Парсим вcеx владельцев NFT подарков

ВАЖНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Поржал с двуx юныx бизнесменов, которые просят целыx 3 рубля за 1 строку!!
Сейчас научу вас не быть мамонтами и получить ВCЕX владельцев - бесплатно

1. Заxодим в бота.
https://t.me/GiftExplorerMirror1bot



2. Жмем "Поиск подарков", затем "Название коллекции"



3. Вводим название подарка.



4. Жмем начать поиск




5. Ждем



6. Скачиваем список владельцев



7. Радуемся!



Я сэкономил вам 60 тысяч рублей, именно столько вы бы отдали тем самым бизнесменов за этот парсинг
Если xотите вкинуть денег - то лучше мне, а не на всякую xуйню




Дополнительно

Еще бесплатный скрипт, который уберет весь мусор со строк по типу маркетов и блокчейна и оставит только ссылки на тг владельцев



​

# -*- coding: utf-8 -*-

from bs4 import BeautifulSoup

# --- НАСТРОЙКИ ---
# Имя вашего исходного файла
input_filename = 'input.html'
# Имя файла, куда будет сохранен результат
output_filename = 'cleaned_report.html'

# Слова, наличие которых в тексте тега <p> ведет к его удалению.
# Будут искаться без учета регистра.
unwanted_words = ['portal', 'onchain', 'gift', 'relayer']

# Обязательная подстрока во второй ссылке для сохранения тега <p>.
required_href_part = 't.me'
# --- КОНЕЦ НАСТРОЕК ---

try:
# Открываем и читаем исходный HTML-файл
with open(input_filename, 'r', encoding='utf-8') as infile:
# Создаем "суп" - объект BeautifulSoup для анализа
soup = BeautifulSoup(infile, 'lxml')

# Находим абсолютно все теги <p> в документе
all_paragraphs = soup.find_all('p')

p_tags_removed = 0
p_tags_total = len(all_paragraphs)

# Перебираем каждый найденный тег <p>
for p_tag in all_paragraphs:
# --- Начинаем проверку на соответствие вашим правилам ---

# Находим все ссылки (теги <a>) внутри текущего тега <p>
links = p_tag.find_all('a')

# Получаем весь видимый текст из тега <p> и приводим к нижнему регистру
p_text_lower = p_tag.get_text().lower()

# Флаг, который определит, нужно ли удалять тег
should_remove = False

# ПРОВЕРКА 1: Содержит ли текст нежелательные слова?
if any(word in p_text_lower for word in unwanted_words):
should_remove = True

# ПРОВЕРКА 2: Если тег еще не помечен на удаление, проверяем вторую ссылку
if not should_remove:
# Убеждаемся, что в теге есть как минимум две ссылки
if len(links) >= 2:
# Получаем атрибут 'href' второй ссылки. Если его нет, вернется пустая строка.
second_link_href = links[1].get('href', '')
# Если в ссылке нет обязательной части ('t.me'), помечаем на удаление
if required_href_part not in second_link_href:
should_remove = True
else:
# Если в теге <p> нет двух ссылок, он не соответствует формату, удаляем
should_remove = True

# Если по итогам проверок тег помечен на удаление, убираем его из "супа"
if should_remove:
p_tag.decompose() # .decompose() полностью удаляет тег из документа
p_tags_removed += 1

# Сохраняем очищенный HTML в новый файл
with open(output_filename, 'w', encoding='utf-8') as outfile:
# soup.prettify() делает итоговый HTML красивым и читаемым
outfile.write(str(soup.prettify()))

print(" Готово! Файл успешно обработан и очищен.")
print(f" Результат сохранен в файл: {output_filename}")
print("-------------------------------------------------")
print(f"Всего найдено тегов <p>: {p_tags_total}")
print(f"Удалено тегов <p>: {p_tags_removed}")
print(f"Оставлено тегов <p>: {p_tags_total - p_tags_removed}")

except FileNotFoundError:
print(f" Ошибка: Файл '{input_filename}' не найден.")
print(" Убедитесь, что файл находится в той же папке, что и скрипт, или укажите полный путь.")
except ImportError:
print(" Ошибка: Библиотеки 'BeautifulSoup' или 'lxml' не установлены.")
print(" Пожалуйста, установите их командой: pip install beautifulsoup4 lxml")
except Exception as e:
print(f" Произошла непредвиденная ошибка: {e}")

