Спарсить график цен с веб-сайта можно с использованием различных инструментов и библиотек для парсинга данных из HTML. Вот примерный алгоритм на языке Python с использованием библиотеки BeautifulSoup для парсинга HTML и matplotlib для построения графика:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import matplotlib.pyplot as plt

# Шаг 1: Загрузить HTML-страницу с сайта
url = ‘URL_вашего_сайта’
response = requests.get(url)

# Проверить успешность запроса
if response.status_code == 200:
# Шаг 2: Использовать BeautifulSoup для парсинга HTML
soup = BeautifulSoup(response.text, ‘html.parser’)

# Шаг 3: Найти элементы с данными о ценах (пример: элементы с тегом ‘div’ и классом ‘price’)
# Например:
price_elements = soup.find_all(‘div’, class_=’price’)

# Шаг 4: Извлечь данные о ценах из элементов
prices = [float(element.text.replace(‘$’, ”)) for element in price_elements]

# Шаг 5: Построить график с использованием matplotlib
plt.plot(prices)
plt.title(‘График цен’)
plt.xlabel(‘Время’)
plt.ylabel(‘Цена’)
plt.show()

else:
print(f”Ошибка при загрузке страницы. Код статуса: {response.status_code}”)
Пожалуйста, замените ‘URL_вашего_сайта’ на фактический URL вашего сайта, и адаптируйте код в соответствии с HTML-структурой страницы вашего сайта и местоположением данных о ценах. Обратите внимание, что способы парсинга могут различаться в зависимости от конкретного сайта.