ما هو كشط الويب وكيف يعمل؟

هل تشعر بالحيرة وتريد أن تعرف ما هو استخراج البيانات من الويب وكيف يعمل؟

حسنًا، لقد وصلت إلى المكان المناسب، لأننا على وشك أن نشرح لك كل شيء.

قبل أن نتعمق في التفاصيل، يمكنني أن أخبرك بالنسخة المختصرة:

استخراج البيانات من الويب هو عملية استخراج البيانات المتاحة للعامة من موقع إلكتروني.

انضم إلينا لتتعرف أكثر على التفاصيل، وكيفية عمله، والمكتبات الشائعة المتوفرة.

ما هو استخراج البيانات من الويب؟

ببساطة، استخراج البيانات من الويب هو إجراء يتيح لك استخراج كمية كبيرة من البيانات من موقع إلكتروني. ولهذا، من الضروري استخدام «أداة استخراج بيانات الويب» مثل ParseHub، أو استخدام إحدى مكتبات المصادر المفتوحة العديدة المتاحة إذا كنت تعرف البرمجة.

بعد قضاء بعض الوقت في إعدادها وضبطها (التزم بمكتبات Python أو الأدوات التي لا تتطلب كتابة التعليمات البرمجية إذا كنت جديدًا في هذا المجال)، ستبدأ لعبتك الجديدة باستكشاف الموقع الإلكتروني للعثور على البيانات المطلوبة واستخراجها. وبعد ذلك، ستُحوَّل إلى تنسيق محدد مثل CSV، لتتمكن من الوصول إلى كل شيء وفحصه وإدارته.

وكيف تحصل أداة استخراج البيانات من الويب على بيانات منتج أو جهة اتصال محددة؟

قد تتساءل في هذه المرحلة...

حسنًا، هذا ممكن إذا كنت تعرف القليل عن html أو css. ما عليك سوى النقر بزر الفأرة الأيمن على الصفحة التي تريد استخراج البيانات منها، واختيار «فحص العنصر»، وتحديد المعرّف (ID) أو الفئة (Class) المستخدمة.

وثمة طريقة أخرى، وهي استخدام XPath أو التعبيرات النمطية.

لست مبرمجًا؟ لا تقلق!

تقدم العديد من أدوات استخراج البيانات من الويب واجهة سهلة الاستخدام، حيث يمكنك تحديد العناصر التي تريد استخراج البيانات منها وتحديد البيانات التي تريد استخراجها. بل إن بعضها يتضمن ميزات مدمجة تؤتمت عملية تحديد كل شيء نيابةً عنك.

تابع القراءة، ففي القسم التالي سنتحدث عن هذا بمزيد من التفصيل.

كيف يعمل استخراج البيانات من الويب؟

لنفترض أن عليك جمع بيانات من موقع إلكتروني، لكن إدخالها كلها واحدة تلو الأخرى سيستغرق وقتًا طويلًا. وهنا يأتي دور استخراج البيانات من الويب.

تخيّل أن لديك روبوتًا صغيرًا يمكنه بسهولة جلب المعلومات المحددة التي تريدها من المواقع الإلكترونية. إليك شرحًا لكيفية عمل هذه العملية عادةً:

1. إرسال طلب HTTP إلى الموقع الإلكتروني المستهدف: هذه هي الخطوة التي تنطلق منها العملية برمتها. يتيح طلب HTTP لأداة استخراج البيانات من الويب إرسال طلب إلى الخادم الذي يستضيف الموقع الإلكتروني المعني. ويحدث ذلك عند كتابة عنوان URL أو النقر على رابط. ويتضمن الطلب تفاصيل الجهاز والمتصفح اللذين تستخدمهما.
   
2. تحليل الشيفرة المصدرية لـ HTML: يرسل الخادم شيفرة HTML الخاصة بصفحة الويب، والتي تتضمن بنية الصفحة ومحتواها، بما في ذلك النصوص والصور والروابط وغيرها. وتعالج أداة استخراج البيانات من الويب هذه الشيفرة باستخدام مكتبات مثل BeautifulSoup عند استخدام Python، أو DOMParser عند استخدام JavaScript. ويساعد ذلك في تحديد العناصر المطلوبة التي تحتوي على القيم المهمة.
   
