En caso de no tenerlas instaladas previamente, el primer paso sería instalar las librerías de pandas, request y bs4, e importarlas. 
A continuación hay que hacer una solicitud http a la web de interés (ej: www.precios.com) mediante el siguiente codigo: 

url = "www.precios.com"
respuesta = requests.get(url)
contenido_html= respuesta.content

Despues hay que procesar el contenido de la web que se ha extraido y sacar el precio de los productos con el siguiente codigo:

from bs4 import BeautifulSoup
soup= BeautifulSoup(html_content, "html.parser")

precios = []
for producto in soup.find_all("div", class_="producto"):
    precio = producto.find("span", class_="precio").text
    precios.append(precio)

Por ultimo, creamos un dataframe con los precios, y lo pasamos a csv: 

df = pd.DataFrame({"precio": precios})
df.to_csv("precios_productos.csv", index=False)

Este codigo se aplica para un caso simple, y puede que haga falta hacer algun paso intermedio para cada caso.
หากคุณไม่ได้ติดตั้งไว้ก่อนหน้านี้ ขั้นตอนแรกคือติดตั้งไลบรารี pandas, request และ bs4 แล้วนำเข้าไลบรารีเหล่านั้น ถัดไป คุณต้องส่งคำขอ http ไปยังเว็บไซต์ที่สนใจ (เช่น www.precios.com) โดยใช้โค้ดต่อไปนี้: url = "www.precios.com" response =ร้องขอ.get(url)content_html= response.content After You ต้องประมวลผลเนื้อหาของเว็บไซต์ที่แตกออกมาและรับราคาสินค้าด้วยโค้ดดังนี้: from bs4 import BeautifulSoup Soup= BeautifulSoup(html_content, "html.parser") price = [] สำหรับสินค้าใน Soup.find_all ("div", class_="product"): price = product.find("span", class_="price").textprices.append(price) สุดท้ายนี้ เราสร้าง dataframe พร้อมราคา และส่งต่อไปที่ csv: df = pd.DataFrame({"price":prices}) df.to_csv("product_prices.csv", index=False) โค้ดนี้ใช้กับกรณีธรรมดา และอาจจำเป็นต้องดำเนินการขั้นตอนกลางบางอย่างสำหรับ แต่ละกรณี
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence