Парсинг сайта на языке Python авто тематики | requests, bs4, csv

Показать описание

★ Подпишись на мой канал с бесплатными курсами программирования!

▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
★ НАШЕ КОМЬЮНИТИ ★
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬

▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
★ Описание ★
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬

Импортирование необходимых библиотек:

requests: эта библиотека используется для отправки HTTP-запросов. В нашем случае она нужна, чтобы получить HTML-код веб-страницы.
BeautifulSoup: инструмент из библиотеки bs4, позволяющий анализировать и извлекать данные из HTML и XML документов.
csv: стандартная библиотека для работы с CSV-файлами.
Определение URL для запроса: Задан URL сайта, с которого мы хотим извлечь информацию.

Парсинг HTML: Создается объект soup — это разобранный HTML-код страницы, который позволяет нам легко искать нужные элементы.

Поиск карточек автомобилей: Все карточки автомобилей на странице ищутся по тегу section и классу ticket-item.

=-=-Извлечение данных из каждой карточки:-=-=

Для каждой карточки автомобиля извлекается определенная информация (название, ссылка на карточку, стоимость, пробег, тип топлива, год выпуска, место продажи, ссылка на фото и дата публикации).
Извлеченные данные сохраняются в словарь car_data, который в конце итерации добавляется в список cars.
Сохранение данных в CSV-файл:

Определены заголовки столбцов.
Используется csv.DictWriter для записи данных в файл. Это позволяет записывать словари напрямую в CSV-формате.

Автор: Андриевский Андрей
Раздел: Графические проекты на Python

#Python #requests #BeautifulSoup #csv #URL #HTTP #requests #HTML, #XML, #response, #soup, #section, #ticket-item, #car_data, #cars, #CSV, #DictWriter
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
★ РЕКОМЕНДУЮ ВИДЕО ПО ТЕМЕ ★
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬

▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
★ ПОПУЛЯРНЫЕ ПЛЕЙЛИСТЫ ★
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬

requests, BeautifulSoup, csv, URL, HTTP requests, HTML, XML, response, soup, section, ticket-item, car_data, cars, CSV, DictWriter