BeautifulSoup w Pythonie: Jak scrapować strony internetowe w 3 krokach

Spis treści:

• Czym jest parsowanie i dlaczego jest potrzebne?
• Żądania HTTP, XML i JSON
• Trzy etapy parsowania
• Łączenie bibliotek
• Badanie kodu źródłowego witryny
• Pisanie kodu i uzyskiwanie niezbędnych informacji
• Scraping stron internetowych za pomocą Pythona — kurs mistrzowski dla początkujących
• Parsowanie dynamicznych stron za pomocą Pythona i Selenium biblioteka

Parsowanie danych odbywa się przy użyciu różnych języków programowania, takich jak Python, JavaScript i Go. Chociaż wybór narzędzia nie jest kluczowy, niektóre języki oferują wygodne możliwości parsowania dzięki specjalistycznym bibliotekom. Na przykład biblioteka Pythona Beautiful Soup znacznie upraszcza proces wyodrębniania informacji z dokumentów HTML i XML.

W tym artykule szczegółowo omówimy podstawy parsowania, koncentrując się na strukturze żądania HTML. Przeprowadzimy Cię przez proces parsowania danych pogodowych z Yandex, demonstrując praktyczne zastosowanie tej wiedzy. Udostępnimy również nagranie warsztatu, na którym nasz ekspert ds. tworzenia stron internetowych zademonstruje, jak stworzyć parser internetowy od podstaw. To pozwoli Ci lepiej zrozumieć proces parsowania i jego potencjał w zakresie wyodrębniania danych z zasobów internetowych.

Czym jest parsowanie i dlaczego jest potrzebne?

Parsowanie, czyli web scraping, to zautomatyzowany proces gromadzenia danych ze stron internetowych. Technologia ta umożliwia wyodrębnianie różnych typów informacji, takich jak artykuły i nagłówki, co jest szczególnie przydatne dla dziennikarzy i socjologów. Programy gromadzące i przetwarzające dane z internetu nazywane są parserami. Analizują one strukturę stron internetowych i wyodrębniają niezbędne dane, znacznie upraszczając badania i analizę informacji. Parsowanie staje się coraz bardziej istotne w dynamicznie zmieniającym się środowisku informacyjnym, zapewniając użytkownikom dostęp do aktualnych danych z różnych źródeł.

Parsowanie jest wykorzystywane do rozwiązywania różnych problemów. Z jego pomocą boty Telegramu mogą wyodrębniać informacje, które następnie prezentują użytkownikom. Marketerzy wykorzystują parsowanie do gromadzenia danych z sieci społecznościowych, a przedsiębiorcy mają możliwość analizowania informacji o konkurencji. Skuteczne parsowanie danych pozwala optymalizować procesy biznesowe i podejmować bardziej świadome decyzje w oparciu o aktualne informacje.

Istnieje kilka metod parsowania danych. Jedną z nich jest użycie interfejsu API udostępnianego przez twórców usługi. Alternatywnym podejściem jest wyodrębnianie informacji bezpośrednio z kodu HTML stron internetowych. Ważne jest zrozumienie, jak przebiega interakcja z serwerami w internecie i jak działają żądania HTTP. Przyjrzyjmy się bliżej tym aspektom.

Żądania HTTP, XML i JSON

HTTP (HyperText Transfer Protocol) to protokół umożliwiający przesyłanie danych między klientem a serwerem. Swoją nazwę zawdzięcza temu, że pierwotnie był przeznaczony do wymiany dokumentów hipertekstowych zapisanych w języku HTML. Obecnie HTTP jest używany nie tylko do przesyłania stron internetowych, ale także do przesyłania różnych typów danych, w tym obrazów, filmów i innych plików multimedialnych. Protokół ten stanowi fundament sieci WWW i odgrywa kluczową rolę w zapewnianiu komunikacji między użytkownikami a zasobami internetowymi.

Aby zrozumieć, jak działa HTTP, ważne jest zapoznanie się z jego architekturą przesyłania danych klient-serwer. Klient, w tym przypadku przeglądarka, tworzy żądanie i wysyła je do serwera. Serwer przetwarza żądanie, generuje odpowiedź i zwraca ją klientowi. W tym przykładzie przeglądarka działa jako klient żądający informacji od serwera.

Żądanie zawiera trzy główne elementy:

• Wiersz żądania: określa metodę transferu, wersję protokołu HTTP i adres URL, do którego serwer uzyskuje dostęp.
• Nagłówek wiadomości: sama wiadomość wysyłana do serwera, jej parametry i dodatkowe informacje.
• Treść encji: dane przesyłane w żądaniu. Jest to część opcjonalna.

Przyjrzyjmy się przykładowi prostego żądania HTTP, którego używamy do uzyskania prognozy pogody. To żądanie umożliwia nam interakcję z interfejsem API w celu uzyskania aktualnych informacji o warunkach pogodowych. Żądanie HTTP jest wysyłane do serwera, który przetwarza je i zwraca dane w formacie dogodnym do analizy. Używając prawidłowego żądania, możemy uzyskać informacje o temperaturze, opadach, wietrze i innych parametrach meteorologicznych. To podejście pozwala programistom integrować dane pogodowe z aplikacjami i stronami internetowymi, poprawiając komfort użytkowania i dostarczając aktualne informacje.

Żądanie GET do adresu URL https://yandex.com.am/weather/ służy do uzyskiwania informacji o pogodzie. Żądanie to jest wysyłane za pośrednictwem protokołu HTTP/1.1 i umożliwia użytkownikom uzyskanie aktualnych danych o warunkach meteorologicznych w Armenii. Żądanie to dostarcza informacji o aktualnej temperaturze, wilgotności, prędkości wiatru i prognozie na nadchodzące dni. Korzystanie z tego interfejsu API pomaga użytkownikom być na bieżąco z zmianami pogody i planować działania w oparciu o panujące warunki.

Żądanie to składa się z trzech kluczowych komponentów.

• _GET — metoda żądania. Metoda GET umożliwia pobieranie danych z zasobu bez ich modyfikowania.
• /https://yandex.com.am/weather/ to adres URL witryny, do której uzyskujemy dostęp.
• HTTP/1.1_ oznacza wersję protokołu HTTP.

Odpowiedź na żądanie składa się z trzech głównych komponentów: _HTTP/1.1 200 OK_. W tym formacie najpierw wskazywana jest wersja protokołu HTTP, a następnie numeryczny kod odpowiedzi i wyjaśnienie tekstowe. Istnieje wiele różnych odpowiedzi i nie ma potrzeby pamiętania ich wszystkich. Zamiast tego można zapoznać się z dokumentacją, która zawiera szczegółowe wyjaśnienia każdego kodu. Pozwala to szybko znaleźć potrzebne informacje i lepiej zrozumieć, jak działają odpowiedzi HTTP.

JSON (JavaScript Object Notation) to lekki format wymiany danych oparty na języku JavaScript. Reprezentuje dane tekstowe, które są łatwe do odczytania i zapisu dla ludzi. JSON jest szeroko stosowany do przesyłania ustrukturyzowanych informacji między klientem a serwerem, a także w różnych aplikacjach internetowych. Ze względu na swoją prostotę i wszechstronność, JSON stał się standardem w pracy z danymi w nowoczesnych interfejsach API i usługach sieciowych. Format obsługuje podstawowe typy danych, takie jak liczby, ciągi znaków, tablice i obiekty, umożliwiając efektywne organizowanie i strukturyzowanie informacji.

Aby pobrać dane w formacie JSON, należy poprawnie skonstruować żądanie HTTP. Ważne jest, aby określić prawidłową metodę żądania, taką jak GET lub POST, oraz ustawić niezbędne nagłówki, w tym „Content-Type” i „Accept”, aby serwer mógł rozpoznać wymagany format. Upewnij się, że adres URL żądania jest poprawny i wskazuje na właściwy zasób. Sprawdź również parametry żądania, jeśli są one wymagane do pobrania określonych informacji. Poprawna struktura żądania gwarantuje pomyślne otrzymanie danych w formacie JSON.

Struktura tekstowa jest podzielona na pięć kluczowych części logicznych.

• var requestURL — zmienna wskazująca na adresy URL zawierające niezbędne informacje;
• var request = new XMLHttpRequest() — tworzenie nowej instancji obiektu żądania z konstruktora XMLHttpRequest przy użyciu słowa kluczowego new;
• request.open (‘GET’, requestURL) — otwieranie nowego żądania przy użyciu metody GET. Pamiętaj o określeniu naszej zmiennej za pomocą adresu URL;
• request.responseType = ‘json’ — jawne określenie formatu odebranych danych jako JSON;
• request.send() — wysyłanie żądania otrzymania informacji.

XML to język znaczników, który ustanawia zestaw reguł kodowania dokumentów w formacie tekstowym. W przeciwieństwie do JSON, XML oferuje większą złożoność i elastyczność struktury danych. Na przykład XML pozwala na bardziej szczegółowy opis hierarchii danych, co czyni go użytecznym do reprezentowania złożonych struktur.

Aby pobrać dane z serwera w formacie XML lub HTML, należy użyć tej samej biblioteki, co do pracy z JSON. Jednak w tym przypadku parametr responseType powinien być ustawiony na Document. Umożliwi to poprawne przetwarzanie i wyodrębnianie informacji z otrzymanego dokumentu.

Wybór formatu żądania HTTP to ważny krok w tworzeniu aplikacji internetowych. Chociaż JSON jest postrzegany jako prostszy i łatwiejszy w odczycie, właściwy wybór formatu zależy od konkretnego zadania i wymagań projektu. W kolejnych materiałach przyjrzymy się bliżej różnym formatom żądań HTTP, ich zaletom i wadom oraz sytuacjom, w których każdy z nich może być najskuteczniejszy.

Dzisiaj omówimy podstawy web scrapingu z wykorzystaniem standardowych bibliotek Pythona. Dowiesz się, jak skutecznie wyodrębniać dane ze stron internetowych i korzystać z różnych przydatnych narzędzi do automatyzacji tego procesu. Web scraping pozwala na zbieranie informacji z internetu do analizy, badań lub innych celów. Po opanowaniu tych umiejętności możesz tworzyć własne skrypty do przetwarzania danych i usprawniania procesów.

Trzy etapy scrapowania

Scraping to skuteczny sposób na pozyskiwanie informacji ze stron internetowych. Jednym z najłatwiejszych sposobów nauki podstaw scrapowania jest napisanie prostego programu. W tym przypadku stworzymy aplikację wyświetlającą prognozę pogody dla Twojego miasta. Pomoże Ci to zrozumieć, jak działa proces web scrapingu i opanować podstawowe narzędzia i biblioteki potrzebne do ekstrakcji danych ze stron internetowych.

Aby osiągnąć ten cel, przejdziemy przez trzy kolejne etapy.

• Dodamy biblioteki, które pomogą nam analizować informacje za pomocą Pythona (zobacz nasz artykuł, aby dowiedzieć się, jak zainstalować Pythona w systemach Windows, macOS i Linux).
• Odwiedzimy stronę internetową, z której planujemy analizować informacje i przeanalizujemy jej kod źródłowy. Ważne będzie znalezienie elementów zawierających wymagane informacje.
• Napiszemy kod i przeanalizujemy dane.

Dodawanie bibliotek

Dodawanie bibliotek to ważny krok w tworzeniu aplikacji internetowych. Prawidłowa integracja bibliotek może poprawić funkcjonalność i wydajność Twojego projektu. Upewnij się, że korzystasz z najnowszych wersji bibliotek, aby uniknąć problemów ze zgodnością i bezpieczeństwem. Aby dodać biblioteki, użyj znaczników `<link>` dla CSS i `<script>` dla JavaScript. Zaleca się również dołączanie bibliotek za pośrednictwem CDN, co zapewnia szybsze ładowanie i zoptymalizowaną wydajność witryny. Nie zapomnij sprawdzić dokumentacji każdej biblioteki pod kątem prawidłowej konfiguracji i użytkowania.

Różne języki programowania oferują własne biblioteki do parsowania danych ze stron internetowych. W JavaScript najpopularniejszą jest biblioteka Puppeteer, a w Pythonie – Beautiful Soup. Narzędzia te działają na podobnych zasadach, co ułatwia proces wyodrębniania informacji. Zanim jednak zaczniesz parsować dane za pomocą Pythona, musisz zainstalować i skonfigurować środowisko wykonawcze Pythona na swoim komputerze.

Pisanie kodu w dokumencie tekstowym wymaga stosowania pewnych technik. Istnieje kilka skutecznych sposobów, które pomogą Ci w tym procesie.

• Użyj terminala w systemie macOS lub Linux albo wiersza poleceń w systemie Windows. Aby to zrobić, musisz najpierw zainstalować Pythona w swoim systemie. Pisaliśmy o tym szczegółowo w osobnym artykule.
• Użyj jednego z edytorów online, który umożliwia pracę z kodem Pythona bez konieczności instalacji: Google Colab, python.org, onlineGDB lub innego.

Po zainstalowaniu Pythona na komputerze lub skorzystaniu z edytora kodu online możesz rozpocząć importowanie niezbędnych bibliotek. Importowanie bibliotek to ważny krok, ponieważ pozwala rozszerzyć funkcjonalność projektu i korzystać z gotowych rozwiązań do różnych zadań. Upewnij się, że zainstalowałeś wszystkie niezbędne zależności przed rozpoczęciem programowania.

BeautifulSoup to potężna biblioteka do przetwarzania dokumentów HTML i XML. Upraszcza ona parsowanie, nawigację i modyfikację struktur danych. Dodanie BeautifulSoup do projektu jest proste: wystarczy zainstalować bibliotekę za pomocą pip i zaimportować ją do kodu.

Aby pracować z żądaniami internetowymi, musisz użyć biblioteki „requests”, która umożliwia wysyłanie żądań do witryny docelowej. Możesz ją zaimportować za pomocą zaledwie jednej linijki kodu. Ta biblioteka znacznie upraszcza proces interakcji ze stronami internetowymi, udostępniając wygodne metody wykonywania żądań GET i POST, przetwarzania odpowiedzi i zarządzania nagłówkami.

Wszystkie biblioteki są gotowe do użycia. Pozwalają one wyodrębnić kod źródłowy strony internetowej i wyszukać w nim niezbędne informacje.

Biblioteka Beautiful Soup to niezbędne narzędzie do parsowania dokumentów HTML i XML. Często jest preinstalowana w środowiskach programistycznych i Jupyter Notebook, ale w niektórych przypadkach może jej brakować. Jeśli podczas importowania biblioteki wystąpi błąd, uruchom polecenie, aby ją zainstalować. Po pomyślnej instalacji możesz spróbować ponownie zaimportować i kontynuować pracę z biblioteką.

Analiza kodu źródłowego strony internetowej

Skorzystamy z witryny Yandex.Weather, aby uzyskać prognozę pogody. Przejdź do witryny i wpisz nazwę swojego miasta w pasku wyszukiwania. W tym przykładzie szukamy Moskwy. Ten zasób pomoże Ci uzyskać aktualne informacje o pogodzie w Twoim regionie, w tym o temperaturze, opadach i innych ważnych parametrach.

Zwróć uwagę na pasek adresu, ponieważ przyda się on później: https://yandex.com.am/weather/?lat=55.75581741&lon=37.61764526. Ten adres URL zawiera informacje o pogodzie, w tym współrzędne szerokości i długości geograficznej. Korzystanie z takich adresów pomaga uzyskać aktualne dane pogodowe dla określonych punktów geograficznych.

Pasek adresu często nie zawiera nazwy miasta; zamiast tego wyświetla współrzędne geograficzne lokalizacji, dla której dostępne są aktualne informacje o pogodzie. W tym przypadku jest to centrum Moskwy.

Teraz przeanalizujmy kod źródłowy strony i określmy obszar, w którym wyświetlana jest aktualna temperatura. Zwróć uwagę na zaznaczony blok na zrzucie ekranu witryny.

Aby wyświetlić kod HTML, otwórz Inspektora kodu. W tym celu użyj następujących skrótów klawiaturowych: ⌥ + ⌘ + I w Google Chrome na macOS oraz Ctrl + Shift + I lub F12 w systemie Windows. Inspektor kodu to osobne okno przeglądarki zawierające kilka kart do analizy i edycji kodu HTML, CSS i JavaScript. To narzędzie umożliwia programistom i projektantom stron internetowych szybkie przeglądanie struktury strony internetowej, sprawdzanie stylów i debugowanie kodu.

Nie ma potrzeby przełączania się między kartami, ponieważ wszystkie niezbędne informacje są prezentowane na pierwszej stronie.

Teraz musisz znaleźć blok w kodzie zawierający wartość temperatury. Aby to zrobić, musisz kolejno rozwijać bloki kodu znajdujące się wewnątrz znacznika. Można to zrobić, klikając symbol ▶.

Aby upewnić się, że podążamy we właściwym kierunku, skorzystaj z narzędzi programistycznych. Po najechaniu kursorem na blok kodu w inspektorze kodu, odpowiedni obszar na stronie zostanie podświetlony, co pozwoli Ci wizualnie połączyć kod z elementami interfejsu. Przechodząc przez strukturę HTML, możesz znaleźć konkretny element, który Cię interesuje. To przydatne podejście do optymalizacji pracy z kodem i uproszczenia procesu tworzenia.

W tym przypadku przeszliśmy przez kilka poziomów zagnieżdżonych elementów. Zaczęliśmy od elementu z klasą „b-page__container”, a następnie przeszliśmy do pierwszego elementu z klasą „content xKNTdZXiT5r0Tp0FJZNQIGlNu xIpbRdHA”. Następnie znaleźliśmy element z klasą „xKNTdZXiT5r0vvENJ”, po czym przyjrzeliśmy się elementowi z klasą „fact card card_size_big”. Kontynuowaliśmy ścieżkę do elementu z klasą „fact__temp-wrap xFNjfcG6O4pAfvHM”, następnie do elementu z klasą „link fact__basic fact__basic_size_wide day-anchor xIpbRdHA”, a na końcu dotarliśmy do elementu z klasą „temp fact__temp fact__temp_size_s”. Klasa „temp fact__temp fact__temp_size_s” będzie kluczowa do wykonania poniższych kroków.

Pisanie kodu i uzyskiwanie niezbędnych informacji

Kontynuuj pracę z poleceniami w terminalu, wierszu poleceń, środowisku IDE lub edytorze kodu Python online. Na tym etapie należy użyć dołączonych bibliotek, aby uzyskać wartości temperatury z elementu. Najpierw należy sprawdzić, czy biblioteki działają poprawnie, aby zapewnić poprawne wykonywanie dalszych operacji.

Zapisz adres URL strony, z której dane będą parsowane, w zmiennej. Jest to niezbędny krok do rozpoczęcia pracy z treścią internetową. Podanie poprawnego adresu URL umożliwia dostęp do wymaganych informacji i efektywne wyodrębnianie danych do dalszego przetwarzania.

Utwórzmy żądanie do serwera i przeanalizujmy otrzymaną odpowiedź.

W tym przypadku otrzymujemy następującą odpowiedź:

Odpowiedź „200” oznacza, że ​​biblioteka żądań działa poprawnie i że dane zostały pomyślnie przesłane z serwera. Oznacza to, że serwer pomyślnie przetworzył żądanie i zwrócił informacje ze strony.

Teraz możemy pobrać kod źródłowy za pomocą biblioteki Beautiful Soup. W tym procesie wyodrębnimy dane i natychmiast wyświetlimy wyniki. Beautiful Soup to potężne narzędzie do parsowania dokumentów HTML i XML, które upraszcza wyodrębnianie informacji ze stron internetowych. Utworzymy obiekt Beautiful Soup, przekazując mu kod HTML, a następnie użyjemy metod biblioteki do wyodrębnienia żądanych elementów. Wyświetlenie wyniku na ekranie pomoże nam sprawdzić, czy kod został wykonany poprawnie, a wyodrębnione dane są poprawne.

Po zakończeniu procesu na ekranie zostanie wyświetlony cały kod strony.

Aby wyodrębnić tylko wymagany blok kodu zawierający wartość temperatury, użyjemy biblioteki Beautiful Soup i jej funkcji find(). Pozwoli nam to sprawnie znaleźć i pobrać potrzebne dane bez zbędnych informacji. W ten sposób skupimy się wyłącznie na elemencie przechowującym temperaturę, co uprości dalsze przetwarzanie danych.

Funkcja find() przyjmuje dwa argumenty, które umożliwiają jej efektywne wyszukiwanie elementów w zbiorze danych. Pierwszy argument określa kryteria wyszukiwania, a drugi ustawia kontekst, w którym wyszukiwanie zostanie przeprowadzone. Funkcja ta zwraca pierwszy element spełniający określone kryteria lub null, jeśli taki element nie zostanie znaleziony. Korzystanie z funkcji find() pozwala zoptymalizować proces wyszukiwania w tablicy lub obiekcie, czyniąc go szybszym i wygodniejszym. Funkcja ta jest szeroko stosowana w programowaniu do pracy z tablicami, obiektami i innymi strukturami danych, co czyni ją ważnym narzędziem dla programistów.

• wskaźnik typu elementu HTML, w którym przeprowadzane jest wyszukiwanie;
• nazwę tego elementu.

W tym przykładzie kod będzie wyglądał następująco:

Aby wyświetlić wynik na ekranie, używamy funkcji print. To proste, ale potężne narzędzie umożliwia wyświetlanie danych i komunikatów w konsoli, co jest szczególnie przydatne podczas debugowania i analizy kodu. Dzięki funkcji drukowania możesz łatwo sprawdzić, jak program jest wykonywany i jakie wartości są przekazywane do różnych zmiennych. Korzystanie z tej funkcji stanowi podstawę interakcji z użytkownikiem i dostarczania informacji o działaniu programu.

Dostarczamy rezultaty spełniające Twoje oczekiwania i wymagania. Dbamy o każdy szczegół, aby zapewnić wysoką jakość i zadowolenie klienta. Nasz zespół specjalistów wykorzystuje sprawdzone metody i technologie, które pozwalają nam osiągać nasze cele. Dążymy do ciągłego doskonalenia i optymalizacji wszystkich procesów, aby zapewnić najwyższy poziom usług. Ostatecznie rezultatem naszej pracy jest pomyślne wykonanie zadań i pożądany wynik dla naszych klientów.

Usuńmy zbędny znacznik HTML z klasą, aby pozostawić tylko wartości temperatury. W tym celu korzystamy z właściwości text, która pozwala nam wyodrębnić precyzyjnie potrzebne informacje bez zbędnych elementów. To optymalizuje naszą treść i czyni ją bardziej czytelną.

Pomyślnie pobraliśmy aktualną temperaturę w mieście, korzystając ze strony internetowej Yandex.Weather i biblioteki Beautiful Soup dla języka Python. Biblioteka ta zapewnia zaawansowane narzędzia do analizy kodu HTML i wyodrębniania niezbędnych danych. Możesz go używać do różnych zadań, takich jak integracja danych pogodowych z widżetami na swojej stronie internetowej lub tworzenie bota informującego użytkowników o warunkach pogodowych. Korzystanie z Beautiful Soup pozwala zautomatyzować proces uzyskiwania aktualnych informacji i poprawić komfort użytkowania.

Scraping stron internetowych z Pythonem – kurs mistrzowski dla początkujących

Jeśli dopiero zaczynasz przygodę ze scrapowaniem stron internetowych i chcesz stworzyć własny parser, na przykład do automatycznego generowania raportów w programie Excel, polecamy obejrzenie tego webinarium prowadzonego przez Mikhaila Ovchinnikova, czołowego inżyniera oprogramowania w Badoo. Webinarium to wyjaśnia podstawy języka Python i kluczowe zasady scrapowania stron internetowych za pomocą przystępnego przykładu. Już na samym początku lekcji wideo będziesz w stanie uruchomić prosty parser i opanować odczyt danych w formatach HTML i JSON. Ten kurs będzie świetnym początkiem Twojej przygody ze scrapowaniem stron internetowych i programowaniem.

Analiza dynamicznych stron internetowych za pomocą Pythona i Selenium

Darmowa biblioteka Selenium umożliwia emulację działań przeglądarki internetowej, umożliwiając „maskowanie” żądań skryptowych jako działań użytkownika w przeglądarkach takich jak Google Chrome i Safari. Jest to kluczowe, ponieważ wiele stron internetowych potrafi wykrywać boty i blokować adresy IP wysyłające zautomatyzowane żądania. Korzystanie z Selenium pomaga ominąć te ograniczenia, zapewniając bardziej niezawodny dostęp do informacji i zasobów w internecie.

Istnieją dwa główne sposoby uniknięcia blokowania: poznając podstawy protokołu HTTP i zasady pracy z technologiami internetowymi w Pythonie, a następnie tworząc własny emulator, lub korzystając z gotowych narzędzi. W tym kontekście Selenium jest jednym z najskuteczniejszych i najwygodniejszych rozwiązań automatyzacji interakcji ze stronami internetowymi. To narzędzie emuluje działania użytkownika, znacznie zmniejszając ryzyko blokowania i włączania zadań związanych z analizą i testowaniem. Korzystanie z Selenium nie tylko upraszcza proces rozwoju, ale także poprawia stabilność pracy z różnymi zasobami internetowymi.

Michaił Owczinnikow podzielił się informacjami na temat efektywnego korzystania z biblioteki. W swojej prezentacji omówił kluczowe aspekty pracy z zasobami dostępnymi w bibliotece i przedstawił praktyczne zalecenia dla użytkowników. Podkreślił wagę prawidłowego wyszukiwania informacji i korzystania z katalogów, co znacznie przyspiesza proces znajdowania potrzebnych materiałów. Michaił omówił również możliwości, jakie oferuje biblioteka w zakresie badań i edukacji, w tym dostęp do zasobów cyfrowych i specjalistycznych baz danych. Niniejsze wytyczne pomogą wszystkim maksymalnie wykorzystać potencjał biblioteki i ulepszyć nauczanie i badania.