BeautifulSoup для начинающих: Полный курс по парсингу

В мире, где информация является ключевым активом, умение эффективно извлекать данные из интернета становится незаменимым навыком. Представьте, что вы можете автоматически собирать актуальные новости, анализировать рыночные тренды или мониторить конкурентов, не тратя на это часы ручного труда. С библиотекой BeautifulSoup это становится возможным.

Этот урок научит вас не только основам парсинга веб-страниц, но и позволит глубже понять, как устроены веб-сайты, и как использовать эти знания для автоматизации задач. Овладев этим инструментом, вы сможете самостоятельно получать необходимую информацию с любых сайтов, без зависимости от API и без необходимости рендеринга JavaScript. Начнем это увлекательное путешествие в мир веб-данных и технологий!

Содержание

Что такое парсинг?

Парсинг (англ. parsing) — это процесс анализа и разбора структурированных данных, чаще всего в текстовом формате, с целью извлечения нужной информации или преобразования данных в более удобный для работы формат.

Парсинг широко используется в информационных технологиях и программировании для работы с различными типами данных, такими как текстовые документы, HTML-страницы, XML-файлы, JSON-данные и другие.

Примеры сфер, где применяется парсинг:

Веб-скрапинг: Извлечение информации с веб-сайтов, такой как заголовки новостей, цены товаров, рейтинги и многое другое.
Обработка HTML и XML: Анализ и извлечение данных из HTML-страниц и XML-документов.
Обработка текстов: Разбор и анализ текстовых документов, таких как логи, журналы и др.
Работа с данными форматов обмена: Парсинг и создание данных в форматах, таких как JSON, CSV, XML, YAML и другие.
Анализ и обработка данных: Извлечение, преобразование и агрегирование данных для последующего анализа.

Для выполнения парсинга, часто используются специальные библиотеки и инструменты в языках программирования, такие как Python, Ruby, JavaScript и другие. Эти библиотеки облегчают процесс анализа данных и позволяют программистам эффективно извлекать и манипулировать информацией из различных источников.

Beautiful Soup

Beautiful Soup — это библиотека программирования на языке Python, которая помогает анализировать и извлекать данные из HTML и XML документов.

Она используется для «парсинга» веб-страниц и других текстовых документов, чтобы найти и извлечь нужную информацию.

Простыми словами, Beautiful Soup делает следующее:

Скачивает веб-страницу: Она позволяет вам получить веб-страницу с интернета или загрузить уже существующий HTML-файл.
Разбирает HTML или XML: Beautiful Soup анализирует структуру страницы, как если бы это было деревом с разными элементами, такими как заголовки, ссылки, текст и так далее.
Извлекает данные: С помощью Beautiful Soup, вы можете легко найти и извлечь конкретные части информации с этой страницы. Например, заголовки новостей, цены товаров или ссылки на изображения.
Облегчает работу с данными: Благодаря этой библиотеке, вы можете преобразовать сложный HTML-код в удобный для работы формат, что позволяет вам анализировать и использовать данные в своих программных проектах.

Таким образом, Beautiful Soup — это мощный инструмент для извлечения информации с веб-страниц и других документов, который делает работу с веб-данными более доступной и удобной для программистов.

Начало работы с Beautiful Soup

Прежде чем мы начнем парсить веб-страницы, нам нужно установить необходимые инструменты и настроить рабочее окружение. В этом разделе мы рассмотрим, как установить BeautifulSoup и библиотеку Requests, а также как правильно их импортировать и использовать.

Для парсинга веб-страниц с помощью Python нам понадобятся две библиотеки: BeautifulSoup и Requests.

Requests позволяет нам легко загружать веб-страницы, отправляя HTTP-запросы. Это как если бы вы вручную открыли браузер и перешли по адресу сайта, но всё происходит программно.

BeautifulSoup помогает нам анализировать HTML и извлекать нужные данные из полученного кода.

Для установки этих библиотек нам нужно использовать команду pip – это менеджер пакетов для Python, который позволяет легко устанавливать и управлять библиотеками.

Как установить Beautiful Soup

Сначала вам нужно установить Beautiful Soup с помощью pip (установщика пакетов Python). Откройте командную строку (терминал) и выполните следующую команду:

pip install beautifulsoup4
pip install requests

Эта команда загрузит и установит Beautiful Soup и его зависимости.

Подключаем Beautiful Soup к своему проекту

После установки библиотек мы можем импортировать их в наш Python-скрипт. Это позволит нам использовать их функции и методы.

Создайте новый файл с расширением .py, например parsing_example.py, и напишите в нем следующие строки:

# Задаем URL-адрес сайта, который хотим загрузить
url = 'https://example.com'

# Отправляем HTTP-запрос и получаем ответ
response = requests.get(url)

# Извлекаем HTML-код страницы
html_content = response.text

# Создаем объект BeautifulSoup для анализа HTML-кода
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')

# Выводим HTML-код страницы
print(soup.prettify())

Что происходит в этом коде:

URL-адрес: Мы указываем URL-адрес страницы, которую хотим загрузить (вместо example.com подставьте адрес существующей веб страницы).
Запрос: Отправляем HTTP-запрос к этому URL с помощью Requests и получаем ответ.
HTML-код: Извлекаем HTML-код из ответа.
BeautifulSoup: Создаем объект BeautifulSoup, который поможет нам анализировать HTML-код.
Вывод: Выводим HTML-код страницы в отформатированном виде.

Основные понятия и создание объекта BeautifulSoup

Чтобы начать парсить веб-страницы, важно понять основные элементы HTML и как использовать BeautifulSoup для работы с ними. В этом разделе мы рассмотрим, что такое HTML, теги и атрибуты, а также как создать объект BeautifulSoup для анализа HTML-кода.

Основные понятия HTML

HTML (HyperText Markup Language) – это язык разметки, используемый для создания веб-страниц. HTML состоит из различных элементов, которые описывают структуру и содержание страницы. Основные понятия, которые вам нужно знать:

Теги: Теги обрамляют элементы HTML и указывают, как они должны отображаться в браузере. Примеры тегов: <html>, <head>, <title>, <body>, <h1>, <p>, <a>.
Атрибуты: Атрибуты содержат дополнительную информацию о элементах HTML. Пример: <a href="https://example.com">Example</a> – здесь href является атрибутом тега <a>.
Текст: Текст – это содержимое между открывающим и закрывающим тегами, которое отображается на странице.

