Datacol7 что это за программа

Datacol для Windows

Etxt Антиплагиат — программа по поиску плагиата в сети и оценке уникальности текстов.

Advego Plagiatus — незаменимый помощник любого рерайтера или копирайтера, с помощью которого.

Vkontakte.DJ — удобная программа для скачивания музыки и видео из социальной сети ВКонтакте.

UpdateStar — удобная утилита, благодаря которой пользователь может оперативно следить за.

Небольшая бесплатная программа, с помощью которой можно быстро и легко осуществлять.

GoogleImageFinder — удобный парсер картинок с сайта images.google. Отличается высокой скоростью работы и простотой.

Отзывы о программе Datacol

Ринат про Datacol 5.56 [02-06-2022]

Пользуюсь программой более 8 мес. За это время заказал три настройки для парсинга базы резюме. Каждая настройка справилась со своими задачами. Двумя продолжаю до сих пор пользоваться и планирую еще долгое время. Программа проста и удобная в пользование, оставляешь на ночь -утром тебе готовый результат в таблице эксель.

Имитируем вход на сайт с помощью сценария браузера в Datacol7. Пошаговая настройка

Появились новые идеи поэтому буду еще обращаться за новыми настройками. Ребята 5 дней в неделе на связи и реально помогают в затруднительных моментах. Без этой программы я бы и браться не стал за новые проекты. Спасибо, всей команде. Желаю успехов и только процветания в вашему делу.
| | Ответить

Влад про Datacol 5.56 [29-11-2018]

Внимание! они обманывают и тупо зарабатывают деньги не делая при этом не чего! Заказывал в Datacol парсинг сайт, по переписке мне сразу написали что дословно «Мы делаем парсинг и генерируем файл»
я сказал хорошо давайте сделаем, дал им сайт донор где было 5000 товаров и написал какие именно элементы нужно спарсить, на что они мне сказали — без проблем все сделаем, только вначале нужно заплатить. Они сказали что все действия после оплаты, стоит это 25$ — вроде небольшие деньги.

Как только я заплатил, мне написали что не знают как парсить данный мною сайт и им нужен пример, я предоставил им пример, на что мне сказали что они сделают а смогу ли я это выгрузить на сайт или нет они не знаю + нужно купить их программу что бы она начала парсить, на что я сказал, что вы же писали что вы сами спарсите, нормального ответа не последовало. После прислали фаил на 300 товаров а не на 5000 как было оговорено в начале.

Я спросил почему так мало, на что мне ответили, что больше не могут. дальше покупайте программу и делайте парсинг сами, я спросил — за что я заплатил деньги, мне сказали что они анализируют сайт. Когда я попросил вернуть деньги, мне сказали деньги не возвращаем, работа сделана, пока!

Почитал отзывы, и оказываются что они кидают всех, а в отзывах где стоит 5 звезд — видно что они же и писали. Есть много других парсеров которые реально делают! Эти кидают 100%. Деньги не вернули, отвечать на сообщения перестали!
2 | 2 | Ответить

dimakarp про Datacol 5.56 [23-06-2015]

А мне Datacol совсем не понравился. Сейчас пользуюсь отличной программой StandartHarvester. Никаких проблем не возникает, я доволен. Главный плюс этой программы в том, что она не только собирает базы, но и определяет регионы и сферы деятельности сайтов — очень удобная и полезная функция.
2 | 6 | Ответить

kurash про Datacol 5.56 [10-06-2015]

Уже давно работаю в Datacol, как по мне — это незаменимая программа для парсинга! Если у вас есть сомнения нужен ли вам парсер, посчитайте, сколько вы сэкономите денег, если вместо заказа парсеров под каждую задачу один раз купите Datacol. Если разберетесь в функционале, сможете создавать парсера для любых своих задач. Еще хочу сказать отдельное спасибо разработчикам за поддержку и постоянное развитие парсера!
2 | 2 | Ответить

Источник: www.softportal.com

Datacol7 что это за программа

Парсинг в интернете

• Главная
• Решения

• Парсера интернет магазинов

• Парсер интернет магазина
• Парсер Яндекс Маркета
• Парсер Wildberries
• Парсер Rozetka.com.ua
• Парсер Ozon.ru
• Парсер Ebay
• Парсер Dns-shop.ru
• Парсер Hotline
• Парсер IKEA
• Парсер Mvideo
• Парсер Citilink.ru
• Парсер Etsy.com
• Парсер Eldorado.ru
• Парсер Sima-land.ru
• Все настройки интернет-магазинов

