
Для себе я виробив звичку зберігати дані про CSS-селектори в словнику Python:
<code>
dict_css = {
'table_class': r'MuiPaper-root jss\d+ MuiPaper-elevation1 MuiPaper-rounded',
...
}
</code>
Це дозволяє дуже швидко вносити необхідні зміни, не зачіпаючи логіку самого скрипта.
<code>
def data_mining(html):
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
...
look_schedule_class = jss_look(dict_css['table_class'], soup)
...
</code>
Такий підхід мінімізує необхідність внесення змін у код при адаптації до змін у структурі сайтів. Це не тільки прискорює процес адаптації, але й робить код більш читабельним та зручним для підтримки.
Крім того, нещодавно я виявив, що Selenium можна використовувати наступним чином:
<code>
with webdriver.Chrome(options=chrome_options) as driver:
</code>
Це дозволяє автоматично закривати драйвер після завершення роботи, що запобігає падінню сервера через незакриті сесії.
З якими труднощами під час парсингу стикаєтеся ви?









