что такое видео парсер

11.12.202317.04.2022 admin 0 Comments

Простой парсер для youtube в гугл таблицах

Предыстория

Появилась задача собрать данные по 2000+ youtube видео, из которых необходимо было извлечь название видео, канала и язык.

Функция IMPORTXML, с помощью которой можно выполнять парсинг с сайтов, — не помогла, поскольку, как оказалось в дальнейшем, youtube хранит данные в JSON файлах. Перебирать руками такое количество видео не хотелось и я начал искать способы как автоматизировать или хотя бы упростить эту задачу.

Нашел старую статью 15 года на Хабре, в которой описано как получить количество просмотров видео, но с момента ее публикации youtube обновил API и мне необходимо было получить немного другие данные.

В процессе решения задачи с помощью youtube API и гугл таблиц получилось не только извлечь данные по заранее подготовленному списку видео URL, но также парсить выдачу youtube по ключевому слову.

Находясь в дичайшем восторге от результата, я решил поделиться своим опытом и описать процесс немного подробнее.

Сам метод конечно же не идеален. Его можно охарактеризовать как простое решение на очень скорую руку. Но пока не начал изучать Python (надеюсь этот день рано или поздно настанет) приходится все делать по старинке в таблицах.

Подготовка

Для работы парсера, как и в оригинальной статье, нам понадобится скрипт ImportJSON и youtube API.

ImportJSON

Скачиваем скрипт с github и устанавливаем в таблицу через инструменты >> редактор скриптов.

Youtube API

Получаем свой API — ключ Youtube Data API V3 в библиотеке и создаем под него учетные данные. Предварительно, конечно же, делаем учетную запись, если еще не зарегистрированы в google cloud.

Информация о видео хранится в JSON файле, который доступен по ссылке:

где
Video_ID — идентификатор видео
API_Key — ключ API который вы получите в консоли
Part_Parametr — часть файла в которой хранится информация
Части файла могут быть нескольких видов:
snippet — содержится практически вся базовая информация о видео:
1. дата публикации
2. название видео
3. название канала
4. идентификатор канала
5. описание под видео (Description)
6. категория видео (номер)
7. теги
contentDetails — содержит продолжительность и разрешение видео.
topicDetails — содержит категорию видео в виде ссылки на википедию с названием категории, однако этот раздел не всегда бывает заполнен.
statistics
1. просмотры
2. количество комментариев
3. лайки
4. дизлайки
В целом это основные части, которые могут вам понадобиться, но полный список, если что, есть в справке.

Получение данных по списку URL

Рассмотрим работу парсера на примере обзора badcomedian. Для того чтобы получить информацию о видео нам нужен только его идентификатор (Video_ID), в данном случае это EOWa0fmSGs8.

Получаем и структурируем информацию при помощи формулы ImportJSON и языка запросов XPath.

Так выглядит JSON файл на сервере:

Формула для получения количества просмотров в таблицах:

=ImportJSON(»https://www.googleapis.com/youtube/v3/videos?id=EOWa0fmSGs8&key=&part=statistics»; «/items/statistics/viewCount»; »noHeaders»)

В принципе, XPath можно и не использовать в запросе, но тогда вы получите все содержимое JSON файла, без сегментации по параметрам. Создав необходимое количество формул с XPath параметрами вы получите только нужные данные, которые будет легче обрабатывать.

Получение списка видео по ключевому запросу

Принцип парсинга выдачи такой же, как и в примере выше, но немного меняется структура запроса.

В данном случае JSON файл с результатами выдачи по видео находится по ссылке

где параметр type указывает на то, что именно мы получим на выходе:

type=video — список видео релевантных запросу
type=channel — список каналов
type=playlist — список плейлистов
Также дополнительно в запросе можно указывать:

1. дату публикации или диапазон дат
2. регион и язык поиска
3. продолжительность видео
4. количество результатов (по умолчанию 5, максимальное 50) и т.д.

Чтобы получить список ID по запросу badcomedian используем формулу:

ImportJSON отлично работает совместно с функцией СЦЕПИТЬ, которая и позволяет нам изменяя различные параметры совершать массовый анализ или парсинг видео.

Источник

Как парсить YouTube: скрапинг видео, комментариев и других данных

Ищете подходящий YouTube-скрапер? В этой статье вы найдёте лучшие веб-скраперы, которые можно использовать для извлечения данных из YouTube, а также узнаете об особенностях создания собственного скрапера.

YouTube — это второй по популярности после Google поисковой движок. Но тут важнее не популярность YouTube как поисковика, а огромное количество видео на этом ресурсе, а также сопутствующих данных, комментариев. Возможно, вы сейчас гадаете: в чём же польза от скрапинга YouTube?

На самом деле, данным с YouTube найдётся масса применений, таких как мониторинг рейтингов, анализ настроений комментариев пользователей, создание базы описаний видео и многое другое. Для маркетологов YouTube и независимых исследователей такие данные представляют большую ценность.

YouTube предоставляет очень ограниченные возможности для доступа к общедоступным данным с некоторыми ограничениями. Если вам нужно обойти эти ограничения правильно, обычно приходится договариваться и платить. Далеко не все могут пойти этим путём, поэтому самый распространённый способ сбора общедоступных данных – использование веб-скраперов – программ, написанных специально для автоматизации добычи данных с YouTube.

В этой статье мы расскажем вам о лучших веб-скраперах для YouTube. Также вы узнаете, как распарсить его самостоятельно с помощью Python, Requests и Beautiful Soup. Но сперва мы рассмотрим основные особенности скрапинга YouTube.

Обзор скрапинга YouTube

Данные, которые мы можем вытянуть из YouTube, – это видео, комментарии, рекомендации видео, рейтинги, реклама внутри видео. Интересовались ли вы когда-нибудь, что YouTube думает об использовании веб-скраперов на его страницах? Он не разрешает собирать данные с их помощью: выгоднее, чтобы вы пользовались именно платным API.

В общем, YouTube не любит, чтобы его скрапили. Но делает ли это такой способ добычи данных незаконным? Однозначно, нет. Судебный процесс против HiQ со стороны LinkedIn и последующие иски и решения прояснили кое-что насчёт веб-скрапинга: на общих основаниях он полностью законен, и вы можете прибегать к нему, не спрашивая разрешения.

Но на пути у вас всё ещё стоят anti-scraping и anti-bot системы YouTube. Этот ресурс обладает умной anti-scraping системой, предназначенной для обнаружения и предотвращения работы ботов. Если вам всё-таки нужно вытянуть оттуда данные, вам понадобится скрапер, который сможет пройти все проверки anti-scraping и anti-bot систем. К счастью, существует много таких программ для разных платформ.

Интересно, что при наличии навыков программирования вы сможете написать свой скрапер самостоятельно. Если не получится, всегда можно вернуться к этому списку и воспользоваться одним из готовых решений.

Как скрапить YouTube с помощью Python, Requests, и Beautiful Soup

Будучи программистом, вы можете разработать собственный веб-скрапер, но это не так просто, как может показаться.

Во-первых, вы должны понимать, что скрапер, написанный для пары страниц, отличается от того, что потребуется для обработки сотен или тысяч.

Простой скрапер разбирает 20 страниц (а может, и больше), не встречая никаких преград. Но если вы будете скрапить намного больше страниц, вам придётся иметь дело с блокировщиками IP и капчами. Anti-scraping технологий много, но обход капчей и блокировщиков решает большую часть проблем.

Реализовать такой скрапер проще всего на Python, так как этот язык предоставляет библиотеки и фреймворки, которые упростят разработку.

То, какие библиотеки вам понадобятся, в большинстве случаев зависит от типа данных, которые нужно собрать. Если выполнение скриптов и JavaScript-рендеринг не нужны, подойдут Requests и Beautiful Soup, Scrapy тоже будет хорошим выбором. Но если требуется выполнить js-скрипты, чтобы вытянуть данные, лучшим решением будет Selenium.

Разрабатывая веб-скрапер для YouTube, нужно обеспечить избегание блокировки IP и прохождение капчей. Скрыть IP и избежать блокировки вам помогут прокси, а расправиться с капчами при их срабатывании — решатели капчей.

Если вы собираетесь обработать большое количество страниц, а процесс требуется ускорить, стоит задуматься о применении многопоточности. Ниже представлен простой скрапер YouTube, который принимает URL видео и возвращает количество его просмотров.

Лучшие скраперы YouTube

Если же вы не программист, вы можете найти готовые скраперы для YouTube (вам не придется написать ни строчки кода). Впрочем, не все из них «non-code» – некоторые потребуют от вас определённых навыков. Ниже представлены лучшие программы, которые можно использовать для скрапинга YouTube.

Octoparse

Если вам надоели блокировки, представляем вам Octoparse — скрапер, который поможет справиться с проверками безопасности даже на самых продвинутых сайтах. Пожалуй, это один из лучших веб-скраперов на рынке. Вы можете использовать его для добычи общедоступных текстовых данных с YouTube.

Octoparse облегчает процесс скрапинга, ведь в нём уже есть готовые шаблоны для работы с популярными сайтами, что избавляет вас от необходимости с нуля прописывать все правила для определённых сайтов.

ScrapeStorm

ScrapeStorm – один из наиболее универсальных скраперов, так как его можно использовать для скрапинга почти всех сайтов (и YouTube в том числе). Поддерживается он всеми наиболее популярными операционными системами. Также доступна версия на базе облачных технологий.

