Как создать парсер для анализа финансовых данных

Как создать парсер для анализа финансовых данных
Как создать парсер для анализа финансовых данных
Anonim

1. Введение

Описание необходимости создания парсера для анализа финансовых данных

Создание парсера для анализа финансовых данных является необходимым шагом для любого трейдера, инвестора или аналитика, работающего в финансовой сфере. Парсер - это специальная программа, способная автоматически собирать данные с различных источников, таких как финансовые новостные сайты, торговые платформы, отчеты компаний и так далее.

Парсер позволяет собирать и обрабатывать огромные объемы информации в реальном времени, что помогает принимать более обоснованные решения на основе данных. Например, парсер может автоматически отслеживать изменения курсов валют, цен акций, объемов продаж и других финансовых показателей, что позволяет оперативно реагировать на изменения на рынке.

Без использования парсера анализ финансовых данных становится крайне затруднительным и трудоемким процессом, требующим больших усилий и временных затрат. Парсер же позволяет сделать этот процесс более эффективным и точным, так как исключает человеческий фактор и возможность ошибок.

Таким образом, создание парсера для анализа финансовых данных является важным инструментом для работы в финансовой сфере, который позволяет оперативно получать и обрабатывать информацию, необходимую для принятия правильных решений.

Цели и задачи парсера

Парсер - программное обеспечение, которое применяется для извлечения информации из структурированных данных, таких как web страницы, документы или базы данных. Целью парсера является автоматизация процесса анализа и обработки данных, что позволяет эффективно извлекать нужную информацию из больших объемов данных.

Основные задачи парсера:

1. Извлечение данных: Парсер позволяет извлекать информацию из исходных данных в соответствии с заданными критериями. Например, он может извлекать заголовки статей, цены товаров или контактные данные.

2. Обработка данных: Парсер может обрабатывать извлеченные данные для приведения их к необходимому формату или структуре. Например, он может преобразовывать данные в JSON или XML формат.

3. Анализ данных: Парсер позволяет анализировать извлеченные данные для выявления определенных закономерностей или трендов. Например, он может анализировать цены на товары для определения оптимальной ценовой стратегии.

4. Хранение данных: Парсер может сохранять извлеченные данные в базе данных или файловой системе для последующего использования. Например, он может сохранять информацию о клиентах или заказах.

Таким образом, парсер является мощным инструментом для обработки и анализа данных, который позволяет автоматизировать многие рутинные задачи и повысить эффективность работы с информацией.

2. Основные принципы парсинга данных

Что такое парсинг и как он работает?

Парсинг - это процесс извлечения информации из структурированных данных, таких как web страницы, документы или базы данных. Этот процесс осуществляется с помощью специальных программ, которые автоматически анализируют контент и извлекают необходимые данные.

Парсинг широко используется в таких областях, как web скрапинг, анализ данных, автоматизация задач и многие другие. Например, компании могут использовать парсинг для мониторинга цен на конкурентов, аналитики данных могут проводить исследования и анализ информации из различных источников.

Как работает парсинг? Программа, которая осуществляет парсинг, сначала загружает страницу или документ, с которого нужно извлечь информацию. Затем происходит анализ структуры данных - поиск ключевых элементов, содержащих нужные данные. Например, для парсинга web страницы это могут быть HTML теги или CSS классы.

Далее программа извлекает данные и может обработать их согласно заданным правилам - фильтровать, сортировать, объединять с другими данными. В результате получается структурированный набор информации, который может быть сохранен в файле или передан на дальнейшую обработку.

Однако стоит помнить, что парсинг данных должен осуществляться в рамках законов и правил использования информации. Незаконный парсинг данных может быть запрещен и наказуем по закону о защите данных и авторском праве. Поэтому при использовании парсинга необходимо учитывать эти аспекты и соблюдать соответствующие законы и нормы.

Виды парсинга данных: HTML, XML, JSON

Парсинг данных является необходимым инструментом для сбора информации с различных web сайтов. Существует несколько различных форматов данных, которые могут быть спарсены: HTML, XML и JSON.

