Web Scraping Nedir ve Nasıl Çalışır?

İçindekiler

Kafanız karıştı ve dünyada web kazımanın ne olduğunu ve nasıl çalıştığını bilmek mi istiyorsunuz?

Doğru yere geldiniz çünkü sizin için her şeyi ortaya koymak üzereyiz.

Konuya dalmadan önce size kısa versiyonu anlatabilirim:

Web kazıma, bir web sitesinden halka açık verilerin çıkarılması işlemidir.

Özellikleri, nasıl çalıştığı ve mevcut popüler kütüphaneler hakkında daha fazla bilgi edinmek için bize katılın.

Web Kazıma Nedir?

Temel olarak web kazıma, bir web sitesinden büyük miktarda veri çıkarmanıza olanak tanıyan bir prosedürdür. Bunun için ParseHub gibi bir “web kazıyıcı”dan faydalanmak ya da nasıl kod yazılacağını biliyorsanız, mevcut birçok açık kaynaklı kütüphaneden birini kullanmak gerekir.

Ayarlamak ve ince ayar yapmak için biraz zaman harcadıktan sonra (Python kitaplıklarına veya burada yeniyseniz kodsuz araçlara bağlı kalın), yeni oyuncağınız istenen verileri bulmak ve çıkarmak için web sitesini keşfetmeye başlayacaktır. Daha sonra CSV gibi belirli bir formata dönüştürülecek, böylece her şeye erişebilir, inceleyebilir ve yönetebilirsiniz.

Web kazıyıcı bir ürüne veya kişiye ait belirli verileri nasıl elde eder?

Bu noktada merak ediyor olabilirsiniz…

Tabi bu biraz html veya css bilgisi ile mümkün. Kazımak istediğiniz sayfaya sağ tıklamanız, "Öğeyi incele"yi seçmeniz ve kullanılan kimliği veya Sınıfı tanımlamanız yeterlidir.

Başka bir yol da XPath veya normal ifadeler kullanmaktır.

Kodlayıcı değil misiniz? Endişelenme!

Birçok web kazıma aracı, kazımak istediğiniz öğeleri seçebileceğiniz ve çıkarmak istediğiniz verileri belirtebileceğiniz kullanıcı dostu bir arayüz sunar. Hatta bazılarında sizin için her şeyi tanımlama sürecini otomatikleştiren yerleşik özellikler bile var.

Okumaya devam edin, bir sonraki bölümde bunun hakkında daha ayrıntılı olarak konuşacağız.

Web Kazıma Nasıl Çalışır?

Bir web sitesinden veri toplamanız gerektiğini varsayalım, ancak hepsini tek tek yazmak çok zaman tüketecektir. Web kazımanın devreye girdiği yer burasıdır.

Bu, web sitelerinden istediğiniz belirli bilgileri kolayca getirebilen küçük bir robota sahip olmak gibidir. Bu sürecin genel olarak nasıl işlediğine dair bir dökümü burada bulabilirsiniz:

1. Hedef web sitesine bir HTTP isteği gönderme: Her şeyin üzerinde geliştiği zemin burasıdır. Bir HTTP isteği, web kazıyıcının söz konusu web sitesinin barındırıldığı sunucuya bir istek göndermesini sağlar. Bu, kişi bir URL yazarken veya bir bağlantıya tıklarken meydana gelir. Talep, kullandığınız cihazın ve tarayıcının ayrıntılarından oluşur.
   
2. HTML kaynak kodunu ayrıştırma: Sunucu, sayfanın yapısından ve metin, resimler, bağlantılar vb. dahil olmak üzere sayfanın içeriğinden oluşan web sayfasının HTML kodunu geri gönderir. Web kazıyıcı bunu Python kullanıyorsanız BeautifulSoup veya kullanıyorsanız DOMParser gibi kitaplıkları kullanarak işler. JavaScript. Bu, ilgilenilen değerleri içeren gerekli öğelerin belirlenmesine yardımcı olur.
   
3. Veri Çıkarma: Tanımlanan öğelerden sonra web kazıyıcı gerekli verileri yakalar. Bu, HTML yapısında ilerlemeyi, belirli etiketleri veya nitelikleri seçmeyi ve ardından bu etiketlerden/niteliklerden metni veya diğer verileri almayı içerir.
   
4. Veri Dönüşümü: Çıkarılan veriler tercih edilmeyen bir formatta olabilir. Bu web verileri temizlenir, normalleştirilir ve ardından CSV dosyası, JSON nesnesi veya veritabanındaki bir kayıt gibi bir formata dönüştürülür. Bu, ihtiyaç duyulmayan bazı karakterlerin silinmesi, veri türünün değiştirilmesi veya tablo haline getirilmesi anlamına gelebilir.
   
5. Veri depolama: Veriler, saklanmadan önce gelecekteki analiz veya kullanım için temizlenir ve yapılandırılır. Bu, örneğin onu bir dosyaya, bir veritabanına kaydetmek veya bir API'ye göndermek gibi çeşitli yollarla gerçekleştirilebilir.
   
