Aquí está un script básico en Python que hace scraping de datos de una página web y los guarda en un archivo de Excel:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# Hacer una solicitud a la página web
url = "https://www.example.com/anuncios"
page = requests.get(url)

# Analizar el HTML de la página
soup = BeautifulSoup(page.content, "html.parser")

# Encontrar los elementos que contienen los datos de los anuncios
anuncios = soup.find_all("div", class_="anuncio")

# Crear una lista para guardar los datos de los anuncios
datos = []
for anuncio in anuncios:
  titulo = anuncio.find("h3").text
  descripcion = anuncio.find("p").text
  precio = anuncio.find("span", class_="precio").text
  
  datos.append([titulo, descripcion, precio])

# Crear un dataframe de pandas a partir de los datos
df = pd.DataFrame(datos, columns=["Título", "Descripción", "Precio"])

# Guardar el dataframe en un archivo de Excel
df.to_excel("anuncios.xlsx", index=False)
นี่คือสคริปต์ Python พื้นฐานที่ดึงข้อมูลจากหน้าเว็บและบันทึกลงในไฟล์ Excel: นำเข้าคำขอจาก bs4 นำเข้า BeautifulSoup นำเข้าแพนด้าเป็น pd # สร้างคำขอไปยัง url ของหน้าเว็บ = "https:// www.example. com/anuncios" page =ร้องขอ.get(url) # แยกวิเคราะห์ HTML ของหน้าซุป = BeautifulSoup(page.content, "html.parser") # ค้นหาองค์ประกอบที่มีข้อมูลโฆษณา ads = Soup.find_all("div ", class_="ad") # สร้างรายการเพื่อบันทึกข้อมูลโฆษณา data = [] สำหรับโฆษณาในโฆษณา: title = ad.find("h3").text description = ad. find("p").text price = ad.find("span", class_="price").text data.append([title, description, price]) # สร้าง dataframe แพนด้าจาก df data = pd.DataFrame(data, columns=["Title ", "คำอธิบาย", "ราคา"]) # บันทึก dataframe ลงในไฟล์ Excel df.to_excel("ads.xlsx", index=False)
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence