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"
- Блок else в циклах.
- Методы и функции в Python
- Распаковка значений в Python
- Метод count в Python: почему count(», ») возвращает 4?
- Использование defaultdict в Python
- Генерация ключей RSA
- Функция divmod() в Python
- Получение локальных переменных в Python
- Объединение списков с использованием itertools.chain
- Сериализация и десериализация объектов
- Функция all() в Python
- Оптимизация гиперпараметров с Scikit Optimize
- Генератор данных в Keras
- Функция reversed() в Python
- Блок try…finally в Python
- Проверка вхождения подстроки
- Удаление ключа из словаря в Python
- Метод setdefault() в Python
- Создание комплексных чисел
- Методы работы со строками в Python
- Открытие и запись файлов
- Построение графиков в Matplotlib
- Установка User-Agent в Python
- Установка и загрузка Instaloader
- Обмен переменными в Jupyter
- Создание и обучение модели с Keras
- Замыкания в Python
- Декораторы в Python
- Добавление элементов в список: append() vs extend()
- Применение функций в Python
- Генераторы в Python
- Создание вложенного генератора
- Установка и использование Python-dateutil
- Оператор assert в Python
- Проверка версии Python
- Протокол управления контекстом
- Работа с YAML в Python: PyYAML.
- Работа с пользовательским вводом
- Декораторы в Python
- Взаимодействие с внешними процессами в Python
- Отправка поздравлений по дню рождения
- Срез списка в Python
- Работа с контекстными переменными
- Генераторы в Python
- Фильтрация последовательности
