Веб-парсинг стал неотъемлемой частью многих бизнес-процессов, от сбора данных для маркетинговых исследований до мониторинга цен конкурентов. Однако многообразие инструментов для парсинга может поставить в тупик новичка. Эта статья поможет вам разобраться в основных вариантах – от гибких библиотек программирования до удобных облачных сервисов – и сделать осознанный выбор, соответствующий вашим потребностям и техническим навыкам.
Почему правильный выбор инструмента важен?
Выбор инструмента для парсинга напрямую влияет на эффективность и скорость сбора данных, а также на ваши затраты и потенциальные риски. Неправильный выбор может привести к:
Прежде чем погружаться в обзор конкретных инструментов, определитесь с вашими приоритетами. Вот основные критерии, которые стоит учитывать:
Для разработчиков, владеющих языками программирования, библиотеки предоставляют максимальную гибкость и контроль над процессом парсинга. Python является одним из самых популярных языков для веб-парсинга благодаря наличию мощных и удобных библиотек.
Описание: Beautiful Soup – это Python-библиотека для извлечения данных из HTML и XML. Она умеет «проглатывать» даже плохо сформированный HTML и предоставляет простой способ навигации по структуре документа.
requests для загрузки страниц.Недостатки:
Пример кода:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
title = soup.title.string
print(f"Заголовок страницы: {title}")
# Найти все ссылки на странице
links = soup.find_all('a')
for link in links:
print(link.get('href'))Описание: Scrapy – это мощный и быстрый Python-фреймворк для веб-парсинга. Он предоставляет структурированный подход к созданию пауков (spiders), которые автоматически обходят веб-сайты и извлекают данные.
Недостатки:
Пример кода (основная структура паука):
import scrapy
class ExampleSpider(scrapy.Spider):
name = 'example_spider'
start_urls = ['https://example.com']
def parse(self, response):
title = response.css('title::text').get()
yield {'title': title}
# Найти все ссылки и перейти по ним
for link in response.css('a::attr(href)').getall():
yield response.follow(link, self.parse)Описание: Selenium – это инструмент для автоматизации браузера. Он позволяет управлять веб-браузером программно, имитируя действия пользователя (нажатия кнопок, ввод текста, прокрутка страниц). Это делает его идеальным для парсинга динамического контента, который загружается через JavaScript.
Недостатки:
Пример кода:
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
driver = webdriver.Chrome() # Или webdriver.Firefox()
driver.get("https://example.com")
title = driver.title
print(f"Заголовок страницы: {title}")
# Найти элемент по CSS-селектору
element = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, 'h1')
print(element.text)
driver.quit()Облачные сервисы предоставляют готовые решения для парсинга, не требующие написания кода. Они обычно предлагают графический интерфейс для настройки процесса сбора данных.
| Сервис | Описание | Преимущества | Недостатки | Стоимость |
|---|---|---|---|---|
| ParseHub | Визуальный инструмент для парсинга. Пользователь отмечает элементы на странице, указывая, какие данные нужно извлечь. | Простота использования, не требует навыков программирования, автоматизация, интеграции. | Ограничения в бесплатном плане, может быть менее гибким для сложных сценариев, зависимость от стабильности интерфейса сайта. | Бесплатный план с ограничениями, платные подписки в зависимости от объема и функций. |
| Octoparse | Еще один визуальный инструмент с расширенными возможностями, включая облачное хранение данных и планирование. | Мощные возможности, обработка динамического контента, планирование задач, облачное хранение, бесплатный план. | Сложный интерфейс для начинающих, некоторые продвинутые функции доступны только в платных планах. | Бесплатный план с ограничениями, платные подписки. |
| Apify | Платформа для создания и запуска веб-парсеров и автоматизации рабочих процессов. Предлагает готовые решения и возможность написания собственных. | Гибкость, масштабируемость, мощные API, интеграции с другими сервисами, активное сообщество. | Требует технических знаний для написания собственных парсеров, стоимость может быть высокой при больших объемах. | Оплата за использование ресурсов, бесплатный пробный период. |