Этот инструмент использует искусственный интеллект, который в большинстве случаев автоматически распознаёт данные и парсит их без вмешательства человека.

Data Miner

Data Miner – расширение для браузера с поддержкой Chrome и Microsoft Edge. Data Miner также может использоваться для скрапинга YouTube. С таким скрапером можно не бояться обнаружения, потому что он умеет скрывать подозрительное поведение.

Data Miner не выдаст ваши данные, а ещё он поддерживает более 15000 сайтов. Здесь есть бесплатный тариф, который, возможно, идеально вам подойдёт, если вы не планируете скрапить в крупных масштабах.

Что вам точно понравится в Data Miner, – это более 50000 предварительно созданных запросов, которые помогут вам выполнить работу одним щелчком мыши. Data Miner заполняет формы, упрощает автоматический парсинг и обеспечивает поддержку пользовательского парсинга.

ParseHub

ParseHub это ещё одно устанавливаемое программное обеспечение, которое можно использовать для скрапинга. ParseHub не является специализированным инструментом для парсинга YouTube, как и другие в этом списке. Тем не менее, он предоставляет средства для добычи общедоступных данных на YouTube, и на данный момент является одним из лучших инструментов на этом рынке.

Десктопная версия ParseHub бесплатна (с некоторыми ограничениями). А вот за облачную версию придётся платить, но она предлагает большое количество дополнительных функций.

Helium Scraper

Ещё один отличный инструмент, который можно применить для скрапинга видео, комментариев, рейтингов и других общедоступных данных на YouTube. Чтобы использовать Helium Scraper, его нужно установить на компьютер.

Большое преимущество этого скрапера – широкий спектр функций, которые позволяют парсить в крупных масштабах. К числу этих функций относятся:

Заключение

Ни один из перечисленных выше скраперов, как вы можете заметить, не предназначен исключительно для YouTube (хотя на рынке есть и такие). Универсальные скраперы позволят вам работать с куда бо́льшим количеством сайтов, если возникнет такая необходимость.

Источник

Парсинг бесплатно: 30 программ, сервисов и фреймворков

В этой статье расскажу про программы, сервисы и фреймворки для парсинга, которые позволяют собирать данные бесплатно. В подборке представлены как полностью бесплатные инструменты, так и инструменты, предоставляющие ограниченный бесплатный период либо ограниченную функциональность, но в любом случае дают возможности, которых может хватить для решения тех или иных задач.

Парсинг – это автоматизированный процесс сбора данных с сайтов, применяется для сбора контента: цен конкурентов, описаний товаров, контактов для лидов, отзывов и рейтингов, файлов и для любых других задач, когда нужно собрать большой объем информации.

Условно инструменты для парсинга разделяются на две части. Одна из них – это разработка парсинга под задачу, этим занимаются программисты, которые часто используют разные языки программирования, например, Python или JavaScript, чтобы тщательно продумать логику будущего скрипта до деталей, что требует времени и вычислительных ресурсов, но в конечном итоге дает наилучшие результаты. Задачи при таком подходе решаются точно, как нужно, можно собирать данные с необходимыми условиями, скоростью и объемами.

Программы стоит выбирать, если вам нужно простое решение с быстрым стартом, не требующее знаний языков программирования. Конечно, использование программ не позволит решить любой кейс и возможности самих программ различны, но тем не менее это отличное решение для простых задач.

Screaming Frog SEO Spider – популярная программа, специализирующаяся на работе с SEO данными, имеет широчайший функционал для аудита сайтов, полное перечисление возможностей программы займет не одну страницу. При первом знакомстве интерфейс программы может показаться громоздким из-за множества вкладок и окон, но поработав некоторое время становится понятно, что он удобен, вкладки позволяют получить быстрый доступ к отчетам, окна удобно структурируют результаты парсинга.

В бесплатной версии программа предоставляет следующие возможности:

Бесплатная версия ограничена возможностью парсить до 500 URL адресов на сайте и если ваши потребности вписываются в ограничения программы, то внимательно присмотритесь к данному продукту. Screaming Frog быстр в работе, в силу популярности на эту программу написано множество обзоров и разобраться в базовом функционале не составит труда.

Полная версия программы предоставляет возможность парсить не только SEO данные, но и любую другую информацию с сайтов используя XPath (XML Path Language) — язык запросов к элементам XML-документа.

Некоторые сайты используют методы динамической загрузки данных на стороне клиента для создания асинхронных запросов. Такие данные проблема для простых парсеров, поскольку веб-контент не встроен в исходный HTML код. Easy Web Extract заявляет о возможности сбора таких данных, при тестировании программа справилась не со всеми сайтами, вам нужно проверить эту фичу на нужных вам сайтах.