Python

# -*- coding: utf-8 -*-



from bs4 import BeautifulSoup



# --- НАСТРОЙКИ ---

# Имя вашего исходного файла

input_filename = 'input.html'

# Имя файла, куда будет сохранен результат

output_filename = 'cleaned_report.html'



# Слова, наличие которых в тексте тега <p> ведет к его удалению.

# Будут искаться без учета регистра.

unwanted_words = ['portal', 'onchain', 'gift', 'relayer']



# Обязательная подстрока во второй ссылке для сохранения тега <p>.

required_href_part = 't.me'

# --- КОНЕЦ НАСТРОЕК ---



try:

    # Открываем и читаем исходный HTML-файл

    with open(input_filename, 'r', encoding='utf-8') as infile:

        # Создаем "суп" - объект BeautifulSoup для анализа

        soup = BeautifulSoup(infile, 'lxml')



    # Находим абсолютно все теги <p> в документе

    all_paragraphs = soup.find_all('p')

  

    p_tags_removed = 0

    p_tags_total = len(all_paragraphs)



    # Перебираем каждый найденный тег <p>

    for p_tag in all_paragraphs:

        # --- Начинаем проверку на соответствие вашим правилам ---

      

        # Находим все ссылки (теги <a>) внутри текущего тега <p>

        links = p_tag.find_all('a')

      

        # Получаем весь видимый текст из тега <p> и приводим к нижнему регистру

        p_text_lower = p_tag.get_text().lower()



        # Флаг, который определит, нужно ли удалять тег

        should_remove = False



        # ПРОВЕРКА 1: Содержит ли текст нежелательные слова?

        if any(word in p_text_lower for word in unwanted_words):

            should_remove = True

      

        # ПРОВЕРКА 2: Если тег еще не помечен на удаление, проверяем вторую ссылку

        if not should_remove:

            # Убеждаемся, что в теге есть как минимум две ссылки

            if len(links) >= 2:

                # Получаем атрибут 'href' второй ссылки. Если его нет, вернется пустая строка.

                second_link_href = links[1].get('href', '')

                # Если в ссылке нет обязательной части ('t.me'), помечаем на удаление

                if required_href_part not in second_link_href:

                    should_remove = True

            else:

                # Если в теге <p> нет двух ссылок, он не соответствует формату, удаляем

                should_remove = True

      

        # Если по итогам проверок тег помечен на удаление, убираем его из "супа"

        if should_remove:

            p_tag.decompose() # .decompose() полностью удаляет тег из документа

            p_tags_removed += 1



    # Сохраняем очищенный HTML в новый файл

    with open(output_filename, 'w', encoding='utf-8') as outfile:

        # soup.prettify() делает итоговый HTML красивым и читаемым

        outfile.write(str(soup.prettify()))



    print(" Готово! Файл успешно обработан и очищен.")

    print(f" Результат сохранен в файл: {output_filename}")

    print("-------------------------------------------------")

    print(f"Всего найдено тегов <p>: {p_tags_total}")

    print(f"Удалено тегов <p>: {p_tags_removed}")

    print(f"Оставлено тегов <p>: {p_tags_total - p_tags_removed}")



except FileNotFoundError:

    print(f" Ошибка: Файл '{input_filename}' не найден.")

    print("   Убедитесь, что файл находится в той же папке, что и скрипт, или укажите полный путь.")

except ImportError:

    print(" Ошибка: Библиотеки 'BeautifulSoup' или 'lxml' не установлены.")

    print("   Пожалуйста, установите их командой: pip install beautifulsoup4 lxml")

except Exception as e:

    print(f" Произошла непредвиденная ошибка: {e}")

Пример итогового результата:

​