| Характеристика | Библиотеки (Python) | Облачные сервисы |
|---|---|---|
| Гибкость | Высокая, полный контроль над процессом. | Ограниченная интерфейсом, но часто достаточная для стандартных задач. |
| Требуемые навыки | Программирование (Python, HTML, CSS, XPath/CSS-селекторы). | Минимальные или отсутствуют, в основном работа с графическим интерфейсом. |
| Масштабируемость | Зависит от навыков разработчика и архитектуры решения. | Обычно обеспечивается сервисом, легко масштабируется. |
| Стоимость | Бесплатные (основные библиотеки), затраты на разработку. | Часто есть бесплатные планы с ограничениями, платные подписки. |
| Обход защиты | Требует ручной реализации (например, использование прокси, задержек). | Часто имеют встроенные механизмы обхода, но эффективность может варьироваться. |
| Динамический контент | Требует использования Selenium или Playwright. | Некоторые сервисы поддерживают, но могут быть ограничения. |
robots.txt: Прежде чем начать парсинг, проверьте файл robots.txt на сайте, чтобы узнать, какие разделы запрещены для сканирования. Уважайте правила сайта.В России нет специального закона, регулирующего веб-парсинг напрямую. Однако, при осуществлении парсинга необходимо учитывать ряд правовых норм:
Важно отметить: Судебная практика в отношении веб-парсинга в России пока не является обширной и однозначной. В каждом конкретном случае необходимо оценивать правомерность действий с учетом всех обстоятельств. Рекомендуется ознакомиться с судебными решениями, например, Постановление Девятого арбитражного апелляционного суда от 17.03.2020 N 09АП-7413/2020 по делу N А40-204749/2019, которое рассматривало спор о правомерности парсинга цен конкурентов. Также следует учитывать Обзор судебной практики по спорам, связанным с защитой исключительных прав на программы для ЭВМ и базы данных (утв. Президиумом Верховного Суда РФ 23.09.2015).
Рекомендация: При осуществлении веб-парсинга в коммерческих целях рекомендуется проконсультироваться с юристом для оценки правовых рисков.
Что такое парсинг и Beautiful Soup?
Пошаговый план:
Шаг 1: Установка необходимых библиотек
Прежде чем начать, убедитесь, что у вас установлены Python и необходимые библиотеки.
pip install beautifulsoup4 pip install requestsШаг 2: Импорт библиотек в ваш Python скрипт
Создайте новый Python файл (например, parser.py) и импортируйте необходимые библиотеки:
import requests
from bs4 import BeautifulSoupШаг 3: Загрузка содержимого веб-страницы
Используйте библиотеку requests для получения HTML-кода интересующей вас страницы.
url = 'https://example.com' # Замените на URL нужного сайта
response = requests.get(url)
# Проверка успешности запроса (статус код 200 означает "OK")
if response.status_code == 200:
html_content = response.text
print("Страница успешно загружена!")
else:
print(f"Ошибка загрузки страницы. Статус код: {response.status_code}")Шаг 4: Создание объекта BeautifulSoup
Теперь преобразуйте полученный HTML-код в объект BeautifulSoup, который позволит вам легко его анализировать.
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')html_content: HTML-код, полученный на предыдущем шаге.'html.parser': Указывает, какой парсер использовать. html.parser является встроенным в Python и подходит для большинства случаев.Шаг 5: Поиск нужных элементов на странице
Основная задача Beautiful Soup — поиск конкретных элементов на странице.
# Найти все заголовки второго уровня (<h2>)
all_h2_tags = soup.find_all('h2')
for h2 in all_h2_tags:
print(h2.text) # .text извлекает текст внутри тега # Найти элемент с id="main-content"
main_content = soup.find(id='main-content')
if main_content:
print(main_content.text)
# Найти все элементы с class="product-name"
product_names = soup.find_all(class_='product-name') # Обратите внимание на class_
for name in product_names:
print(name.text)Важно: Когда ищете по атрибуту class, используйте class_ (с подчеркиванием), так как class — зарезервированное слово в Python.
