Python के साथ Google उत्पाद समीक्षा परिणाम कैसे स्क्रैप करें

डिजिटल लहर दुनिया भर में छा रही है, और Google, दुनिया के सबसे बड़े सर्च इंजन में से एक के तौर पर, अपने सर्च रिजल्ट पेज (SERP) में बड़ी मात्रा में बहुमूल्य डेटा छिपाता है। यह डेटा केवल जानकारी की एक साधारण सूची नहीं है, बल्कि बाजार की गतिशीलता, प्रतिस्पर्धियों के विश्लेषण और उपभोक्ता व्यवहार को समझने की कुंजी भी है।

हालांकि, Google सर्च रिजल्ट को कुशलतापूर्वक और प्रभावी ढंग से क्रॉल करना आसान नहीं है। Google उत्पाद का पेज स्ट्रक्चर जटिल और परिवर्तनशील है, और इसमें एक शक्तिशाली एंटी-क्रॉलर मैकेनिज्म है, जिससे पारंपरिक डेटा क्रॉलिंग विधियाँ अक्सर काम करना मुश्किल हो जाती हैं। इन चुनौतियों का सामना करने के लिए, एक शक्तिशाली, स्केलेबल और लचीला डेटा पाइपलाइन जो Google के संरचनात्मक परिवर्तनों के अनुकूल हो सके, विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। चाहे आप अपना खुद का लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) बनाने की योजना बना रहे हों या बाजार से पहली बार उपभोक्ता अंतर्दृष्टि प्राप्त करना चाहते हों, एक विश्वसनीय Google सर्च क्रॉलर अपरिहार्य है।

इस लेख में, हम Python और BeautifulSoup लाइब्रेरी का उपयोग करके शुरू से ही एक Google उत्पाद समीक्षा परिणाम क्रॉलर कैसे बनाया जाए, इस पर ध्यान केंद्रित करेंगे। इस उपकरण के साथ, आप स्वचालित रूप से बहुमूल्य डेटा निकालने और सर्च इंजन के डेटा के सागर से निर्णय लेने के लिए सीधे उपयोग किए जा सकने वाले अंतर्दृष्टि को खोदने में सक्षम होंगे।

Google उत्पाद परिणामों को स्क्रैप करने के उपयोग के मामले

Google उत्पाद परिणामों को स्क्रैप करना कंपनियों और शोधकर्ताओं के लिए बाजार की अंतर्दृष्टि प्राप्त करने का एक महत्वपूर्ण साधन बन गया है। इस डेटा का विश्लेषण करके, कंपनियां बाजार के रुझान, उपभोक्ता प्राथमिकताओं और प्रतियोगी गतिशीलता को समझ सकती हैं, जिससे अधिक प्रभावी व्यावसायिक रणनीतियाँ विकसित हो सकती हैं। कुछ सामान्य उपयोग परिदृश्य इस प्रकार हैं:

• बाजार अनुसंधान और प्रवृत्ति विश्लेषण.
• प्रतियोगी विश्लेषण
• उत्पाद विकास और अनुकूलन
• उपभोक्ता व्यवहार अंतर्दृष्टि
• मूल्य निगरानी और समायोजन
• ब्रांड सुरक्षा और प्रतिष्ठा प्रबंधन
• ई-कॉमर्स और ऑनलाइन खुदरा अनुकूलन
• शैक्षणिक अनुसंधान और डेटा विश्लेषण
• सार्वजनिक नीति निर्माण और पर्यवेक्षण

Google उत्पाद समीक्षाओं को क्रॉल करने में कठिनाइयाँ

Google उत्पाद समीक्षाओं को निकालने में कई चुनौतियाँ हैं, जिनमें निम्नलिखित शामिल हैं:

एंटी-स्क्रैपिंग उपाय

• Google बॉट्स को रोकने के लिए CAPTCHA और IP ब्लॉकिंग का उपयोग करता है।
• बायपास करने के लिए प्रॉक्सी और उपयोगकर्ता-एजेंट रोटेशन की आवश्यकता होती है।

गतिशील और जावास्क्रिप्ट-रेंडर की गई सामग्री

• समीक्षाएं जावास्क्रिप्ट के माध्यम से गतिशील रूप से लोड होती हैं।
• डेटा निकालने के लिए Puppeteer या Selenium जैसे उपकरणों की आवश्यकता होती है।

लगातार DOM संरचना परिवर्तन

• Google नियमित रूप से अपनी HTML संरचना को अपडेट करता है।
• स्क्रैपर को निरंतर रखरखाव की आवश्यकता होती है।

विधि 1: Scrapeless के साथ Google उत्पाद समीक्षा परिणामों को स्क्रैप करें

Python में Google उत्पाद समीक्षाओं को स्क्रैप करने के लिए गतिशील सामग्री लोडिंग और एंटी-स्क्रैपिंग तंत्र जैसी चुनौतियों को संभालना आवश्यक है। यह खंड समीक्षा डेटा को कुशलतापूर्वक निकालने के लिए प्रभावी तरीकों और उपकरणों का पता लगाता है।

चरण 1: Google उत्पाद डेटा क्रॉलिंग वातावरण बनाएँ

सबसे पहले, हमें एक डेटा क्रॉलिंग वातावरण बनाने और निम्नलिखित उपकरण तैयार करने की आवश्यकता है:

1. पाइथन: यह Python चलाने के लिए कोर सॉफ्टवेयर है। आप आधिकारिक वेबसाइट लिंक से हमारी ज़रूरत के वर्ज़न को डाउनलोड कर सकते हैं, जैसा कि नीचे दिए गए चित्र में दिखाया गया है, लेकिन नवीनतम संस्करण को डाउनलोड न करने की सलाह दी जाती है। आप नवीनतम संस्करण से पहले 1-2 संस्करण डाउनलोड कर सकते हैं।

2. पाइथन IDE: पाइथन को सपोर्ट करने वाला कोई भी IDE काम करेगा, लेकिन हम PyCharm की सलाह देते हैं, जो विशेष रूप से पाइथन के लिए डिज़ाइन किया गया एक IDE विकास उपकरण सॉफ़्टवेयर है। PyCharm संस्करण के संबंध में, हम मुफ़्त PyCharm कम्युनिटी संस्करण की सलाह देते हैं।

3. पिप: आप अपने प्रोग्राम चलाने के लिए आवश्यक पुस्तकालयों को एक ही कमांड से स्थापित करने के लिए Python पैकेज इंडेक्स का उपयोग कर सकते हैं।

नोट: यदि आप Windows उपयोगकर्ता हैं, तो इंस्टॉलेशन विज़ार्ड में "Add python.exe to PATH" विकल्प को चेक करना न भूलें। यह Windows को टर्मिनल में Python और कमांड का उपयोग करने की अनुमति देगा। चूँकि Python 3.4 या बाद के संस्करण में यह डिफ़ॉल्ट रूप से शामिल है, इसलिए आपको इसे मैन्युअल रूप से स्थापित करने की आवश्यकता नहीं है।

ऊपर दिए गए चरणों के माध्यम से, Google उत्पाद डेटा क्रॉल करने के लिए वातावरण तैयार हो जाता है। इसके बाद, आप डाउनलोड किए गए PyCharm को Scraperless के साथ मिलाकर Google उत्पाद डेटा क्रॉल कर सकते हैं।

चरण 2: Google उत्पाद डेटा को स्क्रैप करने के लिए PyCharm और Scrapeless का उपयोग करें

1. PyCharm लॉन्च करें और मेनू बार से File>New Project… चुनें।

2. फिर, पॉप अप होने वाली विंडो में, बाएँ मेनू से Pure Python चुनें और अपनी प्रोजेक्ट इस प्रकार सेट करें:

