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Webscraping mit Python für Geisteswissenschaften
1. Einstieg
1.1. Was ist Web Scraping?
1.2. Coding vs. Programming
1.3. Semesterplan
1.4. Lernziele
1.5. Organisatorisches
2. Python I
2.1. JupyterLite
2.2. Style Guide
2.3. Hilfe!!
2.4. Grundbegriffe
2.5. Einfache Datentypen, Strings und Operatoren
2.6. Variablen
3. Python II
3.1. Zusammengesetzte Datentypen
3.2. Kontrollstrukturen
4. Python III
4.1. Funktionen
4.2. Module, Pakete, Bibliotheken
5. Installation und Setup
5.1. Vorbereitung
5.2. Installation und Setup
6. Einstieg Webscraping
6.1. Der rechtliche Rahmen
6.2. HTML
6.3. CSS
6.4. Client, Server, HTTP
7. Statische Webseiten
7.1. Einstieg BeautifulSoup
7.2. Fortsetzung BeautifulSoup
8. APIs (Exkurs)
8.1. APIs
8.2. Beispiel DraCor-API
8.3. Beispiel LOC-API
9. Dynamische Webseiten
9.1. Statisch vs. Dynamisch?
9.2. Einstieg Selenium
9.3. Fortsetzung Selenium
10. Tipps und Tricks
10.1. Selenium ist kein Hammer
10.2. Sessions und Cookies
10.3. Authentifizierung, Autorisierung und APIs
10.4. Weitere Tipps und Tricks
11. Pandas (Exkurs)
11.1. Daten bereinigen mit Pandas
.md
.pdf
Anwendungsfall II: APIs (Exkurs)
8.
Anwendungsfall II: APIs (Exkurs)
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8.1. APIs
8.2. Beispiel DraCor-API
8.3. Beispiel LOC-API
