В этой статье я постараюсь понятно рассказать о парсинге данных и его нюансах.
Для начала давайте разберемся, что же действительно означает на первый взгляд непонятное слово —
парсинг. Прежде всего это процесс сбора данных с последующей их обработкой и анализом. К этому способу прибегают, когда предстоит обработать большой массив информации, с которым сложно справиться вручную. Понятно, что программу, которая занимается парсингом, называют —
парсер. С этим вроде бы разобрались.
Перейдем к этапам
парсинга.
- Поиск данных
- Извлечение информации
- Сохранение данных
И так, рассмотрим первый этап парсинга — Поиск данных.
Так как нужно парсить что-то полезное и интересное давайте попробуем спарсить информацию с сайта
work.ua.
Для начала работы, установим 3 библиотеки Python.
pip install beautifulsoup4
Без цифры 4 вы ставите старый BS3, который работает только под Python(2.х).
pip install requests
pip install pandas
Теперь с помощью этих трех библиотек Python, можно проанализировать нашу веб-страницу.
Второй этап парсинга — Извлечение информации.
Попробуем получить структуру html-кода нашего сайта.
Давайте подключим наши новые библиотеки.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup as bs
import pandas as pd
И сделаем наш первый get-запрос.
URL_TEMPLATE = "https://www.work.ua/ru/jobs-odesa/?page=2"
r = requests.get(URL_TEMPLATE)
print(r.status_code)
Статус 200 состояния HTTP — означает, что мы получили положительный ответ от сервера. Прекрасно, теперь получим код странички.
print(r.text)
Получилось очень много, правда? Давайте попробуем получить названия вакансий на этой страничке. Для этого посмотрим в каком элементе html-кода хранится эта информация.
<h2 class="add-bottom-sm"><a href="/ru/jobs/3682040/" title="Комірник, вакансия от 5 ноября 2019">Комірник</a></h2>
У нас есть тег h2 с классом «add-bottom-sm», внутри которого содержится тег a. Отлично, теперь получим title элемента a.