Пример простой HTML-страницы:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Scraping Demo</title>
</head>
<body>
    <h1>Добро пожаловать на тренировочную страницу по парсингу</h1>
    <p>Эта страница создана для демонстрации возможностей библиотеки BeautifulSoup.</p>
    
    <h2>Заголовки</h2>
    <p>Это пример параграфа с <a href="https://example.com/link1">ссылкой 1</a> и <a href="https://example.com/link2">ссылкой 2</a>.</p>
    
    <h2>Список статей</h2>
    <ul>
        <li><a href="https://example.com/article1">Статья 1</a></li>
        <li><a href="https://example.com/article2">Статья 2</a></li>
        <li><a href="https://example.com/article3">Статья 3</a></li>
    </ul>
    
    <h2>Изображения</h2>
    <img src="https://example.com/image1.jpg" alt="Изображение 1">
    <img src="https://example.com/image2.jpg" alt="Изображение 2">
</body>
</html>

Создание объекта BeautifulSoup

Теперь, когда у нас есть базовое понимание HTML, давайте научимся создавать объект BeautifulSoup для работы с HTML-кодом.

Шаг 1: Получение HTML кода страницы

Мы будем использовать библиотеку Requests для загрузки страницы https://victor-komlev.ru/scraping_demo.

import requests

# Задаем URL-адрес тренировочной страницы
url = 'https://victor-komlev.ru/scraping_demo'

# Отправляем HTTP-запрос и получаем ответ
response = requests.get(url)

# Извлекаем HTML-код страницы
html_content = response.text

Шаг 2: Создание объекта BeautifulSoup

После получения HTML-кода мы создаем объект BeautifulSoup для анализа HTML-кода.

from bs4 import BeautifulSoup

# Создаем объект BeautifulSoup для анализа HTML-кода
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')

Здесь мы используем два параметра:

html_content: HTML-код, который мы получили от Requests.
‘html.parser’: Встроенный парсер Python для анализа HTML-кода. Это простой и эффективный способ обработки HTML.

Изучение структуры HTML документа

Теперь давайте рассмотрим, как использовать BeautifulSoup для извлечения данных из нашей тренировочной страницы.

1. Заголовок страницы

Мы можем получить заголовок страницы, находящийся в теге <title>.

title = soup.title
print(title)  # <title>Scraping Demo</title>
print(title.name)  # title
print(title.string)  # Scraping Demo

2. Поиск всех ссылок

Мы можем найти все теги <a> на странице, которые представляют собой ссылки.

links = soup.find_all('a')
for link in links:
    print(link.get('href'))

Этот код найдет все теги <a> и выведет значения атрибута href для каждой ссылки.

3. Извлечение текста

Мы можем извлечь текстовое содержимое всей страницы или отдельных элементов.

page_text = soup.get_text()
print(page_text)

Этот метод извлекает весь текст с HTML-страницы, удаляя теги.

Полный код для примера

Полный код для получения и анализа HTML-кода нашей тренировочной страницы:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Задаем URL-адрес тренировочной страницы
url = 'https://victor-komlev.ru/scraping_demo'

# Отправляем HTTP-запрос и получаем ответ
response = requests.get(url)

# Извлекаем HTML-код страницы
html_content = response.text

# Создаем объект BeautifulSoup для анализа HTML-кода
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')

# Пример 1: Получение заголовка страницы
title = soup.title
print(title)  # <title>Scraping Demo</title>
print(title.name)  # title
print(title.string)  # Scraping Demo

# Пример 2: Поиск всех ссылок
links = soup.find_all('a')
for link in links:
    print(link.get('href'))

# Пример 3: Извлечение текста страницы
page_text = soup.get_text()
print(page_text)

Задания для закрепления пройденного материала

Задание 1

Описание: Извлечь текст всех заголовков (теги <h2>) со страницы и вывести их на экран.

Задание 2

Описание: Извлечь данные из таблицы, расположенной на странице, и вывести их в виде списка словарей.

Решения

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Задаем URL-адрес тренировочной страницы
url = 'https://victor-komlev.ru/scraping_demo'

# Отправляем HTTP-запрос и получаем ответ
response = requests.get(url)

# Извлекаем HTML-код страницы
html_content = response.text

# Создаем объект BeautifulSoup для анализа HTML-кода
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')

# Задание 1: Извлечь текст всех заголовков <h2> и вывести их на экран
h2_tags = soup.find_all('h2')
for tag in h2_tags:
    print(tag.get_text())

print("\n" + "="*20 + "\n")  # Разделитель между заданиями

# Задание 2: Извлечь данные из таблицы и вывести их в виде списка словарей
table = soup.find('table')
rows = table.find_all('tr')
table_data = []

# Извлекаем заголовки таблицы
headers = [header.get_text() for header in rows[0].find_all('th')]

# Извлекаем строки данных
for row in rows[1:]:
    cells = row.find_all('td')
    cell_data = [cell.get_text() for cell in cells]
    row_dict = dict(zip(headers, cell_data))
    table_data.append(row_dict)

# Выводим данные таблицы в виде списка словарей
for item in table_data:
    print(item)

Из чего состоит веб-страница. HTML теги

Любая страница сайта представляет собой HTML документ.

HTML (Hypertext Markup Language) — это стандартный язык разметки, используемый для создания веб-страниц и определения их структуры и содержания. HTML-документ представляет собой текстовый файл, который браузер интерпретирует и отображает веб-страницу для пользователя.

HTML состоит из множества элементов, которые называются тегами.

Теги — это основные строительные блоки HTML-документа и выделяются угловыми скобками < >. Они имеют открывающий и закрывающий теги, которые обрамляют содержимое элемента. Например, <p> — это открывающий тег для абзаца, а </p> — закрывающий тег. Теги определяют тип и структуру элемента на странице.

Предназначение тегов зависит от их названия и роли. Например:

<html> — определяет начало и конец HTML-документа.
<head> — содержит метаданные и информацию о документе, такие как заголовок страницы, ссылки на стили и другие настройки.
<body> — содержит основное содержание страницы, такие как текст, изображения, ссылки и другие элементы, видимые для пользователя.
<p> — используется для создания абзацев текста.
<a> — создает гиперссылки на другие страницы или ресурсы.

В HTML существует множество различных тегов для разметки текста, создания таблиц, списков, форм и других элементов веб-страницы. Используя сочетание различных тегов, разработчики могут создавать разнообразные и информативные веб-страницы с заданной структурой и внешним видом.

Атрибуты HTML тегов

Атрибуты тегов (HTML attributes) — это дополнительные сведения или параметры, которые могут быть добавлены к HTML-элементам для определения их характеристик, поведения или внешнего вида. Атрибуты помогают уточнить, как должен вести себя или отображаться элемент на веб-странице. Атрибуты всегда указываются внутри открывающего тега элемента и обычно имеют вид имя="значение".

Вот несколько примеров атрибутов и их предназначения:

Атрибут src (source):
- Используется в теге <img> для указания пути к изображению, которое должно быть отображено на странице.
- Пример: <img src="image.jpg" alt="Описание изображения">.
Атрибут href (hypertext reference):
- Используется в теге <a> для создания гиперссылок и указания URL-адреса, на который следует перейти при клике на ссылку.
- Пример: <a href="https://www.example.com">Ссылка на пример</a>.
Атрибут class:
- Используется для присвоения одному или нескольким элементам одного класса, который может быть использован для применения стилей из таблицы стилей (CSS) или для выборки элементов с помощью JavaScript.
- Пример: <div class="highlighted">Выделенный текст</div>.
Атрибут id:
- Используется для уникальной идентификации элемента на странице. Каждый id должен быть уникальным в рамках всего документа.
- Пример: <p id="unique-paragraph">Уникальный абзац</p>.
Атрибут alt (alternative text):
- Используется в теге <img> для предоставления текстовой альтернативы изображению, которая будет отображаться в случае, если изображение не может быть загружено или доступно для некоторых пользователей (например, для пользователей с ограниченным зрением).
- Пример: <img src="image.jpg" alt="Описание изображения">.

Разные элементы могут иметь различные атрибуты, и эти атрибуты используются для настройки элементов, делая веб-страницу более информативной и интерактивной.

Атрибуты `class` и `id`

class и id — это атрибуты, которые могут быть присвоены HTML-элементам для определения их стиля и идентификации с помощью CSS (каскадных таблиц стилей) и JavaScript. Вот их более подробное описание:

class (класс):
- class — это атрибут, который присваивается одному или нескольким HTML-элементам с одним и тем же именем класса.
- Он используется для применения одинакового стиля или форматирования к нескольким элементам.
- Несколько элементов могут иметь одинаковый class, что позволяет им совместно использовать общие стили.
- В CSS вы можете выбрать элементы с определенным классом, используя селектор .classname.

Пример HTML с использованием class:

<p class="highlight">Этот текст будет выделен</p>
<p class="highlight">Этот текст также будет выделен</p>

id (идентификатор):
- id — это атрибут, который присваивается уникальному HTML-элементу на странице.
- Каждый id должен быть уникальным на всей веб-странице; в противном случае это будет недопустимо.
- id обычно используется для идентификации конкретного элемента и применения к нему уникальных стилей или для взаимодействия с элементом с помощью JavaScript.
- В CSS вы можете выбрать элемент с определенным id, используя селектор #idname.

Пример HTML с использованием id:

<div id="unique-element">Этот элемент уникален и его можно идентифицировать по id</div>

Использование class и id позволяет разработчикам более точно управлять структурой и стилями веб-страницы, а также обеспечивает уникальную идентификацию элементов для взаимодействия с ними через скрипты.

Получение и поиск необходимых элементов. Навигация по HTML

Когда мы работаем с HTML-документом, важно уметь находить нужные элементы и перемещаться по его структуре. В этом разделе мы рассмотрим, как использовать методы поиска и навигацию по дереву элементов с помощью BeautifulSoup.

Шаг 1: Методы поиска

BeautifulSoup предоставляет несколько методов для поиска элементов в HTML-документе. Основные из них:

find: Находит первый элемент, соответствующий заданным критериям.
```
first_h1 = soup.find('h1')
print(first_h1.text)  # Выводит текст первого элемента <h1>
```

find_all: Находит все элементы, соответствующие заданным критериям.

all_h2 = soup.find_all('h2')
for h2 in all_h2:
    print(h2.text)  # Выводит текст всех элементов <h2>

find с атрибутами: Мы можем искать элементы по тегам и атрибутам.

first_link = soup.find('a', href='https://example.com/link1')
print(first_link.text)  # Выводит текст ссылки с заданным href

Поиск по классу и id: Мы можем искать элементы по классу или id.

element_by_class = soup.find(class_='example-class')
element_by_id = soup.find(id='example-id')
print(element_by_class.text)
print(element_by_id.text)

Шаг 2: Навигация по дереву

HTML-документ имеет древовидную структуру, где элементы могут быть вложены друг в друга. BeautifulSoup предоставляет методы для перемещения по этому дереву.

Родительские элементы: Мы можем получить родительский элемент текущего элемента с помощью свойства parent.
```
child_element = soup.find('h2')
parent_element = child_element.parent
print(parent_element.name)  # Выводит имя родительского тега
```
tag.parents

Свойство parents возвращает генератор, который позволяет итерироваться по всем родительским элементам данного тега, вплоть до корневого элемента.

Пример использования:
```
# Находим элемент <a> с определенным href
link = soup.find('a', href='https://example.com/link1')

# Получаем всех родительских элементов этого <a>
for parent in link.parents:
    print(parent.name)  # Выводим имя каждого родительского элемента
```
tag.parent vs tag.parents
- tag.parent: Возвращает непосредственный родительский элемент данного тега.
- tag.parents: Возвращает генератор, который позволяет итерироваться по всем родительским элементам данного тега.
Дочерние элементы: Мы можем получить все дочерние элементы текущего элемента с помощью свойства children или contents.
```
parent_element = soup.find('div')
for child in parent_element.children:
    print(child)  # Выводит всех непосредственных дочерних элементов
```
tag.contents

Свойство contents возвращает список всех дочерних элементов тега. Оно включает в себя как теги, так и текстовые узлы.