• Парсер Авито
• Парсер OLX.ua
• Парсер Youla
• Парсер Prom.ua
• Парсер Besplatka.ua
• Парсер Farpost.ru
• Парсер IRR
• Парсер OLX.kz
• Парсер Zoon.ru
• Парсер Craigslist

• Парсер Auto.ria.com
• Парсер Auto.ru
• Парсер Kolesa.kz
• Парсер Drom.ru
• Парсер авто с youla

• Парсер Cian.ru
• Парсер Domofond.ru
• Парсер Яндекс.Недвижимость
• Парсер Dom.ria.com
• Парсер Booking.com
• Парсер meget.kiev.ua

• Парсер резюме hh.ru
• Парсер вакансий hh.ru
• Парсер резюме work.ua
• Парсер вакансий work.ua
• Парсер резюме Superjob.ru

• Парсер блогов
• Парсер Youtube
• Парсер Google Play
• Парсер новостей
• Парсер Кинопоиска
• Парсер контента по ключевикам
• Парсер контента по списку URL
• Парсер форумов
• Парсер торрентов
• Парсер Википедии
• Парсер статей
• Парсер Ezinearticles
• Парсер англоязычных блогов

• Парсер телефонов Avito
• Парсер Tiu.ru
• Парсер email
• Парсер телефонов
• Парсер Яндекс Карт
• Парсер Yp.ru
• Парсер 11880.com

• Парсер ВКонтакте
• Парсер Id Вконтакте
• Парсер телефонов Инстаграм
• Парсер контента Instagram
• Парсер участников групп Facebook

• Парсер выдачи Яндекса
• Парсер выдачи Гугл
• Парсер ключевых слов
• Парсер WHOIS
• Парсер метатегов и заголовков
• Парсер объявлений Яндекс Директ
• Парсер параметров сайта

• Парсер файлов
• Парсер XML

• Перевод Promt
• Перевод Google Translate
• Уникализация Synonyma.ru

• Opencart
• Webasyst
• DLE
• 1C-Битрикс
• WordPress
• PrestaShop
• Joomla
• Все варианты экспорта

• Настройки, плагины, обучение
• Индивидуальная разработка
• Загрузка данных на сайт
• Автоматическое наполнение магазина

• Datacol — с чего начать?
• База знаний
• Часто задаваемые вопросы (FAQ)
• Онлайн СПРАВКА Datacol 32X
• Онлайн СПРАВКА Datacol 64X

Источник: web-data-extractor.net

Парсим цены конкурентов самостоятельно. Программа Datacol

В текущем обзоре рассмотрим как можно использовать программы и как настроить их для парсинга или сбора цен конкурентов.

Самое главное, в чем многие заблуждаются. Не существуют и еще очень долго не будут существовать парсеры, которые могут автоматически собирать информацию с любого сайта и автоматически ее распознать. Невозможно! И точка. Парсер может автоматически собрать информацию с сайта, но это будет просто набор текста, символов и тегов.

Чтоб как-то отделить полезную информацию, отдельно выделять названия товара, его цену, наличие, характеристики — требуются индивидуальные настройки под конкретный сайт. Даже такие поисковые гиганты как Google и Yandex требуют наличие специальной микроразметки на каждой страничке, которая сообщает поисковику, что вот это название товара, этот блок — описание, а вот это — цена. А вот как нам правильно настроить сбор нужно информации — сейчас узнаете.

Парсим цены конкурентов с помощью Datacol

Решений программ-парсеров уже достаточно, но принципы парсинга абсолютно одинаковые, и используется одинаково во всех программах. Для обзора я выбрал парсер Datacol, потому что я знаком с ним уже несколько лет и считаю его наиболее функциональным парсером из тех, которые я изучал.

Как такового тестирования не будет, потому что работоспособность зависит только от правильности настроек. Цель статьи — познакомить Вас не с программой Datacol, а именно с принципами сбора информации и особенностями использования таких программ. Парсер Datacol позволяет собрать практически любую информацию с сайта. Я зачастую использую его для парсинга описаний и характеристик товара, но в этой статье мы коснемся только парсинга цен.

