Научный руководитель: Вильданов Алмаз Нафкатович
к.ф.-м.н., Уфимский университет науки и технологий, Нефтекамский филиал
1. Что такое парсинг веб-страниц? В этом разделе кратко объясню, что такое парсинг веб-страниц и какие инструменты могут быть использованы для этой цели.
2. Использование библиотеки requests для получения HTML-содержимого страницы: Я покажу, как использовать библиотеку requests для отправки HTTP-запросов на веб-страницу и получения HTML-кода в ответ.
3. Использование BeautifulSoup для извлечения данных: Я продемонстрирую использование библиотеки BeautifulSoup для разбора HTML-кода и извлечения данных о погоде с веб-страницы.
4. Пример кода на Python: Я предоставлю пример кода на Python, который можно использовать для извлечения текущих данных о температуре для определенного города с помощью парсинга веб-страниц.
Парсинг веб-страниц – это процесс извлечения данных с веб-страниц, обычно с использованием специальных программ или скриптов. Веб-страницы обычно написаны на языке HTML, который определяет структуру и содержание страницы. При парсинге веб-страниц данные извлекаются из HTML-кода, обрабатываются и преобразуются в удобный для использования формат, такой как текст, таблицы, JSON или XML.
Парсинг веб-страниц может включать в себя различные этапы, такие как загрузка HTML-кода страницы, поиск нужной информации среди различных тегов и атрибутов, обработка данных и сохранение их в нужном формате. Для парсинга веб-страниц часто используются специализированные библиотеки и инструменты, такие как BeautifulSoup, lxml, Scrapy, Selenium и другие.
Извлеченные данные могут использоваться для различных целей, таких как анализ, отслеживание изменений, автоматизация задач, создание персонализированных приложений или уведомлений. Однако при использовании парсинга веб-страниц важно учитывать правила использования сайта и законы о защите данных, чтобы не нарушать авторские права или правила конфиденциальности.
Этот код на Python предназначен для извлечения текущих данных о температуре для Омска с веб-сайта gismeteo.ru с помощью web scraping. Вот краткое описание кода:
1. import requests: Эта строка импортирует библиотеку requests, которая используется для отправки HTTP-запросов на указанный URL.
2. from bs4 import BeautifulSoup: Эта строка импортирует класс BeautifulSoup из библиотеки bs4, который используется для парсинга HTML и XML документов.
3. url = “https://www.gismeteo.ru/weather-omsk-4578/”: Эта строка определяет URL веб-страницы, с которой мы хотим извлечь данные о погоде.
4. doc = requests.get(url, verify=False, headers=…): Эта строка отправляет HTTP GET-запрос на указанный URL и сохраняет ответ в переменной doc. Параметр verify=False используется для игнорирования проверки SSL-сертификата, а параметр headers предоставляет пользовательский заголовок User-Agent для имитации работы веб-браузера.
5. soup = BeautifulSoup(doc.text, “html.parser”): Эта строка создает объект BeautifulSoup под названием soup, разбирая HTML-содержимое полученной в предыдущем шаге веб-страницы.
6. spans = soup.find_all(“span”, {‘class’ : “unit unit_temperature_c”}): Эта строка находит все элементы <span> с классом “unit_temperature_c” на веб-странице и сохраняет их в переменной spans.
7. print(spans[0].text): Эта строка выводит текстовое содержимое первого найденного элемента <span>, которое соответствует текущей температуре в градусах Цельсия.
Таким образом, этот код использует библиотеку requests для получения HTML-содержимого определенного URL, а затем использует BeautifulSoup для разбора HTML и извлечения данных о текущей температуре из него. Извлеченная температура затем выводится в консоль.
Результат выполнения программы:
В заключение, парсинг веб-страниц используется для получения данных о погоде, финансах, новостях, спорте, кино, технических характеристиках продуктов и других областях. Например, можно получать прогнозы погоды, мониторить финансовые данные, собирать новости и анализировать товары и услуги.
Библиографический список
-
Python for beginners [Электронный ресурс] / python. – Электрон. текстовые дан. – Режим доступа: https://www.python.org/about/gettingstarted/, свободный. – Загл. с экрана.
-
Requests: HTTP for Humans [Электронный ресурс] / – Электрон. текстовые дан. – Режим доступа: https://requests.readthedocs.io/en/latest/, свободный. – Загл. с экрана.
-
Beautiful Soup Documentation [Электронный ресурс] / – Электрон. текстовые дан. – Режим доступа: https://beautiful-soup.readthedocs.io/en/latest/, свободный. – Загл. с экрана.
Количество просмотров публикации: Please wait