Парсинг сайтов на Python — это процесс извлечения данных с веб-страниц. Python предоставляет несколько мощных библиотек для этой задачи. Вот пошаговое руководство и наиболее популярные библиотеки: Основные библиотеки: Requests: Для отправки HTTP-запросов к веб-серверу и получения HTML-кода страницы. Beautiful Soup 4 (bs4): Для разбора HTML и XML и навигации по структуре документа. Lxml: Библиотека для работы с XML и HTML, отличающаяся высокой производительностью. Часто используется как парсер для Beautiful Soup. Scrapy: Мощный фреймворк для парсинга, предназначенный для создания веб-пауков (web crawlers), которые могут обходить несколько страниц сайта и извлекать данные по заданным правилам...

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...