HTML - это язык разметки, который используется для создания web страниц. Парсинг HTML позволяет извлекать данные из web страниц, такие как текст, ссылки, изображения и другие элементы. Для парсинга HTML обычно используют библиотеки, такие как BeautifulSoup для Python или Jsoup для Java.

XML - это расширяемый язык разметки, который широко используется для обмена структурированными данными. Парсинг XML позволяет извлекать информацию из XML-документов, такие как заказы, каталоги товаров или другие структурированные данные. Для парсинга XML также можно использовать различные библиотеки, например lxml для Python или JAXB для Java.

JSON - это формат обмена данными, который стал особенно популярен в web разработке. Парсинг JSON позволяет извлекать данные из JSON-объектов, которые могут содержать различные типы информации, такие как строки, числа, массивы и объекты. Для работы с JSON данных часто используется библиотека json для Python или Gson для Java.

Каждый из этих форматов данных имеет свои преимущества и недостатки, и выбор формата зависит от конкретной задачи, которую необходимо решить. Поэтому важно иметь опыт и знания в области парсинга данных, чтобы эффективно работать с различными типами данных и форматов.

Основные инструменты для парсинга данных: BeautifulSoup, Scrapy, Selenium

При работе с web данными существует несколько основных инструментов для парсинга данных, которые позволяют получить необходимую информацию с web страниц. Рассмотрим некоторые из них:

1. BeautifulSoup - это библиотека Python, которая предназначена для извлечения данных из HTML и XML файлов. Благодаря простому и интуитивно понятному интерфейсу, BeautifulSoup позволяет быстро и эффективно обрабатывать HTML код страницы и извлекать нужные данные.

2. Scrapy - это более мощный инструмент для парсинга данных, который позволяет создавать структурированные проекты для сбора информации с web сайтов. С помощью Scrapy можно управлять параллельными запросами, обрабатывать данные и сохранять их в различных форматах. Этот инструмент особенно удобен для работы с большими объемами данных.

3. Selenium - это инструмент для автоматизации web браузера, который позволяет взаимодействовать с web страницами, запускать действия пользователя (клики, ввод текста и так далее.) и извлекать данные, которые не доступны только через HTML код. Selenium широко используется для тестирования web приложений, но также может быть полезен при парсинге данных.

Каждый из этих инструментов имеет свои сильные стороны и применяется в зависимости от конкретной задачи. Выбор инструмента для парсинга данных зависит от сложности задачи, объема данных, а также уровня знаний и опыта пользователя. Важно помнить, что разные инструменты могут использоваться в комбинации для достижения лучших результатов.

3. Шаги по созданию парсера

Анализ источников данных

Анализ источников данных - это один из ключевых этапов в процессе исследования, который позволяет выявить достоверность и достаточность данных для проведения анализа. Важно учитывать, что качество выводов и решений, принимаемых на основе анализа данных, напрямую зависит от качества источников, из которых они были получены.

Первым шагом при анализе источников данных является их оценка на предмет достоверности. Это включает проверку источника на его надежность, репутацию, методы сбора данных и так далее. Важно обращать внимание на то, какие организации или индивидуумы стоят за источником данных, их мотивацию и возможные конфликты интересов.

Далее необходимо оценить соответствие выбранных источников поставленным целям и задачам исследования. Например, если нужно провести анализ рынка мобильных приложений, то данные о продажах автомобилей вряд ли будут полезны.

Также важно иметь представление о том, какой объем данных доступен для анализа и насколько он достаточен. Недостаточное количество данных может привести к неполноте искомой информации, а избыточность данных может усложнить их обработку и анализ.

Выбор подходящего инструмента для парсинга

При выборе подходящего инструмента для парсинга данных необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые позволят оптимизировать процесс извлечения информации из web сайтов.

Первым шагом является определение целей и задач парсинга. Необходимо четко понимать, какие именно данные необходимо извлечь, в каком формате и в каком объеме. Это поможет определить необходимый уровень гибкости и функционала инструмента парсинга.

Важным критерием при выборе инструмента является его производительность и скорость работы. В зависимости от объема данных и сложности структуры web сайтов, необходимо выбирать соответствующий инструмент, способный эффективно и быстро обрабатывать информацию.

Также стоит обратить внимание на возможности масштабирования выбранного инструмента. При необходимости парсить большое количество разнородных данных, важно выбрать инструмент, способный работать с различными типами и структурами web страниц.

Важным аспектом является поддержка и развитие инструмента парсинга. Регулярные обновления и добавление нового функционала позволят оптимизировать процесс парсинга и повысить его эффективность.

И, наконец, необходимо учитывать стоимость выбранного инструмента. Важно найти баланс между производительностью, функционалом и стоимостью, чтобы выбранный инструмент оправдал вложенные в него ресурсы.

Учитывая все перечисленные факторы, можно сделать обоснованный выбор подходящего инструмента для парсинга данных и эффективно использовать его для извлечения и анализа web информации.

Написание кода парсера

Написание кода парсера - это процесс разработки программного обеспечения, который позволяет извлекать данные из структурированных или неструктурированных источников, таких как web страницы, базы данных или текстовые файлы. Код парсера выполняет анализ и обработку данных, чтобы преобразовать их в структурированный формат, который может быть использован для дальнейшей обработки или анализа.

При написании кода парсера необходимо учитывать ряд важных аспектов. Во-первых, необходимо определить источник данных, с которыми будет работать парсер, и разработать стратегию их извлечения. Например, при парсинге web страницы можно использовать библиотеку BeautifulSoup в языке программирования Python для извлечения HTML-кода и поиска нужных элементов.

Далее необходимо определить структуру данных, в которую будут сохранены извлеченные данные. В зависимости от целей парсинга это может быть формат JSON, CSV, XML и так далее. Также важно предусмотреть обработку исключений и ошибок, которые могут возникнуть в процессе парсинга, чтобы код оставался надежным и стабильным.

Важным аспектом при написании кода парсера является его эффективность и производительность. Это достигается оптимизацией алгоритмов обработки данных, минимизацией числа обращений к источнику данных и рациональным использованием ресурсов компьютера.

Наконец, необходимо уделить внимание тестированию и отладке кода парсера, чтобы удостовериться в его правильной работе и корректности обработки данных. Тестирование поможет выявить возможные ошибки и недочеты, которые могут привести к некорректным результатам парсинга.

Тестирование и отладка парсера

При разработке программного обеспечения, особенно связанного с обработкой данных, большое внимание уделяется тестированию и отладке парсера. Парсер - это программный модуль, который выполняет анализ входящих данных в определенном формате и преобразует их в структурированный вид для дальнейшей обработки или отображения.

Основной задачей тестирования парсера является проверка его корректной работы в различных сценариях использования. Для этого разрабатываются тестовые сценарии, включающие в себя как стандартные, так и крайние случаи обработки данных.

Важным этапом тестирования является проверка парсера на некорректные данные, такие как неверный формат или отсутствие обязательных значений. Это поможет выявить потенциальные уязвимости и ошибки в работе парсера, а также предотвратить возможные сбои или непредвиденное поведение программы.

После завершения тестирования необходимо приступить к отладке парсера. В процессе отладки исследуются возможные ошибки и недочеты, которые могут возникнуть при обработке данных. Для этого используются специальные инструменты и методики, позволяющие выявить и устранить проблемы в работе парсера.

В итоге, правильное тестирование и отладка парсера позволяют обеспечить его надежную и стабильную работу, что важно для успешного функционирования всей программной системы.

4. Пример создания парсера для анализа финансовых данных

Выбор источника данных (например, сайт финансовой отчетности)

При выборе источника данных для анализа финансовой отчетности, необходимо учитывать несколько ключевых факторов. В первую очередь следует убедиться в надежности и достоверности выбранного источника. Отчетность предприятий должна соответствовать международным стандартам и быть подтверждена аудиторской проверкой.

