Встречается на собеседованиях • сегодня
Как парсил данные
Для парсинга данных в Python чаще всего использую библиотеки:
- BeautifulSoup (для HTML/XML):
python
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
titles = [h1.text for h1 in soup.find_all('h1')]- lxml (быстрее BeautifulSoup для сложных документов):
python
from lxml import html
tree = html.fromstring(response.content)
elements = tree.xpath('//div[@class="content"]')- re (регулярные выражения для сложных случаев):
python
import re
emails = re.findall(r'[\w\.-]+@[\w\.-]+', text)- API-запросы (если доступен API):
python
import requests
data = requests.get('https://api.example.com/data').json()При парсинге учитываю:
- Задержки между запросами (
time.sleep) - Обработку ошибок (try/except)
- User-Agent и headers
- Политику сайта (robots.txt)
- Возможность блокировки (прокси, ротация)

Софи собрала все вопросы. Тренируйся и получай
офферы быстрее!
офферы быстрее!
Попробовать бесплатно
Следующий вопрос
Это единственный вопрос по вашему фильтру
как отвечать на вопрос
пример собеседования
фреймворки на собеседовании
типичные вопросы junior
интервью вопросы и ответы