Python ile Özel Kazıma Araçları Oluşturma: Nasıl Yapılır Kılavuzu

Python ile Web Scraping'e Giriş

Web kazıma, web sitelerinden veri çıkarmak için kullanılan stratejik bir teknolojidir. Bu süreç, web sayfalarından bilgi alımını otomatikleştirerek yapısal olmayan verileri, işletmelerin çok sayıda stratejik operasyon için kullanabileceği yapılandırılmış verilere dönüştürür. Veri oluşturmanın katlanarak büyümesi ve veriye dayalı karar vermenin sunduğu rekabet avantajı göz önüne alındığında, Python ile web kazıma artık çeşitli endüstrilerdeki operasyonel ve stratejik çerçevelerin ayrılmaz bir parçasıdır.

Python, sağlam özellikleri ve destekleyici ekosistemi nedeniyle özel web kazıma çözümleri geliştirmek için tercih edilen programlama dilidir. İşte Python'un iş uygulamaları için özellikle avantajlı olmasının nedeni:

Kaynak: redswitches

• Kullanım Kolaylığı ve Okunabilirlik : Python'un basit sözdizimi, komut dosyalarının yazılmasının ve bakımının kolay olmasını sağlar; bu, pazar değişikliklerine hızla uyum sağlamak isteyen işletmeler için hayati öneme sahiptir.
• Kapsamlı Kütüphaneler : Python, BeautifulSoup, Scrapy ve Selenium gibi özel kütüphaneler sunar. Bu araçlar veri alma, HTML ayrıştırma ve tarayıcı otomasyonu ile ilgili görevleri basitleştirerek geliştirme süresini önemli ölçüde azaltır.
• Ölçeklenebilirlik : Python'un esnekliği, hem küçük ölçekli veri ihtiyaçları için basit komut dosyalarının hem de büyük ölçekli kurumsal veri işleme için karmaşık sistemlerin geliştirilmesini destekler.
• Güçlü Topluluk Desteği : Kapsamlı Python geliştirici topluluğu, sorun giderme, güncellemeler ve sürekli öğrenme için paha biçilmez bir kaynaktır ve iş çözümlerinin güncel ve etkili kalmasını sağlar.

Python Ortamını Kurma

Web kazıma için Python'u kullanmaya başlamak, uygun şekilde yapılandırılmış bir ortam gerektirir. Python projeleriyle web kazıma işleminizde her şeyin sorunsuz çalışmasını sağlamak için sisteminizi nasıl kurabileceğinizi burada bulabilirsiniz.

Python'u yükleme

Öncelikle Python'u kurmanız gerekiyor. Python 3'ün en son sürümünü resmi Python web sitesinden indirmeniz önerilir. Bu sürüm en son özelliklerin ve iyileştirmelerin tümünü içerir. Komut isteminizi veya terminalinizi açıp python –version yazarak kurulumu doğrulayabilirsiniz. Bu komut, Python'un kullanıma hazır olduğunu onaylayan sürüm numarasını görüntülemelidir.

Sanal Ortam Oluşturma

Python projeleriniz için sanal bir ortam kullanmak en iyi uygulamadır. Bu, projenizin kitaplıklarını genel Python kurulumundan yalıtır ve proje bağımlılıkları arasındaki çakışmaları önler. Sanal bir ortam oluşturmak için terminaldeki proje dizininize gidin ve şunu çalıştırın:

python -m venv env

Burada env, sanal ortam klasörünün adıdır; ona istediğiniz ismi verebilirsiniz. Sanal ortamı etkinleştirmek için aşağıdaki komutu kullanın:

Windows'ta:

envScriptsactive

MacOS ve Linux'ta:

kaynak env/bin/etkinleştir

Paketleri Yükleme

Ortamınız kurulup etkinleştirildiğinde, web kazıma için gereken Python paketlerini yükleyebilirsiniz. En sık kullanılan paketler, HTTP istekleri yapma istekleri ve HTML ve XML belgelerini ayrıştırma için BeautifulSoup paketleridir. Bu paketleri çalıştırarak yükleyin:

pip kurulum istekleri güzelsoup4

Bu komut, request'lerin ve BeautifulSoup'un en son sürümlerini getirir ve bunları sanal ortamınıza yükler.

