Курс Python → Beautiful Soup — извлечение данных из HTML

Beautiful Soup — это удобная Python-библиотека, которая используется для извлечения данных из HTML и XML-файлов. Когда вы работаете с веб-страницами, часто бывает необходимо извлечь определенную информацию, и именно в этом поможет Beautiful Soup. Она позволяет проводить разбор HTML-кода и находить нужные элементы для дальнейшей обработки.

Основное преимущество Beautiful Soup заключается в том, что она предоставляет простые методы для навигации по дереву HTML-кода. Вы можете легко находить нужные теги, атрибуты, текстовые данные и многое другое. Кроме того, библиотека позволяет проводить изменения в структуре разбора, что делает ее очень гибкой и удобной в использовании.

Одной из ключевых особенностей Beautiful Soup является ее способность обрабатывать даже сломанный HTML. Веб-страницы могут содержать ошибки в разметке, неправильно закрытые теги и другие проблемы, но это не станет преградой для библиотеки. Она все равно сможет извлечь нужные данные, что делает ее незаменимым инструментом при парсинге веб-страниц.

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

# Получаем HTML-код страницы
url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)
html = response.text

# Создаем объект Beautiful Soup
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

# Ищем все теги 
links = soup.find_all('a')

# Выводим найденные ссылки
for link in links:
    print(link.get('href'))

В приведенном выше примере кода мы используем Beautiful Soup для парсинга HTML-кода веб-страницы. Мы отправляем запрос на указанный URL, получаем HTML-код страницы и затем создаем объект Beautiful Soup. Далее мы ищем все теги (ссылки) и выводим их адреса. Таким образом, с помощью библиотеки легко можно извлечь нужные данные и провести необходимую обработку.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Другие уроки курса "Python"

  1. Команда %dhist — список посещенных каталогов
  2. Улучшение читаемости кода в Python
  3. Создание Telegram-бота на Python
  4. Декораторы в Python
  5. Пропуск начальных строк с помощью dropwhile()
  6. Прокачанный трейсинг ошибок
  7. Создание спинбокса в tkinter
  8. Объединение списков в строку
  9. Метод pop() списка
  10. Использование defaultdict в Python
  11. Блок else в обработке исключений
  12. Пропуск строк в файле с itertools
  13. Работа с IP-адресами в Python
  14. Парсинг веб-страниц с Beautiful Soup
  15. Основные операции с библиотекой Numpy
  16. Профилирование с Pandas
  17. Особенности множеств в Python
  18. Проверка условий в Python
  19. Генераторы данных
  20. Структуры данных в Python
  21. Функции с необязательными аргументами
  22. Функции any() и all() в Python
  23. Генераторы списков в Python
  24. Выход из профиля в Django
  25. Работа с контекстным менеджером Pool
  26. Работа с CSV файлами
  27. Получение списка кортежей из словаря
  28. Использование подчеркивания в REPL
  29. Progress с библиотекой tqdm
  30. Функция divmod() в Python
  31. Библиотека schedule: планировщик задач
  32. Основы работы с базами данных в Python
  33. Многоточие в Python
  34. Поиск шаблона в начале строки
  35. Создание коллекций из выражения-генератора
  36. Расширение операции побитового «и» в Python
  37. Преобразование символов в нижний регистр
  38. capitalize() — изменение регистра первого символа строки
  39. Преобразование текста в речь с Python
  40. Определение размера папок в Python
  41. Генераторы в Python
  42. Обмен значений переменных в Python
  43. Инициализация переменных
  44. Упрощение работы с JSON-данными в Python
  45. Работа с deque из collections

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию