Web-scraping: сбор данных из баз данных и интернет-источников

Материал из MathINFO
Перейти к навигации Перейти к поиску

Это страница курса «Web-scraping: сбор данных из баз данных и интернет-источников», читаемого на программе «Психология» 3 курса бакалавриата в 2022/2023 учебном году.

Практические занятия ведёт: Тамбовцева Алла Андреевна.

Правила игры

  • Формула оценки: 0.5 × ДЗ + 0.5 × Проект, программа курса.
  • Домашние задания, сданные после срока, оцениваются с использованием понижающих коэффициентов: опоздание в пределах часа – штраф 10% от полученной оценки, в пределах суток – штраф 30%, в пределах недели – штраф 70%. Домашние задания, сданные через неделю после указанного срока и позже, не принимаются и не оцениваются.

Среда для работы

На данном курсе мы используем язык Python версии не ниже 3.5 и среду Jupyter Notebook. Скачать дистрибутив Anaconda, который установит интерпретатор Python, среду Jupyter Notebook и основные библиотеки для работы с данными, можно здесь. Если вы никогда не работали в Jupyter Notebook, предлагаем посмотреть небольшое видео и почитать инструкцию. В течение первой половины курса вместо Jupyter Notebook можно использовать онлайн-среду Google Colab, она бесплатна, но для работы нужен аккаунт Gmail.

Для практики

Если вы имеете мало опыта работы с Python, рекомендуем обратиться к следующим курсам на DataCamp (бесплатный доступ предоставлен всем слушателям этого курса): Introduction to Python, Python Data Science Toolbox (Part 1), Python Data Science Toolbox (Part 2), Data Manipulation with pandas.

Если хочется освежить в памяти разные сведения о конструкциях и структурах в Python, можно почитать материалы курса Python для сбора и анализа данных.

Материалы курса

Занятие 01. Язык HTML и его особенности. Знакомство с BeautifulSoup (10 января)

Дополнительно

Занятие 02. Парсинг HTML-файлов с BeautifulSoup (17 января)

Занятие 03. Веб-скреппинг с BeautifulSoup, pandas и json (24 января)

  • Практикум 3: о некоторых нюансах работы с BeautifulSoup (читать, сырой ipynb).
  • Обработка таблиц внутри HTML с BeautifulSoup и pandas (читать, ipynb).
  • Извлечение кода JavaScript из HTML и обработка JSON-строк (читать, ipynb).

Дополнительно

Занятие 04. Работа с API ВКонтакте (31 января)

Занятие 05. Работа с текстами: анализ тональности и облака слов (07 февраля)

Дополнительно

Занятие 06. Управление браузером с Selenium (14 февраля)

Занятие 07. Управление браузером с Selenium: продолжение (21 февраля)

Занятие 08. Управление браузером с Selenium: завершение (28 февраля)

Занятие 09. Более продвинутый парсинг с BeautifulSoup (7 марта)

Занятие 10. Создание приложений со streamlit (14 марта)

Домашние задания

Домашнее задание №3 объёмное, за него ставится две оценки. Итого за четыре домашних задания студенты получают пять оценок, что равносильно выполнению пяти заданий, заявленных в программе курса.

Домашнее задание Файл Дедлайн
Домашнее задание 1 ipynb 17.01 23:59
Домашнее задание 2 ipynb 23.01 23:59
Домашнее задание 3 ipynb 25.02 23:59
Домашнее задание 4 ipynb 23.03 23:59
Источник — http://math-info.hse.ru/wiki2022-23/index.php?title=Web-scraping:_сбор_данных_из_баз_данных_и_интернет-источников&oldid=915