Как парсить любой сайт в make.com

• Парсинг позволяет автоматизировать очистку данных с веб-страниц.  

• Платформа Make.com предлагает инструменты для парсинга.  

• Парсинг может обрабатывать различные виды данных, включая веб-страницы, текстовые файлы и электронные таблицы.  

• Сценарий включает использование Google Таблиц для поиска и заполнения данных.  

• Пример: получение заголовков и мета-описаний с популярных сайтов.  

• Подключение платформы Make.com для автоматизации процесса.  

• Подключение Google Таблиц через аккаунт.  

• Использование скребнера для получения данных с сайтов.  

• Настройка экстрактора для извлечения нужных данных.  

• Запись данных в Google Таблицу.  

• Настройка формата записи данных.  

• Запуск сценария для получения данных и их записи в таблицу.  

• Проверка полученных данных: заголовки и мета-описания.  

• Возможность настройки времени для ежедневного обновления данных.  

• Простота и эффективность первого сценария.  

• Использование запросов для парсинга данных с сайтов.  

• Пример: парсинг объявлений о недвижимости на Авито.  

• Настройка параметров для получения нужных данных и их анализа.  

• Собраны данные, статус-код 200, что указывает на успешность.  

• Данные включают много HTML-тегов, которые нужно очистить.  

• Используется конвертация HTML в текст для очистки данных.  

• Данные разбиты на текст, заголовки и параграфы.  

• Найдены ссылки на квартиры, что упрощает работу с данными.  

• Используется подбор по шаблону для нахождения ссылок на квартиры.  

• Регулярные выражения используются для поиска ссылок.  

• Пример: поиск ссылок на квартиры в Казани.  

• Регулярное выражение помогает найти нужные данные.  

• Использование начальных данных для предотвращения блокировки сайта.  

• Данные берутся с узла, а не с сайта.  

• Это безопаснее и позволяет избежать блокировки.  

• Проверка шаблона и нахождение ссылок.  

• Обнаружено больше ссылок, чем нужно.  

• Корректировка шаблона для точного нахождения ссылок.  

• Извлечение ссылок и данных после квартиры.  

• Использование квадратных скобок для указания нужных данных.  

• Проверка корректности работы шаблона.  

• Извлечение ссылок и данных через встроенные функции.  

• Проверка работы ссылок и данных.  

• Использование ссылок для дальнейших действий.  

• Извлечение данных по каждой квартире.  

• Проблемы с защитой от перегрузки запросов.  

• Необходимость разработки защиты от перегрузки.  

• Преобразование HTML-данных в простой текст.  

• Использование блока для уменьшения количества запросов.  

• Проверка данных по первой квартире.  

• Парсинг данных для нахождения квадратуры и стоимости.  

• Использование искусственного интеллекта для создания регулярных выражений.  

• Корректировка регулярных выражений для точного поиска данных.  

• Созданы две таблицы: одна для метаданных, другая для данных с Авито.  

• В таблицу добавляются ссылки, площади и цены за квадратный метр.  

• Добавляется дата для каждой записи.  

• Для предотвращения частых запросов добавляется ожидание перед и после запроса.  

• Важно сохранять данные вручную, так как автосохранения нет.  

• Проверяется работа сценария.  

• Обнаружена ошибка: не добавлены ссылки.  

• Исправляется ошибка и проверяется работа сценария.  

• Визуально проверяется правильность данных.  

• Все данные собраны успешно, таблица готова.  

• Рекомендуется задавать режим сбора данных, например, ежедневно в определенное время.  

• Для предотвращения ошибок добавляется блок повторных попыток через определенное время.  

• Призыв к обсуждению и обратной связи.