Парсим citilink.ru

Первым нашим боевым заданием будет спарсить цены интернет-магазина www.citilink.ru/.
Первым делом необходимо в программе указать — как нужно обходить сайт, на какие страницы заходить, на какие не заходить.
Можно указать адреса категорий, с которых необходимо собирать данные. Можно настроить автоматический сбор со всего сайта.

Следующих этап — указываем каким образом необходимо собирать ссылки на товары и другие категории или постраничную навигацию. Для citilink это можно сделать через помощника. Это не требует особых знаний.

Далее мы указываем непосредственно на каких страницах находятся данные и какие именно. Сейчас я выбрал: код Citilink, название товара, цена товара и Url, которого собираются значения.

А вот теперь самое страшное — необходимо программе объяснить как на странице найти именно нужный блок текста и сохранить его. Для этого используются такие инструменты как блоки, XPath и регулярные выражения. Что это такое и с чем их едят выходит за рамки этой статьи. В программе есть всевозможные помощники и тестировщики, которые очень помогают в настройке. Для многих настроек достаточно открыть мастер и просто выделить часть текста, который надо спарсить.

Сбор настроен, осталось настроить только экспорт — выбрать формат файла и столбцы.
И вот пример работы парсера для категории мониторы: Результат парсинг citilink.ru.

Парсим цены Яндекс-маркет по категориям

Желание спарсить цены с Яндекс-Маркета возникает чуть ли ни у каждого руководителя интернет-магазина. Сейчас мы быстро решим данную задачу, причем не просто соберем цены, а цены по каждому магазину с их названиями.

Последовательность настройки аналогична. Сначала указываем ссылку на категорию для парсинга. При этом для любой категории можем в Маркете отобрать необходимые нам бренды или даже определенные магазины и скопировать в программу полученный URL-адрес. В итоге будут собираться данные только интересующих нас брендов или магазинов.

Для примера спарсим с Маркета велосипеды марки Navigator. Просто заходим на Маркет, выбираем велосипеды данного бренда и копируем ссылку. Можно указать сколько угодно ссылок на выборке — программа пройдется по всем ссылкам, а если несколько страниц в выборке — по всем страницам.

Аналогично предыдущему примеру указываем данные для сбора — названия и цену. И запускаем.

Буквально пару минут — и получаем цены на интересующие товары.

И на всякий случай, сама настройка — скачать настройку парсер Яндекс-Маркета по категориям

Парсим цены Яндекс-маркет по названиям товаров

Программа позволяет не только собирать данные по ссылкам, но и даже совершать определенные однотипные операции. Например, открыть определенный сайт, что-то нажать, вставить, куда-то перейти и т. д. Воспользуемся этим! Очень часто надо собрать данные не по категориям, а по списку наименований. “Обучим” программу заходить на Яндекс-Маркет, находить по списку названий товары и выводить какие магазины и по какой цене предлагают данные товары. На самом деле данная настройка уже есть в базовой комплектации программы. Проверим ее работоспособность.

Сразу предупреждаю, надо быть внимательным — при поиске по названию Яндекс может предлагать похожие модели. Например, по запросу Ipone 6s также будут выведены Iphone 6s plus. И еще одна особенность. Регион на Яндекс-Маркете в данном случае будет определен по IP-адресу и изменить его нельзя.

Проведем тест на случайно отобранных разных товаров

1. Телевизор BBK 19LEM-1010/T2C черный
2. Детская коляска 3 в 1 CHICCO TRIO LOVE розовая
3. Блендер REDMOND RHB-2914
4. Чайник REDMOND RK-G161
5. Электробритва Philips PT 711/16
6. Радиобудильник Philips AJ3551/12
7. Объектив Nikon 50 mm f/1.4G AF-S Nikkor
8. Шина Amtel Planet DC 185/70 R14 88H
9. Cтеклянная мыльница FBS Ellea ell 010
10. Когтеточка ковролин Гамма №1 широкая

Названия достаточно вставить в окно программы.

