Парсер Etsy с асинхронным сбором данных и визуализацией в Excel
Использованные библиотеки:
● playwright: для инициализации браузера, получения cookie, загрузки страниц Etsy и обхода механизмов защиты.
● BeautifulSoup (bs4): для анализа HTML-страниц, нахождения нужных элементов (например, ссылок на товары) и их фильтрации по необходимым параметрам.
● openpyxl: для создания таблиц, форматирования ячеек, вставки текстовых данных и изображений в файл .xlsx.
● Pillow (PIL): для обработки изображений, включая изменение их размеров перед вставкой в Excel.
● httpx: для асинхронной загрузки изображений товаров по ссылкам высокого качества.
Основные задачи:
● Автоматизация сбора данных – Поиск товаров по ключевым словам, фильтрация по названию магазина, обход капчи.
● Обработка информации – Парсинг HTML для получения названий, ID товаров, изображений, изменение размеров изображений.
● Сохранение результатов – Создание Excel-таблицы, вставка текста и изображений, форматирование таблицы.
● Асинхронность – Одновременная обработка запросов и загрузка изображений.
● Гибкость настроек – Настройка параметров входа, глубины сканирования и пауз.
Процесс реализации:
1. Сбор данных:
Данные собираются с помощью класса EtsyClient, который инкапсулирует функции для взаимодействия с платформой Etsy, сбора ключевых слов, загрузки страниц и обработки результатов. Используются библиотеки BeautifulSoup для парсинга и httpx для загрузки изображений товаров. Данные организуются в структуру, готовую к сохранению в файл.
2. Обработка и сохранение данных:
Для сохранения собранных данных используется библиотека openpyxl. Создается Excel-таблица, в которую записываются как текстовые данные о товарах, так и изображения товаров. Для каждого товара автоматически изменяется размер изображения перед вставкой, чтобы обеспечить их корректное отображение в таблице.
3. Асинхронность и эффективность:
Процесс сбора и обработки данных реализован асинхронно, что позволяет одновременно обрабатывать несколько запросов и загружать изображения. Благодаря асинхронному подходу процесс сбора данных значительно ускоряется, уменьшая время выполнения программы.
4. Гибкость настроек:
Программа легко настраивается для работы с различными магазинами на Etsy благодаря использованию переменных класса, что позволяет изменять параметры без необходимости изменять код.
Метки:
#python #парсеры #Парсинг #playwright #webscraping #Парсеры #спарсить #beautifulsoup #beautifulsoup4 #bs4 #pillow #openpyxl
● playwright: для инициализации браузера, получения cookie, загрузки страниц Etsy и обхода механизмов защиты.
● BeautifulSoup (bs4): для анализа HTML-страниц, нахождения нужных элементов (например, ссылок на товары) и их фильтрации по необходимым параметрам.
● openpyxl: для создания таблиц, форматирования ячеек, вставки текстовых данных и изображений в файл .xlsx.
● Pillow (PIL): для обработки изображений, включая изменение их размеров перед вставкой в Excel.
● httpx: для асинхронной загрузки изображений товаров по ссылкам высокого качества.
Основные задачи:
● Автоматизация сбора данных – Поиск товаров по ключевым словам, фильтрация по названию магазина, обход капчи.
● Обработка информации – Парсинг HTML для получения названий, ID товаров, изображений, изменение размеров изображений.
● Сохранение результатов – Создание Excel-таблицы, вставка текста и изображений, форматирование таблицы.
● Асинхронность – Одновременная обработка запросов и загрузка изображений.
● Гибкость настроек – Настройка параметров входа, глубины сканирования и пауз.
Процесс реализации:
1. Сбор данных:
Данные собираются с помощью класса EtsyClient, который инкапсулирует функции для взаимодействия с платформой Etsy, сбора ключевых слов, загрузки страниц и обработки результатов. Используются библиотеки BeautifulSoup для парсинга и httpx для загрузки изображений товаров. Данные организуются в структуру, готовую к сохранению в файл.
2. Обработка и сохранение данных:
Для сохранения собранных данных используется библиотека openpyxl. Создается Excel-таблица, в которую записываются как текстовые данные о товарах, так и изображения товаров. Для каждого товара автоматически изменяется размер изображения перед вставкой, чтобы обеспечить их корректное отображение в таблице.
3. Асинхронность и эффективность:
Процесс сбора и обработки данных реализован асинхронно, что позволяет одновременно обрабатывать несколько запросов и загружать изображения. Благодаря асинхронному подходу процесс сбора данных значительно ускоряется, уменьшая время выполнения программы.
4. Гибкость настроек:
Программа легко настраивается для работы с различными магазинами на Etsy благодаря использованию переменных класса, что позволяет изменять параметры без необходимости изменять код.
Метки:
#python #парсеры #Парсинг #playwright #webscraping #Парсеры #спарсить #beautifulsoup #beautifulsoup4 #bs4 #pillow #openpyxl
Измаил 
Свободен для работы