Некоторые особенности обработки данных из разных источников в Python:

• Широкий выбор инструментов. 1 Для разных задач можно найти подходящее решение, например, для базового парсинга HTML или обработки динамических сайтов. 1 Для парсинга сайтов используют библиотеки, такие как BeautifulSoup, Scrapy, Requests и Selenium. 1
• Работа с различными источниками. 2 Данные могут быть извлечены из разных источников, среди которых текстовые файлы, структурированные файлы, базы данных, веб-страницы или API. 2
• Оптимизация парсинга. 1 При работе с большими объёмами данных важно учитывать такие аспекты, как снижение нагрузки, асинхронность, кэширование данных, фильтрация контента и использование мультипоточности. 1
• Работа с динамическим контентом. 1 Некоторые данные появляются только после выполнения JavaScript, что требует использования дополнительных инструментов. 1
• Интеллектуальная обработка отсутствующих данных. 3 Например, библиотека Pandas предлагает такие функции, как группировка и агрегация. 3
• Работа с временными рядами. 3 В Python есть встроенные инструменты для работы с временными рядами. 3
• Гибкость синтаксиса. 5 Язык позволяет реализовать несколько операций с данными даже в одной строке. 5