих проблем с такими вещами, как настройки контента с возрастным ограничением и некоторые виды reCAPTCHA.

Вы можете обновить приложение NewPipe уже при развертывании уведомления или получить его на странице выпуска GitHub. Если вы используете приложение F-Droid, им может потребоваться некоторое время, чтобы обновить свой репозиторий.

Простая библиотека для синтаксического анализа и воспроизведения ссылок с YouTube, YouTube Music, Vimeo и Rutube — это WebView без необходимости подключения служб данных API.Доступно кеширование запросов

Простая библиотека для анализа и воспроизведения ссылок с YouTube, YouTube Music, Vimeo и Rutube и других в WebView без необходимости подключения служб API данных.

Поддерживаемые видеохостинги

Скриншоты

Добавьте его в свой корень build.gradle в конце репозиториев:

 allprojects {
        репозитории {
                ...
                maven {url 'https: // jitpack.io '}
        }
} 

Добавить зависимость

 зависимостей {
        реализация 'com.github.TalbotGooday: Android-Oembed-Video: Tag'
}
 

Рабочий процесс

1. Создайте свой OkHttpClient и добавьте его в VideoService.Builder

 val okHttpClient = OkHttpClient.Builder ()
.connectTimeout (15; Единица времени. СЕКУНДЫ)
.readTimeout (15, TimeUnit.SECONDS).
.строить()

val videoService = VideoService.build {
с (это @ MainActivity)
httpClient (okHttpClient)
enableCache (истина)
enableLog (истина)
} 

2. Получить видеоПредварительный просмотрМодель

 videoService.loadVideoPreview (
URL,
onSuccess = {видео ->
// обрабатываем модель видео
},
onError = {URL, ошибка ->
// обрабатываем ошибку
}) 

3. Включить / отключить кеширование

 val videoService = VideoService.build {
enableCache (истина)
} 

4. Включить / отключить ведение журнала

 val videoService = VideoService.build {
enableLog (BuildConfig.DEBUG)
} 

Воспроизвести видео с VideoPreviewModel

BottomVideoController позволяет запускать любое встроенное видео в WebView.

 val host = model.videoHosting
val linkToPlay = model.linkToPlay
val title = model.videoTitle
val initUrl = model.url

BottomVideoController.build (this) {
setListener (объект: BottomVideoController.Listener () {
переопределить развлечение openLinkIn (link: String) {
openLink (ссылка)
}
override fun copyLink (link: String) {
copyLinkToClipboard (ссылка)
}
})
setHostText (хост)
setPlayLink (linkToPlay)
setSize (модель.ширина, модель.высота)
setTitle (заголовок)
setVideoUrl (initUrl)
setProgressView (TextView (это @ MainActivity).применить {text = "Loading"})
Показать()
} 

Как добавить еще какой-нибудь видеохостинг

1. Добавьте библиотеку Gson в свой проект
2. Создайте класс данных Gson из ответа внедрения видеоуслуги. Сделайте этот класс подклассом VideoInfoModel , реализуйте функцию toPreview и переопределите ее:

 переопределить удовольствие toPreview (url: String ?, linkToPlay: String, hostingName: String, videoId: String): VideoPreviewModel {
        вернуть VideoPreviewModel (url, linkToPlay, hostingName, videoId).подать заявление {
            this.thumbnailUrl = [email protected]
            this.videoTitle = [email protected]
            this.width = [email protected] ()
            this.height = [email protected] ()
        }
    } 

3. Создайте подкласс VideoInfoModel , реализуйте элементы и переопределите их:

 class UltimediaVideoInfoModel: VideoInfoModel  () {
переопределить val baseUrl: String
get () = "https: // www.ultimedia.com "
//https://regex101.com/r/2AsrOc/1
переопределить шаблон val: String
get () = "(?: http [s]?: \\ / \\ /)? (?: www)? \\.? ultimedia \\. com \\ / (?: delivery | default | api) \ \ /.* \\ / ([_ a-zA-Z0-9] +) \\ S * "
переопределить val idPattern: String
get () = pattern // или какой-то другой шаблон поиска по идентификатору видео
переопределить тип val: Class 
get () = UltimediaResponse :: class.java
переопределить val hostingName: String
get () = "Ultimedia"