И буквально через минуту у нас уже есть список цен с названиями магазинов. Скачать Результаты парсинга по названиям

И если у Вас не оказалась в комплекте — настройка парсера Яндекс-Маркета по словам

Сразу видно недостатки парсинга по названию. Первое — Яндекс не всегда дает точные предложения, часто дает очень похожие варианты, что хорошо видно в файле экспорта. Например, на товар “Стеклянная мыльница FBS Ellea ell 010” Яндексом были предложены также похожие модели. Второе — на некоторые товары Яндекс-Маркет сразу предлагает карточку товара, для которой нужен отдельный парсер. Надо учитывать эти нюансы при поиске товаров по названию.

Цена продукта

Datacol ранее можно было приобрести на постоянно, с февраля 2016 года продукт стал продаваться в аренду. На момент написания статьи стоимость одного месяца работы программы составляет 1200 рублей, при подписке на год — цена 5500 рублей. Отличная цена за такое универсальное решение. Но стоит учесть, что настройка под определенные сайты оплачивается отдельно, либо можете попробовать настроить самостоятельно.

Но приятная новость. Можно перейти по ссылке скидка на Datacol, и Вы получите 10% скидки на любой продукт, в тч. продление аренды.

Сначала будут перечислены плюсы и минусы не самой программы Datacol, а самостоятельного сбора цен конкурентов.
Плюсы самостоятельного парсинга:

• Наиболее дешевое решение для сбора цен. Цена парсера и настроек более чем доступная.
• Одна программа — неограниченное количество сайтов для парсинга.
• Можно быстро внести коррективы в работу парсера: новые категории, поля, или же если на сайте конкурента что-либо изменилось.

Минусы самостоятельного парсинга:

• Придется платить за перенастройку, если верстка сайта изменилась, или же разобраться в тонкостях настройки и перенастраивать самостоятельно.
• Нагружает заметно интернет-канал и требует компьютерных ресурсов.
• Для парсинга больших сайтов придется приобрести прокси-сервера.
• При неаккуратности парсинга сайт может забанить Ваш ip-адрес.

Что же касается самой программы Datacol:

Плюсы программы Datacol:

• Неограниченные возможности настроек.
• Большое количество готовых решений и возможность написания новых.
• Выполнение сценариев (переходов, кликов), создание плагинов.
• Возможность заказать настройку.
• Возможность запускать программу по расписанию.

Минусы программы Datacol:

• При парсинге большого количество данных (примерно более 5000 строк) программа начинает парсить во много раз медленней и может вообще завершится ошибкой.

Мнение эксперта

Если Вам необходимо собрать цены конкурентов, то сбор цен специализированными программами наиболее дешевое решение, но с соответствующими минусами: забивание интернет канала, возможность получить бан. Также в большинстве случаев это “сырая” информация, ее придется обработать — найти одинаковые, удалить ошибочные, совместить со своей номенклатурой. Если необходимо отслеживать весьма узкие задачи, например, определенные категории определенного сайта, то это вполне подходящее решение.

Источник: im-business.com

Парсинг сайтов с помощью DataCol

Для наполнения своего сайта контентом часто возникает необходимость собрать информацию с какого-то чужого ресурса, чтобы затем использовать ее в своем проекте. Например, для туристических сайтов нужны базы отелей, для магазинов – базы товаров и т.д.

Процесс автоматического вычленения нужной информации с сайта называется парсингом. Часто подобную задачу решают с помощью программиста, но сегодня я расскажу о программе Datacol, которая позволяет парсить многие сайты без умения программировать.

Сразу хочу сказать, что программа Datacol обладает хорошими возможностями для парсинга сайтов, но имеет очень запутанный интерфейс. Поэтому данный обзор я решил сделать в виде небольшого туторила, в котором будет показано, как настроить парсинг на реальном примере.

Скачать демо версию Datacol можно с сайта разработчика. Единственное отличие демо версии от полнофункциональной заключается в невозможности экспорта данных. Так что перед покупкой стоит обязательно попробовать парсер в работе на нужных вам сайтах.

Итак, программа скачана и установлена, запустим ее.

Вид главного окна после первого запуска вызвал у меня шок непонимания.

Очевидно, что в верхней части окна находится тулбар. Но что произойдет, если нажать первую кнопку “Запуск”?

Чуть ниже расположен древовидный список каких-то кампаний, а справа от него пустой грид.

В нижней части находится список новостей от Datacol. Двойной клик на новости откроет соответствующую страницу в браузере. Только зачем нужен полный урл новости справа?

