Доброго времени суток! В этой статье будем проводить анализ данных, с помощью библиотеки pandas для python, а также библиотеки numpy и matplotlib. Итак, для анализа я взял данные по сервису Steam. Файл с данными в формате csv я скачал с сайта https://www.kaggle.com. В этом файле собраны даты выхода игр, их оценка Metacritic, рекомендации пользователей, а также данные по жанрам и ценам. Ещё есть отдельный столбец, в котором указано бесплатная игра или нет, с него мы и начнём. Для начала импортируем нужные библиотеки import pandas as pd import numpy as np import matplotlib...

Пример простого кода на Python для парсинга текста статей с веб-сайта с использованием библиотеки BeautifulSoup. В данном примере мы делаем HTTP-запрос к указанному URL (одна статья с моего сайта), затем используем библиотеку BeautifulSoup для разбора HTML-кода и находим нужный элемент, содержащий текст статьи (в данном примере предполагается, что текст находится в элементе с классом 'entry-content'). Затем мы используем метод `get_text()` для получения чистого текста статьи. Чтобы найти класс, содержащий текст статьи, вам необходимо сохранить веб-страницу со статьей в формате html...