получение информации с простого веб-сайта с помощью функции beautifulsoup
Page preview (5 pages)
Scroll down 👇
![ent, 'html.parser') # шаг 3: извлекаем нужные элементы # 3.1. заголовки h1 = soup.find('h1') # первый тег h2 = soup.find('h2') # первый тег print(h1.text) # ожидаемый вывод: главный заголовок print(h2.text) # ожидаемый вывод: подзаголовок # 3.2. элементы списка: находим все внутри list_items = soup.find_all('li') # найдёт все теги в документе:contentreference[oaicite:5]{index=5} for li in list_items: print(li.text) # ожидаемый вывод: # элемент списка 1 # элемент списка 2 # 3.3. таблица: находим тег , затем проходим по строкам и ячейкам table = soup.find('table') rows = table.find_all('tr') # все строки таблицы:contentreference[oaicite:6]{index=6} for row in rows[1:]: # пропускаем первую строку (заголовок) cells = row.find_all('td') # получаем текст каждой ячейки row_data = [cell.text for cell in cells] print(row_data) # ожидаемый вывод: # ['иван', '25'] # ['мария', '30'] # 3.4. ссылка: находим тег link = soup.find('a') print(link['href'], '-', link.text) # ожидаемый вывод: https://example.com - ссылкой · в этом коде мы сначала открыли файл и прочитали его …](/media/previews/pages/preview_rDy67ZK.webp "получение информации с простого веб-сайта с помощью функции beautifulsoup - Page 2")
![ос:contentreference[oaicite:11]{index=11} print(response.status_code) # ожидаемый: 200 (ok) # шаг 2: создаем объект beautifulsoup из полученного html soup = beautifulsoup(response.text, 'html.parser') # шаг 3: извлекаем содержимое аналогично части 1 # заголовок h1 = soup.find('h1') print(h1.text) # ожидаемый вывод: example domain # параграфы paragraphs = soup.find_all('p') for p in paragraphs: print(p.text) # ожидаемый вывод: # example domain # this domain is for use in illustrative examples in documents. you may use this # domain in literature without prior coordination or asking for permission. # more information... # ссылка внутри параграфа a_tag = soup.find('a') print(a_tag['href'], '-', a_tag.text) # ожидаемый вывод: https://www.iana.org/domains/example - more information... пояснения: · мы использовали requests.get(url), чтобы выполнить http-запрос к сайтуdigitalocean.com. объект response содержит код ответа (200 – успех) и html-код страницы в response.textdigitalocean.comdigitalocean.com. · далее создаём beautifulsoup(response.text, 'html.parser'). затем точно так же используем find/find_all для извлечения данных: заголовка , всех абзацев , ссылок и т.д. · на сайте example.com есть …](/media/previews/pages/preview_qvDQKga.webp "получение информации с простого веб-сайта с помощью функции beautifulsoup - Page 3")
About "получение информации с простого веб-сайта с помощью функции beautifulsoup"
6-практическая работа. получение информации с простого веб-сайта с помощью функции beautifulsoup введение веб-скрапинг – это автоматизированный сбор данных с веб-страниц. для этого в python часто используются библиотеки requests (для получения html) и beautifulsoup (для его разбора). beautifulsoup – это библиотека для парсинга html/xml, которая преобразует код страницы в «дерево» тегов, что облегчает поиск и извлечение нужной информацииrealpython.com. при работе со статическими сайтами (без динамического javascript) обычно достаточно requests + beautifulsoup; динамические сайты могут потребовать selenium или scrapyrealpython.com. в этом задании мы научимся: · устанавливать и подключать requests и beautifulsoup. · открывать и разбирать локальный html-файл. · выполнять http-запросы к реально...
This file contains 5 pages in DOCX format (25.0 KB). To download "получение информации с простого веб-сайта с помощью функции beautifulsoup", click the Telegram button on the left.
DOCX
DOCX
DOCX
PPT
DOC
DOCX
PDF
DOC
DOCX