إنشاء أدوات تجريف مخصصة باستخدام لغة بايثون: دليل إرشادي

نشرت: 2024-05-31
عرض جدول المحتويات
مقدمة إلى تجريف الويب باستخدام بايثون
إعداد بيئة بايثون
تثبيت بايثون
خلق بيئة افتراضية
تثبيت الحزم
التحقق من تثبيت بايثون
أساسيات محددات HTML وCSS
هيكل HTML
محددات CSS
استخدام HTML ومحددات النمط للتجريد
إنشاء أول برنامج نصي لكشط بايثون
الخطوة 1: تثبيت المكتبات المطلوبة
الخطوة 2: استيراد المكتبات
الخطوة 3: جلب صفحة الويب
الخطوة 4: تحليل محتوى HTML
الخطوة 5: استخراج البيانات
الخطوة 6: التعامل مع البيانات
الخطوة 7: قم بتشغيل البرنامج النصي الخاص بك
التغلب على التحديات المشتركة في استخراج البيانات
تخزين وإدارة البيانات المسروقة
اختيار تنسيق التخزين الصحيح
استخدام قواعد البيانات للبيانات واسعة النطاق
سلامة البيانات والتحقق من صحتها
ممارسات إدارة البيانات الفعالة
أتمتة تحديثات البيانات
اعتبارات أمنية
ختاماً

مقدمة إلى تجريف الويب باستخدام بايثون

تعد عملية تجريف الويب تقنية إستراتيجية تستخدم لاستخراج البيانات من مواقع الويب. تعمل هذه العملية على أتمتة عملية استرجاع المعلومات من صفحات الويب، وتحويل البيانات غير المنظمة إلى بيانات منظمة يمكن للشركات الاستفادة منها في العديد من العمليات الإستراتيجية. نظرًا للنمو الهائل في توليد البيانات والميزة التنافسية التي توفرها عملية صنع القرار المستندة إلى البيانات، أصبح تجريف الويب باستخدام Python الآن جزءًا لا يتجزأ من الأطر التشغيلية والاستراتيجية عبر مختلف الصناعات.

Python هي لغة البرمجة المفضلة لتطوير حلول تجريد الويب المخصصة نظرًا لميزاتها القوية ونظامها البيئي الداعم. هذا هو السبب وراء كون لغة Python مفيدة بشكل خاص لتطبيقات الأعمال:

لماذا استخدام بايثون؟

المصدر: مفاتيح حمراء

  • سهولة الاستخدام وسهولة القراءة : يضمن بناء جملة Python المباشر سهولة كتابة البرامج النصية وصيانتها، وهو أمر حيوي للشركات التي تتطلع إلى التكيف بسرعة مع تغيرات السوق.
  • المكتبات الشاملة : تقدم بايثون مكتبات متخصصة مثل BeautifulSoup وScrapy وSelenium. تعمل هذه الأدوات على تبسيط المهام المتعلقة باسترجاع البيانات، وتحليل HTML، وأتمتة المتصفح، مما يقلل بشكل كبير من وقت التطوير.
  • قابلية التوسع : تدعم مرونة Python تطوير كل من البرامج النصية البسيطة لاحتياجات البيانات صغيرة الحجم والأنظمة المعقدة لمعالجة بيانات الشركات على نطاق واسع.
  • دعم مجتمعي قوي : يعد مجتمع مطوري Python الواسع مصدرًا لا يقدر بثمن لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها والتحديثات والتعلم المستمر، مما يضمن بقاء حلول الأعمال حديثة وفعالة.

إعداد بيئة بايثون

يتطلب البدء باستخدام Python لتجريد الويب بيئة تم تكوينها بشكل صحيح. فيما يلي كيفية إعداد نظامك للتأكد من أن كل شيء يعمل بسلاسة عند تجريف الويب الخاص بك باستخدام مشاريع Python.

تثبيت بايثون

أولا، تحتاج إلى تثبيت بايثون. يوصى بتنزيل أحدث إصدار من Python 3 من موقع Python الرسمي. يتضمن هذا الإصدار جميع أحدث الميزات والتحسينات. يمكنك التحقق من التثبيت عن طريق فتح موجه الأوامر أو الوحدة الطرفية وكتابة python –version. يجب أن يعرض هذا الأمر رقم الإصدار، مما يؤكد أن بايثون جاهزة للاستخدام.

خلق بيئة افتراضية

من أفضل الممارسات استخدام بيئة افتراضية لمشاريع بايثون الخاصة بك. يؤدي هذا إلى عزل مكتبات مشروعك عن تثبيت Python العالمي ويمنع التعارضات بين تبعيات المشروع. لإنشاء بيئة افتراضية، انتقل إلى دليل مشروعك في الوحدة الطرفية وقم بتشغيل:

بايثون -m venv env

هنا، env هو اسم مجلد البيئة الافتراضية؛ يمكنك تسميته بأي شيء تريده. لتنشيط البيئة الافتراضية، استخدم الأمر التالي:

على نظام التشغيل Windows:

envScriptsactivate

على نظامي التشغيل MacOS وLinux:

المصدر env/bin/activate

تثبيت الحزم

بعد إعداد بيئتك وتنشيطها، يمكنك تثبيت حزم Python اللازمة لتجميع الويب. الحزم الأكثر استخدامًا هي طلبات تقديم طلبات HTTP وBeautifulSoup لتحليل مستندات HTML وXML. قم بتثبيت هذه الحزم عن طريق تشغيل:

طلبات تثبيت النقطة beautifulsoup4

يقوم هذا الأمر بجلب أحدث إصدارات الطلبات وBeautifulSoup وتثبيتها في بيئتك الافتراضية.

التحقق من تثبيت بايثون

للتأكد من نجاح عملية التثبيت وتثبيت الحزم بشكل صحيح، يمكنك استيرادها في غلاف Python. فقط اكتب python في سطر الأوامر لفتح الصدفة، ثم أدخل:

طلبات الاستيراد

import bs4 # bs4 هو اسم الحزمة لـ BeautifulSoup

إذا لم تكن هناك أخطاء، فهذا يعني أنه تم تثبيت الحزم بشكل صحيح، وستكون جاهزًا لبدء استخراج الويب باستخدام Python!

يوفر هذا الإعداد أساسًا قويًا لأي عملية نسخ ويب باستخدام مشروع Python، مما يسمح لك بالعمل مع Python بفعالية وإدارة تبعيات مشروعك بشكل نظيف.

أساسيات محددات HTML وCSS

يتم إنشاء صفحات الويب باستخدام لغة HTML (لغة ترميز النص التشعبي)، التي تقوم ببناء المحتوى من خلال استخدام العناصر والعلامات. هذه العناصر هي اللبنات الأساسية لأي صفحة ويب، وتشمل كل شيء بدءًا من العناوين والفقرات وحتى الروابط والصور. بالنسبة لأي شخص يتعمق في استخراج البيانات من الويب باستخدام Python، فإن الفهم الأساسي لـ HTML أمر لا غنى عنه لأنه يشكل الأساس لكيفية تحديد موقع البيانات التي تحتاجها واستخراجها.

هيكل HTML

يتم تنظيم مستند HTML كشجرة من العناصر، بدءًا من العلامة <html>، متبوعة بالقسمين <head> و<body>. يحتوي <head> على بيانات وصفية وروابط للنصوص البرمجية وأوراق الأنماط، بينما يحتوي <body> على المحتوى الفعلي المعروض على صفحة الويب. يتم تعريف العناصر داخل <body> باستخدام علامات مثل <p> للفقرات، و<a> للارتباطات التشعبية، و<table> للجداول، وغيرها الكثير. يمكن أن يحتوي كل عنصر أيضًا على سمات مثل الفئة والمعرف والنمط، والتي توفر معلومات إضافية حول العنصر أو تغير مظهره وسلوكه.

محددات CSS

محددات CSS

المصدر: اتاتوس

محددات CSS (أوراق الأنماط المتتالية) هي أنماط تُستخدم لتحديد العناصر التي تريد تصميمها أو معالجتها. عند استخراج بيانات الويب، تمكنك محددات CSS من استهداف عناصر محددة ترغب في استخراج المعلومات منها. هناك عدة أنواع من محددات CSS:

  • محددات الكتابة تستهدف العناصر حسب اسم العلامة. على سبيل المثال، p يحدد كافة عناصر <p>.
  • تستخدم محددات الفئة سمة الفئة لعنصر ما للاختيار. على سبيل المثال، .menu يحدد كافة العناصر ذات الفئة = "menu".
  • تستهدف محددات المعرف العناصر بناءً على سمة المعرف. على سبيل المثال، #header يحدد العنصر ذو المعرف = "header".
  • تبحث محددات السمات عن العناصر بناءً على وجود أو قيمة سمة معينة. على سبيل المثال، يقوم [href] بتحديد جميع العناصر ذات السمة href.

استخدام HTML ومحددات النمط للتجريد

لاستخراج البيانات بكفاءة من صفحة الويب، تحتاج إلى فحص الصفحة وفهم بنيتها. ويتم ذلك عادةً باستخدام أدوات المطور في متصفحات الويب مثل Chrome أو Firefox. هنا، يمكنك عرض HTML وتحديد العناصر التي تحتوي على البيانات التي تريد استخراجها. بمجرد تحديدها، يمكنك استخدام محددات CSS لتحديد هذه العناصر.

على سبيل المثال، إذا كنت مهتمًا باستخلاص قائمة عناوين الأخبار من صفحة ويب، فقد تجد أن كل عنوان مغلف بعلامة <h1> داخل عنصر div الذي يحتوي على فئة "news-item". يمكن أن يكون محدد CSS لهذا هو div.news-item h1، الذي يحدد جميع عناصر <h1> التي هي عناصر فرعية من عناصر <div> ذات فئة "news-item".

إنشاء أول برنامج نصي لكشط بايثون

قد تبدو كتابة برنامج نصي بلغة Python لاستخراج البيانات من صفحة ويب أمرًا شاقًا في البداية، ولكن من خلال تقسيم العملية إلى خطوات يمكن التحكم فيها، يمكنك البدء في استخراج البيانات في لمح البصر. فيما يلي دليل بسيط لإنشاء أول برنامج نصي لكشط Python باستخدام الطلبات ومكتبات BeautifulSoup.

الخطوة 1: تثبيت المكتبات المطلوبة

قبل البدء، تأكد من تثبيت Python على نظامك. ستحتاج بعد ذلك إلى تثبيت مكتبتين من مكتبات Python: طلبات جلب صفحة الويب وBeautifulSoup لتحليل محتوى HTML. قم بتثبيت هذه المكتبات باستخدام النقطة:

طلبات تثبيت النقطة beautifulsoup4

الخطوة 2: استيراد المكتبات

ابدأ البرنامج النصي الخاص بك عن طريق استيراد المكتبات الضرورية. قم بإنشاء ملف بايثون جديد واكتب الكود التالي في الأعلى:

طلبات الاستيراد

من bs4 استيراد BeautifulSoup

الخطوة 3: جلب صفحة الويب

اختر عنوان URL لصفحة الويب التي تريد استخلاصها. استخدم الدالة request.get() لجلب الصفحة. تقوم هذه الوظيفة باسترداد صفحة الويب وتخزين الاستجابة في متغير:

url = 'http://example.com' # استبدله بعنوان URL الفعلي

الاستجابة = طلبات.get(url)

الخطوة 4: تحليل محتوى HTML

بمجرد حصولك على صفحة الويب، ستحتاج إلى تحليل محتوى HTML. استخدم BeautifulSoup لتحليل Response.content وإنشاء كائن BeautifulSoup:

حساء = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

الخطوة 5: استخراج البيانات

قرر ما هي البيانات التي تريد استخراجها. على سبيل المثال، إذا كنت تريد استخراج جميع العناوين (الموجودة ضمن علامات <h1>) من صفحة الويب، فيمكنك استخدام طريقة find_all() من BeautifulSoup:

العناوين = حساء.find_all('h1')

للعنوان في العناوين:

طباعة (heading.text.strip())

سيبحث مقتطف الكود هذا عن جميع علامات <h1>، ويمر عبرها، ويطبع النص الموجود داخل كل علامة.

الخطوة 6: التعامل مع البيانات

بمجرد استخراج البيانات، قد ترغب في تخزينها في ملف أو قاعدة بيانات، أو ربما تنظيفها للتحليل. للتبسيط، دعنا نكتب العناوين في ملف نصي:

مع open('headings.txt', 'w') كملف:

للعنوان في العناوين:

file.write(f”{heading.text.strip()}n”)

الخطوة 7: قم بتشغيل البرنامج النصي الخاص بك

احفظ البرنامج النصي الخاص بك وقم بتشغيله من سطر الأوامر الخاص بك:

بيثون your_script_name.py

استبدل your_script_name.py باسم ملف Python الخاص بك. تحقق من الإخراج للتأكد من أن البرنامج النصي الخاص بك يعمل بشكل صحيح.

يمكن توسيع هذا البرنامج النصي الأساسي وتعديله لاستخراج أنواع مختلفة من البيانات من مواقع الويب المختلفة. عندما تشعر براحة أكبر، يمكنك البدء في استكشاف عمليات تجريف الويب الأكثر تقدمًا باستخدام تقنيات وأدوات Python.

التغلب على التحديات المشتركة في استخراج البيانات

التغلب على التحديات المشتركة في استخراج البيانات

المصدر: اكستراكت

يمكن أن يمثل استخراج البيانات عبر تجريف الويب العديد من التحديات، خاصة عند التعامل مع هياكل مواقع الويب المعقدة أو المحتوى الديناميكي. إن فهم هذه التحديات ومعرفة كيفية معالجتها أمر بالغ الأهمية لجمع البيانات بشكل فعال. فيما يلي بعض المشكلات الشائعة التي قد تواجهها واستراتيجيات التغلب عليها:

  • التعامل مع الصفحات

تستخدم العديد من مواقع الويب ترقيم الصفحات لتنظيم مجموعات كبيرة من البيانات عبر صفحات متعددة، مما قد يؤدي إلى تعقيد عمليات استخراج البيانات.

الحل: للتعامل مع ترقيم الصفحات، ستحتاج إلى أتمتة عملية الوصول إلى كل صفحة واستخراج البيانات المطلوبة. يتضمن هذا غالبًا تحديد نمط عنوان URL الذي يستخدمه موقع الويب لترقيم الصفحات ودمج حلقة في البرنامج النصي الخاص بك للتكرار عبر جميع الصفحات. على سبيل المثال، إذا تغيرت عناوين URL بواسطة معلمة استعلام بسيطة (على سبيل المثال، page=1، page=2)، فيمكنك إنشاء عناوين URL هذه ديناميكيًا في البرنامج النصي الخاص بك:

base_url = 'http://example.com/items?page='

لأني في النطاق (1، number_of_pages + 1):

عنوان URL = و"{base_url}{i}"

الاستجابة = طلبات.get(url)

# تحليل واستخراج البيانات كما هو موضح سابقا

  • كشط المحتوى الديناميكي

تقوم بعض مواقع الويب بتحميل محتواها ديناميكيًا باستخدام JavaScript، مما يعني أن البيانات التي تحتاجها قد لا تكون موجودة في HTML الذي يتم إرجاعه بواسطة طلب HTTP بسيط.

الحل: بالنسبة لمواقع الويب التي تعتمد بشكل كبير على JavaScript، غالبًا ما تكون أدوات مثل Selenium أو Puppeteer، والتي يمكنها تشغيل متصفح حقيقي تلقائيًا، ضرورية. يمكن أن تتفاعل هذه الأدوات مع صفحة الويب كما يفعل المستخدم (النقر على الأزرار، والتمرير، وما إلى ذلك) ويمكنها استخراج البيانات التي يتم تحميلها ديناميكيًا:

من برنامج تشغيل الويب الخاص باستيراد السيلينيوم

driver = webdriver.Chrome() # أو webdriver.Firefox()، وما إلى ذلك.

driver.get('http://example.com/dynamic_content')

# رمز التفاعل مع الصفحة موجود هنا

البيانات = driver.find_element_by_id('data').text

طباعة (بيانات)

driver.quit()

  • التعامل مع الحد من معدل وحظر IP

قد تقوم مواقع الويب بوضع حد للمعدل أو حظر عنوان IP الخاص بك إذا قمت بإرسال عدد كبير جدًا من الطلبات في فترة قصيرة.

الحل: لتجنب الحظر أو تحديد السعر، يجب عليك:

  • تقديم الطلبات بمعدل أبطأ. قم بتنفيذ التأخيرات أو فترات النوم في حلقة الكشط الخاصة بك.
  • تدوير عناوين IP ووكلاء المستخدم. يمكن أن يساعد استخدام الوكلاء وتغيير وكلاء المستخدم في تقليد مستخدمين مختلفين وتقليل خطر الحظر.

وقت الاستيراد

استيراد عشوائي

لعنوان URL في عناوين URL:

time.sleep(random.randint(1, 5)) # النوم العشوائي لتقليد السلوك البشري

الاستجابة = request.get(url, headers={'User-Agent': 'سلسلة وكيل المستخدم الخاص بك'})

#تحليل الاستجابة

تخزين وإدارة البيانات المسروقة

بمجرد الانتهاء من استخراج البيانات من الويب بنجاح، فإن الخطوة الحاسمة التالية هي تخزينها وإدارتها بفعالية. لا يضمن تخزين البيانات المناسب بقاء بياناتك منظمة ويمكن الوصول إليها فحسب، بل يعزز أيضًا قابلية التوسع في سير عمل معالجة البيانات لديك. فيما يلي بعض النصائح وأفضل الممارسات لتخزين وإدارة البيانات التي قمت بجمعها:

اختيار تنسيق التخزين الصحيح

يمكن أن يؤثر التنسيق الذي تخزن به بياناتك المسروقة بشكل كبير على كيفية استخدامها لاحقًا. تتضمن التنسيقات الشائعة ما يلي:

  • CSV (قيم مفصولة بفواصل) : مثالي للبيانات الجدولية ذات البنية البسيطة. إنه مدعوم على نطاق واسع وسهل الاستيراد إلى برامج جداول البيانات أو قواعد البيانات.
  • JSON (JavaScript Object Notation) : الأفضل للبيانات الهرمية أو المتداخلة. يُفضل JSON بشدة في تطبيقات الويب ويمكن استخدامه مباشرة في بيئات JavaScript.
  • XML (لغة التوصيف الموسعة) : مفيد للبيانات ذات البنية المعقدة أو عندما تحتاج إلى تنسيق وصفي ذاتي يدعم البيانات الوصفية.

استخدام قواعد البيانات للبيانات واسعة النطاق

بالنسبة لمجموعات البيانات الأكثر شمولاً أو تعقيدًا، تعد قواعد البيانات أكثر ملاءمة نظرًا لقابليتها للتوسع وإمكانيات الاستعلام المتقدمة:

  • قواعد البيانات العلائقية (مثل MySQL وPostgreSQL) : ممتازة للبيانات المنظمة التي تتناسب بشكل جيد مع الجداول والصفوف. تدعم قواعد بيانات SQL الاستعلامات المعقدة وهي مثالية لتكامل البيانات وعمليات المعاملات.
  • قواعد بيانات NoSQL (مثل MongoDB وCassandra) : أكثر ملاءمة للبيانات غير المنظمة أو شبه المنظمة، أو عندما يتطور مخطط البيانات بمرور الوقت. وهي قابلة للتطوير بشكل كبير ومصممة لتحقيق الأداء العالي عبر مجموعات البيانات الكبيرة.