Кроме того, важно выбрать источник, который обеспечит полную и актуальную информацию. Сайты финансовой отчетности, такие как Bloomberg, Reuters или финансовые отчеты на официальных сайтах компаний, могут стать надежным источником данных для анализа. Важно следить за обновлением информации и использовать только актуальные данные для принятия решений.

Также при выборе источника следует учитывать специфику отрасли и рынка, в котором действует изучаемое предприятие. Например, для анализа компаний с высокой волатильностью цен акций может потребоваться более детальный и быстрый источник данных, чем для компаний с устойчивым рынком.

Итак, правильный выбор источника данных финансовой отчетности - это основа успешного анализа. При этом необходимо учитывать надежность, актуальность и специфику информации, чтобы принимать обоснованные и эффективные решения.

Использование инструмента BeautifulSoup для парсинга HTML данных

BeautifulSoup - это библиотека для парсинга HTML и XML данных в Python. Она позволяет с легкостью извлекать информацию из web страниц, работая с их структурой и элементами.

Для начала работы с BeautifulSoup необходимо установить библиотеку с помощью pip install beautifulsoup4. После этого можно импортировать ее в свой скрипт:

from bs4 import BeautifulSoup

Затем необходимо получить HTML данные, которые мы хотим распарсить. Например, можно воспользоваться библиотекой requests для отправки GET запроса на нужный URL и получения HTML содержимого:

import requests

url = 'http://example.com'

response = requests.get(url)

html_content = response.text

Теперь мы можем использовать BeautifulSoup для парсинга полученных данных. Для этого создаем объект BeautifulSoup, указывая в качестве аргументов HTML контент и используемый парсер (например, 'html.parser'):

soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')

