При выборе нового программного обеспечения мнение предыдущих пользователей является бесценным. Онлайн-отзывы предоставляют прямой взгляд на реальные пользовательские опыты. В этой области G2 зарекомендовал себя как надежная платформа для достоверной обратной связи о программном обеспечении.

Многие покупатели обращаются к G2 за исследованием, оценивая подлинность и глубину его отзывов. В связи с этой тенденцией, бизнесы все больше заинтересованы в доступе к богатству информации, содержащейся в этих отзывах.

Это руководство поможет вам освоить процесс парсинга отзывов о продуктах на G2. Мы рассмотрим такие темы, как понимание структуры отзывов, обход возможных блокировок и анализ данных. Вооружитесь навыками для эффективного использования информации из отзывов на G2.

Содержание

III. Установка необходимых пакетов IV. Инициализация ExpressJS и Crawlbase Crawling API V. Парсинг страницы отзывов G2 с помощью Crawlbase VI. Парсинг HTML с помощью Cheerio VII. Настройка базы данных Firebase VIII. Сохранение данных в базе данных Firebase Realtime X. Часто задаваемые вопросы

I. Объем проекта

Давайте исследуем основу нашего проекта, которая заключается в извлечении отзывов о продуктах G2. Чтобы обеспечить гладкий процесс, мы объединили основные инструменты: Crawlbase, JavaScript, Firebase, ExpressJS и Cheerio. Каждый из этих инструментов играет уникальную роль в этом проекте.

1. Преимущество Crawlbase

Crawling API от Crawlbase - наш основной инструмент при решении задач, таких как блокировки и CAPTCHA. Этот API обеспечивает сбор необходимых данных без прерываний. С помощью Crawlbase мы готовы эффективно и эффективно парсить информацию.

2. Раскрываем магию JavaScript

JavaScript - это магия современной веб-разработки, и мы используем ее в нашем проекте. Это наше основное средство для создания динамических элементов. Благодаря его гибкости мы можем обрабатывать контент и настраивать элементы HTML, что позволяет нам создавать отзывчивое и динамическое решение для парсинга.

3. Подключение к Firebase

Наш верный помощник в этом приключении - Firebase. Эта мощная платформа баз данных в реальном времени становится нашей площадкой, где мы безопасно храним все эти драгоценные отзывы о продуктах G2. С помощью Firebase наши данные аккуратно организованы и готовы к анализу в любое время, когда это необходимо.

4. Создание с помощью Express

Представьте себе Express.js как крепкую основу нашего проекта. Это похоже на строительные леса, которые позволяют нам обрабатывать входящие запросы и предоставлять ответы. Установка маршрутов, управление нашими задачами парсинга и подключение к Firebase - все это и многое другое возможно благодаря ExpressJS.

5. Cheerio: Волшебник HTML

Cheerio - наш секрет для понимания HTML. С помощью этого парсера мы можем извлекать значимую информацию из сырого HTML-кода отзывов на G2.

II. Начало работы

Создание учетной записи Crawlbase

Посетите веб-сайт и завершите процесс регистрации, чтобы создать учетную запись. Важно запомнить ваши токены учетной записи, особенно токен обычного запроса/tcp, так как мы будем использовать его для парсинга содержимого страницы с отзывами на G2.

Обратите внимание, что G2 - это сложный веб-сайт, и Crawlbase реализует особое решение для обхода алгоритма обнаружения ботов G2. Свяжитесь с командой поддержки, чтобы включить это настроенное решение для вашей учетной записи.

Установка Node.js

Перейдите на официальный веб-сайт Node.js и загрузите соответствующий установщик для вашей операционной системы (Windows, macOS или Linux). Запустите установщик и следуйте инструкциям на экране.

Postman

Создайте бесплатную учетную запись Postman. Это популярный инструмент для тестирования и разработки API (интерфейса прикладного программирования), который упрощает работу с API. Он предоставляет удобный интерфейс, который позволяет разработчикам отправлять HTTP-запросы к API, просматривать ответы и взаимодействовать с различными конечными точками API.

Проект Firebase

Настройте бесплатную учетную запись на Google Firebase. Удерживайте свою учетную запись, так как мы будем использовать эту базу данных в реальном времени далее в статье.

III. Установка необходимых пакетов

Теперь, когда вы создали основу для вашей среды разработки, давайте оснастим ее необходимыми инструментами. Мы установим необходимые пакеты с помощью npm (Node Package Manager).

Используя npm, командную строку, которая сопровождает Node.js, вы можете легко загружать и управлять внешними библиотеками и пакетами. Эти пакеты предоставляют предварительно созданные функциональности, которые упрощают различные задачи, включая парсинг HTML.

В этом шаге мы инициируем новый проект Node.js и установим три важных пакета: express, cheerio и Crawlbase. Пакет ExpressJS позволяет легко создавать веб-сервер, Cheerio облегчает парсинг HTML, а библиотека Crawlbase упрощает ваши усилия в области парсинга.

Откройте терминал или командную строку, перейдите в каталог вашего проекта и выполните следующие команды:

Первая команда инициализирует новый проект Node.js с настройками по умолчанию, а вторая команда загружает и устанавливает эти пакеты и их зависимости, сохраняя их в папке node_modules внутри вашего проектного каталога.

Эти пакеты будут служить строительными блоками этого проекта, позволяя нам взаимодействовать с веб-контентом, извлекать информацию и сохранять ценные идеи.

IV. Инициализация Express и API парсинга Crawlbase

Инициализируйте ваше приложение ExpressJS и определите необходимые маршруты. Мы создадим маршрут для обработки процесса парсинга.

Этот код создает веб-сервер ExpressJS, который обеспечивает парсинг веб-страниц с помощью библиотеки crawlbase. При получении GET-запроса по конечной точке /scrape, сервер извлекает URL из параметра запроса. Затем он использует класс CrawlingAPI, аутентифицированный с вашим токеном пользователя (убедитесь, что замените значение USER_TOKEN на ваш фактический токен обычного запроса / TCP), чтобы выполнить GET-запрос по указанному URL.

Успешные ответы форматируются в JSON и отправляются обратно клиенту. В случае ошибок во время вызова API сервер отвечает статусом 500 и сообщением об ошибке. Сервер настроен на прослушивание указанного порта или по умолчанию 3000, с сообщением журнала, указывающим его операционный статус.

const express = require('express');
const { CrawlingAPI } = require('crawlbase');

const app = express();
const port = process.env.PORT || 3000;

app.get('/scrape', async (req, res) => {
  const { url } = req.query;

  try {
    const api = new CrawlingAPI('USER_TOKEN');
    const response = await api.get(url);
    res.json(response);
  } catch (error) {
    res.status(500).json({ error: error.message });
  }
});

app.listen(port, () => {
  console.log(`Server is running on port ${port}`);
});

V. Парсинг страницы отзывов G2 с помощью Crawlbase

В процессе извлечения отзывов о продукте G2 мы будем использовать мощные возможности Crawlbase. Этот шаг включает получение HTML-контента страницы отзывов G2, что является важным предварительным условием для разбора и извлечения ценной информации.

Интегрируя Crawlbase, вы получаете значительное преимущество при преодолении потенциальных проблем, таких как CAPTCHA и блокировки IP-адресов. Crawling API Crawlbase позволяет обойти эти препятствия, обеспечивая эффективный и бесперебойный процесс извлечения.

Для проверки функциональности вашего маршрута /scrape вы можете запустить сервер ExpressJS, выполнив команду node index.js, или, если вы настроили запускной скрипт в файле package.json, вы можете использовать npm start. Это действие инициирует запуск сервера и позволит вам оценить функциональность определенного маршрута.

