Parking of website table

[Marcee]

I can't figure out how to evaporate the table on this website.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
URL = 'https://coronavirus-graph.ru/rossiya/moskva'
def get_html(url, params=None):

r = requests.get(url, params=params)

return r
def get_content(html):

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

items = soup.find_all('div', class_='stat_table_box')

people = []

for item in items:

people.append({

'title': item.find('tbody') .get_text()

})

print(people)
def parse():

html = get_html(URL)

if html.status_code == 200:

get_content(html.text)

else:

print('Error')

[rielyn]

If the use of BeautifulSoup is not in principle, pandas can be used, which is what is meant for (and not only). And the code is straight in two lines.

>>> import pandas
>>> ds = pandas.read_html("https://coronavirus-graph.ru/rossiya/moskva")
>>> ds
[           Дата  Заражений всего Умерло всего Летальность  Выздоровело всего       Болеющих
0      4 ноября      18433626305      3172897       0.05%        16186246633   ➜193 010-425
1      3 ноября      18370576827      3163195       0.05%        16119916628   ➜193 435+104
2      2 ноября      18302305736      3153698       0.05%        16053636359   ➜193 331-721
3      1 ноября      18244947103      3143896       0.05%        15990045257  ➜194 052+1750
4    31 октября      18173917603      3134294       0.05%        15937475050  ➜192 302+2459
..          ...              ...          ...         ...                ...            ...
594    20 марта            13133            —           —                  1        ➜130+33
595    19 марта             9812            —           —                  1         ➜97+12
596    18 марта             8631            —           —                  1         ➜85+31
597    17 марта              551            —           —                  1          ➜54+1
598    16 марта             5420            —           —                  1         ➜53+20
[599 rows x 6 columns]]

And now all these data are in a convenient structure and can do anything with them. And if you read https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html#min It'll be wonderful.