Парсинг сайтов на Python: сбор данных
Научитесь парсить веб-сайты: извлекать данные (цены, товары, контакты, новости, фотографии, текст) из HTML-страниц и автоматизировать взаимодействие с браузером. Это необходимо для создания сервисов сравнения цен, сбора базы контактов, мониторинга конкурентов, анализа рынка, формирования каталогов.
В разделе осваиваем три основных инструмента по возрастанию сложности и возможностей: BeautifulSoup (простая библиотека для статических сайтов — парсинг HTML, поиск по тегам и CSS-селекторам, навигация по DOM-дереву) — для 80% простых задач. Selenium (управление реальным браузером Chrome/Firefox) — для динамических сайтов на JavaScript, страниц с бесконечной прокруткой, кликов по кнопкам, заполнения форм, логина. Scrapy (промышленный асинхронный фреймворк для крупномасштабного парсинга тысяч страниц) — с поддержкой пайплайнов, middleware, экспортом в JSON/CSV, ротацией прокси, обходом ссылок (CrawlSpider).
Примеры: сбор товаров с маркетплейса (Wildberries, Ozon), парсинг авиабилетов, мониторинг цен на ноутбуки, извлечение всех новостей с портала. Юридические аспекты (роботс.txt, User-Agent, задержки между запросами). Обработка антибот-защиты: прокси, обход капчи (2Captcha). Парсинг — это суперсила. Освойте её с наших уроков и создавайте свои ботов-сборщиков данных.