6. Birden Çok Sayfa İçin Tekrarlayın: Kazıyıcıdan birden fazla sayfadan veri toplamasını isterseniz, bağlantılar arasında gezinerek veya sayfalandırmayı kullanarak her sayfa için 1-5 arasındaki adımları tekrarlayacaktır. Bunlardan bazıları (hepsi değil!) dinamik içeriği veya JavaScript ile oluşturulmuş sayfaları bile işleyebilir.
   
7. İşlem Sonrası (isteğe bağlı): Tüm bunlar bittiğinde, çıkarılan bilgilerden öngörüler elde edebilmek için bir miktar filtreleme, temizleme veya tekilleştirme yapmanız gerekebilir.

Web Scraping Uygulamaları

E-ticarette fiyat takibi ve rakip analizi

Bir e-ticaret işletmeniz varsa, bu senaryoda web kazıma sizin için faydalı olabilir.

Bu doğru.

Bu aracın yardımıyla fiyatları sürekli olarak izleyebilir, ürün stok durumunu ve rakiplerin sunduğu promosyonları takip edebilirsiniz. Trendleri takip etmek ve yeni pazar fırsatlarını keşfetmek için web kazıma ile elde edilen verilerden de yararlanabilirsiniz.

Potansiyel müşteri yaratma ve satış zekası

Potansiyel müşterilerin bir listesini oluşturmak istiyorsunuz ancak bu görevi yapmanın ne kadar zaman alacağını düşünerek derin bir iç mi çekiyorsunuz? Web kazımanın bunu sizin için hızlı bir şekilde yapmasına izin verebilirsiniz.

Bu aracı birçok web sitesini tarayacak ve iletişim bilgileri ve şirket ayrıntıları gibi müşteri listenizi ilgilendiren tüm verileri çıkaracak şekilde programlamanız yeterlidir. Böylece web kazıma ile analiz edilecek büyük miktarda veri elde edebilir, satış hedeflerinizi daha iyi tanımlayabilir ve çok istediğiniz potansiyel müşterileri elde edebilirsiniz.

Gayrimenkul listelemeleri ve pazar araştırması

Gayrimenkul, web kazımanın avantajlarından yararlanılan başka bir senaryodur. Bu araçla, mülklerin bir listesini oluşturmak için emlakla ilgili çok sayıda web sitesini keşfetmek mümkündür.

Bu veriler daha sonra pazar eğilimlerini izlemek (alıcı tercihlerini incelemek) ve hangi mülklerin değerinin düşük olduğunu belirlemek için kullanılabilir. Bu verilerin analizi aynı zamanda sektördeki yatırım ve geliştirme kararlarında da belirleyici olabiliyor.

Sosyal medya duyarlılık analizi

Tüketicilerin belirli markalara, ürünlere yönelik duygularını anlamak veya yalnızca sosyal ağlarda belirli bir sektördeki trendlerin neler olduğunu görmek istiyorsanız, tüm bunları yapmanın en iyi yolu web kazımadır.

Bunu başarmak için kazıyıcınızı gönderileri, yorumları ve incelemeleri toplamak üzere harekete geçirin. Sosyal ağlardan elde edilen veriler, pazarlama stratejileri hazırlamak ve bir markanın itibarını kontrol etmek için NLP veya yapay zeka ile birlikte kullanılabilir.

Akademik ve bilimsel araştırma

Hiç şüphesiz ekonomi, sosyoloji ve bilgisayar bilimleri web scraping'den en çok faydalanan sektörlerdir.

Bu alanların herhangi birinde çalışan bir araştırmacı olarak, bu araçla elde edilen verileri incelemek veya bibliyografik incelemeler yapmak için kullanabilirsiniz. Ayrıca makine öğrenimine odaklanan istatistiksel modeller ve projeler oluşturmak için büyük ölçekli veri kümeleri de oluşturabilirsiniz.

En İyi Web Kazıma Araçları ve Kütüphaneleri

Python

Web kazıma projeleri yapmaya karar verirseniz Python'da yanlış yapmış olmazsınız!

1. GüzelÇorba: Bu kütüphane, HTML ve XML belgelerinin ayrıştırılmasından sorumludur ve aynı zamanda farklı ayrıştırıcılarla da uyumludur.
2. kazıyıcı: güçlü ve hızlı bir web kazıma çerçevesi. Veri çıkarma için yüksek seviyeli bir API'ye sahiptir.
3. Selenyum: bu araç, kaynak kodlarında önemli miktarda JavaScript yükü bulunan web sitelerini yönetme kapasitesine sahiptir. Dinamik içeriği kazımak için de kullanılabilir.
4. İstekler: Bu kütüphane aracılığıyla basit ve zarif bir arayüzde HTTP istekleri yapabilirsiniz.
5. Urllib'i: URL'leri açar ve okur. İstekler gibi, bir arayüze sahiptir ancak daha düşük bir seviyeye sahiptir, böylece onu yalnızca temel web kazıma görevleri için kullanabilirsiniz.

JavaScript

JavaScript, özellikle Oyun Yazarı ile birlikte web kazıma için çok iyi bir ikinci yarışmacıdır.

1. Kuklacı: Üst düzey bir API ile donatılmış bu Node.js kütüphanesi sayesinde, web kazıma için Chrome veya Chromium tarayıcısının başsız bir sürümünü yönetme fırsatına sahip olabilirsiniz.
   
2. Neşeli: jQuery'ye benzer şekilde, bu kütüphane HTML'yi ayrıştırmanıza ve değiştirmenize olanak tanır. Bunu yapmak için alışması kolay bir sözdizimine sahiptir.
   
3. Aksiyomlar: Bu popüler kütüphane, HTTP isteklerini gerçekleştirmek için size basit bir API sunar. Ayrıca Node.js'de yerleşik HTTP modülüne alternatif olarak da kullanılabilir.
   
4. Oyun yazarı: Puppeteer'a benzer şekilde bir Node.js kütüphanesidir ancak daha yeni ve daha iyidir. Microsoft tarafından geliştirilmiştir ve Windows 11 veya Edge Tarayıcının aksine berbat değildir! Tarayıcılar arası uyumluluk ve otomatik bekleme gibi özellikler sunar.

Yakut

Hayatımda tek bir Ruby kodu satırına bile dokunmadım, ancak bu yazı için araştırma yaparken Reddit'teki bazı kullanıcıların kazıma açısından Python'dan daha iyi olduğuna yemin ettiğini gördüm. Bana nedenini sorma.

1. Mekanize: Veri çıkarmanın yanı sıra, bu Ruby kütüphanesi formları doldurmak ve bağlantılara tıklamak üzere de programlanabilir. Ayrıca JavaScript sayfa yönetimi ve kimlik doğrulaması için de kullanılabilir.
   
2. Nokogiri: HTML ve XML kaynak kodunu işleyebilen bir kütüphane. XPath ve CSS seçicilerini destekler.
   
3. HTTP partisi: sunucuya HTTP istekleri yapmanızı kolaylaştıracak sezgisel bir arayüze sahiptir, böylece web kazıma projeleri için bir temel olarak kullanılabilir.
   
4. Kimurai: Mekanize ve Nokogiri üzerine kuruludur. Daha iyi bir yapıya sahiptir ve birden fazla sayfayı taramak, çerezleri yönetmek ve JavaScript'i yönetmek gibi görevleri yerine getirir.
   
5. Wombat: Web kazıma için özel olarak tasarlanmış bir Ruby taşı. Kazıma kurallarını tanımlamayı kolaylaştıran bir DSL (Etki Alanına Özel Dil) sağlar.

PHP

Sadece tam bir makaleye sahip olmak adına listeliyorum, ancak PHP'yi kazıma için kullanmayın.

1. Gut: Symfony'nin TarayıcıKit ve DomCrawler bileşenleri üzerinde tasarlanmıştır. Bu kitaplığın web sitelerine göz atmak, bağlantıları tıklamak ve veri toplamak için kullanabileceğiniz bir API'si vardır.
   
2. Basit HTML DOM Ayrıştırıcısı: Bu kütüphane ile HTML ve XML belgelerini ayrıştırmak mümkündür. JQuery benzeri sözdizimi sayesinde DOM'u değiştirmek için kullanılabilir.
   
3. Guzzle: üst düzey API'si, HTTP istekleri yapmanıza ve geri alabileceğiniz farklı yanıtları yönetmenize olanak tanır.

Java

Java'nın web kazıma için kullanıma sunduğu kütüphaneler nelerdir? Görelim:

1. JÇorba: Bu görevi gerçekleştirmenize yardımcı olacak basit bir API'ye sahip olan bu kütüphaneyle, bir web sayfasındaki öğeleri analiz etmek ve çıkarmak sorun olmayacaktır.
   
2. Selenyum: kaynak kodunda yüksek miktarda JavaScript bulunan web sitelerini yönetmenize olanak tanır, böylece ilginizi çeken tüm verileri bu formatta çıkarabilirsiniz.
   
3. Apache HttpClient: HTTP istekleri yapmak için bu kitaplık tarafından sağlanan düşük düzeyli API'yi kullanın.
   
4. HtmlBirimi: Bu kitaplık, grafik arayüzü olmayan (başka bir deyişle başsız) bir web tarayıcısını simüle eder ve web siteleriyle programlı olarak etkileşimde bulunmanıza olanak tanır. Özellikle JavaScript ağırlıklı siteler için ve düğmelere tıklamak veya form doldurmak gibi kullanıcı eylemlerini taklit etmek için kullanışlıdır.
   

Bu Tüm Web Kazıma Olayı Hakkında Son Düşünceler

Umarım artık açıktır: web kazıma doğru ellerde çok güçlüdür!

Artık ne olduğunu ve nasıl çalıştığının temellerini bildiğinize göre, bunu iş akışınıza nasıl uygulayacağınızı öğrenmenin zamanı geldi; bir işletmenin bundan faydalanabileceği birçok yol var.

Python, JavaScript ve Ruby gibi programlama dilleri web kazımanın tartışmasız krallarıdır. Bunun için PHP kullanabilirsiniz… Peki neden? Sadece neden!?

Cidden, PHP'yi web kazıma için kullanmayın, bırakın WordPress ve Magento'da olsun.