Чтобы получить список 100 лучших онлайн-программ MBA, вам обычно необходимо собрать данные из нескольких источников, таких как веб-сайты университетов или рейтинговые платформы. Однако, поскольку сбор данных определенных веб-сайтов может противоречить их условиям обслуживания, я предоставлю вам общий метод с использованием Python, чтобы продемонстрировать, как можно извлечь данные с гипотетического веб-сайта.

Вот пример кода, использующего Python и библиотеку BeautifulSoup для сбора данных с веб-сайта и извлечения 100 лучших онлайн-программ MBA:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def scrape_mba_programs():
    url = 'https://www.example.com/mba-programs'  # Replace with the actual URL of the website you want to scrape
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # Find the HTML elements containing the program information
    program_elements = soup.find_all('div', class_='mba-program')

    top_100_programs = []
    for program in program_elements[:100]:
        program_name = program.find('h3').text
        program_rank = program.find('span', class_='rank').text
        program_description = program.find('p', class_='description').text

        top_100_programs.append({
            'name': program_name,
            'rank': program_rank,
            'description': program_description
        })

    return top_100_programs
# Call the function to scrape the top 100 online MBA programs
top_100_mba_programs = scrape_mba_programs()
# Print the results
for program in top_100_mba_programs:
    print(f"Name: {program['name']}")
    print(f"Rank: {program['rank']}")
    print(f"Description: {program['description']}")
    print('---')

Обратите внимание, что этот код представляет собой упрощенный пример и может работать не на всех веб-сайтах в исходном виде. Вам нужно будет адаптировать его к конкретной структуре и макету веб-сайта, который вы хотите парсить.

Не забудьте настроить теги в соответствии с конкретной тематикой вашей статьи или контента.