PYTHON ПАРСЕР ЦИАН

Python – один из самых популярных языков программирования, который позволяет создавать широкий спектр приложений. Одной из важных и полезных задач является парсинг данных из Интернета, что делает возможным получение информации с веб-сайтов и ее дальнейшую обработку.

ЦИАН – это крупнейший в России ресурс по продаже и аренде недвижимости, на котором вы можете найти тысячи объявлений об объектах недвижимости по всей стране. Если вы планируете использовать Python для парсинга данных на ЦИАНе, то есть несколько подходов к достижению желаемого результата.

Рассмотрим простой пример извлечения информации о квартирах в Москве с помощью библиотеки Beautiful Soup:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

URL = 'https://www.cian.ru/cat.php?obl_id=1&'headers = {    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}page = requests.get(URL, headers=headers)bs = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')

# Извлекаем все объявленияads = bs.select('article[data-name="CardComponent"]')for ad in ads:    # Извлекаем название квартиры    title = ad.select_one('div[data-name="TitleComponent"] a')    print(title.text.strip())

В данном примере мы открываем страницу с указанным URL, устанавливаем заголовок User-Agent, создаем объект BeautifulSoup, извлекаем блоки объявлений и извлекаем название квартиры для каждого объявления.

Если вы планируете создавать более сложные парсеры, то стоит изучить такие библиотеки, как Scrapy и Selenium. Scrapy позволяет создавать и управлять крупными парсерами, а Selenium проще всего использовать при парсинге данных с динамическим контентом, который обновляется через JavaScript.