Теперь мы можем извлекать информацию из HTML структуры, используя методы и функции BeautifulSoup. Например, для извлечения текста из тега можно использовать следующий код:</p> <p>title = soup.title.text</p> <p>Таким образом, с помощью BeautifulSoup можно легко и удобно парсить HTML данные и извлекать нужную информацию с web страниц. Этот инструмент является удобным и эффективным помощником при работе с web скрапингом и анализом данных.</p> <div id="menu-16"></div> <h3>Написание кода парсера на примере Python</h3> <p>Для создания парсера на языке Python первым шагом является установка необходимых библиотек, таких как requests для отправки HTTP-запросов и BeautifulSoup для парсинга HTML-страниц.</p> <p>После установки библиотек можно приступить к написанию кода парсера. Вначале необходимо создать функцию, которая будет отправлять запрос на страницу и получать её содержимое. Далее с помощью BeautifulSoup можно распарсить HTML-код страницы и извлечь необходимую информацию, например, текстовые данные, ссылки или изображения.</p> <p>Для работы с данными, полученными парсером, можно сохранить их в файл, базу данных или использовать для дальнейших операций анализа и обработки.</p> <p>Важно помнить о том, что при написании парсера необходимо учитывать особенности структуры HTML-кода страницы, с которой вы работаете, чтобы корректно извлекать нужные данные. Также следует учитывать возможные изменения в структуре страницы, которые могут потребовать доработки парсера.</p> <p>Используя Python и необходимые библиотеки, можно создать мощный и гибкий парсер для сбора информации с web сайтов, автоматизации операций или анализа данных. Навык работы с парсерами на Python может быть полезен для различных целей, начиная от извлечения новостей с сайтов до анализа цен на товары в интернет-магазинах.</p> <div id="menu-17"></div> <h2>5. Практические рекомендации по оптимизации парсера</h2> <div id="menu-18"></div> <h3>Использование кэширования данных</h3> <p>Использование кэширования данных - это один из наиболее эффективных способов оптимизации производительности web приложений. Кэширование позволяет временно хранить результаты вычислений или запросов к базе данных на сервере или клиентской стороне, чтобы избежать повторных операций при следующем обращении.</p> <p>Основная идея кэширования данных заключается в том, что некоторые данные менее изменчивы, чем другие, и их можно сохранить для последующего использования без необходимости пересчета. Например, результаты дорогостоящих запросов к базе данных или часто используемые данные могут быть закэшированы для быстрого доступа.</p> <p>Для реализации кэширования данные могут быть сохранены в оперативной памяти, файловой системе или даже в специальных инструментах таких как Redis или Memcached. Необходимо учитывать, что кэширование данных требует дополнительной памяти и управления данными, поэтому необходимо балансировать его использование и эффективность.</p> <p>Основные преимущества использования кэширования данных включают улучшение производительности, снижение нагрузки на сервер, сокращение времени отклика и повышение отказоустойчивости при выходе из строя источников данных.</p> <p>Однако следует помнить, что кэширование данных может вызвать проблемы с актуальностью данных, если в кэше хранятся устаревшие результаты. Поэтому важно правильно настраивать время жизни кэша и производить его обновление при изменении данных. Также стоит учитывать необходимость безопасного хранения критически важных данных и избегать кэширования конфиденциальной информации.</p> <p>В целом, использование кэширования данных - это мощный инструмент оптимизации производительности web приложений, который требует внимательного подхода к настройке и управлению, но при правильном использовании может значительно улучшить пользовательский опыт и эффективность работы приложения.</p> <div id="menu-19"></div> <h3>Регулярное обновление парсера</h3> <p>Регулярное обновление парсера - важный и неотъемлемый процесс для эффективной работы аналитических систем и сервисов, которые осуществляют сбор данных из различных источников. Парсеры используются для автоматического сбора информации с web сайтов, социальных сетей, новостных ресурсов и других онлайн-платформ.</p> <p>Постоянные изменения в структуре и формате данных на источниках информации требуют корректировки парсеров для их правильной работы. Без регулярного обновления парсера система может перестать корректно собирать данные, что негативно скажется на качестве аналитики и принимаемых бизнес-решениях.</p> <p>Эксперт, занимающийся разработкой и обновлением парсеров, должен следить за изменениями на web сайтах и других источниках данных, адаптировать парсеры под новые форматы и структуры информации. Кроме того, необходимо проводить тестирование обновленных парсеров, чтобы гарантировать их корректную работу и точность сбора данных.