@repo_science · Post #4071 · 19.03.2024 г., 15:19
#webScraping#Python 🕷 Web Scraping with Python: Data Extraction from the Modern Web, 3rd Edition ✏️Ryan Mitchell ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #1122 · 4.07
2ГИС #interview#dev (UPD: чуть обновил текст, вспомнил еще часть) Отвлечёмся на секунду от Т-Банка, там в реальности была затяжная пауза, я находился в подвешенном состоянии и не понимал, считать ли попытку устроиться туда проваленной или нет. Но параллельно никто не мешал ходить на другие собесы. Увидел вакансию C#-разработчика в 2ГИС. О 2ГИС у меня много приятных воспоминаний. Помню, что был классный продукт, самобытный, и в него я заходил, когда информации в Яндексе не хватало. Со временем Яндекс сократил этот отрыв, задавил брендом и экосистемой. Как оказалось, 2ГИС никуда не делся, и даже растёт: 80 млн пользователей на текущий момент. А ещё карты, как я рассказывал, очень близкий мне домен по пет-проектам и конкурсам. Этап первичной коммуникации с эйчаром пришёлся как раз на время, когда я считал, что завтра у меня будет оффер от Т-Банка. К тому же, эйчар отвечала с очень большими паузами: по несколько дней. Поэтому я, честно говоря, особо ни на что здесь не рассчитывал. Вообще думал, что она в какой-то момент забила на меня. А при первом созвоне честно предупредил, что я нахожусь в состоянии почти получения оффера от другой компании. Ха-ха. Скрининг, к слову, был достаточно подробный, не просто по ключевым словам, а эйчар нормально расспросила об опыте, пожеланиях и так далее. Дальше планировался короткий технический скрининг, большая универсальная техническая секция и итоговый фит с руководителем. Технический скрининг Интервьюер сказал, что был на моем докладе на DotNext, и помнит меня. Круто, уже второй, кто узнал меня, в процессе этих собеседований. В целом он понимал, что я вроде не самозванец, поэтому пробежались с ним довольно быстро, и часть времени я позадавал вопросы о работе в компании. Техническая секция С моей точки зрения это был почти образцовый собес. В одной секции, не продлившейся дольше двух часов, задавали вопросы сразу и по языку, и по БД, и по архитектуре, и даже задачку на алгоритмы. Пожалуй, единственный минус — секция полностью разговорная. Код не писали, схемы не рисовали. Этого очень не хватило, и рассказывать устно алгоритмическое решение было не слишком прикольно. Собственно, думаю, что такой разговорный стиль интервью ухудшил точность оценки хард-скиллов, поэтому я получил senior-. Фит Эйчар, технический руководитель, общая руководительница. Задавали вопросы по опыту, рассказывали про проект и команду. В принципе, ничего необычного. Спросили, чем хочу заниматься, а чем не хочу. Подумал, что самое неприятное в моей работе — дополнять чужой плохо спроектированный (!) код. Дополнять хорошо спроектированный это ок. Рефакторить говно в конфетку тоже ок. А вот если нужно дописать функцию, но рефакторить нельзя — это, конечно, боль. Что понравилось 1. Роль эйчара не номинальная, задавались довольно подробные вопросы по опыту и пожеланиям 2. Собес почти в один ход, при этом спросили всё нужное 3. Интересный самобытный продукт, а сама компания при этом бигтех (2ГИС это контур Сбера) Что не понравилось 1. Коммуникация со стороны эйчара поначалу была с огромными паузами 2. Вся основная секция сугубо разговорная, ей не хватило практических частей 3. В компании нет премий и индексации Результат Эйчар написала, что готовы сделать оффер, отправила анкету службы безопасности. К этому моменту Т-Банк пропал, Mindbox и Uzum отвалились. На фите спрашивали, какая сумма мне интересна, и я сказал, что меньше X вообще не буду рассматривать. Раз после этого пришли с инфой об оффере, то я логично подумал, что предложат как минимум X (так и оказалось). Поэтому ещё до конкретных цифр я уже понимал, что оффер, вероятнее всего, хороший, и был готов сразу его принять. Мне и компания нравится, и собес понравился, и вариантов других не было. Но тут вернулся Т-Банк...