3. استخراج البيانات: بعد تحديد العناصر، تلتقط أداة استخراج البيانات من الويب البيانات المطلوبة. ويتضمن ذلك التنقل عبر بنية HTML واختيار وسوم أو سمات معينة، ثم الحصول على النص أو البيانات الأخرى من تلك الوسوم أو السمات.
   
4. تحويل البيانات: قد تكون البيانات المستخرجة بتنسيق غير مناسب. تُنظَّف بيانات الويب هذه وتُوحَّد، ثم تُحوَّل إلى تنسيق مثل ملف CSV أو كائن JSON أو سجل في قاعدة بيانات. وقد يعني ذلك حذف بعض الأحرف غير الضرورية أو تغيير نوع البيانات أو وضعها في شكل جدولي.
   
5. تخزين البيانات: تُنظَّف البيانات وتُنظَّم لاستخدامها أو تحليلها مستقبلًا قبل تخزينها. ويمكن تحقيق ذلك بطرق عدة، مثل حفظها في ملف أو قاعدة بيانات أو إرسالها إلى واجهة برمجة تطبيقات (API).
   
6. التكرار على صفحات متعددة: إذا طلبت من أداة الاستخراج جمع البيانات من صفحات متعددة، فستكرر الخطوات من 1 إلى 5 لكل صفحة، مع التنقل عبر الروابط أو استخدام ترقيم الصفحات. ويمكن لبعضها (وليس كلها!) التعامل حتى مع المحتوى الديناميكي أو الصفحات المعروضة بواسطة JavaScript.
   
7. المعالجة اللاحقة (اختيارية): بعد الانتهاء من كل شيء، قد تحتاج إلى إجراء بعض التصفية أو التنظيف أو إزالة التكرارات، حتى تتمكن من استخلاص رؤى من المعلومات المستخرجة.

تطبيقات استخراج البيانات من الويب

مراقبة الأسعار وتحليل المنافسين في التجارة الإلكترونية

إذا كان لديك نشاط تجاري إلكتروني، فقد يكون استخراج البيانات من الويب مفيدًا لك في هذا المجال.

هذا صحيح.

بمساعدة هذه الأداة، يمكنك مراقبة الأسعار باستمرار، وتتبع مدى توفر المنتجات والعروض الترويجية التي يقدمها المنافسون. كما يمكنك الاستفادة من البيانات المستخرجة باستخدام هذه الطريقة لتتبع الاتجاهات واكتشاف فرص جديدة في السوق.

توليد العملاء المحتملين واستخبارات المبيعات

هل تسعى إلى إنشاء قائمة بالعملاء المحتملين، لكنك تتنهد بعمق لمجرد التفكير في الوقت الذي ستستغرقه لإنجاز هذه المهمة؟ يمكنك جعل استخراج البيانات من الويب يتولى ذلك نيابةً عنك بسرعة.

ما عليك سوى برمجة هذه الأداة لمسح الكثير من المواقع واستخراج جميع البيانات التي تهم قائمة عملائك، مثل معلومات الاتصال وتفاصيل الشركات. وهكذا، يمكنك الحصول على كمية كبيرة من البيانات باستخدام استخراج البيانات من الويب لتحليلها، وتحديد أهداف مبيعاتك على نحو أفضل، والوصول إلى العملاء المحتملين الذين تنشدهم بشدة.

إعلانات العقارات وأبحاث السوق

العقارات مجال آخر يمكن فيه الاستفادة من مزايا استخراج البيانات من الويب. فمن خلال هذه الأداة، يمكن استكشاف عدد هائل من المواقع ذات الصلة بالعقارات لإنشاء قائمة بالعقارات المعروضة.

يمكن بعد ذلك استخدام هذه البيانات لتتبع اتجاهات السوق (ودراسة تفضيلات المشترين) والتعرف على العقارات التي تُباع بأقل من قيمتها. كما يمكن أن يكون تحليل هذه البيانات حاسمًا في اتخاذ قرارات الاستثمار والتطوير في هذا القطاع.

تحليل المشاعر على وسائل التواصل الاجتماعي

إذا كنت تسعى إلى فهم مشاعر المستهلكين تجاه علامات تجارية أو منتجات معينة، أو ببساطة معرفة الاتجاهات السائدة في قطاع محدد على شبكات التواصل الاجتماعي، فإن أفضل طريقة للقيام بكل ذلك هي استخراج البيانات من الويب.

لتحقيق ذلك، شغّل أداة الاستخراج لجمع المنشورات والتعليقات والمراجعات. ويمكن استخدام البيانات المستخرجة من شبكات التواصل الاجتماعي إلى جانب معالجة اللغة الطبيعية أو الذكاء الاصطناعي لإعداد استراتيجيات تسويقية والتحقق من سمعة العلامة التجارية.

البحوث الأكاديمية والعلمية

مما لا شك فيه أن الاقتصاد وعلم الاجتماع وعلوم الحاسوب هي المجالات الأكثر استفادة من استخراج البيانات من الويب.

بصفتك باحثًا في أي من هذه المجالات، يمكنك استخدام البيانات التي تحصل عليها بهذه الأداة لدراستها أو لإجراء مراجعات ببليوغرافية. كما يمكنك إنشاء مجموعات بيانات واسعة النطاق لبناء نماذج إحصائية ومشروعات تركز على التعلم الآلي.

أفضل أدوات ومكتبات استخراج البيانات من الويب

Python

إذا قررت تنفيذ مشاريع لاستخراج البيانات من الويب، فلن تخطئ باختيار Python!

1. BeautifulSoup: تتولى هذه المكتبة تحليل مستندات HTML وXML، كما أنها متوافقة مع محللات مختلفة.
2. Scrapy: إطار عمل قوي وسريع لاستخراج البيانات من الويب. ويقدم واجهة برمجية عالية المستوى لاستخراج البيانات.
3. Selenium: تستطيع هذه الأداة التعامل مع المواقع التي تحتوي على قدر كبير من JavaScript في شفرتها المصدرية. ويمكن استخدامها أيضًا لاستخراج المحتوى الديناميكي.
4. Requests: تتيح لك هذه المكتبة إرسال طلبات HTTP من خلال واجهة بسيطة وأنيقة.
5. Urllib: تفتح عناوين URL وتقرأها. ومثل Requests، لها واجهة، لكنها أقل مستوى، لذا لا يمكنك استخدامها إلا لمهام استخراج البيانات الأساسية من الويب.

JavaScript

تُعد JavaScript خيارًا ثانيًا جيدًا جدًا لاستخراج البيانات من الويب، خصوصًا عند استخدامها مع Playwright.

1. Puppeteer: بفضل مكتبة Node.js هذه المزوّدة بواجهة برمجية عالية المستوى، يمكنك إدارة نسخة من متصفح Chrome أو Chromium تعمل دون واجهة رسومية لاستخراج البيانات من الويب.
   
2. Cheerio: تتيح لك هذه المكتبة، المشابهة لـ jQuery، تحليل HTML ومعالجته. وتستخدم لذلك صياغة يسهل الإلمام بها.
   
3. Axios: توفر لك هذه المكتبة الشائعة واجهة برمجية بسيطة لإجراء طلبات HTTP. ويمكن استخدامها أيضًا بديلًا لوحدة HTTP المضمّنة في Node.js.
   
4. Playwright: تشبه Puppeteer، فهي مكتبة Node.js، لكنها أحدث وأفضل. طورتها Microsoft، وعلى عكس Windows 11 أو متصفح Edge، فهي ليست سيئة! وتوفر ميزات مثل التوافق مع مختلف المتصفحات والانتظار التلقائي.

Ruby

لم أكتب في حياتي سطرًا واحدًا من شيفرة Ruby، لكن أثناء بحثي لهذا المقال، رأيت بعض المستخدمين على Reddit يؤكدون أنها أفضل من Python لاستخراج البيانات. لا تسألني عن السبب.

1. Mechanize: بالإضافة إلى استخراج البيانات، يمكن برمجة مكتبة Ruby هذه لملء النماذج والنقر على الروابط. ويمكن استخدامها أيضًا لإدارة صفحات JavaScript والمصادقة.
   
2. Nokogiri: مكتبة قادرة على معالجة الشفرة المصدرية لـ HTML وXML. وهي تدعم محددات XPath وCSS.
   
3. HTTParty: لها واجهة بديهية تسهّل عليك إرسال طلبات HTTP إلى الخادم، لذا يمكن استخدامها أساسًا لمشاريع استخراج البيانات من الويب.
   
4. Kimurai: تعتمد على Mechanize وNokogiri. تتميز ببنية أفضل، وتتعامل مع مهام مثل الزحف إلى صفحات متعددة وإدارة ملفات تعريف الارتباط والتعامل مع JavaScript.
   
5. Wombat: حزمة Ruby مصممة خصيصًا لاستخراج البيانات من الويب. توفر DSL (لغة خاصة بالمجال) تسهّل تحديد قواعد الاستخراج.

PHP

أذكرها فقط من أجل اكتمال المقال، لكن لا تستخدم PHP لاستخراج البيانات.

1. Goutte: صُممت بالاعتماد على مكوّنَي BrowserKit وDomCrawler من Symfony. وتوفر هذه المكتبة واجهة برمجية يمكنك استخدامها لتصفح المواقع والنقر على الروابط وجمع البيانات.
   
2. Simple HTML DOM Parser: تتيح هذه المكتبة تحليل مستندات HTML وXML. وبفضل صياغتها الشبيهة بـ jQuery، يمكن استخدامها لمعالجة DOM.
   
3. Guzzle: تتيح لك واجهتها البرمجية عالية المستوى إرسال طلبات HTTP وإدارة الاستجابات المختلفة التي قد تتلقاها.

Java

ما المكتبات التي توفرها Java لاستخراج البيانات من الويب؟ لنرَ:

1. JSoup: لن يكون تحليل عناصر صفحة ويب واستخراجها مشكلة باستخدام هذه المكتبة، التي توفر واجهة برمجية بسيطة تساعدك على إنجاز هذه المهمة.
   
2. Selenium: تتيح لك إدارة المواقع التي تحتوي شفرتها المصدرية على قدر كبير من JavaScript، كي تتمكن من استخراج جميع البيانات بهذا التنسيق التي تهمك.
   
3. Apache HttpClient: استخدم الواجهة البرمجية منخفضة المستوى التي توفرها هذه المكتبة لإرسال طلبات HTTP.
   
4. HtmlUnit: تحاكي هذه المكتبة متصفح ويب من دون واجهة رسومية (أي إنها تعمل دون واجهة رسومية)، وتتيح لك التفاعل مع المواقع برمجيًا. وهي مفيدة خصوصًا للمواقع التي تعتمد بكثافة على JavaScript، ولمحاكاة إجراءات المستخدم مثل النقر على الأزرار أو ملء النماذج.
   

أفكار أخيرة حول موضوع استخراج البيانات من الويب

آمل أن يكون الأمر واضحًا الآن: استخراج البيانات من الويب أداة قوية جدًا في الأيدي المناسبة!

بعد أن عرفت ماهيته وأساسيات عمله، حان الوقت لتتعلم كيفية تطبيقه ضمن سير عملك؛ فهناك طرق متعددة يمكن أن تستفيد بها الشركات منه.

لغات البرمجة مثل Python وJavaScript وRuby هي الملوك بلا منازع لاستخراج البيانات من الويب. يمكنك استخدام PHP لذلك... لكن لماذا؟ لماذا بحق السماء!؟

جديًا، لا تستخدم PHP لاستخراج البيانات من الويب؛ دع استخدامها لـ WordPress وMagento.