</p> <p>Регулярное обновление парсера позволяет оперативно реагировать на изменения на web сайтах и в интернет-пространстве, обеспечивая непрерывный и точный сбор данных. Это важный аспект для успешной работы любой аналитической системы, которая основана на сборе и анализе информации из различных источников в реальном времени.</p> <div id="menu-20"></div> <h3>Обработка ошибок и исключений</h3> <p>Обработка ошибок и исключений - это важный аспект любого программного кода, который позволяет контролировать и управлять возможными проблемами в процессе выполнения программы. Ошибки могут возникать из-за различных причин, таких как неправильный ввод данных пользователем, недоступность внешних ресурсов или непредвиденные сбои в работе программы.</p> <p>Для того чтобы обеспечить более стабильную работу программы и предотвратить возможные сбои, необходимо предусмотреть обработку исключений. Исключения - это специальные сигналы, которые указывают на возникновение проблемы в процессе выполнения программы. <a href="https://parsebigdata.ru/terms/view/obrabotka-isklyucheniy" title="Обработка исключений">Обработка исключений</a> позволяет программисту перехватывать и обрабатывать такие ситуации, предотвращая возможные крахи программы.</p> <p>Для обработки исключений в языке программирования обычно используются конструкции try-catch. Код, который может вызвать исключение, помещается в блок try, а обработка исключения - в блок catch. Таким образом, если внутри блока try происходит ошибка, то управление передается в блок catch, где происходит обработка исключения.</p> <p>Кроме того, важно правильно выбирать типы исключений, которые мы хотим обрабатывать. Необходимо предусмотреть как общие типы исключений, такие как Exception, так и специфичные типы исключений для конкретных ситуаций. Это позволяет более точно определять и обрабатывать причины возникновения ошибок в программе.</p> <p>Таким образом, обработка ошибок и исключений является важным элементом разработки программного кода, который позволяет обеспечить более стабильную и безопасную работу программы. Правильно реализованная обработка исключений помогает улучшить качество программного продукта и повысить удовлетворенность пользователей его использованием.</p> <div id="menu-21"></div> <h2>6. Заключение</h2> <div id="menu-22"></div> <h3>Важность создания парсера для анализа финансовых данных</h3> <p>На сегодняшний день анализ финансовых данных стал неотъемлемой частью работы любой компании. От правильных решений в области финансов зависит успешность бизнеса, поэтому важно иметь доступ к актуальным и точным данным для принятия обоснованных решений.</p> <p>Одним из основных инструментов для сбора и анализа финансовых данных является парсер. <a href="https://parsebigdata.ru/terms/view/parser" title="Парсер">Парсер</a> - это программа, которая автоматически собирает данные с различных источников, таких как сайты компаний, финансовые новостные порталы, отчетности и так далее., и преобразует их в удобный формат для анализа.</p> <p>Создание парсера для анализа финансовых данных имеет несколько важных преимуществ. Во-первых, парсер позволяет автоматизировать процесс сбора данных, что значительно экономит время и упрощает работу аналитиков. Во-вторых, парсер обеспечивает высокую точность данных за счет исключения человеческого фактора, таким образом минимизируя вероятность ошибок.</p> <p>Кроме того, парсер позволяет проводить более глубокий и детальный анализ финансовых данных, выявлять тренды и зависимости, делать прогнозы и принимать обоснованные решения на основе фактических данных.</p> <p>Таким образом, создание парсера для анализа финансовых данных является важным инструментом для успешного ведения бизнеса. Этот инструмент помогает компаниям быть в курсе последних финансовых трендов, принимать обоснованные решения и достигать желаемых целей и результатов.</p> <div id="menu-23"></div> <h3>Потенциал дальнейшего развития парсинга данных в финансовой сфере</h3> <p>Парсинг данных является одним из наиболее важных инструментов в финансовой сфере в настоящее время. С его помощью возможно получить доступ к большому объему информации из различных источников и использовать ее для анализа рынка, принятия инвестиционных решений, оценки рисков и многих других целей.</p> <p>Одним из ключевых направлений дальнейшего развития парсинга данных в финансовой сфере является улучшение алгоритмов сбора и обработки информации. С появлением новых технологий и методов анализа данных, становится возможным повысить точность и скорость парсинга, что позволит более эффективно использовать информацию для принятия решений.