Hashtags
Търсене: #webscraping
@repo_science · Post #4071 · 19.03.2024 г., 15:19
#webScraping#Python 🕷 Web Scraping with Python: Data Extraction from the Modern Web, 3rd Edition ✏️Ryan Mitchell ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3543 · 29.08.2023 г., 02:03
#Python#webscraping 😎 Automate the Boring Stuff with Python Programming Automate the Boring Stuff with Python was written for people who want to get up to speed writing small programs that do practical tasks as soon as possible. You don’t need to know sorting algorithms or object-oriented programming, so this course skips all the computer science and concentrates on writing code that gets stuff done. - Web scraping - Parsing PDFs and Excel spreadsheets - Automating the keyboard and mouse - Sending emails and texts - And several other practical topics ⚖️10.5 GB 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3215 · 22.05.2023 г., 15:31
#python#webScraping 🐍 Scrapy masterclass: Python web scraping and data pipelines Work on 7 real-world web-scraping projects using Scrapy, Splash, and Selenium. Build data pipelines locally and on AWS 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3207 · 21.05.2023 г., 02:35
#python#webScraping 🐍 Curso de Python desde ceroorientado a web Scraping 📢#youtube ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3217 · 23.05.2023 г., 15:49
#webScraping El #UserAgent, o Agente de Usuario en español, es una cadena de texto que identifica el navegador web o la aplicación que se utiliza para acceder a un sitio web. Esta cadena se envía al servidor web en cada solicitud y puede contener información sobre el sistema operativo, el navegador web, la versión del navegador y los complementos utilizados. La información obtenida también puede utilizarse para optimizar la experiencia del usuario, por ejemplo, sirviendo contenido diseñado para funcionar mejor en un dispositivo móvil en lugar de una computadora portátil. Por otro lado, los webmasters pueden usar la información del user agent para verificar el reconocimiento de bots, para bloquear bots no deseados, o para algo como un análisis cruzado de usuarios o un análisis de la audiencia del sitio web. A continuación les dejamos una listado extenso de users-agents👇 🔗Lista de users-agents ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3180 · 12.05.2023 г., 19:53
#webScraping#Python#Scrapy 🐍 Scrapy course - Python web scraping for beginners The Scrapy #Beginners Course will teach you everything you need to learn to start scraping websites at scale using #Python Scrapy. Topics - Creating your first #Scrapy spider - #Crawling through websites & scraping data from each page - Cleaning data with Items & Item Pipelines - Saving data to CSV files, #MySQL & #Postgres#databases - Using fake #user-agents & headers to avoid getting blocked - Using #proxies to scale up your web scraping without getting banned - Deploying your #scraper to the cloud & scheduling it to run periodically 🗣️ Joe Kearney. 🔗Link 📢#youtube ⭐️ Resources ⭐️ Course Resources - Scrapy Docs - Course Guide - Course Github - The Python Scrapy Playbook ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@githubtrending · Post #15520 · 24.02.2026 г., 14:30
#python#ai#ai_scraping#automation#crawler#crawling#crawling_python#data#data_extraction#mcp#mcp_server#playwright#python#scraping#selectors#stealth#web_scraper#web_scraping#web_scraping_python#webscraping#xpath Scrapling is a fast Python web scraping tool that fetches pages, bypasses anti-bot blocks like Cloudflare, and adapts to site changes by auto-finding elements. Use simple CSS/XPath selectors, spiders for big crawls with pause/resume, proxy rotation, and CLI—no code needed sometimes. Install via pip; it's memory-light and beats others in speed. You save time fixing broken scrapers, scrape reliably at scale, cut costs with AI tools, and focus on using data for leads, prices, or research. https://github.com/D4Vinci/Scrapling