07-09-2023, Saat: 21:51
Python, web scraping (web sitelerinden veri çekme) işlemleri için oldukça yaygın olarak kullanılan bir programlama dilidir. Web scraping, belirli bir web sitesinden veri çekmek veya bilgi toplamak için kullanılır ve Python'un çeşitli kütüphaneleri bu işlemi kolaylaştırır. İşte Python ve web scraping ile ilgili temel bilgiler:
1. **Web Scraping İçin Kullanılan Kütüphaneler
* Python ile web scraping yapmak için kullanabileceğiniz bazı popüler kütüphaneler şunlardır:
- **Beautiful Soup* HTML ve XML belgelerini ayrıştırmak ve veri çekmek için kullanılır.
- **Requests* Web sayfalarına HTTP istekleri göndermek için kullanılır.
- **Selenium* Web sayfalarını otomatik olarak gezerek veri çekmek için kullanılır.
- **Scrapy* Web scraping projeleri için özel olarak tasarlanmış bir framework.
2. **HTTP İstekleri Gönderme* `requests` kütüphanesi, belirli bir URL'ye HTTP GET veya POST isteği göndermek için kullanılır. Web sayfasının kaynak kodunu almak veya belirli verilere erişmek için bu kütüphane yaygın olarak kullanılır.
3. **Beautiful Soup Kullanımı* `Beautiful Soup` kütüphanesi, HTML veya XML belgelerini çözümlemek ve veriyi çıkarmak için kullanılır. Web sayfalarından veri çekmek için kullanışlıdır. Özellikle statik web siteleri için uygundur.
4. **Selenium ile Otomasyon* Selenium, web tarayıcılarını otomatik olarak kontrol etmek için kullanılır. Dinamik web sitelerinden veri çekmek veya otomasyon işlemleri gerçekleştirmek için kullanışlıdır. Birçok web scraping senaryosunda kullanılır.
5. **Robots.txt ve Etiket Kuralları* Web scraping yaparken, web sitelerinin `robots.txt` dosyalarını ve sayfa başlığı etiketlerini dikkate almalısınız. Bu, web scraping işleminizin yasal ve etik sınırlar içinde olmasını sağlar.
6. **Veri Analizi ve Kaydetme* Web scraping ile çekilen veriyi analiz etmek ve kaydetmek için Python'un veri analizi kütüphaneleri (örneğin, Pandas) kullanılabilir. Verileri CSV, Excel veya veritabanlarına kaydetmek gibi işlemler yapılabilir.
7. **Proxy Kullanımı* Web scraping işlemleri sırasında IP engellemelerini önlemek veya anonimlik sağlamak amacıyla proxy sunucuları kullanabilirsiniz.
8. **Veri Temizleme ve Düzenleme* Çekilen veri, genellikle temizlenmeli ve düzenlenmelidir. Bu, çekilen verinin analiz veya sunum için uygun hale getirilmesini içerir.
9. **Sayfa Gezme (Crawling)* Web scraping projeleri bazen birden fazla sayfayı dolaşmayı gerektirir. Bu, web sitesinin tüm verisini toplamak için kullanılır.
10. **Veri Saklama ve Güncelleme* Çekilen veriyi düzenli olarak güncellemek veya belirli bir veritabanında saklamak gerekebilir.
Web scraping, birçok farklı uygulama alanında kullanılır, örneğin fiyat karşılaştırmaları, haber toplama, pazar araştırması ve daha fazlası. Ancak web scraping yaparken etik kurallara ve web sitesi sahiplerinin izinlerine uymak önemlidir. Ayrıca, hukuki sınırlamalara ve kullanım politikalarına dikkat etmek de önemlidir.
![[Resim: web-scraping-with-python.png]](https://scrape-it.cloud/assets/blog_img/web-scraping-with-python.png)
1. **Web Scraping İçin Kullanılan Kütüphaneler
* Python ile web scraping yapmak için kullanabileceğiniz bazı popüler kütüphaneler şunlardır:- **Beautiful Soup
* HTML ve XML belgelerini ayrıştırmak ve veri çekmek için kullanılır.- **Requests
* Web sayfalarına HTTP istekleri göndermek için kullanılır.- **Selenium
* Web sayfalarını otomatik olarak gezerek veri çekmek için kullanılır.- **Scrapy
* Web scraping projeleri için özel olarak tasarlanmış bir framework.2. **HTTP İstekleri Gönderme
* `requests` kütüphanesi, belirli bir URL'ye HTTP GET veya POST isteği göndermek için kullanılır. Web sayfasının kaynak kodunu almak veya belirli verilere erişmek için bu kütüphane yaygın olarak kullanılır.3. **Beautiful Soup Kullanımı
* `Beautiful Soup` kütüphanesi, HTML veya XML belgelerini çözümlemek ve veriyi çıkarmak için kullanılır. Web sayfalarından veri çekmek için kullanışlıdır. Özellikle statik web siteleri için uygundur.4. **Selenium ile Otomasyon
* Selenium, web tarayıcılarını otomatik olarak kontrol etmek için kullanılır. Dinamik web sitelerinden veri çekmek veya otomasyon işlemleri gerçekleştirmek için kullanışlıdır. Birçok web scraping senaryosunda kullanılır.5. **Robots.txt ve Etiket Kuralları
* Web scraping yaparken, web sitelerinin `robots.txt` dosyalarını ve sayfa başlığı etiketlerini dikkate almalısınız. Bu, web scraping işleminizin yasal ve etik sınırlar içinde olmasını sağlar.6. **Veri Analizi ve Kaydetme
* Web scraping ile çekilen veriyi analiz etmek ve kaydetmek için Python'un veri analizi kütüphaneleri (örneğin, Pandas) kullanılabilir. Verileri CSV, Excel veya veritabanlarına kaydetmek gibi işlemler yapılabilir.7. **Proxy Kullanımı
* Web scraping işlemleri sırasında IP engellemelerini önlemek veya anonimlik sağlamak amacıyla proxy sunucuları kullanabilirsiniz.8. **Veri Temizleme ve Düzenleme
* Çekilen veri, genellikle temizlenmeli ve düzenlenmelidir. Bu, çekilen verinin analiz veya sunum için uygun hale getirilmesini içerir.9. **Sayfa Gezme (Crawling)
* Web scraping projeleri bazen birden fazla sayfayı dolaşmayı gerektirir. Bu, web sitesinin tüm verisini toplamak için kullanılır.10. **Veri Saklama ve Güncelleme
* Çekilen veriyi düzenli olarak güncellemek veya belirli bir veritabanında saklamak gerekebilir.Web scraping, birçok farklı uygulama alanında kullanılır, örneğin fiyat karşılaştırmaları, haber toplama, pazar araştırması ve daha fazlası. Ancak web scraping yaparken etik kurallara ve web sitesi sahiplerinin izinlerine uymak önemlidir. Ayrıca, hukuki sınırlamalara ve kullanım politikalarına dikkat etmek de önemlidir.