سلامة البيانات والتحقق من صحتها

يعد ضمان دقة واكتمال بياناتك المسروقة أمرًا بالغ الأهمية:

  • قم بتنفيذ عمليات التحقق أثناء عملية الكشط للتحقق من صحة تنسيقات البيانات (مثل التواريخ والأرقام).
  • قم بتحديث البرامج النصية لتجميع البيانات بانتظام للتكيف مع التغييرات في تخطيط أو مخطط موقع الويب المصدر.

ممارسات إدارة البيانات الفعالة

تعد إدارة مجموعات البيانات الكبيرة بفعالية أمرًا أساسيًا للحفاظ على الأداء:

  • النسخ الاحتياطية المنتظمة : قم بجدولة النسخ الاحتياطية المنتظمة لبياناتك لمنع فقدان البيانات.
  • فهرسة البيانات : استخدم الفهرسة في قواعد البيانات الخاصة بك لتسريع أوقات الاستعلام وتحسين أنماط الوصول.
  • معالجة الدُفعات : لمعالجة البيانات أو تحليلها على نطاق واسع، فكر في استخدام أطر معالجة الدُفعات مثل Apache Hadoop أو Spark.

أتمتة تحديثات البيانات

يمكن أن تتغير بيانات الويب بشكل متكرر، لذا يعد إعداد البرامج النصية الآلية لتحديث بياناتك على فترات منتظمة أمرًا مفيدًا:

  • استخدم وظائف cron (على نظام Linux) أو برنامج جدولة المهام (على نظام Windows) لتشغيل البرامج النصية الخاصة بك بشكل دوري.
  • راقب صحة وأداء عمليات التجريف الخاصة بك لاكتشاف الأخطاء وحلها على الفور.

اعتبارات أمنية

ضع الأمان في الاعتبار عند تخزين البيانات الحساسة أو الشخصية:

  • الامتثال للوائح حماية البيانات (على سبيل المثال، اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وCCPA) لضمان التعامل مع البيانات بشكل قانوني.
  • تشفير البيانات الحساسة سواء أثناء النقل أو أثناء الراحة.

مثال لتخزين البيانات في ملف CSV باستخدام بايثون:

  1. فيما يلي مثال بسيط لكيفية حفظ البيانات المسروقة في ملف CSV باستخدام Python:

استيراد ملف CSV

البيانات = [{'name': 'المنتج أ'، 'السعر': '10'}، {'الاسم': 'المنتج ب'، 'السعر': '20'}]

المفاتيح = البيانات[0].المفاتيح()

مع open('products.csv', 'w', newline=') كملف الإخراج:

dict_writer = csv.DictWriter(output_file، مفاتيح)

dict_writer.writeheader()

dict_writer.writerows (بيانات)

ختاماً

مع وجود أساسيات استخراج الويب وتخزين البيانات وإدارتها بشكل فعال في مجموعة الأدوات الخاصة بك، فأنت مجهز جيدًا لتحويل البيانات الأولية إلى رؤى قيمة. تعد الرحلة من الحصول على البيانات إلى تحويلها إلى ذكاء قابل للتنفيذ أمرًا محوريًا في قيادة قرارات عملك ومبادراتك الإستراتيجية. هل أنت على استعداد للارتقاء بأعمالك باستخدام حلول البيانات المخصصة؟ اتصل بـ PromptCloud اليوم لاستكشاف كيف يمكن لخدمات استخراج البيانات المخصصة لدينا أن تمكن مشاريعك. تعمق في عالم اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات وابدأ في تحويل أسلوبك في التعامل مع البيانات اليوم.