Пример использования:
```
# Находим элемент <div> с id 'content'
content_div = soup.find('div', id='content')

# Получаем все дочерние элементы этого <div>
children = content_div.contents
for child in children:
    print(child)  # Выводим каждый дочерний элемент (включая текстовые узлы)
```
Сравните это с методом children, который возвращает генератор, позволяющий итерироваться по дочерним элементам.
Основное отличие в том, что contents возвращает все дочерние элементы сразу в виде списка, а children возвращает генератор, что может быть полезно при работе с большими документами.

Соседние элементы: Мы можем получить следующий и предыдущий элементы на том же уровне дерева с помощью свойств next_sibling и previous_sibling.

first_h2 = soup.find('h2')
next_element = first_h2.next_sibling
prev_element = first_h2.previous_sibling
print(next_element)  # Выводит следующий элемент
print(prev_element)  # Выводит предыдущий элемент

Десценденты (потомки): Мы можем получить всех потомков текущего элемента с помощью свойства descendants.
```
parent_element = soup.find('div')
for descendant in parent_element.descendants:
    print(descendant)  # Выводит всех потомков элемента
```

Обновленный HTML-код для страницы scraping_demo с древовидной структурой

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Scraping Demo</title>
</head>
<body>
    <h1>Добро пожаловать на тренировочную страницу по парсингу</h1>
    <p>Эта страница создана для демонстрации возможностей библиотеки BeautifulSoup.</p>
    
    <div id="content">
        <h2>Заголовки</h2>
        <p>Это пример параграфа с <a href="https://example.com/link1">ссылкой 1</a> и <a href="https://example.com/link2">ссылкой 2</a>.</p>
        
        <div class="nested">
            <h3>Вложенный заголовок</h3>
            <p>Вложенный параграф.</p>
        </div>
        
        <h2>Список статей</h2>
        <ul>
            <li><a href="https://example.com/article1">Статья 1</a></li>
            <li><a href="https://example.com/article2">Статья 2</a></li>
            <li><a href="https://example.com/article3">Статья 3</a></li>
        </ul>
        
        <h2>Изображения</h2>
        <img src="https://example.com/image1.jpg" alt="Изображение 1">
        <img src="https://example.com/image2.jpg" alt="Изображение 2">
        
        <h2>Таблица данных</h2>
        <table>
            <tr>
                <th>Имя</th>
                <th>Возраст</th>
                <th>Город</th>
            </tr>
            <tr>
                <td>Алексей</td>
                <td>29</td>
                <td>Москва</td>
            </tr>
            <tr>
                <td>Мария</td>
                <td>24</td>
                <td>Санкт-Петербург</td>
            </tr>
            <tr>
                <td>Иван</td>
                <td>31</td>
                <td>Новосибирск</td>
            </tr>
        </table>
    </div>
</body>
</html>

Примеры поиска и навигации с использованием обновленной страницы

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Задаем URL-адрес тренировочной страницы
url = 'https://victor-komlev.ru/scraping_demo'

# Отправляем HTTP-запрос и получаем ответ
response = requests.get(url)

# Извлекаем HTML-код страницы
html_content = response.text

# Создаем объект BeautifulSoup для анализа HTML-кода
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')

# Поиск элементов
# Находим первый <h2> элемент
first_h2 = soup.find('h2')
print("Первый <h2> элемент:", first_h2.text)  # Выводит текст первого <h2> элемента

# Находим все <h2> элементы
all_h2 = soup.find_all('h2')
print("Все <h2> элементы:")
for h2 in all_h2:
    print(h2.text)  # Выводит текст всех <h2> элементов

# Находим элемент <a> с определенным href
first_link = soup.find('a', href='https://example.com/link1')
print("Ссылка с href='https://example.com/link1':", first_link.text)

# Находим элемент по классу
nested_div = soup.find('div', class_='nested')
print("Текст внутри <div class='nested'>:", nested_div.text.strip())  # strip() убирает лишние пробелы

# Находим элемент по id
content_div = soup.find('div', id='content')
print("Текст внутри <div id='content'>:", content_div.text.strip())

# Навигация по дереву
# Родительские элементы
parent_element = first_h2.parent
print("Родительский элемент для первого <h2>:", parent_element.name)  # Выводит имя родительского тега

# Дочерние элементы
print("Дочерние элементы <div id='content'>:")
for child in content_div.children:
    if child.name:  # Выводим только теги (не текст)
        print(child.name)

# Соседние элементы
next_sibling = first_h2.find_next_sibling()
prev_sibling = first_h2.find_previous_sibling()
print("Следующий соседний элемент для первого <h2>:", next_sibling.name)  # Выводит следующий соседний элемент
print("Предыдущий соседний элемент для первого <h2>:", prev_sibling.name)  # Выводит предыдущий соседний элемент

# Десценденты
print("Все потомки <div id='content'>:")
for descendant in content_div.descendants:
    if descendant.name:  # Выводим только теги (не текст)
        print(descendant.name)

Объяснение кода

Импорт библиотек и получение HTML-кода страницы: Мы импортируем библиотеки BeautifulSoup и Requests, а затем загружаем HTML-код тренировочной страницы.
Создание объекта BeautifulSoup: Мы создаем объект BeautifulSoup, который поможет нам анализировать HTML-код.
Поиск элементов:
- find: Находит первый элемент <h2> и выводит его текст.
- find_all: Находит все элементы <h2> и выводит их текст.
- find с атрибутами: Находит первый элемент <a> с атрибутом href='https://example.com/link1' и выводит его текст.
- find по классу: Находит элемент <div> с классом nested и выводит его текст.
- find по id: Находит элемент <div> с id content и выводит его текст.
Навигация по дереву:
- Родительские элементы: Используем parent, чтобы получить родительский элемент для первого <h2>.
- Дочерние элементы: Используем children, чтобы получить всех непосредственных дочерних элементов внутри <div id='content'>.
- Соседние элементы: Используем next_sibling и previous_sibling, чтобы получить следующий и предыдущий элементы на том же уровне.
- Десценденты: Используем descendants, чтобы получить всех потомков внутри <div id='content'>.

Задания для тренировки

Задание 3: Извлечь текст всех элементов <h2> и их последующих элементов <p>

На странице https://victor-komlev.ru/scraping_demo найдите все элементы <h2> и извлеките текст этих элементов, а также текст первого последующего за ними параграфа <p>.