Python Kurulumunu Doğrulama

Kurulumunuzun başarılı olduğundan ve paketlerin doğru şekilde kurulduğundan emin olmak için bunları bir Python kabuğuna aktarabilirsiniz. Kabuğu açmak için komut satırınıza python yazmanız ve ardından şunu girmeniz yeterlidir:

içe aktarma istekleri

import bs4 # bs4 BeautifulSoup'un paket adıdır

Herhangi bir hata yoksa paketler doğru şekilde kurulmuş demektir ve artık Python ile web kazımaya başlamaya hazırsınız!

Bu kurulum, Python projesiyle herhangi bir web kazıma için sağlam bir temel sağlayarak Python ile etkili bir şekilde çalışmanıza ve proje bağımlılıklarınızı temiz bir şekilde yönetmenize olanak tanır.

HTML ve CSS Seçicilerin Temelleri

Web sayfaları, öğelerin ve etiketlerin kullanımı yoluyla içeriği yapılandıran HTML (HyperText Markup Language) kullanılarak oluşturulur. Bu öğeler, başlıklardan paragraflara, bağlantılardan resimlere kadar her şeyi kapsayan herhangi bir web sayfasının yapı taşlarıdır. Python ile web kazımayla ilgilenen herkes için temel bir HTML anlayışı vazgeçilmezdir çünkü ihtiyaç duyduğunuz verileri nasıl bulacağınızın ve çıkaracağınızın temelini oluşturur.

HTML Yapısı

Bir HTML belgesi, <html> etiketiyle başlayıp <head> ve <body> bölümleriyle devam eden bir öğeler ağacı olarak yapılandırılmıştır. <head> meta verileri ve komut dosyalarına ve stil sayfalarına bağlantıları içerirken, <body> web sayfasında görüntülenen gerçek içeriği barındırır. <body> içindeki öğeler paragraflar için <p>, köprüler için <a>, tablolar için <table> ve daha birçok etiket kullanılarak tanımlanır. Her öğe aynı zamanda öğe hakkında ek bilgi sağlayan veya öğenin görünümünü ve davranışını değiştiren sınıf, kimlik ve stil gibi özelliklere de sahip olabilir.

CSS Seçiciler

Kaynak: atatus

CSS (Basamaklı Stil Sayfaları) seçicileri, stil vermek veya değiştirmek istediğiniz öğeleri seçmek için kullanılan desenlerdir. Web verilerini kazırken CSS seçicileri, bilgi çıkarmak istediğiniz belirli öğeleri hedeflemenizi sağlar. Birkaç tür CSS seçici vardır:

• Seçicilerin hedef öğelerini etiket adına göre yazın . Örneğin p, tüm <p> öğelerini seçer.
• Sınıf seçiciler, seçim için bir öğenin sınıf özelliğini kullanır. Örneğin .menu class=”menu” olan tüm elemanları seçer.
• Kimlik seçiciler, kimlik özelliğine göre öğeleri hedefler. Örneğin #header id=”header” olan öğeyi seçer.
• Nitelik seçiciler, belirli bir niteliğin varlığına veya değerine göre öğeleri arar. Örneğin, [href] href niteliğine sahip tüm öğeleri seçer.

Kazıma için HTML ve Stil Seçicileri Kullanma

Bir web sayfasından verileri verimli bir şekilde kazımak için sayfayı incelemeniz ve yapısını anlamanız gerekir. Bu genellikle Chrome veya Firefox gibi web tarayıcılarındaki Geliştirici Araçları kullanılarak yapılır. Burada HTML'yi görüntüleyebilir ve hangi öğelerin kazımak istediğiniz verileri içerdiğini belirleyebilirsiniz. Tanımlandıktan sonra bu öğelerin yerini belirlemek için CSS seçicileri kullanabilirsiniz.

Örneğin, bir web sayfasından haber başlıkları listesini çıkarmak istiyorsanız, her başlığın "haber öğesi" sınıfına sahip bir div öğesi içindeki <h1> etiketiyle sarıldığını görebilirsiniz. Bunun için CSS seçici div.news-item h1 olabilir; bu, "news-item" sınıfına sahip <div> öğelerinin çocukları olan tüm <h1> öğelerini seçer.

