Курсовая

Парсинг данных с использованием Python: Подходы и технологии

Данная курсовая работа посвящена исследованию процесса парсинга данных с использованием языка программирования Python. Парсинг данных представляет собой важный этап в сборе и обработке информации, особенно в контексте веб-технологий. В работе рассматриваются основные методы парсинга, включая отправку HTTP-запросов на веб-ресурсы, использования библиотек, таких как Beautiful Soup и другие, а также рассматриваются различные подходы к анализу и извлечению данных. Кроме того, будет рассматриваться применение парсинга на практическом примере получения данных о погоде с сервиса "Яндекса", что позволит проиллюстрировать эффективность выбранных методов и подходов. Работа акцентирует внимание на распространенности использования Python для парсинга данных благодаря его богатой экосистеме и простоте использования, а также затрагивает сравнительный анализ с другими языками программирования в данной области.

Продукт

Разработка скрипта на Python для парсинга данных о погоде с сайта "Яндекс" с использованием библиотеки Beautiful Soup и анализа полученных данных.

Актуальность

С учетом растущего объема доступной информации в интернете, парсинг данных становится ключевым инструментом для извлечения актуальной информации, что делает данное исследование особенно актуальным в условиях современных технологий.

Цель

Изучить и проанализировать подходы и технологии парсинга данных с использованием Python, продемонстрировать практическое применение на примере.

Задачи

1. Изучить основные методы парсинга данных. 2. Рассмотреть примеры использования инструментов парсинга в Python. 3. Реализовать практический пример парсинга данных о погоде.

Предпросмотр документа

Наименование образовательного учреждения
Курсоваяна темуПарсинг данных с использованием Python: Подходы и технологии
Выполнил:ФИО
Руководитель:ФИО

Содержание

Введение
Заключение
Список литературы

Введение

Текст доступен в расширенной версии

Описание темы работы, актуальности, целей, задач, тем содержашихся внутри работы.

Глава 1. Введение в парсинг данных и его методы

1.1. Введение в парсинг данных

Текст доступен в расширенной версии

В данном разделе будет рассмотрено основное понятие «парсинг данных», его значение и роль в контексте современных технологий сбора информации. Обсуждаются ключевые аспекты, определяющие актуальность парсинга данных в эпоху цифровизации. Приводится обоснование выбора Python как языка для реализации процессов парсинга.

1.2. Методы парсинга данных

Текст доступен в расширенной версии

Раздел посвящен изучению основных методов парсинга данных: от отправки HTTP-запросов до работы с HTML-контентом через библиотеки обработки данных. Будут рассмотрены конкретные примеры применения методов и их преимущества/недостатки.

Глава 2. Анализ и сравнение библиотек для парсинга

2.1. Использование библиотеки Beautiful Soup

Текст доступен в расширенной версии

В этом разделе рассматривается одна из самых популярных библиотек Python для парсинга — Beautiful Soup. Обсуждаются механизмы установки, основные функции и возможности библиотеки на примерах кода для получения информации из HTML-страниц.

2.2. Детали HTTP-запросов

Текст доступен в расширенной версии

Данный раздел сфокусирован на изучении работы с протоколом HTTP в контексте парсинга данных из Интернета. Разберем механизмы отправки запросов, основные типы запросов и особенности их обработки на практике.

2.3. Работа с библиотекой Requests для отправки запросов

Текст доступен в расширенной версии

Этот раздел охватывает использование библиотеки Requests для отправки HTTP-запросов в контексте получения веб-страниц для последующего парсинга. Объясняются основные функции библиотеки и её синтаксис с примерами использования.

2.4. Сравнительный анализ библиотек для парсинга

Текст доступен в расширенной версии

Раздел посвящен сравнительному анализу популярных инструментов парсинга данных: особенностям использования различных библиотек на Python по сравнению с аналогами в других языках программирования. Обозначаются плюсы и минусы каждого из решений на основании специфики задач.

Глава 3. Практическое применение парсинга данных

3.1. Анализ полученных данных

Текст доступен в расширенной версии

Этот раздел определяет подходы к анализу данных после их извлечения из веб-ресурсов. Объясняются методы обработки данных: фильтрация, преобразование и вывод результатов для дальнейшего использования.

3.2. Практический пример: Парсинг данных о погоде

Текст доступен в расширенной версии

В этом разделе описывается процесс создания скрипта на Python для извлечения данных о погоде через API или HTML-страницу сайта «Яндекс». Используются все ранее рассмотренные инструменты и методы парсинга.

Заключение

Текст доступен в расширенной версии

Описание результатов работы, выводов.

Список литературы

Текст доступен в расширенной версии

Список литературы по ГОСТу

Нужна курсовая на эту тему?
  • 20+ страниц текста20+ страниц текста
  • 80% уникальности текста80% уникальности текста
  • Список литературы (по ГОСТу)Список литературы (по ГОСТу)
  • Экспорт в WordЭкспорт в Word
  • Презентация Power PointПрезентация Power Point
  • 10 минут и готово10 минут и готово
Нужна курсовая на эту тему?20 страниц, список литературы, антиплагиат
Нужна другая курсовая?

Создай курсовую работу на любую тему за 60 секунд

Топ-100