Задание 4: Найти все ссылки в списке статей и вывести их текст и атрибут href

Извлеките все ссылки (<a>) внутри списка статей (тег <ul>) и выведите их текст и значения атрибутов href.

Задание 5: Извлечь данные из таблицы

Найдите таблицу на странице и извлеките данные из всех строк таблицы. Сохраните данные в виде списка словарей, где ключами будут заголовки столбцов.

Решения заданий

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Задаем URL-адрес тренировочной страницы
url = 'https://victor-komlev.ru/scraping_demo'

# Отправляем HTTP-запрос и получаем ответ
response = requests.get(url)

# Извлекаем HTML-код страницы
html_content = response.text

# Создаем объект BeautifulSoup для анализа HTML-кода
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')

# Задание 3: Извлечь текст всех элементов <h2> и их последующих элементов <p>
print("Задание 3:")
h2_elements = soup.find_all('h2')
for h2 in h2_elements:
    print("Заголовок <h2>:", h2.text)
    next_p = h2.find_next_sibling('p')
    if next_p:
        print("Параграф:", next_p.text)

# Задание 4: Найти все ссылки в списке статей и вывести их текст и атрибут href
print("\nЗадание 4:")
article_list = soup.find('ul')
article_links = article_list.find_all('a')
for link in article_links:
    print("Текст ссылки:", link.text)
    print("URL ссылки:", link['href'])

# Задание 5: Извлечь данные из таблицы
print("\nЗадание 5:")
table = soup.find('table')
headers = [header.text for header in table.find_all('th')]
rows = table.find_all('tr')[1:]  # Пропускаем заголовок таблицы
data = []
for row in rows:
    cells = row.find_all('td')
    row_data = {headers[i]: cells[i].text for i in range(len(cells))}
    data.append(row_data)

print("Данные таблицы:")
for row_data in data:
    print(row_data)

Объяснение кода

Задание 3

Используем find_all для нахождения всех элементов <h2>.
Для каждого элемента <h2> используем метод find_next_sibling('p'), чтобы найти первый последующий элемент <p>.
Выводим текст каждого элемента <h2> и соответствующего элемента <p>.

Задание 4

Находим элемент <ul>, содержащий список статей.
Используем find_all('a') внутри списка, чтобы найти все ссылки.
Для каждой ссылки выводим текст ссылки и значение атрибута href.

Задание 5

Находим элемент <table>.
Извлекаем заголовки столбцов из элементов <th>.
Пропускаем первую строку таблицы (она содержит заголовки) и обрабатываем остальные строки.
Извлекаем данные из ячеек каждой строки <td> и сохраняем их в виде списка словарей.

Извлечение данных

Извлечение данных из HTML-документа — это один из ключевых навыков при работе с BeautifulSoup. Давайте рассмотрим, как получать текст и атрибуты из HTML-элементов.

Шаг 1: Получение текста

Когда вы ищете элементы на веб-странице, часто вам нужно будет получить текст, который содержится внутри этих элементов. BeautifulSoup предоставляет несколько способов для извлечения текста.

Примеры кода

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Задаем URL-адрес тренировочной страницы
url = 'https://victor-komlev.ru/scraping_demo'

# Отправляем HTTP-запрос и получаем ответ
response = requests.get(url)

# Извлекаем HTML-код страницы
html_content = response.text

# Создаем объект BeautifulSoup для анализа HTML-кода
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')

# Извлечение текста из заголовка <h1>
h1 = soup.find('h1')
h1_text = h1.text
print("Текст заголовка <h1>:", h1_text)

# Извлечение текста из первого параграфа <p>
p = soup.find('p')
p_text = p.text
print("Текст первого параграфа <p>:", p_text)

# Извлечение текста всех заголовков <h2>
all_h2 = soup.find_all('h2')
for h2 in all_h2:
    print("Текст заголовка <h2>:", h2.text)

Объяснение кода

Извлечение текста из заголовка <h1>:
- Находим элемент <h1> с помощью метода find.
- Извлекаем текст этого элемента с помощью свойства text.
- Выводим текст заголовка <h1>.
Извлечение текста из первого параграфа <p>:
- Находим элемент <p> с помощью метода find.
- Извлекаем текст этого элемента с помощью свойства text.
- Выводим текст первого параграфа <p>.
Извлечение текста всех заголовков <h2>:
- Находим все элементы <h2> с помощью метода find_all.
- Итерируемся по каждому элементу <h2>.
- Извлекаем и выводим текст каждого заголовка <h2>.

Шаг 2: Извлечение атрибутов

HTML-элементы могут содержать различные атрибуты, такие как href у ссылок <a> или src у изображений <img>. BeautifulSoup позволяет легко извлекать эти атрибуты.

Примеры кода

# Извлечение атрибута href из первой ссылки <a>
first_link = soup.find('a')
link_href = first_link['href']
print("URL первой ссылки <a>:", link_href)

# Извлечение атрибута src из первого изображения <img>
first_image = soup.find('img')
image_src = first_image['src']
print("URL первого изображения <img>:", image_src)

# Извлечение всех атрибутов ссылки <a>
link_attrs = first_link.attrs
print("Все атрибуты первой ссылки <a>:", link_attrs)

Объяснение кода

Извлечение атрибута href из первой ссылки <a>:
- Находим первый элемент <a> с помощью метода find.
- Извлекаем значение атрибута href этого элемента.
- Выводим URL первой ссылки <a>.
Извлечение атрибута src из первого изображения <img>:
- Находим первый элемент <img> с помощью метода find.
- Извлекаем значение атрибута src этого элемента.
- Выводим URL первого изображения <img>.
Извлечение всех атрибутов ссылки <a>:
- Находим первый элемент <a> с помощью метода find.
- Извлекаем все атрибуты этого элемента в виде словаря.
- Выводим все атрибуты первой ссылки <a>.