İlk Python Scraping Komut Dosyanızı Oluşturma

Bir web sayfasından verileri kazımak için bir Python betiği yazmak ilk başta göz korkutucu görünebilir, ancak süreci yönetilebilir adımlara bölerek kısa sürede verileri kazımaya başlayabilirsiniz. İstekleri ve BeautifulSoup kitaplıklarını kullanarak ilk Python kazıma komut dosyanızı oluşturmaya yönelik basit bir kılavuz.

1. Adım: Gerekli Kitaplıkları Yükleyin

Başlamadan önce sisteminizde Python'un kurulu olduğundan emin olun. Ardından iki Python kütüphanesi kurmanız gerekecek: web sayfasını getirme istekleri ve HTML içeriğini ayrıştırma için BeautifulSoup. Bu kütüphaneleri pip kullanarak kurun:

pip kurulum istekleri güzelsoup4

2. Adım: Kitaplıkları İçe Aktarın

Gerekli kütüphaneleri içe aktararak betiğinizi başlatın. Yeni bir Python dosyası oluşturun ve en üste aşağıdaki kodu yazın:

içe aktarma istekleri

bs4'ten BeautifulSoup'u içe aktar

3. Adım: Web Sayfasını Getirin

Kazımak istediğiniz web sayfasının URL'sini seçin. Sayfayı getirmek için request.get() işlevini kullanın. Bu işlev web sayfasını alır ve yanıtı bir değişkende saklar:

url = 'http://example.com' # Gerçek URL ile değiştirin

yanıt = request.get(url)

4. Adım: HTML İçeriğini Ayrıştırın

Web sayfasını aldıktan sonra HTML içeriğini ayrıştırmanız gerekir. Response.content'i ayrıştırmak ve bir BeautifulSoup nesnesi oluşturmak için BeautifulSoup'u kullanın:

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

Adım 5: Verileri Çıkarın

Hangi verileri çıkarmak istediğinize karar verin. Örneğin, web sayfasındaki tüm başlıkları (<h1> etiketleri içinde bulunan) çıkarmak istiyorsanız BeautifulSoup'un find_all() yöntemini kullanabilirsiniz:

başlıklar = çorba.find_all('h1')

başlıklarda başlık için:

print(heading.text.strip())

Bu kod parçacığı tüm <h1> etiketlerini bulacak, bunlar arasında geçiş yapacak ve her etiketin içindeki metni yazdıracaktır.

Adım 6: Verileri İşleyin

Verileri çıkardıktan sonra, onu bir dosyada veya veritabanında saklamak veya analiz için temizlemek isteyebilirsiniz. Kolaylık sağlamak için başlıkları bir metin dosyasına yazalım:

dosya olarak open('headings.txt', 'w') ile:

başlıklarda başlık için:

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

Adım 7: Komut Dosyanızı Çalıştırın

Komut dosyanızı kaydedin ve komut satırınızdan çalıştırın:

python sizin_script_name.py'niz

your_script_name.py'yi Python dosyanızın adıyla değiştirin. Komut dosyanızın doğru çalıştığından emin olmak için çıktıyı kontrol edin.

Bu temel komut dosyası, çeşitli web sitelerinden farklı türdeki verileri kazımak için genişletilebilir ve değiştirilebilir. Kendinizi daha rahat hissettikçe Python teknikleri ve araçlarıyla daha gelişmiş web kazımayı keşfetmeye başlayabilirsiniz.

Yaygın Veri Çıkarma Zorluklarının Aşılması

Kaynak: xtract

Web kazıma yoluyla veri çıkarma, özellikle karmaşık web sitesi yapıları veya dinamik içerikle uğraşırken çok sayıda zorluk ortaya çıkarabilir. Bu zorlukları anlamak ve bunların nasıl çözüleceğini bilmek, etkili veri toplama açısından çok önemlidir. Karşılaşabileceğiniz bazı genel sorunlar ve bunların üstesinden gelme stratejileri aşağıda verilmiştir:

• Sayfalandırmayla Başa Çıkmak

Birçok web sitesi, büyük veri kümelerini birden fazla sayfada düzenlemek için sayfalandırmayı kullanır; bu da veri çıkarma işlemlerini karmaşıklaştırabilir.