переопределить удовольствие getInfoUrl (incomingUrl: String?): String? {
вернуть "$ baseUrl / api / search / oembed? $ FORMAT = $ FORMAT_JSON & $ URL = $ incomingUrl"
}

переопределить удовольствие getPlayLink (videoId: String): String {
вернуть "https: // www.ultimedia.com/deliver/generic/iframe/src/$videoId/ "
}
} 

Примечание: По умолчанию индекс группы Regex должен быть 1 . Если ваш idPattern не удовлетворяет этому условию, переопределите метод parseVideoId :

 переопределить удовольствие parseVideoId (url: String?): String? {
url?: вернуть нуль
вернуть idPattern.toRegex (). find (url) ?. groups? .get (** someIndex **) ?. value
} 

Лицензия

Этот проект находится под лицензией Apache License 2.0 — подробности см. В файле ЛИЦЕНЗИИ

парсер URL-адресов YouTube подавляется подчеркиванием и тире

парсер URL-адресов YouTube подавляется подчеркиванием и тире — Meta Stack Exchange

Сеть обмена стеком

Сеть Stack Exchange состоит из 178 сообществ вопросов и ответов, включая Stack Overflow, крупнейшее и пользующееся наибольшим доверием онлайн-сообщество, где разработчики могут учиться, делиться своими знаниями и строить свою карьеру.

Посетить Stack Exchange

2. 0

3. +0

6. Авторизоваться
   Подписаться

Meta Stack Exchange — это сайт вопросов и ответов для мета-обсуждения семейства Stack Exchange сайтов вопросов и ответов.Регистрация займет всего минуту.

Зарегистрируйтесь, чтобы присоединиться к этому сообществу

Кто угодно может задать вопрос

Кто угодно может ответить

Лучшие ответы голосуются и поднимаются наверх

Спросил
9 лет, 9 месяцев назад

Просмотрено
2k раз

Meta Stack Exchange лучше всего работает с включенным JavaScript

Ваша конфиденциальность

Нажимая «Принять все файлы cookie», вы соглашаетесь, что Stack Exchange может хранить файлы cookie на вашем устройстве и раскрывать информацию в соответствии с нашей Политикой в ​​отношении файлов cookie.

Принимать все файлы cookie

Настроить параметры

Selenium Python | Веб-скрапинг Youtube

Эта статья была отправлена ​​в рамках конкурса Internship Challenge Analytics Vidhya.

Введение

Я заядлый пользователь YouTube. Огромное количество контента, которое я могу смотреть на одной платформе, ошеломляет. На самом деле, я много учился в области науки о данных с помощью видео на YouTube!

Итак, несколько недель назад я просматривал YouTube в поисках определенной категории для просмотра. Именно тогда в дело вступил мой аналитик данных. Учитывая мою любовь к веб-парсингу и машинному обучению, могу ли я извлечь данные о видео YouTube и построить модель, чтобы классифицировать их по соответствующим категориям?

Я был заинтригован! Это походило на прекрасную возможность объединить мои существующие знания Python и науки о данных с моим любопытством, чтобы узнать что-то новое.А стажировка в Analytics Vidhya дала мне возможность записать мои знания в виде статьи.

Веб-скрапинг — это навык, который, как мне кажется, должен знать каждый энтузиаст науки о данных. Это очень полезно, когда мы ищем данные для нашего проекта или хотим проанализировать конкретные данные, представленные только на веб-сайте. Однако имейте в виду, что парсинг не должен выходить за этические и юридические границы.

В этой статье мы узнаем, как использовать веб-парсинг для извлечения видеоданных YouTube с помощью Selenium и Python.Затем мы воспользуемся библиотекой NLTK для очистки данных, а затем построим модель для классификации этих видео по определенным категориям.

