Чему вы научитесь
- Понимать, как устроен веб: клиент, сервер, HTTP-запросы, статус-коды, HTML и JSON.
- Забирать страницы через requests и разбирать их с помощью BeautifulSoup.
- Находить и использовать скрытые JSON-API сайтов - часто это быстрее и надёжнее, чем парсить HTML.
- Чистить, валидировать и хранить данные: pandas, SQLite, CSV, Excel, инкрементальный сбор.
- Работать с динамическими сайтами через Playwright: клики, прокрутка, бесконечная лента, авторизация.
- Обходить блокировки этично: ротация заголовков и прокси, задержки, вежливый парсинг.
- Ускоряться через асинхронность (asyncio, aiohttp) и масштабироваться на фреймворке Scrapy.
О курсе
На каждом сайте есть полезные данные: цены конкурентов, вакансии, отзывы, объявления, новости. Но почти всегда они представлены в неудобном виде — разбросаны по страницам, не структурированы и не готовы к анализу.
Этот курс учит автоматически собирать такие данные. Вы научитесь писать на Python программы, которые самостоятельно заходят на сайты, извлекают нужную информацию и сохраняют её в удобном формате — в таблицы, файлы или базы данных.
Мы начинаем с самых основ и постепенно доходим до уровня промышленного парсера: системы, которая работает по расписанию, стабильно собирает данные и не требует постоянного участия.
Для кого этот курс
- начинающим и практикующим Python-разработчикам
- аналитикам данных
Начальные требования
- опыт работы с Python
- уверенное владение компьютером
- базовое понимание структуры веб-сайтов
Программа курса
В курс входят
- 71 урок
- 711 тестов
загружаем...
Наши преподаватели
Сертификат
Сертификат Stepik
Сколько стоит обучение
3 500 ₽
Вы попробовали и поняли, что вам сейчас не подходит этот курс? Ничего страшного, мы вернём вам деньги в течение 30-ти дней после покупки.