Web-scraping: сбор данных из баз данных и интернет-источников: различия между версиями
| Строка 61: | Строка 61: | ||
* Практикум 3: регулярные выражения в Python (читать, скачать), решения (читать, скачать). | * Практикум 3: регулярные выражения в Python (читать, скачать), решения (читать, скачать). | ||
* Извлечение кода JavaScript из HTML и обработка JSON-строк (читать, скачать). | * Извлечение кода JavaScript из HTML и обработка JSON-строк (читать, скачать). | ||
| + | ---> | ||
==Домашние задания== | ==Домашние задания== | ||
| Строка 70: | Строка 71: | ||
| [https://github.com/allatambov/WebScrape24/blob/main/psy-hw01.ipynb Домашнее задание 1] || 26.01 23:59 || [https://www.dropbox.com/scl/fi/vi897qmrnp532agtwl4tt/psy-hw01.ipynb?rlkey=27kr7it3hpwq3ueyqjx5i1keh&dl=0 ipynb] | | [https://github.com/allatambov/WebScrape24/blob/main/psy-hw01.ipynb Домашнее задание 1] || 26.01 23:59 || [https://www.dropbox.com/scl/fi/vi897qmrnp532agtwl4tt/psy-hw01.ipynb?rlkey=27kr7it3hpwq3ueyqjx5i1keh&dl=0 ipynb] | ||
|- | |- | ||
| − | | Домашнее задание 2 || | + | | [Домашнее задание 2] || 04.02 23:59 || [ipynb] |
|- | |- | ||
| Домашнее задание 3 || || ipynb | | Домашнее задание 3 || || ipynb | ||
Версия 20:43, 27 января 2024
Это страница практикума «Web-scraping: сбор данных из баз данных и интернет-источников», читаемого на программе «Психология» в 2023/2024 учебном году.
Практические занятия ведёт: Тамбовцева Алла Андреевна.
Содержание
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.
- Форма для рассылки.
Среда для работы
Перед занятиями необходимо установить дистрибутив Anaconda (скачать можно здесь), который включает в себя интерпретатор языка Python, библиотеки для обработки, анализа и визуализации данных, а также среду для работы Jupyter Notebook. Также есть возможность работать в Jupyter Notebook онлайн, используя ресурс Google Colab (для создания и редактирования файлов нужен аккаунт Gmail).
Подробности по установке и работе – см. ниже в неделе 0.
Материалы курса
Неделя 0. Напоминания про Python и Jupyter Notebook
Для подготовки к работе на курсе можно ознакомиться со следующими материалами онлайн-курса:
- Видео. Подготовка рабочего места, инструкция по открытию файлов в Jupyter Notebook.
- Видео. Первая программа, задачи для тренировки.
А также с материалами по работе в Jupyter Notebook и Google Colab:
- Запуск Jupyter без Anaconda Navigator (инструкция).
- Работа в Jupyter Notebook (видео), работа в Google Colab (видео).
Дополнительно:
- Набор текста в Jupyter (видео, ipynb).
- Markdown: больше про Markdown, знакомство с Jupyter Notebook и Markdown (читать, ipynb).
- LaTeX: Overleaf, документация, материалы других курсов по LaTeX.
Неделя 1. Язык HTML и его особенности. Знакомство с BeautifulSoup
- Язык HTML и его особенности: слайды, файл на codepen.
- Практикум 1 (читать, скачать), решения (читать, скачать).
- Практикум 2 (читать, скачать), решения (см. ниже в неделе 2).
Дополнительно:
Неделя 2. Парсинг с BeautifulSoup: поиск по тэгам и атрибутам
- Практикум 2: продолжение (читать, скачать), решения (читать, скачать).
- Обработка таблиц внутри HTML с BeautifulSoup и pandas (читать, скачать).
Дополнительно:
Домашние задания
| Домашнее задание | Дедлайн | Файлы |
|---|---|---|
| Домашнее задание 1 | 26.01 23:59 | ipynb |
| [Домашнее задание 2] | 04.02 23:59 | [ipynb] |
| Домашнее задание 3 | ipynb | |
| Домашнее задание 4 | ipynb | |
| Домашнее задание 5 | ipynb | |
| Домашнее задание 6 | ipynb | |
| Домашнее задание 7 | ipynb |
