На первом этапе выполнения задачи встал вопрос, что использовать: 1. API запросы.  2. Спарсить готовую таблицу. У каждого метода есть свои плюсы и минусы. В целом, по мне лучше и удобнее API. Но я решил пойти по второму пути, и спарсить готовые данные. В целом из моего опыта парсинга, достаточно не сложный ресурс. Всего то нужно в вести логин и пароль, после авторизации нужно выгрузить 4 таблицы. Выгружаются они за текущий день. Что мне облегчило работу, это то, что даты можно ввести непосредственно в get запросе, т.е. в ссылку их передать. Первый раз с таким удобством столкнулся. Обычно, нужно искать элемент, потом в него вводить дату и т.д. После get запроса нужно было нажать кнопку выгрузить в эксель. И в загрузках будет необходимый файл, и так четыре раза.  while True:

#история1 #История #python

... ⌨️

На первом этапе выполнения задачи встал вопрос, что использовать:
1. API запросы. 
2. Спарсить готовую таблицу.
У каждого метода есть свои плюсы и минусы. В целом, по мне лучше и удобнее API | Сетка — новая социальная сеть от hh.ru
repost

200

input message

напишите коммент

· 17.06

Привет! А почему бы вам не скормить спаршенный table td tr сразу в pandas? 🐼 Без всяких танцев с бубном 😄

ответить

17.06

Да, это такое мероприятие. 🥁. Но интересное.

ответить

еще контент автора

еще контент автора

войдите, чтобы увидеть

и подписаться на интересных профи

в приложении больше возможностей

пока в веб-версии есть не всё — мы вовсю работаем над ней

сетка — cоциальная сеть для нетворкинга от hh.ru

пересекайтесь с теми, кто повлияет на ваш профессиональный путь