Çözüm: Sayfalandırmayı gerçekleştirmek için her sayfaya erişme ve gerekli verileri çıkarma sürecini otomatikleştirmeniz gerekir. Bu genellikle web sitesinin sayfalandırma için kullandığı URL modelini tanımlamayı ve tüm sayfalarda yineleme yapmak için komut dosyanıza bir döngü eklemeyi içerir. Örneğin, URL'ler basit bir sorgu parametresine göre değişiyorsa (örneğin, sayfa=1, sayfa=2), bu URL'leri komut dosyanızda dinamik olarak oluşturabilirsiniz:

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

aralıktaki i için (1, sayfa_sayısı + 1):

url = f”{base_url}{i}”

yanıt = request.get(url)

# Daha önce açıklandığı gibi verileri ayrıştırın ve çıkarın

• Dinamik İçeriği Kazıma

Bazı web siteleri içeriklerini dinamik olarak JavaScript kullanarak yükler; bu, ihtiyacınız olan verilerin basit bir HTTP isteğinin döndürdüğü HTML'de bulunmayabileceği anlamına gelir.

Çözüm: Ağırlıklı olarak JavaScript'e dayanan web siteleri için, gerçek bir tarayıcıyı otomatikleştirebilen Selenium veya Puppeteer gibi araçlar genellikle gereklidir. Bu araçlar, web sayfasıyla kullanıcının yaptığı gibi etkileşime girebilir (düğmelere tıklamak, kaydırma yapmak vb.) ve dinamik olarak yüklenen verileri sıyırabilir:

selenyum içe aktarma web sürücüsünden

sürücü = webdriver.Chrome() # veya webdriver.Firefox(), vb.

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

# Sayfayla etkileşim kuracak kod buraya gelecek

veri = Driver.find_element_by_id('data').text

yazdır(veri)

sürücü.quit()

• Hız Sınırlama ve IP Yasaklamalarının Ele Alınması

Kısa sürede çok fazla istek gönderirseniz web siteleri hız sınırlaması uygulayabilir veya IP'nizi engelleyebilir.

Çözüm: Yasaklanmayı veya hız sınırlamasını önlemek için şunları yapmalısınız:

• İstekleri daha yavaş bir hızda yapın. Kazıma döngünüze gecikmeler veya uyku aralıkları uygulayın.
• IP adreslerini ve kullanıcı aracılarını döndürün. Proxy kullanmak ve kullanıcı aracılarını değiştirmek, farklı kullanıcıları taklit etmeye ve engellenme riskini azaltmaya yardımcı olabilir.

ithalat zamanı

rastgele içe aktar

URL'lerdeki URL için:

time.sleep(random.randint(1, 5)) # İnsan davranışını taklit etmek için rastgele uyku

yanıt = request.get(url, başlıklar={'User-Agent': 'Kullanıcı Aracısı Diziniz'})

# Yanıtı ayrıştır

Kazınmış Verilerin Saklanması ve Yönetilmesi

Verileri web'den başarılı bir şekilde çıkardıktan sonra, bir sonraki kritik adım, verileri etkili bir şekilde depolamak ve yönetmektir. Doğru veri depolama, yalnızca verilerinizin düzenli ve erişilebilir kalmasını sağlamakla kalmaz, aynı zamanda veri işleme iş akışlarınızın ölçeklenebilirliğini de geliştirir. Topladığınız verileri depolamak ve yönetmek için bazı ipuçları ve en iyi uygulamaları burada bulabilirsiniz:

Doğru Depolama Formatını Seçmek

Kazınmış verilerinizi depoladığınız format, daha sonra nasıl kullanacağınızı önemli ölçüde etkileyebilir. Yaygın formatlar şunları içerir:

• CSV (Virgülle Ayrılmış Değerler) : Basit yapısıyla tablo halindeki veriler için idealdir. Yaygın olarak desteklenir ve elektronik tablo yazılımına veya veritabanlarına aktarılması kolaydır.
• JSON (JavaScript Nesne Gösterimi) : Hiyerarşik veya iç içe geçmiş veriler için en iyisi. JSON, web uygulamalarında oldukça tercih edilir ve doğrudan JavaScript ortamlarında kullanılabilir.
• XML (eXtensible Markup Language) : Karmaşık yapıya sahip veriler için veya meta verileri destekleyen, kendini açıklayan bir formata ihtiyaç duyduğunuzda kullanışlıdır.

Büyük Ölçekli Veriler İçin Veritabanlarını Kullanma

Daha kapsamlı veya karmaşık veri koleksiyonları için veritabanları, ölçeklenebilirlikleri ve gelişmiş sorgulama yetenekleri nedeniyle daha uygundur:

• İlişkisel Veritabanları (örneğin, MySQL, PostgreSQL) : Tablolara ve satırlara iyi uyum sağlayan yapılandırılmış veriler için mükemmeldir. SQL veritabanları karmaşık sorguları destekler ve veri bütünlüğü ve işlem işlemleri için idealdir.
• NoSQL Veritabanları (örn. MongoDB, Cassandra) : Yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış veriler için veya veri şemasının zaman içinde gelişebileceği durumlar için daha uygundur. Bunlar son derece ölçeklenebilirdir ve büyük veri kümelerinde yüksek performans için tasarlanmıştır.

Veri Bütünlüğü ve Doğrulama

Kazınmış verilerinizin doğruluğunu ve eksiksizliğini sağlamak çok önemlidir:

• Veri formatlarını (örn. tarihler, sayılar) doğrulamak için kazıma işlemi sırasında kontroller uygulayın.
• Kaynak web sitesinin düzenindeki veya şemasındaki değişikliklere uyum sağlamak için veri kazıma komut dosyalarınızı düzenli olarak güncelleyin.

Etkin Veri Yönetimi Uygulamaları

Büyük veri kümelerini etkili bir şekilde yönetmek, performansı korumanın anahtarıdır:

• Düzenli Yedeklemeler : Veri kaybını önlemek için verilerinizin düzenli olarak yedeklenmesini planlayın.
• Veri Dizine Ekleme : Sorgu sürelerini hızlandırmak ve erişim modellerini iyileştirmek için veritabanlarınızda dizin oluşturmayı kullanın.
• Toplu İşleme : Büyük ölçekli veri işleme veya analizi için Apache Hadoop veya Spark gibi toplu işleme çerçevelerini kullanmayı düşünün.

Veri Güncellemelerini Otomatikleştirme

Web verileri sık sık değişebileceğinden, verilerinizi düzenli aralıklarla güncellemek için otomatik komut dosyaları oluşturmak faydalıdır:

• Kazıma komut dosyalarınızı düzenli aralıklarla çalıştırmak için cron işlerini (Linux'ta) veya Görev Zamanlayıcı'yı (Windows'ta) kullanın.
• Hataları anında yakalayıp çözmek için kazıma operasyonlarınızın sağlığını ve performansını izleyin.

Güvenlik Hususları

Hassas veya kişisel verileri saklarken güvenliği aklınızda bulundurun:

• Verileri yasalara uygun şekilde kullandığınızdan emin olmak için veri koruma düzenlemelerine (örn. GDPR, CCPA) uyun.
• Hassas verileri hem aktarım halindeyken hem de beklemedeyken şifreleyin.

Python kullanarak CSV'de Veri Depolama Örneği:

1. Python kullanarak kazınmış verilerin bir CSV dosyasına nasıl kaydedileceğine dair basit bir örnek:

csv'yi içe aktar

veri = [{'name': 'Ürün A', 'fiyat': '10'}, {'name': 'Ürün B', 'fiyat': '20'}]

anahtarlar = veri[0].anahtarlar()

çıktı_dosyası olarak open('products.csv', 'w', newline=”) ile:

dict_writer = csv.DictWriter(çıkış_dosyası, anahtarlar)

dict_writer.writeheader()

dict_writer.writerows(veri)

Sonuç olarak

Etkili web kazıma, veri depolama ve yönetimin temelleri artık araç setinizde olduğundan, ham verileri değerli içgörülere dönüştürmek için iyi donanıma sahipsiniz. Verilerin elde edilmesinden eyleme geçirilebilir istihbarata dönüştürülmesine kadar olan yolculuk, iş kararlarınızı ve stratejik girişimlerinizi yönlendirmede çok önemlidir. İşletmenizi özelleştirilmiş veri çözümleriyle yükseltmeye hazır mısınız? Özel veri kazıma hizmetlerimizin projelerinizi nasıl güçlendirebileceğini keşfetmek için bugün PromptCloud ile iletişime geçin. Veriye dayalı karar verme dünyasının derinliklerine dalın ve verilere yaklaşımınızı bugün dönüştürmeye başlayın.