नोट: नीचे दिए गए लाल बॉक्स में, पहले चरण के पर्यावरण कॉन्फ़िगरेशन में डाउनलोड किए गए Python इंस्टॉलेशन पथ का चयन करें

3. आप python-scraper नामक एक प्रोजेक्ट बना सकते हैं, "फ़ोल्डर में "Create main.py welcome script option" को चेक करें और "Create" बटन पर क्लिक करें। PyCharm कुछ देर प्रोजेक्ट सेट करने के बाद, आपको निम्न दिखाई देना चाहिए:

4. फिर, राइट-क्लिक करके एक नई Python फ़ाइल बनाएँ।

5. यह सत्यापित करने के लिए कि सब कुछ सही ढंग से काम कर रहा है, स्क्रीन के नीचे टर्मिनल टैब खोलें और टाइप करें: python main.py। इस कमांड को लॉन्च करने के बाद आपको मिलना चाहिए: Hi, PyCharm.

चरण 3: Scrapeless API कुंजी प्राप्त करें

अब आप सीधे Scrapeless कोड को PyCharm में कॉपी और चला सकते हैं, ताकि आप Google Job का JSON प्रारूप डेटा प्राप्त कर सकें। हालाँकि, आपको पहले Scrapeless API कुंजी प्राप्त करने की आवश्यकता है। चरण इस प्रकार हैं:

• यदि आपके पास अभी तक खाता नहीं है, तो कृपया Scrapeless के लिए साइन अप करें। साइन अप करने के बाद, अपने डैशबोर्ड में लॉग इन करें।
• अपने Scrapeless डैशबोर्ड में, API कुंजी प्रबंधन पर जाएँ और Create API Key पर क्लिक करें। आपको अपनी API कुंजी मिल जाएगी। बस अपना माउस उस पर रखें और उसे कॉपी करने के लिए क्लिक करें। Scrapeless API को कॉल करते समय यह कुंजी आपके अनुरोध को प्रमाणित करने के लिए उपयोग की जाएगी।

हम वेबसाइट की गोपनीयता की दृढ़ता से रक्षा करते हैं। इस ब्लॉग में सभी डेटा सार्वजनिक हैं और केवल क्रॉलिंग प्रक्रिया के प्रदर्शन के रूप में उपयोग किए जाते हैं। हम कोई भी जानकारी और डेटा सहेजते नहीं हैं।

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चरण 4: अपने स्क्रैपिंग टूल में Scrapeless API को कैसे एकीकृत करें

एक बार जब आपके पास API कुंजी हो जाती है, तो आप अपने स्वयं के स्क्रैपिंग टूल में Scrapeless API को एकीकृत करना शुरू कर सकते हैं। यहाँ बताया गया है कि कैसे Python और requests का उपयोग करके Scrapeless API को कॉल करें और डेटा प्राप्त करें।

Scrapeless API का उपयोग करके Google उत्पाद जानकारी क्रॉल करने के लिए नमूना कोड:

import json
import requests

class Payload:
    def __init__(self, actor, input_data):
        self.actor = actor
        self.input = input_data

def send_request():
    host = "api.scrapeless.com"
    url = f"https://{host}/api/v1/scraper/request"
    token = "your_token"

    headers = {
        "x-api-token": token
    }

    input_data = {
        "engine": "google_product",
        "product_id": "4172129135583325756",
        "gl": "us",
        "hl": "en",
    }

    payload = Payload("scraper.google.product", input_data)

    json_payload = json.dumps(payload.__dict__)

    response = requests.post(url, headers=headers, data=json_payload)

    if response.status_code != 200:
        print("Error:", response.status_code, response.text)
        return

    print("body", response.text)


if __name__ == "__main__":
    send_request()

इस कोड के आउटपुट के आधार पर, आप Google उत्पाद समीक्षाओं के बारे में सभी जानकारी पा सकते हैं।

