Курс Python → Парсинг веб-страниц с Beautiful Soup
Веб-парсинг — это процесс извлечения данных с веб-страниц с целью их анализа или использования в других приложениях. Для этой задачи существует множество библиотек на Python, одними из самых популярных являются Beautiful Soup и Scrapy.
Beautiful Soup — это библиотека, которая позволяет удобно парсить HTML и XML документы. Она предоставляет простой интерфейс для навигации по дереву HTML и извлечения нужных данных. Например, с помощью Beautiful Soup можно легко найти все ссылки на странице или извлечь текст из определенных тегов.
Scrapy — это более мощный инструмент для веб-парсинга, который позволяет создавать полноценные веб-пауки для автоматического сбора данных с нескольких страниц или сайтов. С его помощью можно настраивать правила извлечения данных, обходить различные ограничения и сохранять результаты в нужном формате.
Давайте рассмотрим пример использования Beautiful Soup для получения значения валюты по сравнению с долларом США. Допустим, у нас есть HTML страница с курсами валют, и нам нужно извлечь значение валюты по отношению к доллару. Мы можем использовать Beautiful Soup для поиска нужной информации в HTML коде и извлечения ее. Пример кода может выглядеть следующим образом:
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
url = 'https://example.com/currency'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
currency_value = soup.find('span', {'class': 'currency-value'}).text
print(currency_value)В данном примере мы отправляем GET запрос на страницу с курсами валют, загружаем HTML код, создаем объект Beautiful Soup и используем метод find для поиска элемента с определенным классом. Затем мы извлекаем текст из этого элемента и выводим его на экран. Таким образом, мы можем легко получить нужные данные с веб-страницы с помощью Python и Beautiful Soup.
Другие уроки курса "Python"
- Поиск индексов в списке
- Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
- Удаление ссылок в Python
- Установка и использование модуля «howdoi»
- Проверка индексов коллекции
- f-строки в формате строк
- Применение функции к каждому элементу списка
- Функции map() и reduce() в Python
- Операторы объединения в Python 3.9
- Работа со строками в Python
- Работа с контекстным менеджером Pool
- Разработка игры Pong с turtle
- JSON в Python: модуль, dump, dumps, load
- Преобразование типов данных в set comprehension
- Dict Comprehension в Python
- Определение наиболее частого элемента с помощью collections.Counter
- Извлечение данных из JSON
- Цепные операции в Python
- Библиотека sh: удобные команды терминала
- Оператор Walrus: правильное использование
- Приоритет операций в Python
- Сложение матриц в NumPy
- Вывод сложных структур данных с помощью pprint
- Сложные типы данных в Python
- Конкатенация строк с методом join()
- Декораторы в Python
- Создание списка через цикл
- Удаление эмодзи с помощью pandas
- Создание словарей и множеств в Python.
- Логирование с Logzero
- Измерение времени выполнения кода
- Изменение элемента списка
- Работа с геоданными с помощью geopy
- Многострочные комментарии в Python
- Удаление элементов из списка в Python.
- Векторизация в Python с NumPy.
- Регистрация на хакатоне
- Структурирование именованных констант
- Инициализация переменных
- Работа с collections в Python
- Пустой оператор pass в Python
- Поиск всех индексов подстроки
- Возврат нескольких значений
- Сортировка в Python
