Знаете ли вы, что то, что вы сейчас читаете, — это данные? Вы видите слова, но на серверах все это хранится в виде данных.
Эти данные можно куда-то скопировать, можно понять их структуру, можно сделать с ними что-то еще.
Фактически, мы только что дали упрощенное описание парсинга веб-страниц.
Скраперы просматривают код, из которого состоят веб-сайты (код HTML), или работают с базами данных, и извлекают нужные им данные отовсюду.
Почти каждый сайт можно парсить.
На некоторых сайтах предусмотрены специальные меры для предотвращения веб-скребков.
Но те, кто достаточно хорошо знает свое дело, могут успешно собирать данные с 99% существующих сайтов.
Если вы не знали, что такое веб-скребок, то теперь вы в принципе о нем знаете.
Это значит, что мы можем сделать то, ради чего вы, вероятно, начали читать эту статью.
Мы можем начать говорить о зарабатывании денег на скрапинге.
Этот вид дохода, кстати, не так сложен, как может показаться на первый взгляд. Фактически, все методы и примеры, которые я собираюсь вам показать, умещаются менее чем в 50 строк кода.
И изучить все это можно всего за несколько часов.
На самом деле, я считаю, что теперь вы вполне готовы узнать о трех способах заработка с помощью парсинга веб-страниц.
Способ №1: создание ботов
«Бот» — это просто технический термин для программы, которая может что-то делать.Такую программу можно создать и продать тому, кому нужно автоматизировать то, что может делать программа.
Чтобы показать вам технологию разработки и продажи ботов, я создал бота для Airbnb. Этот бот позволяет пользователям вводить информацию об определенном городе и возвращает информацию обо всем жилье, которое предлагает этот город. Эйрбнб .
Сюда входят данные о цене, рейтинге, количестве гостей, которые может разместить дом, количестве спален, кроватей и ванных комнат. И все это делается за счет использования технологий веб-скрапинга для сбора данных из публикаций, размещенных на сайте Airbnb. Чтобы показать этого бота в действии, я собираюсь использовать его и выяснить, что можно снимать в Риме, Италия.
Я передаю боту соответствующие данные, и он за считанные секунды находит 272 уникальных предложения и форматирует их в виде удобного листа Excel. 
Теперь работать с такими данными гораздо проще, чем на сайте.
Вы можете, например, сравнить разные дома и их характеристики.
Кроме того, эти данные удобно фильтровать.
В моей семье 4 человека.
Если мы собираемся в Рим, нам понадобится жилье Airbnb как минимум с 2 кроватями по разумной цене.
Благодаря тому, что все данные собираются в удобном формате в Excel, работать с ними можно очень продуктивно.
Как оказалось, 7 из 272 результатов соответствуют моим потребностям.
Среди этих 7 результатов я бы выбрал жилье в Ватикане Святого Петра Даниила.
Он имеет очень хороший рейтинг и из 7 найденных результатов является самым дешевым (67 долларов США за ночь).
Как только я нашел что-то, что меня интересует, я могу взять соответствующую ссылку из таблицы, открыть ее в браузере и забронировать жилье.
Найти место для ночлега во время путешествия может оказаться непростой задачей.
Я уверен, что каждый испытал это.
Именно поэтому есть люди, которые ради упрощения этого процесса готовы платить.
Мне удалось упростить поиск жилья с помощью созданного мной бота.
Я только что показал вам, как я нашел именно то, что мне нужно, всего за 5 минут. Люди готовы платить за то, что делает их жизнь хоть немного легче.
Способ №2: перепродажа товара, купленного с хорошей скидкой.
Одним из наиболее распространенных способов использования веб-скрапинга является сбор информации о ценах на продукты с различных веб-сайтов.
Есть люди, которые создают парсеры, которые работают ежедневно и собирают цены на конкретный продукт. Когда цена товара падает до определенного уровня, программа автоматически покупает его, стремясь сделать это до того, как товар будет распродан.
Тогда, поскольку спрос на товар будет выше предложения, тот, кто ранее купил товар по низкой цене, перепродает его по более высокой цене и получает прибыль.
Это лишь один пример тактики, которую используют парсеры для перепродажи недорогих товаров.
Еще одна схема, пример которой я сейчас продемонстрирую, может помочь вам существенно сэкономить или прилично заработать.
В каждом интернет-магазине проводятся всевозможные специальные предложения и распродажи.
На карточках товаров обычно указаны первоначальная цена и цена со скидкой.
Правда, обычно разница между новой и старой ценой, выраженная в процентах, не отображается.
Например, если часы обычно стоят 350 долларов, а продаются за 300 долларов, вы можете подумать, что 50 долларов — это большая скидка.
Но это по факту скидка всего 14,2%.
А вот, например, футболка, которая обычно стоит 50 долларов, а на распродаже ее предлагают за 40 долларов.
Кажется, 10 долларов — это не так уж и много, но это скидка 20%, то есть выше скидки на часы.
Эта информация позволяет вам сэкономить или заработать деньги, находя товары с самыми высокими скидками, выраженными в процентах.
Применим эти аргументы к анализу цен на товары в универсальном интернет-магазине.
У них всегда есть распродажи на разные бренды.
Используя технологии парсинга веб-страниц, мы найдем товары с самыми высокими скидками.
После обработки сайта парсер вернул более 900 товаров, и, как видите, среди них только один, скидка на который превышает 50%.
Это однотонная классическая рубашка Perry Ellis без глажки.
Это предложение ограничено по времени, поэтому цена на рубашку со временем вернется к своему обычному уровню — около 90 долларов.
То есть, если бы я купил эту рубашку за 40 долларов, а затем продал бы ее на 30 долларов дешевле обычной цены, то есть за 60 долларов, я бы заработал 20 долларов.
Этот метод, если вы найдете подходящую нишу, может помочь вам заработать серьезные деньги.
Способ №3: сбор и продажа данных
В Интернете море бесплатных данных, доступных каждому.Часто эти данные довольно легко собрать, а значит, они легко доступны тем, кто хочет их каким-либо образом использовать.
Но, с другой стороны, есть данные, которые не так-то просто собрать.
Их сбор и представление в виде аккуратного набора данных может занять либо много времени, либо много работы.
Это стало основой для развития рынка продажи данных.
Есть компании, которые не занимаются ничем иным, как сбором данных, собрать которые может оказаться непросто.
Они приводят эти данные в достойный вид, возможно, делают интерфейсы для работы с такими данными и за определенную плату дают работать с этими данными тем, кому это нужно.
Например, BigDataBall — это сайт спортивных данных, на котором продаются журналы игроков, протоколы матчей и другие данные за 30 долларов за сезон.
Причина, по которой владельцы сайтов могут запросить такую цену, заключается не в том, что они единственные, у кого есть такие данные.
Дело в том, что это единственный сайт, предлагающий подобные данные в хорошо структурированной и удобной для использования форме.
А теперь я хочу поговорить о том, как получить те же данные, которые продаются на BigDataBall, совершенно бесплатно и как сформировать из них аккуратно оформленный набор данных, напоминающий те наборы, которые я вам уже показывал.
Как я уже говорил, не только этот сайт имеет доступ к данным, которые продает сайт BigDataBall. Например, на сайте баскетбол-reference.com Размещаются одни и те же данные, но они не структурированы и не сгруппированы.
То есть с ними неудобно работать; их нельзя просто скачать, сформировав из них набор данных, который кому-то нужен.
Здесь нам на помощь приходит парсинг веб-страниц.
А именно, я хочу собрать логи игроков с сайта и поместить все это в структурированный набор данных, напоминающий наборы данных BigDataBall. Ниже представлен результат сбора данных 
После обработки сайта нам удалось собрать около 16 000 логов игроков за сезон.
Никто в здравом уме не станет вручную копировать 16 000 журналов и помещать их в свой собственный набор данных.
Именно поэтому такие данные, представленные в удобном формате, могут стоить 30 долларов.
Веб-скрапинг позволяет не покупать эти данные на BigDataBall, а собрать их за пару минут и сэкономить 30 долларов.
Излишне говорить, что вы вполне можете делать то же самое, что делают сотрудники BigDataBall. А именно: найти данные, которые сложно собрать вручную, собрать их с помощью компьютера и продать желающим в удобной для использования форме.
Полученные результаты
Парсинг веб-страниц — очень интересный современный способ заработка.Если вы правильно используете технологии парсинга веб-страниц, это может принести вам много денег.
И это гораздо проще, чем многие думают. Вы занимаетесь парсингом веб-страниц? 
Теги: #Разработка сайтов #Финансы в IT #заработок #парсинг
-
Узнайте, Как Конвертировать Dvd В Youtube?
19 Oct, 24 -
И Ботаники Занимаются Бизнесом
19 Oct, 24 -
Японцы Создали Робота-Колибри
19 Oct, 24