Сервер будет активен и работать по умолчанию на порту 3000. Вы можете получить доступ к нему через свой браузер, перейдя по адресу [http://localhost:3000](http://localhost:3000.).

Для тестирования маршрута /scrape откройте Postman и создайте новый GET-запрос. Введите URL-адрес http://localhost:3000/scrape и добавьте параметр запроса URL. В этом примере мы будем парсить и извлекать отзывы о xcode.

Отправьте запрос, нажав кнопку Send. Postman захватит ответ, который будет содержать HTML-контент страницы отзывов о продукте G2.

Используя Postman для получения HTML-контента нашего целевого URL, вы можете визуально проверить возвращенный контент. Этот этап проверки гарантирует успешную интеграцию с Crawlbase и возможность получения необходимого веб-контента.

VI. Парсинг HTML с помощью Cheerio

После получения HTML-контента мы будем использовать Cheerio для его парсинга и извлечения необходимой информации. Для этого необходимо найти правильные селекторы, шаблоны, используемые для выбора конкретных элементов в структуре HTML. Вот как можно получить селекторы:

Откройте страницу обзоров продуктов G2 в вашем веб-браузере. Щелкните правой кнопкой мыши на элементе, который вы хотите спарсить, и выберите "Инспектировать" или "Инспектировать элемент". Это откроет инструменты разработчика браузера.
Найдите элемент.

В инструментах разработчика вы увидите структуру HTML-страницы. Перейдите по элементам, пока не найдете тот, который содержит нужные данные. Наведите курсор на различные элементы HTML, чтобы выделить их на странице и помочь вам определить правильный элемент.

3. Идентификация классов и идентификаторов

Ищите атрибуты, такие как class и id, которые уникально идентифицируют элемент, который вы хотите спарсить. Эти атрибуты являются селекторами, которые вы можете использовать с помощью Cheerio, чтобы получить нужное значение.

4. Использование CSS-селекторов

После того, как вы определили классы или идентификаторы, вы можете использовать их в качестве CSS-селекторов в своем коде Cheerio. Например, если вы хотите спарсить заголовки отзывов, у вас может быть селектор вида .review-title, чтобы выбрать элементы с классом review-title.

5. Тестирование селекторов с помощью Cheerio

Чтобы убедиться, что ваши селекторы работают правильно, откройте новый скрипт Node.js и используйте Cheerio для загрузки HTML-контента и проверки ваших селекторов. Используйте синтаксис $(селектор) для выбора элементов и проверьте, что вы получаете правильные данные.

В этом коде определена функция с именем parsedDataFromHTML, которая принимает входные данные в виде HTML-контента и использует библиотеку Cheerio для извлечения определенных данных из HTML. Она инициализирует объект с именем productData, в котором содержатся поля для информации о продукте и отзывах.

Код использует селекторы Cheerio для извлечения таких деталей, как название продукта, рейтинг, общее количество отзывов и данные отдельных отзывов. Он проходит по элементам отзывов, извлекая данные о рецензентах, тексте отзыва, рейтинге, аватаре рецензента, ссылках на отзывы, заголовках профилей, метках профилей и датах отзывов.

Все эти данные организованы в структурированный объект и возвращаются. В случае возникновения ошибок в процессе парсинга, функция возвращает сообщение об ошибке.

Примечание: Чтобы проверить успешность парсинга, вы можете следовать следующим шагам.

VII. Настройка базы данных Firebase

На этом этапе мы будем интегрировать Firebase в ваш проект парсинга. Вы можете следовать следующим шагам.

1. Создайте новый проект

Войдите в консоль Firebase и создайте новый проект, нажав кнопку "Добавить проект". Дайте вашему проекту подходящее имя и выберите предпочитаемые параметры.

2. Создание базы данных в реальном времени

После успешной настройки проекта перейдите в левое меню консоли Firebase и выберите Database. Затем нажмите на Создать базу данных и выберите вариант Начать в тестовом режиме. Этот подход позволяет создать базу данных в реальном времени с ограниченными правилами безопасности, что идеально подходит для тестирования и разработки.

