Request parser что это

Почему стоит научиться «парсить» сайты, или как написать свой первый парсер на Python

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.

Комірник

У нас есть тег h2 с классом «add-bottom-sm», внутри которого содержится тег a. Отлично, теперь получим title элемента a.

soup = bs(r.text, "html.parser") vacancies_names = soup.find_all('h2', class_='add-bottom-sm') for name in vacancies_names: print(name.a['title'])

Хорошо, мы получили названия вакансий. Давайте спарсим теперь каждую ссылку на вакансию и ее описание. Описание находится в теге p с классом overflow. Ссылка находится все в том же элементе a.

Some information about vacancy.

Получаем такой код.

vacancies_info = soup.find_all('p', class_='overflow') for name in vacancies_names: print('https://www.work.ua'+name.a['href']) for info in vacancies_info: print(info.text)

И последний этап парсинга — Сохранение данных.

Давайте соберем всю полученную информацию по страничке и запишем в удобный формат — csv.

import requests from bs4 import BeautifulSoup as bs import pandas as pd URL_TEMPLATE = "https://www.work.ua/ru/jobs-odesa/?page=2" FILE_NAME = "test.csv" def parse(url = URL_TEMPLATE): result_list = r = requests.get(url) soup = bs(r.text, "html.parser") vacancies_names = soup.find_all('h2', class_='add-bottom-sm') vacancies_info = soup.find_all('p', class_='overflow') for name in vacancies_names: result_list['href'].append('https://www.work.ua'+name.a['href']) result_list['title'].append(name.a['title']) for info in vacancies_info: result_list['about'].append(info.text) return result_list df = pd.DataFrame(data=parse()) df.to_csv(FILE_NAME)

После запуска появится файл test.csv — с результатами поиска.

Основы парсинга на Python: от Requests до Selenium

Бывают ситуации, когда нужно автоматизировать сбор и анализ данных из разных источников. Например, если хочется мониторить курс рубля в режиме реального времени. Для решения подобных задач применяют парсинг.

В этой статье кратко рассказываем, как парсить данные веб-сайтов с помощью Python. Пособие подойдет новичкам и продолжающим — сохраняйте статью в закладки и задавайте вопросы в комментариях. Подробности под катом!

Дисклеймер: в статье рассмотрена только основная теория. На практике встречаются нюансы, когда нужно, например, декодировать спаршенные данные, настроить работу программы через xPath или даже задействовать компьютерное зрение. Обо всем этом — в следующих статьях, если тема окажется интересной.

Что такое парсинг?

Парсинг — это процесс сбора, обработки и анализа данных. В качестве их источника может выступать веб-сайт.

Парсить веб-сайты можно несколькими способами — с помощью простых запросов сторонней программы и полноценной эмуляции работы браузера. Рассмотрим первый метод подробнее.

Парсинг с помощью HTTP-запросов

Суть метода в том, чтобы отправить запрос на нужный ресурс и получить в ответ веб-страницу. Ресурсом может быть как простой лендинг, так и полноценная, например, социальная сеть. В общем, все то, что умеет «отдавать» веб-сервер в ответ на HTTP-запросы.

Чтобы сымитировать запрос от реального пользователя, вместе с ним нужно отправить на веб-сервер специальные заголовки — User-Agent, Accept, Accept-Encoding, Accept-Language, Cache-Control и Connection. Их вы можете увидеть, если откроете веб-инспектор своего браузера.

Наиболее подробно о HTTP-запросах, заголовках и их классификации мы рассказали в отдельной статье.

Подготовка заголовков

На самом деле, необязательно отправлять с запросом все заголовки. В большинстве случаев достаточно User-Agent и Accept. Первый заголовок поможет сымитировать, что мы реальный пользователь, который работает из браузера. Второй — укажет, что мы хотим получить от веб-сервера гипертекстовую разметку.

st_accept = "text/html" # говорим веб-серверу, # что хотим получить html # имитируем подключение через браузер Mozilla на macOS st_useragent = "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 12_3_1) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/15.4 Safari/605.1.15" # формируем хеш заголовков headers =

После формирования заголовков нужно отправить запрос и сохранить страницу из ответа веб-сервера. Это можно сделать с помощью нескольких библиотек: Requests, ScraPy или PySpider.

Requests: получаем страницу по запросу

Для начала работы будет достаточно Requests — он удобнее и проще, чем привычный модуль urllib.

Requests — это библиотека на базе встроенного пакета urllib, которая позволяет легко отправлять различные веб-запросы, а также управлять кукисами и сессиями, авторизацией и автоматической организацией пула соединений.

Для примера попробуем спарсить страницу с курсами в Академии Selectel — это можно сделать за несколько действий:

# импортируем модуль import requests … # отправляем запрос с заголовками по нужному адресу req = requests.get("https://selectel.ru/blog/courses/", headers) # считываем текст HTML-документа src = req.text print(src)

Пример: парсинг страницы с курсами в Академии Selectel.

Сервер вернет html-страницу, который можно прочитать с помощью атрибута text.

   … Курсы - Блог компании Селектел   …

Супер — гипертекстовую разметку страницы с курсами получили. Но что делать дальше и как извлечь из этого многообразия полезные данные? Для этого нужно применить некий «парсер для выборки данных».

Beautiful Soup: извлекаем данные из HTML

Извлечь полезные данные из полученной html-страницы можно с помощью библиотеки Beautiful Soup.

Beautiful Soup — это, по сути, анализатор и конвертер содержимого html- и xml-документов. С помощью него полученную гипертекстовую разметку можно преобразовать в полноценные объекты, атрибуты которых — теги в html.

# импортируем модуль from bs4 import BeautifulSoup … # инициализируем html-код страницы soup = BeautifulSoup(src, 'lxml') # считываем заголовок страницы title = soup.title.string print(title) # Программа выведет: Курсы - Блог компании Селектел

Готово. У нас получилось спарсить и напечатать заголовок страницы. Где это можно применить — решать только вам. Например, мы в Selecte на базе Requests и Beautiful Soup разработали парсер данных с Хабра. Он помогает собирать и анализировать статистику по выбранным хабраблогам. Подробнее о решении можно почитать в предыдущей статье.

Проблема парсинга с помощью HTTP-запросов

Бывают ситуации, когда с помощью простых веб-запросов не получается спарсить все данные со страницы. Например, если часть контента подгружается с помощью API и JavaScript. Тогда сайт можно спарсить только через эмуляцию работы браузера.

Интересен Python? Мы собрали самые интересные и популярные запросы разработчиков в одном файле! По ссылке — материалы по геймдеву, машинному обучению, программированию микроконтроллеров и графических интерфейсов.

Парсинг с помощью эмулятора

Для эмуляции работы браузера необходимо написать программу, которая будет как человек открывать нужные веб-страницы, взаимодействовать с элементами с помощью курсора, искать и записывать ценные данные. Такой алгоритм можно организовать с помощью библиотеки Selenium.

Настройка рабочего окружения

1. Установите ChromeDriver — именно с ним будет взаимодействовать Selenium. Если вы хотите, чтобы актуальная версия ChromeDriver подтягивалась автоматически, воспользуйтесь webdriver-manager. Далее импортируйте Selenium и необходимые зависимости.

pip3 install selenium

from selenium import webdriver as wd

2. Инициализируйте ChromeDriver. В качестве executable_path укажите путь до установленного драйвера.

browser = wd.Chrome("/usr/bin/chromedriver/")

Теперь попробуем решить задачу: найдем в Академии Selectel статьи о Git.

Задача: работа с динамическим поиском

При переходе на страницу Академии встречает общая лента, в которой собраны материалы для технических специалистов. Они помогают прокачивать навыки и быть в курсе новинок из мира IT.

Но материалов много, а у нас задача — найти все статьи, связанные с Git. Подойдем к парсингу системно и разобьем его на два этапа.

Шаг 1. Планирование

Для начала нужно продумать, с какими элементами должна взаимодействовать наша программа, чтобы найти статьи. Но здесь все просто: в рамках задачи Selenium должен кликнуть на кнопку поиска, ввести поисковый запрос и отобрать полезные статьи.

Теперь скопируем названия классов html-элементов и напишем скрипт!

Шаг 2. Работа с полем ввода

Работа с html-элементами сводится к нескольким пунктам: регистрации объектов и запуску действий, которые будет имитировать Selenium.

. # регистрируем кнопку "Поиск" и имитируем нажатие open_search = browser.find_element_by_class_name("header_search") open_search.click() # регистрируем текстовое поле и имитируем ввод строки "Git" search = browser.find_element_by_class_name("search-modal_input") search.send_keys("Git")

Осталось запустить скрипт и проверить, как он отрабатывает:

Скрипт работает корректно — осталось вывести результат.

Шаг 3. Чтение ссылок и результат

Вне зависимости от того, какая у вас задача, если вы работаете с Requests и Selenium, Beautiful Soup станет серебряной пулей в обоих случаях. С помощью этой библиотеки мы извлечем полезные данные из полученной гипертекстовой разметки.

from bs4 import BeautifulSoup . # ставим на паузу, чтобы страница прогрузилась time.sleep(3) # загружаем страницу и извлекаем ссылки через атрибут rel soup = BeautifulSoup(browser.page_source, 'lxml') all_publications = \ soup.find_all('a', )[1:5] # форматируем результат for article in all_publications: print(article['href'])

Готово — программа работает и выводит ссылки на статьи о Git. При клике по ссылкам открываются соответветствующие страницы в Академии Selectel.

Что такое парсинг и как правильно парсить

Что такое парсинг данных должен знать каждый владелец сайта, планирующий серьёзно развиваться в бизнесе. Это явление настолько распространено, что рано или поздно с парсингом может столкнуться любой. Либо как заказчик данной операции, либо как лицо, владеющее объектом для сбора информации, то есть ресурсом в Интернете. К парсингу в российской бизнес-среде часто наблюдается негативное отношение. По принципу: если это не незаконно, то уж точно аморально. На самом деле из его грамотного и тактичного использования каждая компания может извлечь немало преимуществ.

Digital шагает семимильными шагами. Еще недавно компании и клиенты радовались первым сайтам, а сегодня загрузка страницы за 10 секунд вызывает дикое раздражение. Пройдите тест и узнайте, какие невероятные технологии уже стали реальностью, а какие пока остаются мечтой.

Что такое парсинг

Глагол “to parse” в дословном переводе не означает ничего плохого. Делать грамматический разбор или структурировать — действия полезные и нужные. На языке всех, кто работает с данными на сайтах это слово имеет свой оттенок. Парсить — собирать и систематизировать информацию, размещенную на определенных сайтах, с помощью специальных программ, автоматизирующих процесс. Если вы когда-либо задавались вопросом, что такое парсер сайта, то вот он ответ. Это программные продукты, основной функцией которых является получение необходимых данных, соответствующих заданным параметрам.

Законно ли использовать парсинг

взлом сайта (то есть получение данных личных кабинетов пользователей и т. п.);
DDOS-атаки (если на сайт в результате парсинга данных ложится слишком высокая нагрузка);
заимствование авторского контента (фотографии с копирайтами, уникальные тексты, подлинность которых заверена у нотариуса и т. п. лучше оставить на их законном месте).

Парсинг законен, если он касается сбора информации, находящейся в открытом доступе. То есть всего, что можно и так собрать вручную.

Парсеры просто позволяют ускорить процесс и избежать ошибок из-за человеческого фактора. Поэтому «незаконности» в процесс они не добавляют.

Другое дело, как владелец свежесобранной базы распорядится подобной информацией. Ответственность может наступить именно за последующие действия.

Маркетинг

Для чего нужен парсинг

Что такое парсить сайт разобрались. Переходим к тому, зачем же это может понадобиться. Здесь открывается широкий простор для действий.

Основная проблема современного Интернета — избыток информации, которую человек не в состоянии систематизировать вручную.