Практическое применение Beautiful Soup

Задача. Дана статья https://habr.com/ru/articles/764440/. Получить все заголовки статьи h1-h4. И на основании нее вывести многоуровневый список со структурой данной статьи.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# URL веб-страницы для парсинга
url = 'https://habr.com/ru/articles/764440/'

# Отправка GET-запроса к веб-странице и получение HTML-кода
response = requests.get(url)

# Проверка успешности запроса
if response.status_code == 200:
    # Создание объекта Beautiful Soup для анализа HTML
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # Находим все заголовки h1-h4 на странице
    headers = soup.find_all(['h1', 'h2', 'h3', 'h4'])

    # Инициализируем многоуровневый список
    nested_list = []

    # Проходимся по найденным заголовкам
    for header in headers:
        # Получаем текст заголовка
        header_text = header.text.strip()
        
        # Определяем уровень заголовка
        header_level = int(header.name[1])  # Получаем цифру из имени тега (например, 1 из "h1")
        
        # Создаем элемент списка для текущего заголовка
        current_item = {'text': header_text, 'children': []}
        
        # Добавляем элемент в нужный уровень списка
        parent = nested_list
        for _ in range(header_level - 1):
            parent = parent[-1]['children']
        parent.append(current_item)

    # Функция для рекурсивного построения HTML-списка
    def build_html_list(items):
        result = "<ul>"
        for item in items:
            result += f"<li>{item['text']}"
            if item['children']:
                result += build_html_list(item['children'])
            result += "</li>"
        result += "</ul>"
        return result

    # Строим HTML-список на основе структуры
    html_list = build_html_list(nested_list)

    # Выводим HTML-список
    print(html_list)

else:
    print("Не удалось получить страницу. Код ответа:", response.status_code)

Этот код отправляет GET-запрос к указанной странице, а затем, если запрос прошел успешно (код ответа 200), использует Beautiful Soup для поиска всех заголовков h1-h4 на странице. Затем код строит многоуровневый список на основе структуры заголовков и преобразует его в HTML-список с вложенными элементами <ul> и <li>. Рекурсивная функция build_html_list используется для построения HTML-списка.

После выполнения этого кода, вы получите многоуровневый список, отражающий структуру заголовков h1-h4 на странице.

Усовершенствуем пример. Добавим в результат не только заголовки, но и контент в тегах <p> после заголовков.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# URL веб-страницы для парсинга
url = 'https://habr.com/ru/articles/764440/'

# Отправка GET-запроса к веб-странице и получение HTML-кода
response = requests.get(url)

# Проверка успешности запроса
if response.status_code == 200:
    # Создание объекта Beautiful Soup для анализа HTML
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # Находим div с id="post-content-body"
    content_div = soup.find('div', {'id': 'post-content-body'})

    if content_div:
        # Инициализируем многоуровневый список
        nested_list = []

        # Находим все элементы внутри div с id="post-content-body"
        elements = content_div.find_all()

        current_item = None

        # Проходимся по найденным элементам
        for element in elements:
            # Если элемент - заголовок h1-h4
            if element.name and element.name.startswith('h') and element.name!='hr':
                # Получаем текст заголовка
                header_text = element.text.strip()
                print (element.name)
                # Определяем уровень заголовка
                header_level = int(element.name[1])  # Получаем цифру из имени тега (например, 1 из "h1")

                # Находим все теги <p> после заголовка и объединяем их в контент
                content_paragraphs = []
                next_sibling = element.find_next_sibling()
                while next_sibling and next_sibling.name == 'p':
                    content_paragraphs.append(next_sibling.text.strip())
                    next_sibling = next_sibling.find_next_sibling()

                # Создаем элемент списка для текущего заголовка
                current_item = {'text': header_text, 'content': ' '.join(content_paragraphs), 'children': []}

                # Добавляем элемент в нужный уровень списка
                parent = nested_list
                for _ in range(header_level - 1):
                    if parent:
                        parent = parent[-1]['children']
                parent.append(current_item)
            elif current_item is not None:
                # Если текущий элемент - не заголовок, добавляем его в "content" предыдущего элемента
                current_item['content'] += str(element)

        # Функция для рекурсивного построения HTML-списка
        def build_html_list(items):
            result = "<ul>"
            for item in items:
                result += f"<li>{item['text']} <p>{item['content']}</p>"
                if item['children']:
                    result += build_html_list(item['children'])
                result += "</li>"
            result += "</ul>"
            return result

        # Строим HTML-список на основе структуры
        html_list = build_html_list(nested_list)

        # Выводим HTML-список
        print(html_list)

    else:
        print("Не удалось найти div с id='post-content-body' на странице.")

else:
    print("Не удалось получить страницу. Код ответа:", response.status_code)

Обработка ошибок и исключений

Работа с веб-страницами и их содержимым может быть непредсказуемой. Серверы могут не отвечать, страницы могут не содержать нужных элементов, и многое другое может пойти не так. Поэтому очень важно уметь обрабатывать ошибки и исключения, чтобы ваш код не ломался и был устойчив к различным проблемам.

Шаг 1: Обработка ошибок запросов

Первый шаг в работе с веб-страницей — это отправка HTTP-запроса. Этот процесс может завершиться с ошибками, например, если сервер не отвечает, если URL некорректен, или если у вас нет доступа к ресурсу. Для обработки этих ошибок в Python мы можем использовать библиотеку requests вместе с конструкцией try-except.

Пример кода

import requests

# Задаем URL-адрес тренировочной страницы
url = 'https://victor-komlev.ru/scraping_demo'

try:
    # Отправляем HTTP-запрос и получаем ответ
    response = requests.get(url)
    response.raise_for_status()  # Проверяем, был ли запрос успешным (статус-код 200)
    html_content = response.text
    print("HTML-код страницы успешно загружен")
except requests.exceptions.HTTPError as http_err:
    print(f"HTTP ошибка: {http_err}")
except requests.exceptions.ConnectionError as conn_err:
    print(f"Ошибка соединения: {conn_err}")
except requests.exceptions.Timeout as timeout_err:
    print(f"Превышено время ожидания: {timeout_err}")
except requests.exceptions.RequestException as req_err:
    print(f"Ошибка запроса: {req_err}")

Объяснение кода

Импортируем библиотеку requests.
Устанавливаем URL страницы.
Используем конструкцию try-except для отправки запроса и обработки возможных ошибок:
- requests.get(url): Отправляем HTTP-запрос.
- response.raise_for_status(): Если статус-код ответа не 200, вызывается исключение HTTPError.
- Обрабатываем различные исключения:
  - HTTPError: Ошибка, связанная с HTTP-запросом (например, 404 Not Found).
  - ConnectionError: Ошибка соединения (например, сервер недоступен).
  - Timeout: Ошибка, связанная с превышением времени ожидания ответа от сервера.
  - RequestException: Общее исключение для всех ошибок, связанных с запросами.

