​​Гутен морген🍳
Сегодня у нас искалка освобождающихся доменов в .RU/.SU/.РФ зонах

— Почему только в этих зонах? - спросите вы.
— Потому что это изи, есть уже постоянно обновляемая база со всеми доменами в этих зонах в открытом доступе. - отвечу я.
— Хватит томить! - скажете вы.

>>> Ссылка на GitHub <<<

Качаем к себе все 3 файла, запускаем main.py и следуем инструкциям в консоли.

Для запуска вам понадобятся библиотеки requests-html и Pandas. Пишем в консоли:
pip install requests-html, pandas

❓Как работает / Что умеет❓
1. Скачивает GZ архивы с данными, распаковывает и парсит в общий CSV.
2. Если обнаружен в папке полученный ранее CSV файл, программа предложит не тратить время на повторное скачивание и работать со старым CSV.
3. Вытягивает из CSV домены, которые соответствуют заданным критериям поиска:
- Количество дней до free date - даты, когда домен освободится и его можно будет купить
(не совсем, нужно еще -3 дня от free date для регистрации, выяснил опытным путем)
- Вхождение слова в доменное имя или соответствие регулярному выражению
4. Бонусом подсчитывает возраст домена в днях с момента его регистрации.
5. Записывает найденные домены в отдельный CSV


P.S. Я помню, что победил вариант "☕️ с 🍪". Кто я такой, чтобы не вестись на поводу у подписчиков?😘 Поэтому прикрепляю фото легендарной чашки с root правами в уже несуществующей компании.
Чирик!🐣

#python #tools
@drkwng

Хола, мои сладенькие булочки и пирожочки с мясом🍩
Думали, забыл про вас / спился / съелся / сковырнулся? А вот и нет. Сегодня у нас:

ТУЛ ДЛЯ ПАКЕТНОЙ ПРОВЕРКИ WHOIS

>>> ЖМЯК / ЖАМК / ТЫЦ МЕНЯ <<<

Быстро делает пакетную проверку WHOIS по вашему списку доменов.
На борту должен быть Python 3.8.x или выше.

Ничего дополнительно устанавливать не нужно, используются стандартные библиотеки.

На выходе получаем .CSV со следующими данными:

domain, status, creation_date, expiration_date, updated_date, name_servers

Тул отдает больше данных в самой консоли, но они скорее всего вам не нужны, поэтому в CSV попадает самое полезное, на мой взгляд. Напишите в комментах, где не прав и что нужно еще добавить.

📌КАК ЗАПУСТИТЬ?
1. Качаем тул с GitHub по ссылке (все .py файлы) или в консольке пишем:

git clone https://github.com/drkwng/check-whois.git (нужен Git)

2. Создаем в папке с программой файл domains.txt и пишем туда свои домены по 1 в строке (можно и URL, программа умеет извлекать доменное имя).

3. Запускаем main.py и по завершению выполнения ищем результат в whois_result.csv в папке с программой

На данный момент поддерживаются следующие TLD:
COM, NAME, NET, PRO, WEBSITE, MOBI, ONLINE, ORG
UA, RU, РФ
UK

Напишите в комментах, поддержку каких зон добавить еще.
Т.к. это первая версия, exe пока не будет (бу)
НО с запуском не должно возникунуть проблем, т.к. там все на стандартных пистоновских библиотеках.

Кря всем мамкиным домейнерам🦆

P.S. Включил нативные реакции на канале.

--
#python #tools
@drkwng

Теги для удобной навигации по каналу:
#askshakin
#chatgpt
#eeat
#freeseotools
#googleanalytics
#googlesearchconsole
#javascript
#localseo
#pbn
#pinterest
#ppc
#python
#scrapebox
#screamingfrog
#seotools
#serm
#telegram
#wordpress


#аналитика
#аудит
#бесплатно
#бизнес
#блоггинг
#дропы
#заработок
#индексация
#инсайты
#инструкция
#исследование
#картинки
#кейсы
#клиенты
#конверсия
#конкурсы
#контент
#конференции
#копирайтинг
#лайфхак
#лидген
#линкбилдинг
#маркетинг
#мастеркласс
#медицина
#микроразметка
#накруткапф
#нейросети
#новичкам
#оптимизация
#партнерки
#перелинковка
#подборка
#продажасайтов
#продвижениевидео
#разработка
#расписание
#семантика
#скоростьзагрузки
#соцсети
#структура
#техническоеseo
#точкироста
#трафик
#тренды
#факторы
#фриланс
#чеклист
#юзабилити