# Найти первый элемент <a> внутри элемента с id="navigation"
navigation_link = soup.select_one('#navigation a')
if navigation_link:
print(navigation_link['href']) # Получение значения атрибута 'href'
# Найти все элементы <li> внутри элемента с class="menu-items"
menu_items = soup.select('.menu-items li')
for item in menu_items:
print(item.text)Шаг 6: Извлечение данных из найденных элементов
После того как вы нашли нужные элементы, вам нужно извлечь из них интересующую вас информацию.
.text. paragraph = soup.find('p')
if paragraph:
print(paragraph.text.strip()) # .strip() удаляет лишние пробелы и переносы строк['имя_атрибута']. image = soup.find('img')
if image:
print(image['src']) # Получение URL изображения
print(image.get('alt')) # Альтернативный способ получить значение атрибута.contents или .children. ul_element = soup.find('ul')
if ul_element:
for child in ul_element.contents: # Возвращает список всех дочерних элементов, включая текст
if child.name: # Проверяем, что это тег, а не просто текст
print(child.text.strip())
for child in ul_element.children: # Возвращает итератор по дочерним элементам
print(child.text.strip())Шаг 7: Обработка нескольких страниц (если необходимо)
Если данные распределены по нескольким страницам (например, пагинация), вам потребуется цикл для перебора страниц.
base_url = 'https://example.com/products?page='
for page_number in range(1, 5): # Предположим, есть 4 страницы
url = base_url + str(page_number)
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Ваш код для извлечения данных с текущей страницы
product_titles = soup.select('.product-title')
for title in product_titles:
print(f"Страница {page_number}: {title.text}")
else:
print(f"Ошибка загрузки страницы {page_number}")Шаг 8: Сохранение полученных данных
Вы можете сохранить извлеченные данные в различные форматы:
with open('data.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write("Список продуктов:\n")
# ... ваш код для извлечения данных ...
for product in products:
f.write(product + "\n") import csv
data = [['Название', 'Цена'], ['Продукт 1', '100'], ['Продукт 2', '200']]
with open('data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerows(data)json): import json
data = [{'name': 'Продукт 1', 'price': 100}, {'name': 'Продукт 2', 'price': 200}]
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as jsonfile:
json.dump(data, jsonfile, ensure_ascii=False, indent=4)Важные моменты и рекомендации для новичков:
F12) для просмотра исходного кода страницы и определения нужных тегов и атрибутов.if) и обработку исключений (try...except) для устойчивости вашего кода.robots.txt: Файл robots.txt на сайте указывает, какие разделы сайта не следует парсить. Обычно он доступен по адресу https://example.com/robots.txt. Соблюдайте эти правила.time.sleep()).id или специфическими class, чтобы ваш парсер был более надежным.Пример простого парсера:
Предположим, вы хотите извлечь все ссылки с главной страницы https://example.com.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
links = soup.find_all('a')
print("Ссылки на странице:")
for link in links:
if 'href' in link.attrs:
print(link['href'])
else:
print("Ошибка загрузки страницы.")Этот подробный план и примеры должны дать вам хорошее понимание того, как начать парсить веб-сайты с помощью Beautiful Soup. Не бойтесь экспериментировать и пробовать разные подходы. Удачи!
Выбор инструментов: Selenium и Playwright
Selenium и Playwright — это два популярных инструмента для автоматизации браузеров. Они позволяют управлять браузером программно, как если бы это делал реальный пользователь.
В этом плане мы рассмотрим оба инструмента, чтобы вы могли сравнить их и выбрать наиболее подходящий для вас.