Шаг 2: Проверка наличия тегов

После успешной загрузки HTML-кода, важно убедиться, что нужные вам элементы присутствуют на странице. Если элементы отсутствуют, ваш код может выдать ошибку при попытке доступа к ним. Для обработки таких ситуаций можно использовать проверки наличия тегов и конструкцию try-except.

Пример кода

from bs4 import BeautifulSoup

# Загрузка HTML-кода (как результат успешного запроса)
html_content = """
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Scraping Demo</title>
</head>
<body>
    <h1>Добро пожаловать на тренировочную страницу по парсингу</h1>
    <div id="content">
        <h2>Заголовки</h2>
        <p>Это пример параграфа.</p>
    </div>
</body>
</html>
"""

# Создаем объект BeautifulSoup для анализа HTML-кода
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')

try:
    # Пытаемся найти элемент <h1>
    h1 = soup.find('h1')
    if h1 is not None:
        print("Текст заголовка <h1>:", h1.text)
    else:
        print("Элемент <h1> не найден")
except Exception as e:
    print(f"Ошибка при поиске <h1>: {e}")

try:
    # Пытаемся найти элемент <p> внутри <div id='content'>
    content_div = soup.find('div', id='content')
    if content_div is not None:
        p = content_div.find('p')
        if p is not None:
            print("Текст параграфа <p> внутри <div>:", p.text)
        else:
            print("Элемент <p> не найден внутри <div id='content'>")
    else:
        print("Элемент <div id='content'> не найден")
except Exception as e:
    print(f"Ошибка при поиске <p> внутри <div>: {e}")

Объяснение кода

Создаем объект BeautifulSoup для анализа HTML-кода.
Проверяем наличие элементов и обрабатываем возможные исключения:
- Проверка наличия элемента <h1>:
  - Используем метод find для поиска элемента <h1>.
  - Проверяем, найден ли элемент (if h1 is not None).
  - Если элемент найден, выводим его текст, иначе выводим сообщение, что элемент не найден.
- Проверка наличия элемента <p> внутри элемента <div id='content'>:
  - Находим элемент <div> с id content.
  - Проверяем, найден ли элемент <div>.
  - Если элемент <div> найден, ищем элемент <p> внутри него.
  - Проверяем, найден ли элемент <p>.
  - Если элемент найден, выводим его текст, иначе выводим сообщение, что элемент не найден внутри <div>.

Дополнительные возможности BeautifulSoup

BeautifulSoup — это мощная библиотека для парсинга HTML и XML документов. Помимо базовых возможностей, таких как поиск и извлечение данных из HTML, BeautifulSoup предлагает и дополнительные функции, которые делают его использование еще более гибким и удобным. Давайте рассмотрим две из них: парсинг XML и использование CSS селекторов.

Шаг 1: Парсинг XML

XML (eXtensible Markup Language) — это язык разметки, используемый для хранения и передачи данных. Он похож на HTML, но с более строгими правилами синтаксиса. BeautifulSoup позволяет парсить XML так же просто, как и HTML.

Пример кода

from bs4 import BeautifulSoup

# Пример XML-документа
xml_content = """
<catalog>
   <book id="bk101">
      <author>Gambardella, Matthew</author>
      <title>XML Developer's Guide</title>
      <genre>Computer</genre>
      <price>44.95</price>
      <publish_date>2000-10-01</publish_date>
   </book>
   <book id="bk102">
      <author>Ralls, Kim</author>
      <title>Midnight Rain</title>
      <genre>Fantasy</genre>
      <price>5.95</price>
      <publish_date>2000-12-16</publish_date>
   </book>
</catalog>
"""

# Создаем объект BeautifulSoup для анализа XML-кода
soup = BeautifulSoup(xml_content, 'xml')

# Извлекаем все книги
books = soup.find_all('book')

for book in books:
    # Извлекаем информацию о каждой книге
    book_id = book['id']
    author = book.find('author').text
    title = book.find('title').text
    genre = book.find('genre').text
    price = book.find('price').text
    publish_date = book.find('publish_date').text
    
    print(f"ID книги: {book_id}")
    print(f"Автор: {author}")
    print(f"Название: {title}")
    print(f"Жанр: {genre}")
    print(f"Цена: {price}")
    print(f"Дата публикации: {publish_date}")
    print("---------")

Объяснение кода

Создаем объект BeautifulSoup для анализа XML-кода:
- Передаем XML-контент и указываем парсер 'xml'.
Извлекаем все элементы <book>:
- Используем метод find_all, чтобы найти все элементы <book>.
Извлекаем информацию о каждой книге:
- Итерируемся по всем найденным книгам.
- Для каждой книги извлекаем значения атрибутов и текстовое содержимое дочерних элементов.

Шаг 2: Использование CSS селекторов

CSS селекторы — это мощный инструмент, который позволяет выбирать элементы на основе их классов, идентификаторов и других атрибутов. BeautifulSoup поддерживает использование CSS селекторов через метод select.

Пример кода

from bs4 import BeautifulSoup

# Пример HTML-документа
html_content = """
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Scraping Demo</title>
</head>
<body>
    <div id="content">
        <h1 class="header">Добро пожаловать на тренировочную страницу по парсингу</h1>
        <p class="description">Это пример параграфа.</p>
        <a href="https://example.com/link1" class="external">Ссылка 1</a>
        <a href="https://example.com/link2" class="external">Ссылка 2</a>
        <div class="nested">
            <span class="highlight">Вложенный элемент</span>
        </div>
    </div>
</body>
</html>
"""

# Создаем объект BeautifulSoup для анализа HTML-кода
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')

# Используем CSS селектор для извлечения заголовка <h1> с классом 'header'
header = soup.select_one('h1.header')
print("Текст заголовка <h1> с классом 'header':", header.text)

# Используем CSS селектор для извлечения всех ссылок с классом 'external'
external_links = soup.select('a.external')
for link in external_links:
    print("Ссылка с классом 'external':", link['href'])

# Используем CSS селектор для извлечения вложенного элемента <span> с классом 'highlight'
highlight = soup.select_one('div.nested span.highlight')
print("Текст вложенного элемента <span> с классом 'highlight':", highlight.text)

Объяснение кода

Создаем объект BeautifulSoup для анализа HTML-кода:
- Передаем HTML-контент и указываем парсер 'html.parser'.
Используем CSS селектор для извлечения заголовка <h1> с классом 'header':
- Используем метод select_one с CSS селектором 'h1.header'.
- Извлекаем и выводим текст заголовка.
Используем CSS селектор для извлечения всех ссылок с классом 'external':
- Используем метод select с CSS селектором 'a.external'.
- Итерируемся по найденным ссылкам и выводим значения их атрибутов href.
Используем CSS селектор для извлечения вложенного элемента <span> с классом 'highlight':
- Используем метод select_one с CSS селектором 'div.nested span.highlight'.
- Извлекаем и выводим текст вложенного элемента.

