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A Python library for pulling data out of HTML and XML files
577
empresas
Estatísticas de Uso de Tecnologia e Participação de Mercado
Você pode personalizar esses dados de acordo com suas necessidades, filtrando por geografia, indústria, tamanho da empresa, receita, uso de tecnologia, posições de trabalho e mais. Você pode baixar os dados em formato Excel ou CSV.
Você pode receber alertas para esses dados. Você pode começar selecionando a tecnologia pela qual tem interesse e, em seguida, receberá alertas em sua caixa de entrada quando houver novas empresas utilizando essa tecnologia.
Você pode exportar esses dados para um arquivo Excel, que pode ser importado para o seu CRM. Você também pode exportar os dados para uma API.
BeautifulSoup é usada em 35 países
Temos dados sobre 577 empresas que utilizam BeautifulSoup. Esta lista curada está disponível para download e vem enriquecida com informações vitais sobre as empresas, incluindo classificação de indústria, tamanho organizacional, localização geográfica, rodadas de financiamento e cifras de receita, entre outros.
Technology
is any of
BeautifulSoup
Empresa | País | Indústria | Funcionários | Receita | Tecnologias |
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It Services And It Consulting | 51 |
| BeautifulSoup | ||
It Services And It Consulting |
| BeautifulSoup | |||
| BeautifulSoup | ||||
| BeautifulSoup | ||||
Estados Unidos | Financial Services | 82 | $2.3M | BeautifulSoup | |
Índia | Business Consulting And Services | 29K |
| BeautifulSoup | |
Estados Unidos | Financial Services | 13K | $1.9B | BeautifulSoup | |
França | Software Development | 19K | $5.9B | BeautifulSoup | |
França | It Services And It Consulting | 7 |
| BeautifulSoup | |
Estados Unidos | Financial Services | 76K | $135M | BeautifulSoup |
Há 48 alternativas ao BeautifulSoup
796
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Perguntas frequentes
Nossos dados são obtidos de anúncios de emprego coletados de milhões de empresas. Monitoramos esses anúncios nos sites das empresas, em quadros de empregos e outras plataformas de recrutamento. A análise de anúncios de emprego oferece um método confiável para entender as tecnologias que as empresas estão utilizando, incluindo o uso de ferramentas internas.
Atualizamos nossos dados diariamente para garantir que você esteja acessando as informações mais atuais disponíveis. Esse processo de atualização frequente garante que nossas percepções e inteligência reflitam os últimos desenvolvimentos e tendências dentro da indústria.
A Biblioteca BeautifulSoup é uma biblioteca de Python amplamente usada para fins de scraping de web. Ela fornece ferramentas para análise de documentos HTML e XML, tornando mais fácil para os desenvolvedores extrair dados de páginas da web. A BeautifulSoup torna mais fácil o processo de scraping de web por fornecer uma interface intuitiva para navegar pelas marcações de uma página da web e extrair informações desejadas de forma eficiente.
No setor de API de scraping de web, a Biblioteca BeautifulSoup destaca-se como uma escolha popular para os desenvolvedores procurando por dados nas páginas da web. Como biblioteca de parsing, permite que os usuários acessem elementos específicos dentro de documentos HTML ou XML, permitindo a extração de dados específica. Esta capacidade torna a Biblioteca BeautifulSoup uma ferramenta valiosa para aplicações que requerem a recuperação automatizada de dados da web, tais como monitoramento de preços, agregação de conteúdo e Pesquisa de Mercado.
A Biblioteca BeautifulSoup foi fundada em 2004 por Leonard Richardson. A motivação por trás da criação da Biblioteca BeautifulSoup foi oferecer uma maneira simples e eficaz para extrair dados das páginas da web usando Python. Desde sua criação, a biblioteca conquistou uma ampla popularidade na comunidade de Python por sua facilidade de uso e recursos potentes. No decorrer dos anos, a Biblioteca BeautifulSoup continuou a evoluir, incorporando melhorias e atualizações para se adaptar ao cenário em constante mudança das tecnologias da web.
Em relação à quota atual do mercado, a Biblioteca BeautifulSoup permanece como um jogador dominante no setor de scraping de web devido à sua interface usuário amigável e funcionalidade robusta. Embora existam outras ferramentas de scraping de web disponíveis, a reputação de confiabilidade e versatilidade da Biblioteca BeautifulSoup solidificou sua posição no mercado. Com a crescente demanda por insights baseados em dados e automação em várias indústrias, o uso de ferramentas de scraping de web como a Biblioteca BeautifulSoup está previsto para continuar expandindo no futuro, o que indicaria um potencial de crescimento na quota do mercado.
Você pode acessar uma lista atualizada de empresas que utilizam BeautifulSoup visitando TheirStack.com. Nossa plataforma oferece um banco de dados completo de empresas que utilizam diversas tecnologias e ferramentas internas.
Até o momento, temos dados sobre 577 empresas que utilizam BeautifulSoup.
BeautifulSoup é utilizado por uma variedade diversificada de organizações em várias indústras, incluindo "It Services And It Consulting", "It Services And It Consulting", "Financial Services", "Business Consulting And Services", "Financial Services", "Software Development", "It Services And It Consulting", "Financial Services". Para uma lista completa de todas as indústrias que utilizam BeautifulSoup, visite TheirStack.com.
Algumas das empresas que utilizam BeautifulSoup incluem GMWARE, FullStackTechies, Wipitech, knowledge house, Legalist, KPMG India, Morningstar, Dassault Systèmes, Voysen, JPMorgan Chase Bank, N.A. e muitas outras. Você pode encontrar uma lista completa de 577 empresas que usam BeautifulSoup em TheirStack.com.
Com base em nossos dados, BeautifulSoup é mais popular em Estados Unidos (142 companies), Índia (39 companies), Reino Unido (30 companies), França (19 companies), Canadá (13 companies), Alemanha (11 companies), Brasil (10 companies), Espanha (9 companies), Paquistão (6 companies), Países Baixos (5 companies). No entanto, é utilizado por empresas em todo o mundo.
Você pode encontrar empresas que utilizam BeautifulSoup pesquisando no TheirStack.com. Nós rastreamos anúncios de emprego de milhões de empresas e usamos isso para descobrir quais tecnologias e ferramentas internas elas estão utilizando.