Общий план парсинга (применяется к обоим инструментам)
<h1> или <p> с определенным классом или ID.bash python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/macOS venv\Scripts\activate # Windowspip install seleniumpip install playwright и после установки выполните playwright install для установки браузеров.find_element() (для одного элемента) и find_elements() (для списка элементов) с различными стратегиями поиска (By.CSS_SELECTOR, By.XPATH и др.).locator() (для создания локатора) и затем методы first(), all(), text(), get_attribute() и другие для получения информации..text (Selenium) или .textContent() (Playwright)..get_attribute('attribute_name') (Selenium) или .getAttribute('attribute_name') (Playwright).csv) или JSON (json).WebDriverWait и expected_conditions.page.wait_for_selector().Конкретные шаги с примерами кода для Selenium:
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
# 4. Написание базового скрипта
driver = webdriver.Chrome() # Или другой браузер (Firefox, Edge)
url = "https://www.example.com"
driver.get(url)
# 5. Поиск элементов (пример - заголовок страницы)
title_element = driver.find_element(By.TAG_NAME, "h1")
title_text = title_element.text
print(f"Заголовок страницы: {title_text}")
# 6. Извлечение данных (пример - ссылки на странице)
links = driver.find_elements(By.TAG_NAME, "a")
for link in links:
href = link.get_attribute("href")
print(f"Ссылка: {href}")
# 9. Обработка динамического контента (пример - ожидание появления элемента)
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
try:
element = WebDriverWait(driver, 10).until(
EC.presence_of_element_located((By.ID, "dynamic-element"))
)
print(f"Найден динамический элемент: {element.text}")
except:
print("Динамический элемент не найден")
driver.quit() # Закрытие браузераКонкретные шаги с примерами кода для Playwright:
from playwright.sync_api import sync_playwright
with sync_playwright() as p:
# 4. Написание базового скрипта
browser = p.chromium.launch() # Или другой браузер (firefox, webkit)
page = browser.new_page()
url = "https://www.example.com"
page.goto(url)
# 5. Поиск элементов (пример - заголовок страницы)
title_element = page.locator("h1").first()
title_text = title_element.text_content()
print(f"Заголовок страницы: {title_text}")
# 6. Извлечение данных (пример - ссылки на странице)
links = page.locator("a").all()
for link in links:
href = link.get_attribute("href")
print(f"Ссылка: {href}")
# 9. Обработка динамического контента (пример - ожидание появления элемента)
try:
page.wait_for_selector("#dynamic-element", timeout=10000)
dynamic_element = page.locator("#dynamic-element").first()
print(f"Найден динамический элемент: {dynamic_element.text_content()}")
except:
print("Динамический элемент не найден")
browser.close() # Закрытие браузераПример парсинга списка товаров с сайта (упрощенный):
Предположим, у вас есть страница с товарами, где каждый товар имеет класс «product-item», название находится внутри тега h2 с классом «product-title», а цена внутри тега span с классом «product-price».
# ... (предыдущий код для открытия браузера и перехода на страницу с товарами)
product_items = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "product-item")
for item in product_items:
title_element = item.find_element(By.CLASS_NAME, "product-title")
price_element = item.find_element(By.CLASS_NAME, "product-price")
title = title_element.text
price = price_element.text
print(f"Товар: {title}, Цена: {price}")
# ... (закрытие браузера)# ... (предыдущий код для открытия браузера и перехода на страницу с товарами)
product_items = page.locator(".product-item").all()
for item in product_items:
title = item.locator(".product-title").text_content()
price = item.locator(".product-price").text_content()
print(f"Товар: {title}, Цена: {price}")
# ... (закрытие браузера)Важные моменты и рекомендации для новичков:
time.sleep() в Python).robots.txt: Этот файл на сайте указывает, какие части сайта не следует парсить.try...except.Парсинг сайтов с помощью Selenium и Playwright — это мощный навык, который может быть полезен во многих областях. Начните с простых шагов, изучайте документацию, экспериментируйте, и со временем вы сможете эффективно извлекать данные с веб-сайтов. Playwright часто бывает проще для освоения новичками благодаря своей интуитивности и надежности.
Этот план предназначен для новичков, которые хотят научиться извлекать данные с веб-сайтов, используя инструмент командной строки curl. Мы сосредоточимся на простых случаях и постепенно будем углубляться.
Важно! Перед парсингом любого сайта обязательно ознакомьтесь с файлом robots.txt этого сайта (обычно доступен по адресу https://example.com/robots.txt, замените example.com на адрес нужного сайта). Этот файл указывает, какие части сайта запрещены для сканирования роботами. Также убедитесь, что парсинг не противоречит условиям использования сайта.