आप आधिकारिक Scrapeless API पैरामीटर डॉक्यूमेंटेशन को भी देख सकते हैं

निम्नलिखित परिणामों की आंशिक सूची है, जिसमें उपयोगकर्ता टिप्पणी जानकारी शामिल है।

body {"product_results":{"product_id":"4172129135583325756","title":"Apple iPhone 12 Pro - 128 GB - Silver - AT\u0026T","price":["$314.84","$298.00","$325.33"],"reviews":14303,"rating":4.4,"extensions":["Smartphone","Dual SIM","5G","With Wireless Charging","With Fast Charging","AT\u0026T","Dual Lens","iOS","GSM","CDMA"],"description":"5G goes Pro. A14 Bionic rockets past every other smartphone chip. The iPhone 12 Pro features a 6.1” Super Retina XDR display, LiDAR scanner for ultrafast and accurate depth maps of whatever space you're in and MagSafe wireless charging. The Pro camera system takes low-light ...More5G goes Pro. A14 Bionic rockets past every other smartphone chip. The iPhone 12 Pro features a 6.1” Super Retina XDR display, LiDAR scanner for ultrafast and accurate depth maps of whatever space you're in and MagSafe wireless charging. The Pro camera system takes low-light photography to the next level with Night mode available in both the Wide and Ultra Wide cameras, so it’s better than ever at capturing incredible low-light shots. And Ceramic Shield delivers four times better drop performance.Less","media":[{"type":"image","link":"https://encrypted-tbn0.gstatic.com/shopping?q=tbn:ANd9GcStw-jdTZtGmdXcVKCqweq6wxzU5tpRTTbl6stPV97GpGVR6XY\u0026usqp=CAY"},{"type":"image","link":"https://encrypted-tbn1.gstatic.com/shopping?q=tbn:ANd9GcR0wJ1fsUOPAGDMtjdtx1zsd5ZWUXwnNe70fmZszERkEihkYCKnZoGJ3Y4lqSQTyR4soiTVWFVzllzYTHJBTRXegTR7Pj83RA\u0026usqp=CAY"},{"type":"image","link":"https://encrypted-tbn1.gstatic.com/shopping?q=tbn:ANd9GcR4L66Gss9O5HSL00NLxaHu0pl5huMUojbC9tO9FKCRpCQObUqdHWsSPYZJ4lU8eETn-MlJx4Hni_oc_l5mxIs_l-Z2htBiaA\u0026usqp=CAY"},{"type":"image","link":"https://encrypted-tbn0.gstatic.com/shopping?q=tbn:ANd9GcQLv5xOi-9b-Mka7jfFnQzlXkTrEAsjPAzumbUB2D6Ddgl3FHGZOQXAUGQAv6WkUeZsbsdvKA2NRF1-h8EOBSQPLmuPMLPQ2Q\u0026usqp=CAY"}],"sizes":{"128 GB":{"link":"https://www.google.com/shopping/product/4172129135583325756?gl=us\u0026hl=en\u0026sourceid=chrome\u0026ie=UTF-8","product_id":"4172129135583325756"},"256 GB":{"link":"https://www.google.com/shopping/product/1700752269234454309?gl=us\u0026hl=en\u0026sourceid=chrome\u0026ie=UTF-8\u0026prds=opd:11579479524734831751,rsk:PC_14243855303706753583\u0026sa=X\u0026ved=0ahUKEwjxhNXT2ZeMAxVcK7kGHUh1ErMQlIUHCEQoAQ","product_id":"1700752269234454309"},"512 GB":{"link":"https://www.google.com/shopping/product/14752474427020499512?gl=us\u0026hl=en\u0026sourceid=chrome\u0026ie=UTF-8\u0026prds=opd:11579479524734831751,rsk:PC_14243855303706753583\u0026sa=X\u0026ved=0ahUKEwjxhNXT2ZeMAxVcK7kGHUh1ErMQlIUHCEUoAg","product_id":"14752474427020499512"}},"highlight":["5G transforms iPhone with accelerated wireless speeds and better performance on congested networks","A14 Bionic: generations ahead of any other smartphone chip","Night mode comes to both the Wide and Ultra Wide cameras, and it's better than ever at capturing incredible low-light shots",