Для чего нужен парсинг	Польза
Анализа ценовой политики	Чтобы понять среднюю стоимость тех или иных товаров на рынке, удобно использовать данные по конкурентам. Однако если это сотни и тысячи позиций, собрать их вручную оперативно невозможно.
Отслеживания изменений	Парсинг можно осуществлять на регулярной основе, например, каждую неделю, выявляя на что повысились цены в среднем по рынку и какие новинки появились у конкурентов.
Наведения порядка на своём сайте	Да, так тоже можно. И даже нужно, если в интернет-магазине несколько тысяч товаров. Найти несуществующие страницы, дубли, неполное описание, отсутствие определенных характеристик или несоответствие данных по складским остаткам тому, что отображается на сайте. С парсером быстрее.
Наполнения карточек товаров в интернет-магазине	Если сайт новый, счёт обычно идёт даже не на сотни. Вручную на это уйдёт непозволительно количество времени. Часто используют парсинг с иностранных сайтов, переводят полученные тексты автоматизированным методом, после чего получают практически готовые описания. Иногда то же проделывают с русскоязычными сайтами, а полученные тексты изменяют с помощью синонимайзера, но за это можно получить санкции от поисковых систем.
Получения баз потенциальных клиентов	Существует парсинг, связанный с составлением, например, списка лиц, принимающих решения, в той или иной отрасли и городе. Для этого может применяться личный кабинет на сайтах поиска работы с доступом к актуальным и архивным резюме. Этичность дальнейшего использования подобной базы каждая компания определяет самостоятельно.

Сквозная аналитика — это тоже своеобразный парсинг, только рекламы и продаж. Система интегрируется с площадками и CRM, а потом автоматически соединяет данные о бюджетах, кликах, сделках и подсчитывает окупаемость каждой кампании. Используйте ее, чтобы не потеряться в большом количестве информации и видеть в отчетах то, что вам действительно нужно. Отчеты Calltouch легко кастомизировать под себя и задачи команды маркетологов.

Сквозная аналитика Calltouch

Анализируйте воронку продаж от показов до денег в кассе
Автоматический сбор данных, удобные отчеты и бесплатные интеграции

Достоинства парсинга

Они многочисленны. По сравнению с человеком парсеры могут:

собирать данные быстрее и в любом режиме, хоть круглосуточно;
следовать всем заданным параметрам, даже очень тонким;
избегать ошибок от невнимательности или усталости;
выполнять регулярную проверку по заданному интервалу (каждую неделю и т. п.);
представить собранные данные в любом необходимом формате без лишних усилий;
равномерно распределять нагрузку на сайт, где проходит парсинг (обычно одна страница за 1-2 секунды), чтобы не создавать эффект DDOS-атаки.

Ограничения при парсинге

Есть несколько вариантов ограничений, которые могут затруднить работу парсера:

По user-agent. Это запрос, в котором программа сообщает сайту о себе. Парсеры банят многие веб-ресурсы. Однако в настройках данные можно изменить на YandexBot или Googlebot и отсылать правильные запросы.
По robots.txt, в котором прописан запрет для индексации поисковыми роботами Яндекса или Google (ими мы представились сайту выше) определенных страниц. Необходимо задать в настройках программы игнорирование robots.txt.
По IP-адресу, если с него в течение долгого времени поступают на сайт однотипные запросы. Решение — использовать VPN.
По капче. Если действия похожи на автоматические, выводится капча. Научить парсеры распознавать конкретные виды достаточно сложно и дорогостояще.

Бесплатно Электронная книга

23 действующих способа сделать свой маркетинг круче, быстрее, эффективнее, чем сейчас Получить бесплатно

Какую информацию можно парсить

Спарсить можно всё, что есть на сайте в открытом доступе. Чаще всего требуются:

наименования и категории товаров;
основные характеристики;
цена;
информация об акциях и новинках;
тексты описания товаров для их последующего переделывания «под себя» и т. п.

Изображения с сайтов технически спарсить тоже можно, но, как уже упоминалось выше, если они защищены авторским правом, лучше не нужно. Нельзя собирать с чужих сайтов личные данные их пользователей, которые те вводили в личных кабинетах.

Парсинг часто используется в индустрии e-commerce. Оценить влияние парсинга и его результатов можно в сквозной аналитике для интернет-магазинов. Вам доступны отчеты по любым временным срезам, метрикам и товарам. С помощью этих данных вы узнаете, из каких источников вы получаете добавления в корзины и продажи, и сможете оптимизировать рекламу с опорой на эти данные.