Вы также можете ознакомиться с приведенными ниже руководствами по веб-парсингу с использованием различных библиотек:

Примечание. BeautifulSoup — еще одна библиотека для парсинга веб-страниц. Вы можете узнать об этом, воспользовавшись нашим бесплатным курсом «Введение в веб-парсинг с использованием Python».

Таблица

содержания

1. Обзор Selenium
2. Предварительные требования для нашего проекта парсинга веб-страниц
3. Настройка среды Python
4. Сбор данных с YouTube
5. Очистка очищенных данных с помощью библиотеки NLTK
6. Создание нашей модели для классификации видео на YouTube
7. Анализ результатов

Обзор Selenium

Selenium — популярный инструмент для автоматизации браузеров.Он в основном используется для тестирования в промышленности, но также очень удобен для сбора информации о веб-страницах. Вы , должно быть, сталкивались с Selenium, если работали в ИТ-сфере.

Мы можем легко запрограммировать сценарий Python для автоматизации веб-браузера с помощью Selenium. Это дает нам необходимую свободу для эффективного извлечения данных и сохранения их в предпочтительном формате для использования в будущем.

Selenium требует наличия драйвера для взаимодействия с выбранным нами браузером. Для Chrome, например, требуется ChromeDriver, который необходимо установить, прежде чем мы начнем парсить.Веб-драйвер Selenium обращается непосредственно к браузеру, используя собственный движок браузера для управления им. Это делает его невероятно быстрым.

Предварительные требования для нашего проекта парсинга веб-страниц

Есть несколько вещей, которые мы должны знать, прежде чем переходить к парсингу веб-страниц:

• Базовые знания HTML и CSS являются обязательными. Нам это нужно, чтобы понять структуру веб-страницы, которую мы собираемся очистить.
• Python требуется для очистки данных, исследования и построения моделей
• Знание некоторых базовых библиотек, таких как Pandas и NumPy , было бы вишенкой на торте

Настройка среды Python

Пора активировать вашу любимую Python IDE (для меня это записные книжки Jupyter)! Давайте запачкаем руки и начнем писать код.

Шаг 1: Установите привязку Python:

 # Открыть терминал и набрать-
  $ pip установить селен
  

Шаг 2: Загрузите Chrome WebDriver:

Шаг 3: Переместите файл драйвера в ПУТЬ:

Перейдите в каталог загрузок, разархивируйте файл и переместите его в u sr / local / bin ПУТЬ.

  $ cd Загрузки 
  $ распаковать chromedriver_linux64.zip 
  $ mv хромированная отвертка / usr / local / bin / 
 

Мы готовы приступить к сканированию веб-страниц.

Сбор данных с YouTube

В этой статье мы будем извлекать идентификатор видео, название видео и описание видео для определенной категории с YouTube. Мы будем очищать следующие категории:

• Путешествие
• Наука
• Еда
• История
• Производство
• Искусство и танец

Итак, приступим!

• Во-первых, давайте импортируем несколько библиотек:

• Прежде чем мы сделаем что-нибудь еще, откройте YouTube в своем браузере.Введите категорию, по которой вы хотите искать видео, и установите фильтр на «видео». Это отобразит только видео, относящиеся к вашему поиску. После этого скопируйте URL-адрес.
• Затем нам нужно настроить драйвер для получения содержимого URL-адреса с YouTube:

• Вставьте ссылку в функцию driver.get («Ваша ссылка здесь») и запустите ячейку. Это откроет новое окно браузера для этой ссылки. Все следующие задачи мы будем выполнять в этом окне браузера
• Получить все ссылки на видео, имеющиеся на этой конкретной странице.Мы создадим «список» для хранения этих ссылок
• Теперь перейдите в окно браузера, щелкните страницу правой кнопкой мыши и выберите «Проверить элемент».
• Найдите тег привязки с id = ”video-title” и затем щелкните его правой кнопкой мыши -> Копировать -> XPath. XPath должен выглядеть примерно так: // * [@ id = ”video-title”]

Со мной так далеко? Теперь напишите приведенный ниже код, чтобы начать выборку ссылок со страницы и запустить ячейку. Это должно получить все ссылки, имеющиеся на веб-странице, и сохранить их в списке.