Шаг 1: Установка и проверка curl
curl обычно предустановлен. Откройте терминал и введите curl --version. Если вы увидите информацию о версии, значит curl установлен. Если нет, установите его, используя менеджер пакетов вашей системы (например, sudo apt-get install curl для Debian/Ubuntu или brew install curl для macOS).curl не предустановлен. Вам потребуется скачать и установить его. Вы можете найти подходящий бинарник на официальном сайте проекта curl: https://curl.se/download.html. После скачивания добавьте путь к исполняемому файлу curl.exe в системную переменную PATH, чтобы вы могли запускать его из командной строки.Шаг 2: Получение HTML-кода страницы
Самый простой способ использовать curl — это получить HTML-код интересующей вас веб-страницы.
curl за которой следует адрес сайта. Например: curl https://example.comexample.com.Разъяснение: Команда curl без дополнительных параметров просто делает HTTP GET-запрос к указанному URL и выводит содержимое ответа (в данном случае HTML-код) в стандартный вывод (ваш терминал).
Шаг 3: Сохранение HTML-кода в файл
Часто бывает удобнее сохранить HTML-код в файл для дальнейшего анализа.
-o (output) за которой следует имя файла. Например: curl -o index.html https://example.comindex.html в текущей директории.Шаг 4: Изучение HTML-кода
Откройте сохраненный HTML-файл (index.html) в вашем любимом текстовом редакторе или браузере.
<h2>, цены в тегах <span> с определенным классом, ссылки в тегах <a> с атрибутом href.Шаг 5: Использование grep для фильтрации простого текста
Для простых случаев, когда нужные данные находятся в легко узнаваемых строках, можно использовать команду grep для фильтрации вывода curl.
grep. Например, если вы хотите найти все строки, содержащие слово «product»: curl https://example.com | grep "product"grep имеет много опций для более точного поиска (например, -i для игнорирования регистра, -n для отображения номеров строк).Ограничения grep: grep работает с текстом построчно и не понимает структуру HTML. Для более сложного извлечения данных, основанного на HTML-тегах и атрибутах, потребуются другие инструменты.
Шаг 6: Использование других инструментов командной строки для обработки HTML (начальный уровень)
Для более структурированного извлечения данных можно использовать инструменты, предназначенные для работы с HTML или XML.
sed (stream editor): Позволяет выполнять текстовые преобразования на потоке данных. Можно использовать для удаления ненужных тегов или строк. curl https://example.com | sed 's/<[^>]*>//g' # Удалить все HTML-тегиawk: Мощный инструмент для обработки текстовых файлов, разделенных на поля. Можно использовать для извлечения данных, расположенных в определенных столбцах. # Пример (зависит от структуры HTML):
curl https://example.com | grep "product-name" | awk -F'>|<' '{print $3}'Важно: Использование sed и awk для парсинга HTML может быть сложным и ненадежным, особенно для сложных структур. Эти инструменты больше подходят для простых манипуляций.
Шаг 7: Работа с динамическими сайтами (основы)
Некоторые сайты используют JavaScript для динамического формирования контента. Простое получение HTML с помощью curl в этом случае может не вернуть нужные данные, так как они загружаются уже после загрузки основной страницы.
curl. Если данные отсутствуют в исходном коде, они, скорее всего, подгружаются динамически.curl. Вам может понадобиться узнать URL запроса, заголовки и параметры. # Пример запроса к API:
curl -H "Content-Type: application/json" -d '{"productId": 123}' https://api.example.com/productШаг 8: Установка заголовков запроса
Иногда сервер требует определенные заголовки для корректной обработки запроса.
-H для установки заголовков. curl -H "User-Agent: MyCustomScraper/1.0" https://example.com
curl -H "Accept-Language: ru-RU" https://example.comВажные заголовки:
User-Agent: Идентифицирует ваше приложение. Рекомендуется устанавливать реалистичный User-Agent, чтобы не выглядеть подозрительно.Accept-Language: Указывает предпочитаемый язык ответа.Шаг 9: Работа с POST-запросами (отправка данных на сервер)
Некоторые действия (например, отправка форм) требуют отправки данных методом POST.
-d для отправки данных в теле запроса. curl -d "username=myuser&password=mypassword" https://example.com/login--data-urlencode для кодирования данных в формате URL. curl --data-urlencode "search=поиск с пробелами" https://example.com/searchШаг 10: Обработка файлов cookie
Некоторые сайты используют cookies для отслеживания сессий.
