Чему вы научитесь
- уверенно читать документацию API и понимать, какие эндпоинты, параметры и форматы ответов вам нужны;
- отправлять GET и POST запросы через requests, передавать params, headers, cookies и таймауты;
- работать с объектом Response: проверять статус-коды, заголовки, тело ответа и Content-Type;
- разбирать JSON-ответы, ходить по вложенным структурам и не падать на null, пустых списках и неожиданных типах;
- приводить данные API к нормальному виду: даты, цены, рейтинги, списки, вложенные поля;
- сохранять результат в JSON и CSV так, чтобы его можно было использовать дальше;
- строить запросы с query- и path-параметрами, проходить пагинацию, делать batch-запросы и учитывать rate limiting;
- использовать Session, ретраи и HTTP-адаптеры для более устойчивого парсинга;
- работать с API Key, Bearer Token, JWT, Basic Auth и cookie-сессиями;
- понимать, как работает сжатие HTTP-ответов: gzip, deflate, br, zstd;
- подключать прокси к requests, проверять их и понимать базовые стратегии ротации.
О курсе
Для кого этот курс
Начальные требования
Перед стартом желательно уверенно знать базовый Python:
- переменные, условия, циклы;
- списки, словари, множества, строки;
- функции;
- работа с файлами;
- базовая обработка исключений;
- установка библиотек через pip;
- понимание, что такое виртуальное окружение, хотя в курсе мы это тоже аккуратно проговариваем.
Мы специально выделили словари, так как это основа работы с JSON: почти каждый ответ API после разбора превращается в набор словарей и списков, и чем увереннее вы в них ориентируетесь, тем спокойнее будете доставать нужные поля, обходить вложенные структуры и не теряться в больших ответах сервера.
Будет большим плюсом, если вы уже немного работали с requests, JSON или веб-парсингом. Но если нет - ничего страшного: первые модули постепенно вводят нужную базу.
Преподаватели курса
16 812
Как проходит обучение
Курс состоит из текстовых уроков, квизов и практических задач с автоматической проверкой.
В теории мы разбираем не абстрактные определения, а то, что сразу понадобится в коде: как собрать URL, куда положить параметры, что означает статус 429, почему response.json() может упасть, чем 401 отличается от 403, зачем нужен User-Agent и почему стоимость лучше считать через Decimal.
В практике вы пишете Python-скрипты и работаете с API stepstat.ru. Формат задач постепенно усложняется:
- сначала один GET-запрос и одно поле из ответа;
- потом вложенный JSON, фильтрация, сортировка и агрегации;
- дальше пагинация, batch-запросы, обработка ошибок, ретраи и авторизация;
- ближе к финалу - сценарии, где нужно собрать данные из нескольких эндпоинтов и привести их к аккуратному виду.
Во многих задачах есть подсказки, но курс не ведёт за руку в стиле "вставьте эту строку сюда". Наша цель - чтобы вы научились думать как человек, который реально пишет парсер API: проверяет гипотезы, смотрит на ответ сервера, читает документацию и собирает устойчивое решение.
Что вы получите
- понимание, как устроен современный API и как с ним разговаривать;
- опыт работы с реальными JSON-ответами, а не только с идеальными учебными словарями;
- набор приёмов для устойчивого парсинга: таймауты, проверки, ретраи, сессии, пагинация, rate limiting;
- понимание популярных схем аутентификации и того, где безопасно хранить ключи и токены;
- умение сохранять собранные данные в JSON и CSV;
- готовая база для задач по аналитике, автоматизации, внутренним отчётам, ботам и парсингу сервисов;
- много практики, которую можно превратить в собственные мини-проекты для портфолио.
- вы перестанете смотреть на API как на чёрный ящик. Документация, эндпоинты, параметры, заголовки, токены и JSON станут обычными рабочими инструментами.