CSS селекторы ID — это один из способов выбрать элементы на веб-странице, которые имеют определенный идентификатор (id). В HTML каждый id должен быть уникальным в пределах документа, поэтому селекторы ID позволяют точно указывать на конкретные элементы. В BeautifulSoup для этого используются CSS селекторы.

Давайте рассмотрим, как использовать селекторы ID для поиска элементов в BeautifulSoup.

from bs4 import BeautifulSoup

# Пример HTML-документа
html_content = """
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Demo Page</title>
</head>
<body>
    <div id="header">
        <h1>Welcome to My Website</h1>
    </div>
    <div id="content">
        <p id="intro">This is the introduction paragraph.</p>
        <p id="main">This is the main content paragraph.</p>
        <a id="contact-link" href="https://example.com/contact">Contact Us</a>
    </div>
    <div id="footer">
        <p>Footer information</p>
    </div>
</body>
</html>
"""

# Создаем объект BeautifulSoup для анализа HTML-кода
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')

# Используем CSS селектор для извлечения элемента с id='header'
header_div = soup.select_one('#header')
print("Содержимое div с id='header':", header_div.text.strip())

# Используем CSS селектор для извлечения элемента с id='intro'
intro_paragraph = soup.select_one('#intro')
print("Текст параграфа с id='intro':", intro_paragraph.text.strip())

# Используем CSS селектор для извлечения ссылки с id='contact-link'
contact_link = soup.select_one('#contact-link')
print("Ссылка с id='contact-link':", contact_link['href'])
print("Текст ссылки с id='contact-link':", contact_link.text.strip())

Объяснение кода

Импортируем библиотеку BeautifulSoup.
Создаем объект BeautifulSoup для анализа HTML-кода:
- Передаем HTML-контент и указываем парсер 'html.parser'.
Извлечение элементов с использованием селекторов ID:
- header_div = soup.select_one('#header'):
  - Используем метод select_one с CSS селектором '#header' для поиска элемента <div> с id='header'.
  - Выводим текстовое содержимое этого элемента.
- intro_paragraph = soup.select_one('#intro'):
  - Используем метод select_one с CSS селектором '#intro' для поиска элемента <p> с id='intro'.
  - Выводим текстовое содержимое этого параграфа.
- contact_link = soup.select_one('#contact-link'):
  - Используем метод select_one с CSS селектором '#contact-link' для поиска элемента <a> с id='contact-link'.
  - Выводим значение атрибута href и текст ссылки.

Итоговые задания для закрепления

Задание 1: Парсинг новостных заголовков

Цель: Извлечь заголовки новостей и их ссылки с новостного сайта.

Описание: Выберите новостной сайт (например, BBC News или CNN) и напишите скрипт, который парсит главную страницу. Ваш скрипт должен извлекать заголовки новостей и соответствующие ссылки.

Шаги:

Откройте сайт и найдите HTML-структуру, содержащую заголовки новостей и ссылки.
Напишите скрипт, который использует BeautifulSoup для извлечения заголовков и ссылок.
Выведите заголовки и их ссылки в удобочитаемом формате.

Задание 2: Сбор данных о товарах из интернет-магазина

Цель: Собрать данные о товарах, включая названия, цены и ссылки на изображение, с сайта интернет-магазина.

Описание: Выберите интернет-магазин (например, Amazon или eBay) и напишите скрипт, который извлекает названия товаров, их цены и ссылки на изображения.

Шаги:

Изучите HTML-структуру страницы товара, чтобы найти нужные элементы.
Напишите скрипт для извлечения названий, цен и ссылок на изображения.
Выведите данные в формате, удобном для анализа (например, CSV).

Задание 3: Извлечение событий из календаря

Цель: Извлечь данные о предстоящих событиях с веб-страницы календаря, включая название события, дату и ссылку на подробности.

Описание: Выберите сайт с календарем событий (например, Eventbrite или Meetup) и напишите скрипт, который извлекает информацию о предстоящих событиях.

Шаги:

Изучите HTML-структуру страницы календаря, чтобы найти нужные элементы.
Напишите скрипт для извлечения названий событий, дат и ссылок.
Выведите данные в удобном формате.

Индивидуальное и групповое обучение «Аналитик данных»

Если вы хотите стать экспертом в аналитике, могу помочь. Запишитесь на мой курс «Аналитик данных» и начните свой путь в мир ИТ уже сегодня!

Контакты
Для получения дополнительной информации и записи на курсы свяжитесь со мной:

Телеграм: https://t.me/Vvkomlev
Email: victor.komlev@mail.ru

Объясняю сложное простыми словами. Даже если вы никогда не работали с ИТ и далеки от программирования, теперь у вас точно все получится! Проверено десятками примеров моих учеников.

Гибкий график обучения. Я предлагаю занятия в мини-группах и индивидуально, что позволяет каждому заниматься в удобном темпе. Вы можете совмещать обучение с работой или учебой.

Практическая направленность. 80%: практики, 20% теории. У меня множество авторских заданий, которые фокусируются на практике. Вы не просто изучаете теорию, а сразу применяете знания в реальных проектах и задачах.

Разнообразие учебных материалов: Теория представлена в виде текстовых уроков с примерами и видео, что делает обучение максимально эффективным и удобным.

Понимаю, что обучение информационным технологиям может быть сложным, особенно для новичков. Моя цель – сделать этот процесс максимально простым и увлекательным. У меня персонализированный подход к каждому ученику. Максимальный фокус внимания на ваши потребности и уровень подготовки.