Python для сбора данных: Web Scraping на практике
Подробнее
Что нужно для старта
- Базовые знания Python: переменные, циклы, условия, функции, работа со списками и словарями.
- Умение устанавливать библиотеки с помощью pip (для локального выполнения проектов, опционально).
- Знакомство с основами HTML приветствуется, но не является обязательным, так как мы разберем необходимые понятия в курсе.
Что вы получите
- Автоматизировать сбор данных из веба, экономя время и ресурсы.
- Работать с HTTP-протоколом: отправлять GET/POST-запросы, управлять заголовками и параметрами.
- Парсить статические HTML-страницы с помощью библиотеки BeautifulSoup: находить элементы, извлекать текст и атрибуты.
- Обрабатывать пагинацию и обходить сайты по ссылкам.
- Очищать и валидировать собранные данные, используя регулярные выражения и методы Python.
- Анализировать и парсить динамический контент, который подгружается с помощью JavaScript.
- Имитировать действия пользователя, работая с сессиями, токенами и обходя базовую защиту.
- Структурировать и экспортировать результаты в различные форматы для дальнейшего анализа.
Для кого этот курс
- Начинающим дата-сайентистам и аналитикам, которым нужно научиться добывать данные для своих проектов.
- Маркетологам и исследователям, желающим автоматизировать сбор информации о рынке, товарах или конкурентах.
- Разработчикам, которые хотят добавить в свой арсенал навык автоматизированного взаимодействия с веб-ресурсами.
- Студентам и всем, кто интересуется Data Science и хочет понять, откуда берутся данные для анализа.
- Любому специалисту, чья работа связана с рутинным сбором информации из интернета.
Программа курса
- Вступительное слово
- Основы Web Scraping
- Протокол HTTP для парсинга
- Библиотека requests
- Параметры запросов и заголовки
- Обработка ошибок
- Основы BeautifulSoup
- Поиск элементов
- Навигация по DOM
- Извлечение атрибутов и текста
- Парсинг таблиц и списков
- Пагинация
- Обработка относительных ссылок
- Интеграционная задача
- Очистка текстовых данных
- Регулярные выражения
- Валидация данных
- Трансформация данных
- Анализ JavaScript-сайтов
- Имитация AJAX-запросов
- Работа с токенами и сессиями
- Обход базовой защиты
- Форматы данных
- Структурирование данных
- Финальный экспорт
01Введение в Web Scraping и работу на платформе
- Вступительное слово
- Основы Web Scraping
02Основы HTTP и работа с requests
- Протокол HTTP для парсинга
- Библиотека requests
- Параметры запросов и заголовки
- Обработка ошибок
03Парсинг HTML с BeautifulSoup
- Основы BeautifulSoup
- Поиск элементов
- Навигация по DOM
- Извлечение атрибутов и текста
- Парсинг таблиц и списков
04Комбинирование requests + BeautifulSoup
- Пагинация
- Обработка относительных ссылок
- Интеграционная задача
05Очистка и обработка данных
- Очистка текстовых данных
- Регулярные выражения
- Валидация данных
- Трансформация данных
06Работа с динамическим контентом
- Анализ JavaScript-сайтов
- Имитация AJAX-запросов
- Работа с токенами и сессиями
- Обход базовой защиты
07Сохранение и экспорт данных
- Форматы данных
- Структурирование данных
- Финальный экспорт
Отзывы о курсе
Оставьте отзыв
Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.
Оставьте заявку
Консультант ответит на вопросы о курсе «Python для сбора данных: Web Scraping на практике» и поможет разобраться в деталях обучения.
Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
Информация обновлена 3 сентября 2026 г.

Stepik 