К счастью для меня на главной страницу сайта программы есть видео из которого можно получить основные сведения по работе с программой. Рекомендую с ним сразу ознакомиться:

В общем, становится понятно, что кампании – это настройки парсинга определенного сайта. Разработчики включили в комплект программы пару десятков готовых кампаний для парсинга популярных сайтов.

Пример парсинга сайта

Создание кампании парсинга

Я создам новую кампанию для парсинга отелей с сайта booking.com. Для этого надо нажать кнопку “Добавить кампанию”, ввести название кампании (советую называть по имени сайта) в появившемся диалоге и выбрать тип кампании “парсер”.

После нажатия кнопки создать, откроется окно настройки кампании:

Основные настройки

Я не буду подробно описывать все настройки приложения – для этого есть документация. Отмечу только, что есть возможность достаточно гибко настроить парсинг: можно собирать данные сразу в несколько потоков, а можно делать это осторожно, делая паузы между страницами, чтобы минимизировать вероятность бана.

На вкладке “Загрузка” можно выбрать кэширование страниц:

Это позволяет не тратить время на повторное обращение к сайту, что очень удобно в процессе настройки и тестирования парсинга. Когда кампания будет полностью настроена и вы начнете сбор данных, отключите кэширование.

Если сайт борется с автоматическим сбором данных, вам пригодится возможность задания списка проксей, через которые будет происходить загрузка страниц. Причем Datacol умеет проверять их работоспособность (помните тип кампании “Прокси чекер” в диалоге создании новой кампании?).

На некоторых сайтах нужная информация может быть доступна только зарегистрированным пользователям. Для этого имеется раздел “Авторизация”.

Работает авторизация довольно странным способом: вам надо войти на сайт в браузере, после чего скопировать авторизационные куки в текстовое поле. Разобраться как и что копировать неподготовленному пользователю будет непросто. Непонятно, почему разработчики не могли сделать автоматический импорт кук из браузера или возможность логина на сайт через окно приложения.

Обход страниц сайта

Перейдем теперь к непосредственно парсингу, который состоит из двух шагов: получение страниц с нужными нам данными и непосредственно парсинг интересующих нас данных со страниц сайта.

Первый шаг настраивается с помощью закладки “Навигация”.

Для начала работы необходимо указать как минимум один урл, с которого начнется загрузка страниц сайта. Для данного примера я открыл в браузере сайт booking.com и выбрал список отелей Киева.

Получившийся урл скопировал в поле “Список начальных URL”.

Очевидно, что этот список содержит ссылки на страницы, с которых нам надо собрать информацию про отели (название, описание, фотографии и т.п.). Кроме того, в нижней части находится навигатор по страницам списка, так как все отели не влезли на одну страницу.

Чтобы загрузить все части списка отелей, а также страницы с отелями, используем раздел “Сбор ссылок” закладки “Навигация”.

Здесь надо указать, какие ссылки (url) использовать для загрузки полного списка отелей и страниц самих отелей. Сделать это можно двумя способами: с помощью XPath и с помощью регулярных выражений. Оба эти инструмента не просты для понимания и требуют тщательного изучения для осмысленного применения.

К счастью, разработчики Datacol сделали специальный помощник, который умеет составлять XPath запросы и регулярные выражения вместо вас.

Чтобы им воспользоваться, нажимаем одноименную кнопку. В открывшееся окно вставляем урл первой страницы со списком отелей и нажимаем кнопку “Переход”. В правой части окна откроется нужная нам страница, а в левой будет показан ее html код.

Чтобы передать помощнику информацию о ссылках на страницы с описанием отеля достаточно кликнуть правой кнопкой мыши по ссылке на отель. После этого появится диалоговое окно с подобранным XPath выражением. В правой части этого окна отображается соответствующая часть html кода страницы.

Обратите внимание на выпадающий список справа, содержащий цифры от 1 до 20. Через него можно выбрать другие части html кода страницы, соответствующие XPath выражению. В данном случае таких частей 20, как и отелей на странице. Т.е. Datacol сможет получить все 20 ссылок на описания отелей.

Теперь прокручиваем страницу вниз до постраничной навигации. Надо указать ссылки, по которым парсер сможет пройти по другим страницам списка отелей. Для этого можно кликнуть правой кнопкой мыши по ссылке “Следующая страница”. В результате помощник подберет для этой ссылки XPath выражение:

Источник: developerguru.net