После парсинга мы получили текстовый файл, который содержал много неинтересных нам аккаунтов. Были аккаунты из Новой Зеландии, Техаса. Были просто аккаунты с описанием типа: «Симпатичный бухгалтер» или «Бухгалтер-астролог». InstaParser умеет фильтровать результаты своего парсинга, но очень просто, по стоп-словам. Нам же нужен был более серьезный фильтр: есть слово «налоги», но нет «НДФЛ-3»; есть слово «финансист», но нет «открытие ИП», плюс мы хотели отсекать аккаунты с количеством подписчиков менее 400, по определенным локациям (нам были интересны Россия, Казахстан, Украина, Белоруссия) и т.д. В общем, загрузили текстовый файл в SQL Server (просто он был установлен на моей машине вместе с пакетом Visual Studio, когда-то поставил), написали запрос, отфильтровали дубли, выбрали нужные локации, аккаунты с нужным количеством подписчиков и только с мобильными телефонами. Дальше объясню, почему нужны мобильные телефоны.
А может бухгалтеры и директоры? Все грамотней будет и доверие опять же.
Спасибо. Подправили. Тебе не код писать надо, Андрей, а тексты!