Scrapeless का उपयोग करके Google उत्पाद समीक्षाओं को क्रॉल करने के कारण

• किफायती मूल्य: केवल $0.1 प्रति 1,000 क्वेरी पर, Scrapeless उन व्यवसायों के लिए एक अत्यधिक किफायती समाधान प्रदान करता है जिन्हें बजट को तोड़े बिना डेटा संग्रह को स्केल करने की आवश्यकता है।
• तेज़ और विश्वसनीय: 3 सेकंड से कम के प्रतिक्रिया समय के साथ, Scrapeless वास्तविक समय के परिणाम प्रदान करता है, यह सुनिश्चित करता है कि आपको तेज़ी से और कुशलतापूर्वक आवश्यक डेटा मिले- तेज गति वाले व्यावसायिक वातावरणों के लिए आवश्यक है।
• उपयोग में आसान: Scrapeless में एक सहज इंटरफ़ेस है जो सीमित तकनीकी विशेषज्ञता वाली टीमों को न्यूनतम सेटअप के साथ शुरुआत करने की अनुमति देता है, जिससे व्यापक प्रशिक्षण की आवश्यकता कम हो जाती है।
• स्केलेबल डेटा संग्रह: चाहे आप किसी छोटी परियोजना या उद्यम-स्तरीय विश्लेषण के लिए डेटा एकत्र कर रहे हों, Scrapeless आपकी व्यावसायिक आवश्यकताओं के साथ स्केल होता है, जिससे आप बिना किसी समस्या के उच्च मात्रा में क्वेरी को संभाल सकते हैं।
• अनुकूलन योग्य स्क्रैपिंग: Scrapeless आपको अपनी डेटा निष्कर्षण को विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार तैयार करने की अनुमति देता है-चाहे आप विशेष उत्पादों, क्षेत्रों या समीक्षा प्रकारों को लक्षित कर रहे हों, आपको सबसे प्रासंगिक अंतर्दृष्टि एकत्र करने के लिए लचीलापन प्रदान करता है।
• निर्णय लेने में वृद्धि: Scrapeless व्यवसायों को Google उत्पाद समीक्षाओं से मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद करता है, ग्राहक भावना विश्लेषण और उत्पाद सुधार निर्णयों में सहायता करता है। यह उन व्यवसायों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जो प्रतिस्पर्धी बने रहना चाहते हैं।
• सीमलेस एकीकरण: अन्य व्यावसायिक उपकरणों के साथ Scrapeless को एकीकृत करने के विकल्पों के साथ, आपकी टीम सीधे अपनी मौजूदा प्रणालियों में एकत्रित डेटा का विश्लेषण कर सकती है, जिससे अंतर्दृष्टि पर तेज़ी से कार्य करना आसान हो जाता है।

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विधि 2: Python और Selenium का उपयोग करके Google उत्पाद समीक्षा स्क्रैपिंग

पूर्वापेक्षाएँ

शुरू करने से पहले, सुनिश्चित करें कि आपके पास निम्नलिखित हैं:

• Python स्थापित (3.x अनुशंसित)
• Google Chrome और ChromeDriver
• आवश्यक Python लाइब्रेरी:

pip install selenium beautifulsoup4 pandas

चरण 1: Selenium WebDriver सेट करें

Selenium हमें वेब इंटरैक्शन को स्वचालित करने की अनुमति देता है। सबसे पहले, हमें Chrome WebDriver को इनिशियलाइज़ करने की आवश्यकता है:

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
import time
service = Service('path/to/chromedriver')  # सही पथ के साथ अपडेट करें
options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument('--headless')  # हेडलेस मोड में चलाएँ
driver = webdriver.Chrome(service=service, options=options)
driver.get('https://www.google.com/shopping/product/1234567890/reviews')  # उदाहरण URL