Аналитика для интернет-магазина

Отслеживайте корзины, звонки, заявки и продажи с них с привязкой к источнику
Постройте воронку продаж и оптимизируйте маркетинг

Алгоритм работы парсинга

Принцип действия программы зависит от целей. Но схематично он выглядит так:

Парсер ищет на указанных сайтах или по всему Интернету данные, соответствующие параметрам.
Информация собирается и производится первоначальная систематизация (её глубина также определяется при настройке);
Из данных формируется отчёт в формате, соответствующем требуемым критериям. Большинство современных парсеров мультиформатны и могут успешно работать хоть с PDF, хоть с архивами RAR, хоть с TXT.

Способы применения

Основных способов применения парсинга существует два:

анализировать свой сайт, внося в него необходимые улучшения;
анализировать сайты конкурентов, заимствуя оттуда основные тенденции и конкретные характеристики товаров.

Обычно оба варианта работают в тесной связке друг с другом. Например, анализ ценовых позиций у конкурентов отталкивается от имеющегося диапазона на собственном сайте, а обнаруженные новинки сопоставляются с собственной товарной базой и т. п.

Предложения от наших партнеров

Online CRM для автосервиса

До 3-х месяцев CRM-системы для автосервисов

Бесплатная часовая сессия с ведущим маркетологом

Хостинг-провайдер и аккредитованный регистратор доменных имён

Скидка до 80% на пакет услуг «Быстрый старт» для создания сайта

Технический аудит вашего сайта за 50 рублей

Агенство по разработке сайтов

Бесплатная помощь в формировании концепции вашего сайта

Сервис мониторинга и оптимизации интернет-рекламы

Три дня бесплатного пользования сервисом

Как парсить данные

Для парсинга данных можно выбрать один из двух форматов:

воспользоваться специальными программами, которых на рынке существует немало;
написать их самостоятельно. Для этого может применяться практически любой язык программирования, например, PHP, C++, Python/

Если требуется не вся информация по странице, а только что-то определенное (наименования товаров, характеристики, цена), используется XPath.

XPath – это язык, на котором формируются запросы к XML-документам и их отдельным элементам.

С помощью его команд необходимо определить границы будущего парсинга, то есть задать как парсить данные с сайта — полностью или выборочно.

Чтобы определить XPath конкретного элемента необходимо:

Перейти на страницу любого товара на анализируемом сайте.
Выделить цену и щелкнуть по выделению правой кнопкой мыши.
В открывшемся окне выбрать пункт «Посмотреть код».
После появления с правой стороны экрана кода, нажать на три точки с левой стороны от выделенной строки.
В меню выбрать пункт “Copy”, затем “Copy XPath”.

Копирование XPath

Пример определения XPath элемента на сайте интернет-магазина обуви Holtz

Как спарсить цену

Задаваясь вопросом «Парсинг товаров — что это?», многие подразумевают именно возможность провести ценовую разведку на сайтах конкурентов. Цены парсят чаще всего и действовать необходимо следующим образом. Скопированный в примере выше код ввести в программу-парсер, которая подтянет остальные данные на сайте, соответствующие ему.

Чтобы парсер не ходил по всем страницам и не пытался найти цены в статьях блога, лучше задать диапазон страниц. Для этого необходимо открыть карту XML (добавить “/sitemap.xml ” в адресную строку сайта после названия). Здесь можно найти отсылки к разделам с ценами — обычно это товары ( products) и категории (categories), хотя называться они могут и по-другому.

Маркетинг

Как спарсить характеристики товаров

Здесь всё достаточно просто. Определяются коды XPath для каждого элемента, после чего они вносятся в программу. Так как технические характеристики у одинаковых товаров будут совпадать, можно настроить автозаполнение своего сайта на основе полученной информации.

Как парсить отзывы (с рендерингом)

Процесс сбора отзывов на других сайтах с целью переноса их к себе вначале выглядит похожим образом. Необходимо определить XPath для элемента. Однако далее возникают сложности. Часто дизайн выполнен так, что отзывы появляются на странице именно в тот момент, когда пользователь прокручивает её до нужного места.

В этом случае необходимо изменить настройки программы в пункте Rendering и выбрать JavaScript. Так парсер будет полностью воспроизводить сценарий движения по странице обычного пользователя, а отзывы получит путём выполнения скриншота.

Как парсить структуру сайта

Парсинг структуры — полезное занятие, поскольку помогает узнать, как устроен сайт конкурентов. Для этого необходимо проанализировать хлебные крошки (breadcrumbs):

Навести курсор на любой элемент breadcrumbs;
Нажать правую кнопку мыши и повторить действия по копированию XPath.

Далее действие необходимо выполнить для других элементов структуры.

Заключение
Парсинг сайтов — что это? Зло для владельцев сайтов или полезный инструмент для бизнеса. Скорее второе, ведь без кропотливого сбора данных не обходится ни один глубокий анализ конкурентов. Парсинг помогает ускорить процесс, снять с человека нагрузку бесконечной рутинной работы и избежать ошибок, вызванных переутомлением.
Использовать парсинг — абсолютно законно, особенно если знать все сопутствующие нюансы. А возможности этого инструмента практически безграничны. Спарсить можно почти всё — нужно только знать как.

Я хочу стянуть информацию с сайта. Как это сделать?

Допустим, нам нужно получить данные с сайта, сбор которых вручную нецелесообразен или невозможен из-за объёма. В таком случае мы можем автоматизировать процесс, используя инструменты, описанные далее.

Библиотека requests

Python-библиотека для выполнения запросов к серверу и обработки ответов. Фундамент скрипта для парсинга и наше основное оружие. Пользуясь данной библиотекой мы получаем содержимое страницы в виде html для дальнейшего парсинга.

import requests response = requests.get('https://ya.ru') # get-запрос print(response.text) # вывод содержимого страницы payload = 'key1': 'value1', 'key2': 'value2'> response = requests.get('http://httpbin.org/get', params=payload) # запрос с параметрами headers = 'user-agent': 'my-app/0.0.1'> response = requests.get(url, headers=headers) # запрос с определенными html заголовками

API

Application programming interface — программный интерфейс приложения, предоставляемый владельцем веб-приложения для других разработчиков. Отсутствие API, способного удовлетворить наши нужды — первое в чем стоит убедиться прежде чем бросаться анализировать исходный код страницы и писать для нее парсер. Множество популярных сайтов имеет собственное api и документацию, которая объясняет как им пользоваться. Мы можем использовать api таким образом — формируем http-запрос согласно документации, и получаем ответ при помощи requests.

BS4

Beautifulsoup4 — это библиотека для парсинга html и xml документов. Позволяет получить доступ напрямую к содержимому любых тегов в html.

from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(raw_html, 'html.parser') print(soup.find("p", class_="some-class").text) # вывод содержимого тэга 'p' классом 'some-class'

Selenium Web Driver

Данные на сайте могут генерироваться динамически при помощи javascript. В таком случае спарсить эти данные силами requests+bs4 не удастся. Дело в том, что bs4 парсит исходный код страницы, не исполняя js. Для исполнения js кода и получения страницы, идентичной той, которую мы видим в браузере, можно использовать selenium web driver — это набор драйверов для различных браузеров, снабжающийся библиотеками для работы с этими драйверами.

А что делать, если там авторизация?

Предварительно авторизоваться, отправив post-запрос и инициировать сессию:

session = requests.Session() data = "login_username":"login", "login_password":"password"> url = "http://site.com/login.php" response = session.post(url, data=data)

А что, если сайт банит за много запросов?

Установить задержку между запросами:

response = requests.get(url, timeout=(10, 0.01)) # таймаут на соединения, таймаут на чтение (в секундах)

Притвориться браузером, используя selenium web driver или передав содержимое заголовка user-agent, формируя запрос:

user_agent = ('Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux x86_64; rv:50.0) ' 'Gecko/20100101 Firefox/50.0') request = requests.get(url, headers='User-Agent':user_agent>)

Использовать прокси:

request = requests.get(url, proxies="http":"http://10.10.1.10:3128">)

Попробуйте бесплатные уроки по Python

Получите крутое код-ревью от практикующих программистов с разбором ошибок и рекомендациями, на что обратить внимание — бесплатно.

Переходите на страницу учебных модулей «Девмана» и выбирайте тему.