3. Проверка правил и безопасности

Находясь в тестовом режиме, важно знать, что ваша база данных доступна с ограниченными правилами безопасности. Перейдите к настройке безопасности при переходе в продакшн. Нажмите на Далее, а затем на Включить.

4. Генерация приватного ключа

Перейдите в настройки вашего проекта Firebase, затем сгенерируйте новый приватный ключ, специально для Firebase Admin SDK. После генерации ключа убедитесь, что сохраните полученный JSON-файл в корневой директории вашего проекта. Этот JSON-файл содержит ключ сервисного аккаунта и является важным для функциональности SDK.

5. Интеграция приватного ключа

В вашем проекте ExpressJS установите пакет Firebase Admin SDK и инициализируйте его, используя ваш приватный ключ и URL базы данных.

Этот фрагмент кода сначала устанавливает пакет firebase-admin с помощью npm. Затем он импортирует пакет и инициализирует SDK, используя JSON-файл сервисного аккаунта для аутентификации и URL вашей Firebase Realtime Database. Эта настройка позволяет вашему приложению Node.js взаимодействовать с сервисами Firebase, используя функциональность Admin SDK.

VIII. Сохранение данных в Firebase Realtime Database

Внутри логики вашего маршрута /scrape, после разбора HTML с помощью Cheerio, структурируйте извлеченные данные в формате, подходящем для ваших нужд. Это может быть массив объектов, где каждый объект представляет отзыв.

Вот полный код для обхода и парсинга отзывов о продукте G2 и сохранения извлеченных данных в вашу базу данных.

В кратком изложении, этот код создает приложение Node.js с несколькими функциями. Он начинается с импорта необходимых библиотек, включая express.js для создания веб-сервера, cheerio для разбора HTML, crawlbase для веб-обхода и firebase-admin для взаимодействия с сервисами Firebase. SDK администратора Firebase инициализируется с использованием JSON-файла учетной записи службы и соответствующего URL базы данных. Создается экземпляр класса CrawlingAPI с токеном пользователя для облегчения веб-обхода.

Затем код создает приложение ExpressJS и устанавливает его для прослушивания определенного порта, либо пользовательского, либо используя порт по умолчанию 3000. Определяется функция с именем parsedDataFromHTML, которая с использованием селекторов Cheerio разбирает содержимое HTML и структурирует его в организованные данные.

Устанавливается маршрут /scrape внутри приложения ExpressJS, настроенный для обработки GET-запросов. При получении запроса API обходит предоставленный URL с помощью CrawlingAPI. Ответ разбирается с помощью функции parsedDataFromHTML, что приводит к структурированным данным. Затем эти разобранные данные сохраняются в Firebase Realtime Database через SDK администратора Firebase, помещая их в определенный путь. Успешное сохранение данных вызывает JSON-ответ, содержащий разобранные данные.

Теперь мы успешно установили безпроблемное соединение между приложением ExpressJS и Firebase Realtime Database, что позволяет вам сохранять извлеченные отзывы о продукте G2 в структурированной и организованной форме. Это гарантирует, что эти ценные идеи будут надежно сохранены и легко доступны по мере необходимости.

IX. Заключение

Вот простая схема, которая резюмирует нашу проектную задачу:

В заключение, этот исчерпывающий руководство оснастил вас необходимыми техниками для извлечения отзывов о продукте G2 с использованием JavaScript и Crawlbase. Следуя подробным шагам, вы получили глубокое понимание навигации по интерфейсу продукта G2, уточнения и структурирования полученных данных и их эффективного архивирования в базу данных для последующего анализа.

Важность парсинга в извлечении действенных бизнес-инсайтов неоспорима. Он является прочной основой для обоснованных решений, улучшения продукта и нацеленных стратегий. Однако важно подчеркнуть необходимость этической практики парсинга - соблюдение условий использования веб-сайта является неотъемлемым условием.