चरण 2: समीक्षा डेटा निकालें

हम पेज स्रोत को पार्स करने और समीक्षा विवरण निकालने के लिए BeautifulSoup का उपयोग करते हैं।

from bs4 import BeautifulSoup
def extract_reviews(driver):
    soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser')
    reviews = []

    for review in soup.find_all('div', class_='sh-dgr__content'):
        rating = review.find('div', class_='sh-dgr__rating')
        text = review.find('div', class_='sh-dgr__review-text')

        if rating and text:
            reviews.append({
                'rating': rating.text.strip(),
                'review': text.text.strip()
            })
    return reviews
data = extract_reviews(driver)
print(data)

चरण 3: स्वचालित पेजिनेशन

यदि समीक्षाओं के कई पृष्ठ हैं, तो हमें पेजिनेशन को स्वचालित करने की आवश्यकता है।

def scrape_multiple_pages(driver):
    all_reviews = []
    while True:
        all_reviews.extend(extract_reviews(driver))

        try:
            next_button = driver.find_element(By.XPATH, '//a[@aria-label="Next page"]')
            next_button.click()
            time.sleep(2)  # नए पृष्ठ के लोड होने की प्रतीक्षा करें
        except:
            break
    return all_reviews
data = scrape_multiple_pages(driver)
print(f'Total Reviews Scraped: {len(data)}')

चरण 4: CSV में डेटा सहेजें

एक बार जब हम डेटा एकत्र कर लेते हैं, तो हम आगे के विश्लेषण के लिए इसे सहेज सकते हैं।

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('google_reviews.csv', index=False)
print('Reviews saved to google_reviews.csv')

तुलना: Google उत्पाद समीक्षाओं को स्क्रैप करने के लिए Scrapeless बनाम Selenium + BeautifulSoup

यहाँ एक तुलना तालिका दी गई है जिसमें बताया गया है कि Google उत्पाद समीक्षाओं को स्क्रैप करने के लिए Scrapeless बेहतर विकल्प क्यों है:

निष्कर्ष

Scrapeless, Selenium और Scrapy, सभी Google उत्पाद समीक्षा डेटा को स्क्रैप करने के लिए व्यवहार्य समाधान हैं, लेकिन प्रत्येक के अपने फायदे और नुकसान हैं:

• Scrapeless सबसे सरल और सबसे कुशल विकल्प है, खासकर उन परिदृश्यों के लिए जहां आपको जल्दी से संरचित डेटा प्राप्त करने की आवश्यकता होती है। यह स्वचालित रूप से एंटी-क्रॉलिंग तंत्र और गतिशील सामग्री लोडिंग को संभाल सकता है।
• Selenium शक्तिशाली गतिशील सामग्री प्रसंस्करण क्षमताएँ प्रदान करता है, लेकिन कम प्रदर्शन, उच्च रखरखाव लागत है, और इसका पता लगाना आसान है।
• Scrapy एक कुशल क्रॉलर ढांचा है जो बड़े पैमाने पर डेटा क्रॉलिंग के लिए उपयुक्त है, लेकिन गतिशील सामग्री को संभालना मुश्किल है और इसमें सीखने का एक कठिन वक्र है।

कुल मिलाकर, यदि आप जल्दी, कुशलतापूर्वक और स्थिर रूप से Google उत्पाद समीक्षा डेटा प्राप्त करना चाहते हैं, तो Scrapeless सबसे अच्छा विकल्प है। यह न केवल स्क्रैपिंग प्रक्रिया को सरल करता है, बल्कि जटिल विकास और रखरखाव कार्य से भी बचाता है। किसी भी उपकरण का उपयोग करते समय, अनावश्यक कानूनी जोखिमों से बचने के लिए Google की सेवा की शर्तों का पालन करना सुनिश्चित करें।

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