#1080 Pillas el RSS que tendrá y listo xD
#1083 Gracias, ya lo había visto. Pero creo que no es lo que busco yo.
De todas maneras, para no irnos por las ramas y desviar el tema y obviando el proyecto, ¿por dónde empezar con webscrapping? Me interesa aprender sobre todo. Con unas pinceladas muy por encima sobre por donde tirar me sobra. Ya me busco yo las abichuelas.
#1084 yo siempre recomiendo scrapy (asumiendo que lo harás en python)
P.D no había visto que es el hilo de python xddd
#1080 Por si te sirven, las tenía guardadas:
Beautiful Soup 4 Cheatsheet
Beautiful Soup Documentation
How to scrape websites with Python and BeautifulSoup
#1090 Este te aseguro que es la polla para ML en general:
El que he pasado tiene el sello de manning... asi que muy malo no sera. Cuando lo consulte al volver de vacaciones te digo. Sobretodo es interesante en temas de deep learning tener material reciente, en 1 a;o todo cambia es una locura.
#1092 Yo lo tengo, he aprendido mucho con él. Y lo que me queda
EDIT: Este es el que estoy ojeando ahora y también mola: https://www.amazon.es/gp/product/B088NBRT6Z/ref=ppx_yo_dt_b_d_asin_title_o04?ie=UTF8&psc=1
#1080 Tendrías que empezar por pedir permiso a los admins de la web para no jugarte la cuenta.
Ya te respondo yo, está prohibido.
Yo hago las peticiones por socks5 a través de TOR, variando el User Agent, el tamaño y la posición de ventana xD
Aún así a veces me pillan como bot xD
#1095 Lo iba a hacer. No me quiero jugar la cuenta ni loco. De todas maneras, se me ha ocurrido realizar ese caso de uso como se me podría haber ocurrido cualquier otro. MI principal objetivo es aprender mientras realizo un proyecto que me sirva para algo.
#1098 Hazte algo parecido con tu cine habitual pare que te avise de cuando estrenan una peli de tus géneros favorios con algunos filtros rollo: que haya recaudado más de X en USA, tenga puntuación de >W con >Y votos en filmaffinity que tenga popularity >X, lo que se te ocurra, y de paso te pase el poster de themoviedb con la info de la peli, trailer, sinopsi, actores, budged, etc.
Yo hice algo parecido hace poco para jugar con node-red y muy contento.
Todo depende de como trates a la web, intenta ser majo y respetar siempre el robots.txt pero vamos, que si es consultar una lista de "lanzamientos" en una portada o similar que vas a hacer 2 peticiones probablemente cada varias horas pues palante xd
una duda, para scrapear veo que recomendáis BeautifulSoup, scrapy... etc pero y para automatizar llamadas APIs o recorrer JSON... me estoy intentando hacer un script la mar de sencillo para apuntarme a las clases del gym pero me está costando la vida leer un JSON y mira que ya sé que python los lee fáciles...
#1103 Sí si eso hago pero luego soy inútil de cara a recorrer el diccionario (por aquello de ser novel de pelotas en python) al final tengo un puñetero JSON con values que son JSON también y ahí es donde me pierdo para ubicarme... cagonlalechemershe que esto es fácil...
import json
# some JSON:
x = '{ "name":"John", "age":30, "city":"New York"}'
# parse x:
y = json.loads(x)
# the result is a Python dictionary:
print(y["age"])
#1105 Osea, que obtienes el json del requests y recorriendo cada campo, lo cargas como arriba.
O con list comprehension o como quieras...
#1106 Sí, si cuando el JSON es así sin problema... la cosa es cuando me viene así:
Al final es un json con más json por así decirlo y me molaría recorrerlo identificandolo y demás...
loaded_r = json.loads(tu_json)
print(loaded_r['data']['calendar'][0])
Si quieres acceder a los valores de calendar por ejemplo.
#1107 La estructura es más compleja pero al final lo que tienes ahí son listas, diccionarios o el uso de ambos a la vez, calendar por ejemplo es una lista de diccionarios.
Un ejemplo rápido, sacar todos los reserved_dt:
response = #tu json parseado
reservations = response['data']['reservations']
for item in reservations:
print(item['reserved_dt'])