Примечание. Переместитесь вниз, чтобы загрузить все видео на этой странице.

Приведенный выше код получит атрибут «href» тега привязки, который мы искали.

Теперь нам нужно создать фрейм данных с 4 столбцами — « ссылка », « заголовок », « описание » и « категория ». Мы будем хранить детали видео для разных категорий в этих столбцах:

Мы готовы очистить детали видео с YouTube.Вот код Python для этого:

Давайте разберем этот блок кода, чтобы понять, что мы только что сделали:

• «ждать» будет игнорировать экземпляры NotFoundException , которые встречаются (генерируются) по умолчанию в условии «до». Он немедленно распространит все остальные
• Параметры:
  • драйвер: Экземпляр WebDriver для перехода к ожидаемым условиям
  • timeOutInSeconds: Тайм-аут в секундах при вызове ожидания
• v_category хранит название категории видео, которое мы искали ранее.
• Цикл for применяется к списку ссылок, который мы создали выше
• драйвер.get (x) просматривает все ссылки одну за другой и открывает их в браузере для получения подробностей
• v_id хранит вырезанный идентификатор видео из ссылки
• v_title хранит заголовок видео, полученный с использованием пути CSS
• Точно так же v_description сохраняет описание видео, используя путь CSS

Во время каждой итерации наш код сохраняет извлеченные данные во фрейме данных, который мы создали ранее.

Мы должны выполнить вышеупомянутые шаги для оставшихся пяти категорий.Когда мы закончим, у нас должно быть шесть разных фреймов данных. Пришло время объединить их в единый фрейм данных:

.

Вуаля! У нас есть окончательный фрейм данных, содержащий все желаемые детали видео из всех категорий, упомянутых выше.

Очистка очищенных данных с помощью библиотеки NLTK

В этом разделе мы воспользуемся популярной библиотекой NLTK для очистки данных, представленных в столбцах «заголовок» и «описание». Этот раздел понравится энтузиастам НЛП!

Прежде чем мы начнем очистку данных, нам нужно сохранить все столбцы отдельно, чтобы мы могли быстро и легко выполнять различные операции:

Сначала импортируйте необходимые библиотеки:

Теперь создайте список, в котором мы можем хранить наши очищенные данные.Мы сохраним эти данные во фрейме данных позже. Напишите следующий код, чтобы создать список и выполнить некоторую очистку данных в столбце « title » из df_title :

Вы видели, что мы здесь сделали? Мы удалили все знаки препинания в заголовках и сохранили только английские корневые слова. После всех этих итераций у нас есть полный список данных.

Нам нужно выполнить те же действия, чтобы очистить столбец «описание» от df_description :

Примечание. Диапазон выбран в соответствии со строками в нашем наборе данных.

Теперь преобразуйте эти списки в фреймы данных:

Далее нам нужно пометить закодированные категории. Функция LabelEncoder () кодирует метки со значением от 0 до n_classes — 1, где n — количество различных меток.

Здесь мы применили кодировку метки к df_category и сохранили результат в dfcategory . Мы можем сохранить наши очищенные и закодированные данные в новом фрейме данных:

Мы еще не закончили с нашей частью очистки и трансформации.

Мы должны создать набор слов, чтобы наша модель могла понимать ключевые слова из этого набора для соответствующей классификации видео. Вот код для создания набора слов:

Примечание. Здесь мы создали 1500 функций из данных, хранящихся в списках — корпус и корпус1. «X» хранит все функции, а «y» — наши закодированные данные.

Мы готовы к самой ожидаемой части роли специалиста по данным — построению модели!

Создание нашей модели для классификации видео на YouTube

Перед построением нашей модели нам нужно разделить данные на обучающий набор и тестовый набор:

• Обучающий набор: Подмножество данных для обучения нашей модели
• Тестовый набор: Содержит оставшиеся данные для тестирования обученной модели

Убедитесь, что ваш испытательный комплект соответствует следующим двум условиям:

• Достаточно большой, чтобы давать статистически значимые результаты
• Представитель набора данных в целом.Другими словами, не выбирайте тестовый набор с характеристиками, отличными от обучающего набора

.

Мы можем использовать следующий код для разделения данных:

Пора тренировать модель! Здесь мы будем использовать алгоритм случайного леса. Итак, давайте продолжим и обучим модель с помощью функции RandomForestClassifier ():

Параметры:

• n_estimators : Количество деревьев в лесу
• критерий : Функция измерения качества разделения.Поддерживаемые критерии: «Джини» для примеси Джини и «энтропия» для получения информации

Примечание. Эти параметры зависят от дерева.

Теперь мы можем проверить работоспособность нашей модели на тестовом наборе:

Мы получаем впечатляющую точность 96,05%. Весь наш процесс прошел довольно гладко! Но мы еще не закончили — нам нужно проанализировать наши результаты, чтобы полностью понять, чего мы достигли.

Анализ результатов

Давайте проверим отчет о классификации:

Результат даст следующие атрибуты:

• Точность — это отношение правильно предсказанных положительных наблюдений к общему количеству предсказанных положительных наблюдений.Точность = TP / TP + FP
• Напомнить — это отношение правильно предсказанных положительных наблюдений ко всем наблюдениям в реальном классе. Отзыв = TP / TP + FN
• Оценка F1 — это средневзвешенное значение точности и отзыва. Таким образом, эта оценка учитывает как ложные срабатывания, так и ложные отрицательные результаты. Оценка F1 = 2 * (отзыв * точность) / (отзыв + точность)

Мы можем проверить наши результаты, также создав матрицу неточностей:

Матрица путаницы будет матрицей 6 × 6, поскольку в нашем наборе данных шесть классов.

Конечные ноты

Мне всегда хотелось объединить свой интерес к парсингу и извлечению данных с НЛП и машинным обучением. Так что мне нравилось погружаться в этот проект и записывать свой подход.

В этой статье мы только что увидели потенциал Selenium в качестве инструмента для парсинга веб-страниц. Весь код, используемый в этой статье, представляет собой алгоритм случайного леса. Поздравляем с успешным сканированием и созданием набора данных для классификации видео!

Я с нетерпением жду ваших мыслей и отзывов об этой статье.

Сбор информации о видео с Youtube

Последняя версия этого руководства доступна здесь. Пойдите, чтобы проверить сейчас!

В этом уроке мы покажем вам, как очистить видеоинформацию с Youtube. Кроме того, в нашу последнюю версию был добавлен готовый к использованию шаблон Youtube, вы можете проверить его здесь: Шаблоны задач.

Если вы хотите создать парсер Youtube с нуля:

Вот основные шаги в этом руководстве: [Загрузите файл задачи здесь]

1.«Перейти на веб-страницу» — для открытия целевой веб-страницы

2. Создайте «Элемент цикла» — для цикла введите ключевые слова для поиска

3. Работа с бесконечной прокруткой

4. Создайте «Элемент цикла» — для извлечения каждого элемента в цикле

5. Извлечь данные — чтобы выбрать данные, которые необходимо очистить

6. ​​Запустить извлечение — чтобы запустить задачу и получить данные

1) «Перейти на веб-страницу» — для открытия целевой веб-страницы

• Нажмите «+ Задача», чтобы запустить новую задачу в расширенном режиме
• Вставьте URL-адрес в поле «Входной URL-адрес»
• Нажмите «Сохранить URL», чтобы перейти на

2) Создайте «Элемент цикла» — для цикла введите ключевые слова для поиска

Мы можем настроить наш «текстовый список», чтобы создать действие поиска по петле.Octoparse будет автоматически вводить каждое ключевое слово в списке в поле поиска по одной строке за раз.

• Перетащите действие «элемент цикла» в конструктор рабочего процесса
• Перейдите в режим цикла и выберите «Текстовый список»
• Щелкните «a», чтобы ввести списки ключевых слов по одному ключевому слову в строке. Здесь мы введем «большие данные» и «машинное обучение»
• Нажмите «ОК» и «ОК», когда закончите ввод. Затем вы можете увидеть свои ключевые слова в «элементе цикла»
• Щелкните поле поиска на странице во встроенном браузере и выберите «Ввести текст» в «Советы по действию»

Когда вы нажимаете на поле ввода во встроенном браузере, Octoparse может определить, что вы выбрали поле поиска, действие «Введите текст» автоматически появится в «Подсказках к действию».

• Введите первое ключевое слово «Большие данные» в «Советы по действию»
• Нажмите «ОК», затем в рабочем процессе будет сгенерировано действие «Ввести текст».
• Перетащите действие «Ввести текст» в «Элемент цикла. Щелкните действие« Ввести текст ».

Перейдите в «Текст цикла» и выберите «Использовать текст в элементе цикла для заполнения текстового поля» и нажмите «ОК» для сохранения.

• Нажмите кнопку поиска на веб-странице и выберите «Нажмите кнопку» в «Подсказках действий», вы заметите, что действие «Щелкнуть элемент» добавлено в рабочий процесс.

3) Работа с бесконечной прокруткой

В этом случае разбиение на страницы не является вариантом загрузки результатов поиска, нам нужно будет непрерывно прокручивать страницу вниз, чтобы загрузить все содержимое.

• Установите флажок «Прокрутите страницу вниз по завершении загрузки» в разделе «Дополнительные параметры»
• Установите «Время прокрутки» и «Внутреннее» вам нужно
• Выберите «Прокрутить страницу вниз» как «Прокрутить»
• Нажмите кнопку «ОК», чтобы сохранить результат

4) Создайте «Элемент цикла», чтобы извлечь каждый элемент цикла

Когда вы создаете список элементов для очистки веб-сайта, иногда список может включать несколько элементов «Рекламы».Чтобы исключить рекламный ролик в этом случае, мы можем начать создание «Элемента цикла» из второй строки продуктов на этой странице.

• Выбрать второй блок во встроенном браузере

Нам нужно убедиться, что весь блок первого видеоэлемента покрыт синим цветом, когда вы проклинаете курсор мыши. Только так мы могли видеть, что весь блок элементов выделяется зеленым после щелчка, покрывая всю остальную информацию, такую ​​как название видео, название канала, общее количество отзывов…так далее.

• Щелкните третий и четвертый целые видеоэлементы, пока Octoparse не определит все остальные видео.

Octoparse автоматически распознает другие блоки и выделит их зеленым цветом. (Если нет, продолжайте нажимать на следующий, пока все они не будут выбраны)

• Щелкните «Извлечь текст выбранного элемента» на панели «Подсказки к действию».

5) Извлечь данные — чтобы выбрать данные, которые нужно очистить

• Щелкните нужные данные в блоке элементов, выделенном красным.
• Нажмите «Извлечь текст выбранного элемента» и при необходимости переименуйте столбец «Имя поля».

Переименуйте поля, выбрав их из предварительно определенного списка или введя самостоятельно

• Нажмите «ОК», чтобы сохранить результат.

6) Запустить извлечение — чтобы запустить задачу и получить данные

• Нажмите «Начать извлечение»
• Выберите «локальное извлечение», чтобы запустить задачу на вашем компьютере

Ниже приведен выходной образец:

Была ли эта статья полезной? Не стесняйтесь сообщить нам, если у вас возникнут вопросы или вам понадобится наша помощь.

Свяжитесь с нами здесь!

Автор: Momo

Редактор ： Suire

.