Как нейросеть помогла непрофессионалу написать парсер сайта спортпита на Python
Переводчик и любитель штанги создал скрипт для парсинга спортивного питания, используя AI‑подсказки. За несколько минут он автоматизировал задачу, ранее отнимавшую часы.
В статье на Habr AI автор, признанный непрофессионал в программировании, рассказывает, как при помощи нейросети создал рабочий парсер сайта спортивного питания. Автор – переводчик и штангист‑любитель – делится, что его интерес к питанию привёл к необходимости собрать данные о товарах, но без навыков кодинга задача казалась непосильной.
Вместо того чтобы искать готовый скрипт, он обратился к чат‑боту, задав простую формулировку: «Напиши скрипт на Python, который скачивает названия, цены и состав продуктов со страницы sportpita.ru». Нейросеть сгенерировала базовый код, использующий библиотеки requests и BeautifulSoup. Автор уточнял детали, добавлял обработку пагинации, заголовки User‑Agent и небольшие задержки, чтобы обойти простые анти‑скрейпинговые меры.
Получившийся скрипт за пару минут собрал более 500 товаров в CSV‑файл. По словам автора, ранее аналогичную работу он делал вручную, тратя несколько часов на копипасту. Теперь процесс полностью автоматизирован, а полученные данные использует для сравнения цен и составов, а также в личных тренировочных планах.
Статья подчёркивает, что даже базовые запросы к нейросети способны превратить «непрограммируемого» пользователя в автора рабочего кода. При этом автор отмечает важность проверки сгенерированного кода, особенно в части обработки ошибок и соблюдения правил сайта.
Ссылка на оригинал: https://habr.com/ru/articles/1068200/
Для AI‑разработчиков и студентов это яркий пример того, как модели могут стать «помощником‑программмистом» даже для людей без кода. Такие кейсы расширяют аудиторию автоматизации, но требуют внимательной валидации сгенерированных скриптов и соблюдения юридических ограничений парсинга.
