Чему вы научитесь
- Импорт файлов из интернета по url ссылке. Запрос response методом get. Скачивание файла на компьютер с помощью wget. Распаковка zip-архива. Расшифровка текстовых данных: декодирование объекта класса bytes.
- Получение данных по API на примере данных личного кабинета селлера Wildberries. Методы запроса get и post. Получение данных в формату json. Drill-down: углубление внутрь данных.
- Считывание данных из html-кода веб-страницы. Загрузка ставок кривой бескупонной доходности ЦБ и курсов валют с сайта ЦБ. Применения циклов и генераторных выражений для получения данных за множество периодов.
- Парсинг веб-страниц при помощи Beautiful soup. Поиск элементов в коде веб-страницы. Парсинг всех новостей и сохранение заголовков и текстов новостей в excel-файл. Оптимизация кода парсинга данных при помощи функций, циклов, генераторных выражений.
О курсе
В курсе Вы научитесь делать на Python get и post запросы, скачивать файлы и архивы с веб-ресурсов, декодировать byte-код, получать данные по API, парсить финансовые данные курсов валют и ставок дисконтирования, парсить новостные сайты при помощи Beautiful soup, а также обрабатывать полученные данные при помощи pandas и делать циклы парсинга генераторными выражениями в Python.
Для кого этот курс
Курс будет полезен всем кто работает с данными в финансовых блоках организаций, селлерам и менеджерам маркетплейс, а также всех кто хочет обучиться для работы в этих сферах.
Начальные требования
Желательно базовое владение синтаксисом Python и бибилиотеки pandas.
Преподаватели курса
1
Как проходит обучение
В курс входит подробная видеолекция на 40 минут с разборов задач по парсингу. В ходе лекции даются самостоятельные задания для теста.
Также прилагается файл .ipynb с подробно прокомментированным кодом курса.
Что вы получите
- Вы научитесь делать на Python get и post запросы, скачивать файлы и архивы с веб-ресурсов, декодировать byte-код, получать данные по API, парсить финансовые данные курсов валют и ставок дисконтирования, парсить новостные сайты при помощи Beautiful soup, а также обрабатывать полученные данные при помощи pandas и делать циклы парсинга генераторными выражениями в Python.
Нагрузка
2