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. Область видимости переменных
  2. Фильтрация данных в Python.
  3. Функция pow() — возвести число в степень
  4. Удаление специальных символов с помощью re.sub
  5. Оптимизация методов в Python 3.7
  6. Python и Юникод: работа с цифрами
  7. Создание словаря через dict comprehension
  8. Defaultdict в Python
  9. Методы classmethod и staticmethod
  10. Переменные в Python: сокращение гласных
  11. Реализация операции -= для пользовательского класса
  12. Навыки Python: строки, типы данных
  13. Работа с CSV файлами в Python
  14. Преобразование строки в число
  15. Запуск файлового сервера
  16. Создание инструмента обнаружения плагиата
  17. Красивый вывод списка
  18. Основные операции с библиотекой Numpy
  19. Операции с датами в Python
  20. Перегрузка операторов в Python
  21. Возвращение нескольких значений через кортеж или класс
  22. Функции map, filter и reduce
  23. Аннотации типов в Python
  24. Анонимные функции Lambda
  25. Цикл for в Python
  26. Удаление URL-адресов в Python
  27. Бесконечные списки в Python
  28. Метод __ixor__ для побитового исключающего ИЛИ
  29. Разбиение текста в Python
  30. Объединение словарей в Python 3.5+
  31. Декораторы с аргументами
  32. Логические значения в Python
  33. Форматирование заголовков в Python
  34. Именование переменных в Python
  35. Новшества Flask 2.0
  36. Преобразование списков в словарь
  37. Избегание циклических зависимостей классов в Python
  38. Обратное распространение ошибки
  39. Переопределение метода delitem в Python
  40. Декоратор Ajax required
  41. Проверка ввода с помощью isdigit
  42. Функция zip() в Python
  43. Модуль xkcd: добавление юмора в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний