Телеграмм чат группы pydata

всем привет, подскажите плз как через selemium вот на этом сайте (https://halykbank.kz/exchange-rates) выбрать нужное значение в выпадающем списке

т.е. мне надо выбрать "для юридических лиц"
http://img.netpeak.ua/alsey/160673815363_kiss_12kb.png

halykbank.kz

Halyk Bank

Onlinebank, эквайринг, карты, кредиты, вклады - в Народном Банке Казахстана

источник

13:09пожаловаться #10

AS

Alexey Seleznev in Python для анализа данных

Открыть его вот так у меня получается, а как установить нужное значение пока не понимаю

driver.get('https://halykbank.kz/exchange-rates') 

list = driver.find_element_by_css_selector("body > div.wrapper > div > main > div > div.exchange_rates__wrap > div.select-group > div.select-sm.form-group > div.choices > div.choices__inner > div > div")
list.click()

источник

13:13пожаловаться #11

VL

Victor Laputsky in Python для анализа данных

Alexey Seleznev

Открыть его вот так у меня получается, а как установить нужное значение пока не понимаю

driver.get('https://halykbank.kz/exchange-rates') 

list = driver.find_element_by_css_selector("body > div.wrapper > div > main > div > div.exchange_rates__wrap > div.select-group > div.select-sm.form-group > div.choices > div.choices__inner > div > div")
list.click()

Алексей, привет!

у меня получилось провернуть операцию следующим образом:

data = driver.find_element_by_xpath("//div[@class='choices__inner']") - находим выпадающий список по наименованию класса
data.click() - кликаем
data = driver.find_element_by_xpath("//div[@id='choices--fmig-item-choice-2']") - находим в выпадающем списке элемент по id (отсортированы по порядку, choice-1 - динамика, choice-2 - по карточкам, choice-3 - кросс-курсы, choice-4 - для юрлиц, choice-5 - для частников
data.click() - снова кликаем

источник

13:58пожаловаться #12

AS

Alexey Seleznev in Python для анализа данных

Victor Laputsky

Алексей, привет!

у меня получилось провернуть операцию следующим образом:

data = driver.find_element_by_xpath("//div[@class='choices__inner']") - находим выпадающий список по наименованию класса
data.click() - кликаем
data = driver.find_element_by_xpath("//div[@id='choices--fmig-item-choice-2']") - находим в выпадающем списке элемент по id (отсортированы по порядку, choice-1 - динамика, choice-2 - по карточкам, choice-3 - кросс-курсы, choice-4 - для юрлиц, choice-5 - для частников
data.click() - снова кликаем

спасибо большое сейчас буду пробовать, ещё находил инфу о том что через класс Selector это удобнее сделать, но у меня ничего всё равно не получилось

источник

14:00пожаловаться #13

АМ

Алексей Макаров... in Python для анализа данных

Ребят, а понакидайте своих мыслей от чего ещё стоит предостерегать (в особенности новичков) при написании pandas-кода

https://t.me/datalytx/449

Datalytics

Начал собирать для студентов Практикума список вредных советов при написании pandas-кода. Вот что делать НЕ стоит:

- Выводить датафрейм через функцию print() вместо display()
- Использовать built-in функции Python вместо методов pandas (например, sum(df['column']) вместо df['column'].sum())
- Использовать параметр inplace при вызове методов
- Удалять колонки через del
- Изменять названия колонок через атрибут columns или метод set_axis()
- Вызывать колонки через attribute-like запись (df.genre) вместо dict-like записи (df['genre'])
- Делать однотипные операции с колонками не через цикл, а каждую на своей строке
- Использовать пробелы, кириллицу и спецсимволы (напр. '$') в названиях колонок
- Проходится циклом по строкам датафрейма
- Использовать метод merge() без параметров how и on
- Это вкусовщина: использовать вызов методов из библиотеки, а не из инстанса DataFrame (например, pd.pivot_table() вместо df.pivot_table())
- Тоже вкусовщина: делать поочередные манипуляции с одной и той же колонкой на отдельных…

источник

14:39пожаловаться #14

s

ssv in Python для анализа данных

Может лучше написать как надо, чек как не надо?) или это в противовес бест практикз-бест фейлз ))

источник

15:18пожаловаться #15

s

ssv in Python для анализа данных

Я бы добавил - юзайте генераторы.

источник

15:18пожаловаться #16

ND

Natalya Davydova in Python для анализа данных

чтобы юзать генераторы, надо понимать, что такое итераторы и генераторы, что они дают) Тогда уж сразу - кортежи вместо списков там, где возможно, сеты там, где это уместно. Но это надо python тогда поглубже копать. Словари, списки, кортежи - уместность использования для разных нужд.

источник

15:27пожаловаться #17

PZ

Pavel Zheltouhov in Python для анализа данных

А method chaining экономит память и работает как бы внутри генератора, если я использую cross join, который слишком много лишних элементов продуцирует?

источник

15:31пожаловаться #18

OO

Oleg Omelchenko in Python для анализа данных

Алексей Макаров

Ребят, а понакидайте своих мыслей от чего ещё стоит предостерегать (в особенности новичков) при написании pandas-кода

https://t.me/datalytx/449

Datalytics

Начал собирать для студентов Практикума список вредных советов при написании pandas-кода. Вот что делать НЕ стоит:

- Выводить датафрейм через функцию print() вместо display()
- Использовать built-in функции Python вместо методов pandas (например, sum(df['column']) вместо df['column'].sum())
- Использовать параметр inplace при вызове методов
- Удалять колонки через del
- Изменять названия колонок через атрибут columns или метод set_axis()
- Вызывать колонки через attribute-like запись (df.genre) вместо dict-like записи (df['genre'])
- Делать однотипные операции с колонками не через цикл, а каждую на своей строке
- Использовать пробелы, кириллицу и спецсимволы (напр. '$') в названиях колонок
- Проходится циклом по строкам датафрейма
- Использовать метод merge() без параметров how и on
- Это вкусовщина: использовать вызов методов из библиотеки, а не из инстанса DataFrame (например, pd.pivot_table() вместо df.pivot_table())
- Тоже вкусовщина: делать поочередные манипуляции с одной и той же колонкой на отдельных…

вот хорошее видео об оформлении кода в ноутбуках https://www.youtube.com/watch?v=yXGCKqo5cEY

YouTube

Vincent D. Warmerdam: Untitled12.ipynb | PyData Eindhoven 2019

www.pydata.org

PyData is an educational program of NumFOCUS, a 501(c)3 non-profit organization in the United States. PyData provides a forum for the international community of users and developers of data analysis tools to share ideas and learn from each other. The global PyData network promotes discussion of best practices, new approaches, and emerging technologies for data management, processing, analytics, and visualization. PyData communities approach data science using many languages, including (but not limited to) Python, Julia, and R.

PyData conferences aim to be accessible and community-driven, with novice to advanced level presentations. PyData tutorials and talks bring attendees the latest project features along with cutting-edge use cases.