Web-scraping: сбор данных из баз данных и интернет-источников: различия между версиями

Материал из MathINFO
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 94: Строка 94:
 
* [https://nbviewer.org/github/allatambov/PyICEF-2023/blob/main/instruct-streamlit.ipynb Инструкция] по работе со streamlit, файл [https://www.dropbox.com/scl/fi/8iliv9d3ix262i7gz7tf4/Salaries.csv?rlkey=8jv4cyfzit4tw1j09o6pelaje&dl=0 Salaries.csv].
 
* [https://nbviewer.org/github/allatambov/PyICEF-2023/blob/main/instruct-streamlit.ipynb Инструкция] по работе со streamlit, файл [https://www.dropbox.com/scl/fi/8iliv9d3ix262i7gz7tf4/Salaries.csv?rlkey=8jv4cyfzit4tw1j09o6pelaje&dl=0 Salaries.csv].
 
* [https://carpentries-incubator.github.io/python-interactive-data-visualizations/08-publish-your-app/index.html Инструкция] по публикации приложения (сначала создать аккаунт и репозиторий на Github).
 
* [https://carpentries-incubator.github.io/python-interactive-data-visualizations/08-publish-your-app/index.html Инструкция] по публикации приложения (сначала создать аккаунт и репозиторий на Github).
 +
 +
===Неделя 7. Управление браузером с Selenium: продолжение ===
 +
 +
* Практикум 7.1. Ссылка для работы: [https://1xbet.whoscored.com/Statistics https://1xbet.whoscored.com/Statistics].
 +
* Практикум 7.2. Скачивание файлов с Selenium ([https://www.dropbox.com/scl/fi/51ayepaolgj9tg952dvol/psy-practice07-02.ipynb?rlkey=wkjzdreexr3ljnzn9hf034jjq&dl=0 ipynb]).
 +
* Практикум 7.3. Работаем с Кинопоиском ([https://www.dropbox.com/scl/fi/wug55d1mzobw42evi0x9e/psy-practice-07-03.ipynb?rlkey=oywqlxo426tverv4e71xefchy&dl=0 ipynb]).
  
 
==Домашние задания==
 
==Домашние задания==
Строка 110: Строка 116:
 
|-
 
|-
 
| Домашнее задание 5 ||  || ipynb
 
| Домашнее задание 5 ||  || ipynb
−
|-
 
−
| Домашнее задание 6 ||  || ipynb
 
 
|-
 
|-
 
|}
 
|}

Версия 10:19, 15 марта 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.

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:

А также с материалами по работе в Jupyter Notebook и Google Colab:

Дополнительно:

Неделя 1. Язык HTML и его особенности. Знакомство с BeautifulSoup

Дополнительно:

Неделя 2. Парсинг с BeautifulSoup: поиск по тэгам и атрибутам

Дополнительно:

Неделя 3. Обработка текстовых данных и регулярные выражения

Дополнительно:

Неделя 4. Введение в работу с API

Неделя 5. Работа с API ВКонтакте. Базовый анализ тональности текстов

Дополнительно:

Неделя 6. Управление браузером с Selenium

  • Практикум 6.1. Управление браузером с Selenium: поиск элементов, запросы XPATH (ipynb).
  • Практикум 6.2. Управление браузером с Selenium: работа с ВКонтакте и пример скроллинга (ipynb).

Дополнительно:

Неделя 7. Управление браузером с Selenium: продолжение

  • Практикум 7.1. Ссылка для работы: https://1xbet.whoscored.com/Statistics.
  • Практикум 7.2. Скачивание файлов с Selenium (ipynb).
  • Практикум 7.3. Работаем с Кинопоиском (ipynb).

Домашние задания

Домашнее задание Дедлайн Файлы
Домашнее задание 1 26.01 23:59 ipynb
Домашнее задание 2 05.02 23:59 ipynb
Домашнее задание 3 26.02 23:59 ipynb
Домашнее задание 4 04.03 23:59 ipynb
Домашнее задание 5 ipynb
Источник — http://math-info.hse.ru/wiki2023-24/index.php?title=Web-scraping:_сбор_данных_из_баз_данных_и_интернет-источников&oldid=450