Профессиональные решения для парсинга сайтов, Telegram, VK и не только. Скрипты с гарантированным результатом. Только актуальные решения.
Комплексное извлечение данных из любых источников
Извлекайте данные с любых сайтов с продвинутыми механизмами против обнаружения. Легко работайте с JavaScript, AJAX и динамическим контентом.
Комплексное извлечение данных из Telegram, включая каналы, группы, сообщения и пользовательские данные с полной интеграцией API.
Извлекайте посты, комментарии, профили пользователей и данные групп из ВКонтакте с продвинутой фильтрацией и опциями экспорта.
Парсинг Instagram, Facebook, Twitter, LinkedIn и других платформ с интеллектуальными алгоритмами сбора данных.
Отслеживайте цены, следите за конкурентами, извлекайте данные о товарах с Wildberries, Ozon, AliExpress и других площадок.
Индивидуальные решения для парсинга под ваши специфические потребности. Интеграция API, настройка базы данных и автоматизированные рабочие процессы.
Готовые к использованию скрипты для немедленного развертывания
Профессиональная система для парсинга и управления новостями из множества источников
Централизованная лента всех новостей из ваших источников с удобной фильтрацией и поиском
Добавление и управление источниками: Telegram, VK, ленты RSS и сайты
Детальная статистика активности, охват, вовлеченность и активность по часам
Сохранение важных новостей для быстрого доступа
Отслеживание всех просмотренных новостей
Гибкая настройка расписания обновлений и параметров парсинга
Поддержка Telegram-каналов, VK групп и RSS-лент в едином интерфейсе
Фильтрация по типу источника, периоду, приоритету, категориям и ключевым словам
Графики активности по часам, дням недели и тренды за период
Настраиваемое расписание парсинга с выбором количества постов
Темы оформления (День/Ночь), настройки отображения и профиль пользователя
Избранное, история просмотров, массовые операции с постами
Простой пример
# Простой пример парсинга
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def parse_website(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# Извлекаем данные
titles = soup.find_all('h1')
return [title.text for title in titles]
# Использование
data = parse_website('https://example.com')
print(data)Есть вопросы? Мы здесь, чтобы помочь
parsemasterpro@mail.ru
@parsemasterpro
Доступны 24/7