Продолжая свой путь с Crawlbase, помните, что парсинг веб-сайтов - это не только техническое умение, но и ответственность. Обязательно продолжайте обучение и используйте этот огромный объем данных для выявления новых возможностей и продвижения инноваций, ориентированных на будущее.

Мир парсинга веб-сайтов динамичен и обширен, предлагая огромное количество знаний и идей, которые могут значительно помочь вашему бизнесу. Примите вызов, воспользуйтесь возможностями и позвольте вашей страсти к открытию руководить вас в будущих начинаниях с Crawlbase.

X. Часто задаваемые вопросы

Q. Как Crawlbase помогает в парсинге и скрапинге G2.com и других веб-сайтов?

API Crawlbase использует передовые алгоритмы и обширную сеть прокси-серверов для навигации через блокировки и CAPTCHA, эффективно скрывая ваш IP-адрес при каждом запросе. Этот стратегический процесс гарантирует анонимность и предотвращает отслеживание ваших действий при парсинге целевых веб-сайтов.

При работе с сложными веб-сайтами, такими как G2.com, мы разработали специальное решение, использующее обученных AI-ботов. Это улучшение позволяет нам обойти проблемы с прокси-серверами и избежать прерываний из-за блокировок. Путем использования премиальных жилых сетей в США мы эффективно имитируем поведение аутентичного человеческого просмотра. Такой подход гарантирует беспроблемный и бесперебойный процесс парсинга.

Вопрос. Могу ли я использовать другую базу данных?

Этот блог показал использование Firebase Realtime Database для хранения скрапинга данных. Однако ваши выборы не ограничены только этим вариантом. В зависимости от конкретных случаев использования или требований вашего проекта, вы можете изучить альтернативные решения баз данных, такие как MongoDB, PostgreSQL, MySQL или даже облачные платформы, такие как Amazon DynamoDB.

Вопрос. Как обработать пагинацию при парсинге отзывов на G2?

Обработка пагинации при парсинге отзывов на G2 включает получение данных с нескольких страниц раздела отзывов. Вот общий подход к обработке пагинации при парсинге веб-страниц:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def scrape_reviews():
    base_url = "https://www.g2.com"
    reviews_url = base_url + "/reviews"

    # Get the initial page
    response = requests.get(reviews_url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

    # Scrape data from the initial page
    # ...

    # Check if there are more pages
    next_page_link = soup.find("a", class_="pagination-next")
    while next_page_link:
        # Get the URL of the next page
        next_page_url = base_url + next_page_link["href"]

        # Get the next page
        response = requests.get(next_page_url)
        soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

        # Scrape data from the next page
        # ...

        # Check if there are more pages
        next_page_link = soup.find("a", class_="pagination-next")

    # Return the scraped data
    # ...

В этом примере мы сначала получаем и анализируем первую страницу с отзывами. Затем мы проверяем наличие ссылки на следующую страницу и продолжаем получать и анализировать остальные страницы, пока ссылка на следующую страницу присутствует. Каждая страница обрабатывается отдельно, и данные извлекаются со всех страниц для дальнейшей обработки или сохранения.

Q. Как я могу обеспечить законность и этичность парсинга веб-страниц?

Обеспечение законности и этичности парсинга веб-страниц включает в себя соблюдение правил и руководств, установленных веб-сайтами. Перед началом парсинга рекомендуется тщательно ознакомиться с условиями использования сайта и проверить файл robots.txt. Кроме того, следует быть внимательным к данным, которые вы извлекаете, и убедиться, что у вас есть законное право использовать их для заданных целей. Такой подход поможет поддерживать ответственную и этичную практику парсинга.

Оригинал опубликован на https://crawlbase.com.

Как парсить отзывы о продуктах на G2 с помощью JavaScript