Парсер кэшбэка Мегамаркет MMCashback 2.0

Парсер кэшбэка Мегамаркет MMCashback 2.0


Лучший парсер для поиска максимального кешбэка на Мегамаркет. Высокая скорость. Автоматический запуск по расписанию. Уведомления в ТГ. Множество фильтров. Удобный и простой интерфейс 👍

ОС не ниже Windows 10 или Windows Server 2016, оперативной памяти от 4Гб

- Сохранение результатов в таблицу Excel!
- Скорость парсинга до 7000 товаров/мин!
- Уведомления с результатами в Telegram!
- Вход в аккаунт ММ или выбор региона (для точного кешбэка)
- Многопоточность
- Встроенный планировщик запуска

При первом запуске программа загрузит и установит файлы движка BAS. Размер файлов более 1Гб.

Первый старт может занимать несколько минут (если парсер не запустился сам - запускайте вручную)

Главное окно содержит основные настройки для парсинга
Если программа по какой-то причине не запускается, посмотрите список типичных ошибок и их решения в FAQ

Настройка

Для получения точного кешбэка, как у Вас, выполните вход в свой аккаунт ММ или импортируйте сторонние cookie из файла (поддерживаемый формат JSON). Таким же образом можно выбрать необходимый регион парсинга.
Вход достаточно выполнить один раз, парсер запомнит данные.

При появлении капчи, пройдите ее. После полного входа в аккаунт закройте окно браузера, передав управление программе.

Дожитесь завершения работы потоков и нажмите "Перезапустить", чтобы снова открыть главное окно парсера.

Парсер поддерживает только! URL адреса начинающиеся на megamarket.ru/catalog/

Категория для парсинга должна быть конечной, т.е. без подкатегорий и содержать товар.

1. Выберите необходимую Вам категорию через "Каталог" Мегамаркета или найдите интересующие товары через строку поиска сайта.

Скопируйте полность URL из адресной строки браузера в соответствующее поле программы.

2. Вы также можете парсить URL отдельных карточек товара.
При этом все предложения различных продавцов будут учтены

Внимание! При парсинге URL с использовании фильтров на сайте ММ может вызывать временные блокировки в Вашем браузере по ip, на работу парсера они не влияют.

Советуем использовать исключительно внутренние фильтры парсера.

3. Настройте необходимые фильтры.

По наименованию товара, продавцу, а также стоимости товара или итоговой цены с вычетом суммы кешбэка.

4. Выберите количество потоков для парсинга. Чем больше потоков, тем быстрее парсинг.

Внимание! Потоки очень требовательны к ресурсам Вашей системы. Не выставляйте сразу на максимум, а подбирайте подходящее кол-во под Ваш ПК.

5. Выберите папку, в которую парсер сохранит результаты работы.

Результаты представляют удобную Excel таблицу, с названием соответствующим категории или поиску.

Не открывайте файл пока парсер не закончит сканировать категорию, это вызовет ошибку записи.

При повторном парсинге данной категории файл будет перезаписан.

Чтобы в таблице с результатами сделать ссылку на товар активной, воспользуйтесь следующим методом:

6. При необходимости Вы можете включить Telegram уведомления.

Для этого Вам необходимо создать бот-оповещатель, получить его Token и чат ID. Укажите эти данные в соответствующие поля парсера.

Как получить Token и чат Id:

1. Получите Token бота (далее <Bot_token>): обратитесь к боту @BotFather c требованием создать нового бота (команда /newbot)

2. Получите чат ID (далее <chat_id>):

- Откройте диалог со своим созданным ботом и напишите ему произвольное сообщение

- Откройте в браузере ссылку, заменив <Bot_token> на полученный идентификатор от @BotFather https://api.telegram.org/bot<Bot_token>/getUpdates

- В полученном json-ответе найдите значение в параметре result->message->chat->id, это и есть <chat-id>

Вы также можете отключить отображение найденых товаров в логе и включить звуковое уведомление о приближении окончания работы парсера.

7. Дополнительные настройки

Включают возможности: указать прокси, создавать каждый раз новую таблицу Excel без перезаписи прежней и др.

Готово! Можно запускать парсер.

Вы можете настроить автоматический запуск парсинга по заданным временным критериям.

Более подробно о настройке планировщика в этой статье

Report Page