</p> <p>Еще одним важным аспектом развития парсинга данных в финансовой сфере является расширение спектра источников данных. С появлением новых финансовых инструментов, рынков и платформ для обмена информацией, возникает все большая потребность в сборе и анализе данных из различных источников. Поэтому разработка новых алгоритмов и технологий для работы с разнообразными данными становится важной задачей для специалистов в данной области.</p> <p>Таким образом, потенциал дальнейшего развития парсинга данных в финансовой сфере огромен. С развитием технологий и возрастанием объемов данных на рынке, спрос на специалистов по анализу данных будет только возрастать. Важно постоянно следить за новыми тенденциями и улучшать свои навыки для эффективной работы в данной области.</p> </div> </article> </main> <aside> <button class="sdc-button-i" title="Заказать парсинг данных" aria-label="Order" href="javascript:void(0);" onclick="m.order_form_open('Заказать парсинг данных')"> <div class="sdc-button-i-content icon-order"> <div class="sdc-button-i-title">Заказать парсинг данных</div> <div class="sdc-button-i-comment">Парсинг сайтов. Готовые базы данных.</div> <div class="sdc-button-i-comment">Возможность регулярного обновления.</div> </div> </button> <section> <div class="section-h3"> <h3>Статьи</h3> </div> <p><a href="https://parsebigdata.ru/articles/view/parsing-dinamicheskikh-saytov-slozhnosti-i-sposoby-resheniya">Парсинг динамических сайтов: сложности и способы решения</a></p> <p><a href="https://parsebigdata.ru/articles/view/parsing-konkurentov-kak-ispolzovat-poluchennye-dannye-v-svoey-strategii">Парсинг конкурентов: как использовать полученные данные в своей стратегии</a></p> <p><a href="https://parsebigdata.ru/articles/view/primery-ispolzovaniya-json-parserov-dlya-uluchsheniya-proizvoditelnosti-veb-servisov">Примеры использования JSON-парсеров для улучшения производительности веб-сервисов</a></p> </section> <section> <div class="section-h3"> <h3>Термины</h3> </div> <ul><li><a href="https://parsebigdata.ru/terms/view/parser">Парсер</a></li> <li><a href="https://parsebigdata.ru/terms/view/segmentatsiya">Сегментация</a></li> <li><a href="https://parsebigdata.ru/terms/view/proksicheker">Проксичекер</a></li> <li><a href="https://parsebigdata.ru/terms/view/parsing-dokumentatsii">Парсинг документации</a></li> <li><a href="https://parsebigdata.ru/terms/view/parsing-html">Парсинг HTML</a></li> </ul> </section> <section> <div class="section-h3"> <h3>Ответы на вопросы</h3> </div> <p><a href="https://parsebigdata.ru/qa/view/veb-parsing-chto-eto">Веб парсинг что это?</a></p> <p><a href="https://parsebigdata.ru/qa/view/chto-takoe-parsing-tovarov">Что такое парсинг товаров?</a></p> <p><a href="https://parsebigdata.ru/qa/view/skolko-stoit-sdelat-parser-dlya-sayta">Сколько стоит сделать парсер для сайта?</a></p> <p><a href="https://parsebigdata.ru/qa/view/chto-takoe-parser-avito-i-kak-on-rabotaet">Что такое парсер авито и как он работает?</a></p> <p><a href="https://parsebigdata.ru/qa/view/kak-parsing-skachat">Как парсинг скачать?</a></p> </section> </aside> </section> <footer> <div class="container"> <p><a href="/" title="Главная страница" rel="home" class="logo"><img src="https://cdn.parsebigdata.ru/logo-144x144.png" loading="lazy" alt="Logo parsebigdata.ru" title="Logo parsebigdata.ru" width="48" height="48" /></a> © Copyright parsebigdata.ru, 2024 | <a href="https://parsebigdata.ru/pages/view/about-site" title="О сайте">О сайте</a> | <a href="https://parsebigdata.ru/pages/view/contacts" title="Контакты">Контакты</a> | <a href="https://parsebigdata.ru/pages/view/privacy-policy" title="Политика конфиденциальности">Политика конфиденциальности</a>.</p> </div> </footer> <div id="dom_order"></div> <script src="https://cdn.zz-10.com/js/jquery-last.min.js" async></script> <script src="https://cdn.zz-10.com/templates/cz001/js/order_sa_v2.min.js"></script> <script> var m=new sdo_order_sa_v2(); </script> <script data-cfasync="false"> var fired=false; window.addEventListener("scroll",()=>{ if(fired===false){fired=true;setTimeout(()=>{(function(m,e,t,r,i,k,a){m[i]=m[i]||function(){(m[i].a=m[i].a||[]).push(arguments)};m[i].l=1*new Date();for(var j=0;j<document.scripts.length;j++){if (document.scripts[j].src===r){return;}}k=e.createElement(t),a=e.getElementsByTagName(t)[0],k.async=1,k.src=r,a.parentNode.insertBefore(k,a)})(window,document,"script","https://mc.yandex.ru/metrika/tag.js","ym");ym(96535496,"init",{clickmap:true,trackLinks:true,accurateTrackBounce:true});},1000)} }); </script> <noscript><div><img src="https://mc.yandex.ru/watch/96535496" alt="Metrix" title="Metrix" style="position:absolute;left:-9999px" /></div></noscript> </body> </html> <script data-cfasync="false" src="/cdn-cgi/scripts/5c5dd728/cloudflare-static/email-decode.min.js"></script>