-c для сохранения полученных cookies в файл. curl -c cookies.txt https://example.com-b для отправки cookies, сохраненных в файле. curl -b cookies.txt https://example.com/protected-pageШаг 11: Парсинг более сложного HTML с использованием специализированных инструментов (рекомендации для продвижения)
Для надежного и эффективного парсинга сложного HTML рекомендуется использовать специализированные библиотеки и инструменты.
jq: Легковесный и гибкий процессор JSON из командной строки. Очень полезен для парсинга ответов API.xmlstarlet: Набор инструментов командной строки для работы с XML-документами.BeautifulSoup4, Scrapy, requests.cheerio, puppeteer, axios.Nokogiri, mechanize.Шаг 12: Этические аспекты и ограничения
robots.txt. Не сканируйте разделы, запрещенные в этом файле.User-Agent.Заключение:
curl — это мощный инструмент для получения HTML-кода веб-страниц. Для простых задач фильтрации текста можно использовать grep, sed и awk. Однако для более сложного и надежного парсинга HTML и работы с динамическими сайтами рекомендуется изучить специализированные библиотеки и инструменты на языках программирования. Помните об этических аспектах и ограничениях при парсинге сайтов.
Что дальше?
curl. Узнайте о других полезных опциях.Эта таблица сравнивает наиболее популярные и важные библиотеки для парсинга веб-сайтов на Python. Она включает библиотеки для обработки как статического HTML, так и динамического контента, а также инструменты для построения полноценных краулеров.
Ключевые критерии:
| Характеристика | Beautiful Soup | Scrapy | Requests (в связке с парсером) | lxml | Selenium | Playwright |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Простота изучения | Очень высокая | Средняя | Очень высокая | Средняя | Средняя | Средняя |
| Функциональность | Парсинг HTML/XML | Фреймворк для краулинга и парсинга | Получение HTML-кода | Парсинг HTML/XML (быстрее BS) | Автоматизация браузера, парсинг динамического контента | Автоматизация браузера, парсинг динамического контента |
| Скорость | Средняя | Высокая | Высокая | Высокая | Средняя | Средняя |
| Обработка JavaScript | Ограничена | Поддержка через Selenium/Playwright | Не обрабатывает, нужен отдельный инструмент | Ограничена | Полная | Полная |
| Примеры использования | Простой парсинг статических страниц, извлечение данных с одной страницы | Сложные проекты по сбору данных, краулинг множества страниц, структурированный сбор данных | Получение контента для последующей обработки другими парсерами (например, Beautiful Soup) | Быстрый парсинг, где важна производительность | Взаимодействие с элементами сайта, парсинг контента, генерируемого JavaScript | Взаимодействие с элементами сайта, парсинг контента, генерируемого JavaScript, более современная альтернатива Selenium |
Пояснения к таблице:
Рекомендации по выбору библиотеки:
Важно помнить:
Эта таблица предоставляет общее представление о различных библиотеках для парсинга веб-сайтов. Рекомендуется изучить документацию и попробовать несколько библиотек, чтобы определить, какая из них лучше всего подходит для ваших нужд.
Выбор инструмента для парсинга зависит от ваших конкретных потребностей, технических навыков и бюджета. Библиотеки предоставляют максимальную гибкость, но требуют программирования. Облачные сервисы удобны для быстрого старта и не требуют написания кода, но могут быть ограничены в функциональности и стоимости. Внимательно изучите свои задачи и критерии, прежде чем сделать выбор. Помните о необходимости соблюдения этических норм и законодательства при сборе данных.
Краткое резюме: как превратить сеть сайтов в стабильный источник дохода Создание сети информационных сайтов —…
Знаете ли вы, что невидимые технические ошибки могут «съедать» до 90% вашего потенциального трафика из…
Введение: почему мониторинг цен — необходимость, а защита — не преграда Представьте, что вы пытаетесь…
Значительная часть трафика на любом коммерческом сайте — это не люди. Это боты, которые могут…
Систематический мониторинг цен конкурентов — это не просто способ избежать ценовых войн, а доказанный инструмент…
Краткое содержание В мире, где 93% потребителей читают отзывы перед покупкой 1, а рейтинг компании…