Kafanız mı karıştı ve web scraping’in ne olduğunu, nasıl çalıştığını mı öğrenmek istiyorsunuz?
Doğru yerdesiniz; çünkü şimdi her şeyi sizin için açıklayacağız.
Başlamadan önce, kısa bir özet vereyim:
Web scraping, bir web sitesinden herkese açık verileri çıkarma işlemidir.
Ayrıntılar, nasıl çalıştığı ve mevcut popüler kütüphaneler hakkında daha fazla bilgi edinmek için bize katılın.
Web Scraping Nedir?
Web scraping, temel olarak bir web sitesinden büyük miktarda veri çıkarmanızı sağlayan bir işlemdir. Bunun için ParseHub gibi bir “web scraper” kullanmanız veya kod yazmayı biliyorsanız mevcut birçok açık kaynak kütüphanesinden birini kullanmanız gerekir.
Biraz zaman ayırıp ayarlarını yaptıktan ve ince ayarlarını tamamladıktan sonra (bu konuda yeniyseniz Python kütüphanelerini veya kod gerektirmeyen araçları tercih edin), yeni oyuncağınız istediğiniz verileri bulup çıkarmak için web sitesini incelemeye başlar. Ardından bu veriler CSV gibi belirli bir biçime dönüştürülür; böylece her şeye erişebilir, inceleyebilir ve yönetebilirsiniz.
Peki web scraper, bir ürünün veya kişinin belirli verilerini nasıl alır?
Bu noktada merak ediyor olabilirsiniz…
Biraz HTML veya CSS bilgisiyle bunu yapabilirsiniz. Scraping yapmak istediğiniz sayfaya sağ tıklamanız, “Öğeyi incele”yi seçmeniz ve kullanılan ID’yi veya Class’ı belirlemeniz yeterlidir.
Başka bir yöntem de XPath veya düzenli ifadeler kullanmaktır.
Kod yazmayı bilmiyor musunuz? Sorun değil!
Birçok web scraping aracı, kazımak istediğiniz öğeleri seçebileceğiniz ve çıkarmak istediğiniz verileri belirtebileceğiniz kullanıcı dostu bir arayüz sunar. Hatta bazıları, sizin için her şeyi belirleme sürecini otomatikleştiren yerleşik özelliklere sahiptir.
Okumaya devam edin; bir sonraki bölümde bu konuyu daha ayrıntılı ele alacağız.
Web Scraping Nasıl Çalışır?
Bir web sitesinden veri toplamanız gerektiğini, ancak her şeyi tek tek yazmanın çok zaman alacağını düşünün. İşte web scraping tam da bu noktada devreye girer.
Bunu, web sitelerinden istediğiniz belirli bilgileri kolayca alabilen küçük bir robota sahip olmak gibi düşünebilirsiniz. Bu işlemin genellikle nasıl yürüdüğüne bir göz atalım:
- Hedef web sitesine HTTP isteği gönderme: Her şeyin temelini bu adım oluşturur. HTTP isteği, web scraper’ın ilgili web sitesinin barındırıldığı sunucuya bir istek göndermesini sağlar. Bu işlem, bir URL yazdığınızda veya bir bağlantıya tıkladığınızda gerçekleşir. İstek, kullandığınız cihazın ve tarayıcının ayrıntılarını içerir.
- HTML kaynak kodunu ayrıştırma: Sunucu, sayfanın yapısını ve metin, görsel, bağlantı vb. içerikleri içeren web sayfasının HTML kodunu geri gönderir. Web scraper, Python kullanılıyorsa BeautifulSoup, JavaScript kullanılıyorsa DOMParser gibi kütüphanelerden yararlanarak bu kodu işler. Bu, istenen değerleri içeren öğelerin belirlenmesine yardımcı olur.
- Veri Çıkarma: Belirlenen öğelerden sonra web scraper gerekli verileri alır. Bunun için HTML yapısı içinde gezinir, belirli etiketleri veya nitelikleri seçer ve ardından bu etiketlerdeki/niteliklerdeki metni ya da diğer verileri alır.
- Veri Dönüştürme: Çıkarılan veriler tercih edilmeyen bir biçimde olabilir. Bu web verileri temizlenip standartlaştırılır ve ardından CSV dosyası, JSON nesnesi veya veritabanı kaydı gibi bir biçime dönüştürülür. Bu işlem, gereksiz karakterlerin silinmesini, veri türünün değiştirilmesini veya verilerin tablo biçimine getirilmesini içerebilir.
- Veri Depolama: Veriler, gelecekteki analizler veya kullanımlar için depolanmadan önce temizlenir ve yapılandırılır. Bu işlem, örneğin verileri bir dosyaya veya veritabanına kaydederek ya da bir API'ye göndererek gerçekleştirilebilir.
- Birden Fazla Sayfa İçin Tekrarlama: Scraper’dan birden fazla sayfadan veri toplamasını isterseniz, bağlantılar arasında gezinerek veya sayfalandırmayı kullanarak her sayfa için 1-5. adımları tekrarlar. Bazıları (hepsi değil!) dinamik içerikleri veya JavaScript ile oluşturulan sayfaları da işleyebilir.
- Son İşleme (isteğe bağlı): Her şey tamamlandığında, çıkarılan bilgilerden anlamlı sonuçlar elde edebilmek için bazı verileri filtrelemeniz, temizlemeniz veya yinelenen kayıtları kaldırmanız gerekebilir.
Web Kazıma Uygulamaları
E-ticaret için fiyat takibi ve rakip analizi
Bir e-ticaret işletmeniz varsa web kazıma bu senaryoda sizin için faydalı olabilir.
Evet, doğru.
Bu araç sayesinde fiyatları sürekli takip edebilir, rakiplerin sunduğu ürünlerin stok durumunu ve promosyonları izleyebilirsiniz. Ayrıca trendleri takip etmek ve yeni pazar fırsatlarını keşfetmek için web kazımayla elde edilen verilerden yararlanabilirsiniz.
Müşteri adayı oluşturma ve satış istihbaratı
Potansiyel müşterilerden oluşan bir liste hazırlamak istiyor, ancak bu işin ne kadar zaman alacağını düşününce derin bir iç çekiş mi çekiyorsunuz? Web kazımanın bu işi sizin için hızla yapmasını sağlayabilirsiniz.
Bu aracı çok sayıda web sitesini tarayacak ve iletişim bilgileri ile şirket ayrıntıları gibi müşteri listeniz için önem taşıyan tüm verileri çıkaracak şekilde programlamanız yeterli. Böylece web kazımayla analiz edebileceğiniz büyük hacimli veriler elde edebilir, satış hedeflerinizi daha iyi belirleyebilir ve çok istediğiniz müşteri adaylarına ulaşabilirsiniz.
Emlak ilanları ve pazar araştırması
Emlak sektörü, web kazımanın avantajlarından yararlanılan bir başka alandır. Bu araçla emlakla ilgili çok sayıda web sitesini inceleyerek bir mülk listesi oluşturmak mümkündür.
Bu veriler daha sonra pazar trendlerini (alıcı tercihlerini inceleyerek) takip etmek ve değerinin altında fiyatlandırılmış mülkleri belirlemek için kullanılabilir. Bu verilerin analizi, sektördeki yatırım ve geliştirme kararlarında da belirleyici olabilir.
Sosyal medya duygu analizi
Tüketicilerin belirli markalara veya ürünlere yönelik duygularını anlamak ya da sosyal ağlarda belirli bir sektördeki trendleri görmek istiyorsanız, tüm bunları yapmanın en iyi yolu web kazımadır.
Bunun için web kazıyıcınızı çalıştırarak gönderileri, yorumları ve değerlendirmeleri toplayın. Sosyal ağlardan çıkarılan veriler, pazarlama stratejileri hazırlamak ve bir markanın itibarını değerlendirmek için NLP veya yapay zekâyla birlikte kullanılabilir.
Akademik ve bilimsel araştırma
Kuşkusuz ekonomi, sosyoloji ve bilgisayar bilimi, web kazımadan en çok yararlanan alanlardır.
Bu alanlardan herhangi birinde araştırmacı olarak, bu araçla elde ettiğiniz verileri inceleme veya literatür taraması yapma amacıyla kullanabilirsiniz. Ayrıca makine öğrenimine odaklanan projeler ve istatistiksel modeller oluşturmak için büyük ölçekli veri kümeleri hazırlayabilirsiniz.
En İyi Web Kazıma Araçları ve Kütüphaneleri
Python
Web kazıma projeleri yapmaya karar verirseniz Python ile yanlış yapmış olmazsınız!
- BeautifulSoup: Bu kütüphane, farklı ayrıştırıcılarla da uyumlu olarak HTML ve XML belgelerini ayrıştırır.
- Scrapy: Güçlü ve hızlı bir web kazıma çatısıdır. Veri ayıklama için üst düzey bir API'ye sahiptir.
- Selenium: Bu araç, kaynak kodunda önemli miktarda JavaScript bulunan web sitelerini yönetebilir. Dinamik içerikleri kazımak için de kullanılabilir.
- Requests: Bu kütüphane sayesinde HTTP isteklerini basit ve zarif bir arayüzle yapabilirsiniz.
- Urllib: URL'leri açar ve okur. Requests gibi bir arayüze sahiptir ancak daha düşük seviyelidir; bu nedenle yalnızca temel web kazıma görevlerinde kullanabilirsiniz.
JavaScript
JavaScript, özellikle Playwright ile web kazıma için çok iyi bir ikinci seçenektir.
- Puppeteer: Üst düzey bir API ile donatılmış bu Node.js kütüphanesi sayesinde, web kazıma için Chrome veya Chromium tarayıcısının başsız bir sürümünü yönetebilirsiniz.
- Cheerio: jQuery'ye benzer olan bu kütüphane, HTML'yi ayrıştırıp değiştirmenizi sağlar. Bunu yapmak için alışması kolay bir sözdizimine sahiptir.
- Axios: Bu popüler kütüphane, HTTP istekleri yapmak için basit bir API sunar. Node.js'in yerleşik HTTP modülüne alternatif olarak da kullanılabilir.
- Playwright: Puppeteer'a benzer; ancak daha yeni ve daha iyi bir Node.js kütüphanesidir. Microsoft tarafından geliştirilmiştir ve Windows 11 veya Edge Browser'ın aksine berbat değildir! Tarayıcılar arası uyumluluk ve otomatik bekleme gibi özellikler sunar.
Ruby
Hayatımda tek satır Ruby koduna bile dokunmadım; ancak bu yazı için araştırma yaparken Reddit'teki bazı kullanıcıların kazıma konusunda Python'dan daha iyi olduğuna yemin ettiğini gördüm. Nedenini bana sormayın.
- Mechanize: Bu Ruby kütüphanesi, veri ayıklamanın yanı sıra formları dolduracak ve bağlantılara tıklayacak şekilde programlanabilir. JavaScript sayfa yönetimi ve kimlik doğrulama için de kullanılabilir.
- Nokogiri: HTML ve XML kaynak kodlarını işleyebilen bir kütüphanedir. XPath ve CSS seçicilerini destekler.
- HTTParty: Sunucuya HTTP istekleri yapmanızı kolaylaştıran sezgisel bir arayüze sahiptir; bu nedenle web kazıma projeleri için temel olarak kullanılabilir.
- Kimurai: Mechanize ve Nokogiri üzerine kuruludur. Daha iyi bir yapıya sahiptir ve birden fazla sayfayı tarama, çerezleri yönetme ve JavaScript'i işleme gibi görevleri yerine getirir.
- Wombat: Web kazıma için özel olarak tasarlanmış bir Ruby gem'idir. Kazıma kurallarını tanımlamayı kolaylaştıran bir DSL (Alana Özgü Dil) sunar.
PHP
Sırf eksiksiz bir makale olması için listeliyorum; ama kazıma için PHP kullanmayın.
- Goutte: Symfony'nin BrowserKit ve DomCrawler bileşenleri üzerine kurulmuştur. Bu kütüphane, web sitelerinde gezinmek, bağlantılara tıklamak ve veri toplamak için kullanabileceğiniz bir API'ye sahiptir.
- Simple HTML DOM Parser: Bu kütüphaneyle HTML ve XML belgelerini ayrıştırmak mümkündür. jQuery benzeri sözdizimi sayesinde DOM'u değiştirmek için kullanılabilir.
- Guzzle: Üst düzey API'si, HTTP istekleri yapmanıza ve alabileceğiniz farklı yanıtları yönetmenize olanak tanır.
Java
Java web kazıma için hangi kütüphaneleri sunuyor? Hadi bakalım:
- JSoup: Basit bir API'ye sahip olan bu kütüphaneyle bir web sayfasındaki öğeleri analiz edip ayıklamak sorun olmayacaktır.
- Selenium: Kaynak kodunda yoğun JavaScript bulunan web sitelerini yönetmenizi sağlar; böylece bu formatta ilginizi çeken tüm verileri ayıklayabilirsiniz.
- Apache HttpClient: HTTP istekleri yapmak için bu kütüphanenin sunduğu düşük seviyeli API'yi kullanın.
- HtmlUnit: Bu kütüphane, grafik arayüzü olmayan bir web tarayıcısını (yani başsız bir tarayıcıyı) simüle eder ve web siteleriyle program aracılığıyla etkileşim kurmanızı sağlar. Özellikle JavaScript ağırlıklı sitelerde ve düğmelere tıklama veya formları doldurma gibi kullanıcı eylemlerini taklit etmek için kullanışlıdır.
Web Kazıma Meselesine Dair Son Düşünceler
Umarım artık netleşmiştir: Web kazıma, doğru ellerde çok güçlüdür!
Artık ne olduğunu ve nasıl çalıştığının temellerini bildiğinize göre, bunu iş akışınıza nasıl uygulayacağınızı öğrenmenin zamanı geldi. Bir işletme bundan pek çok şekilde yararlanabilir.
Python, JavaScript ve Ruby gibi programlama dilleri web kazımanın tartışmasız krallarıdır. Bunun için PHP de kullanabilirsiniz… Ama neden? Neden yani!?
Cidden, web kazıma için PHP kullanmayın; onu WordPress ve Magento'ya bırakın.