Web Kazıma vs Web Tarama: Avantajlar ve Dezavantajlar

Bilgi toplamanız gerektiğinde ayrıştırma, bir web sitesinin karmaşık yapısını bileşen öğelerine ayırmanıza yardımcı olabilir. Etkili bir ayrıştırma için web taraması ile web kazıma arasındaki farkı anlamak önemlidir.

Bu terimleri tanımlayarak ve web taraması ve web kazımasının nasıl çalıştığını inceleyerek başlayalım:

Web taraması, bir botun (veya örümceğin) web sayfalarını taradığı, web sitesi bağlantılarını topladığı ve depolama ve analiz için bir veri ağı oluşturduğu otomatik bir süreçtir.

Web kazıma, bir web sayfasından belirli bilgilerin toplanmasını içerir.

Web Kazıma ve Web Tarama Arasındaki Fark

Web kazıma ve web tarama benzer amaçlara hizmet eder ancak farklı özelliklere sahiptir. Önce ana kullanım alanlarını inceleyelim:

• Çevrimiçi izleme: Her ikisi de fiyat güncellemeleri, promosyonlar ve haberler gibi web sitelerindeki değişiklikleri izlemek için kullanılır ve bu da rekabette kalmak için çok önemli olabilir.
• Veri toplama: İnternet kaynaklarından veri tabanları oluşturmak için kullanılırlar ve proje etkinliğini artırırlar.
• Pazar analizi: Her ikisi de rekabetçi istihbarat toplamak ve başarılı iş stratejileri geliştirmeye yardımcı olmak için kullanılır.
• SEO iyileştirmesi: Siteleri tarayarak, her iki süreç de backlink kalitesini ve diğer faktörleri değerlendirmeye yardımcı olarak site indekslemesini ve arama sonucu sıralamalarını iyileştirir.

Amaçları aynı olsa da, birkaç temel açıdan farklılık gösterirler:

Kapsam: Web tarama, bağlantıları takip ederek web sayfalarını sistematik olarak tarar ve arama motorları için içeriği indekslemek üzere büyük hacimli sayfaları kapsar. Ancak web kazıma daha hedefe yöneliktir ve kullanıcı gereksinimlerine göre belirli web sayfalarından belirli verileri çıkarır.

Sıklık: Tarayıcılar, arama motoru dizinlerini güncel tutmak için sürekli çalışır, içeriği keşfetmek ve güncellemek için web sitelerini düzenli olarak ziyaret eder. Kazıma, belirli hedeflere dayalı olarak tek seferlik veya periyodik bir eylem olabilir.

Verilerle etkileşim: Tarayıcılar, web sayfası içeriğini her zaman etkileşime girmeden indirir ve dizine ekler, veri keşfi ve kategorizasyona odaklanır. Öte yandan kazıma, belirli HTML öğelerinden veri tanımlama ve çıkarma gibi genellikle sayfa yapısıyla daha derin etkileşim gerektiren belirli bilgilerin çıkarılmasını içerir.

Web Kazımanın Avantajları ve Dezavantajları

Web kazıma, hem avantajlar hem de dezavantajlar sunan veri çıkarma için değerli bir araçtır. İşte bunlardan başlıcalarının bir dökümü:

Avantajlar:

• Hızlı Veri Alma: Web kazıma, manuel veri toplamaya kıyasla web sitelerinden büyük veri setleri toplamanın daha hızlı ve daha verimli bir yoludur.
• Otomasyon: Otomatik kazıma, insan hatasını azaltarak web sitesi güncellemelerinin doğru şekilde izlenmesini sağlar.
• Rekabet Avantajı: İşletmeler rakip bilgilerini, pazar trendlerini ve fiyatlandırma verilerini toplayarak rekabet avantajı elde edebilir.
• Araştırma: Akademik, pazarlama ve büyük veri setlerinin analizini gerektiren diğer araştırmalar için kullanışlıdır.

Dezavantajlar:

• Sunucu Zorlanması: Kazıma web sitesi sunucularını zorlayarak performans sorunlarına veya çökmelere yol açabilir.
• Dinamik İçerikle İlgili Zorluklar: Yoğun JavaScript ve dinamik içerik kullanan web sitelerinin içerik güncellemeleri nedeniyle kazınması zor olabilir.
• IP Engelleme: Web siteleri, tespit edilmekten kaçınmak için proxy veya diğer yöntemlerin kullanılmasını gerektiren kazıyıcıları engelleyebilir.
• Web Sitesi Yapısına Bağımlılık: Bir web sitesinin yapısındaki değişiklikler mevcut kazıma komut dosyalarını bozabilir, sık sık güncelleme ve bakım gerektirir.

Web Taramanın Avantajları ve Dezavantajları

Web tarama, web kazıma gibi, kendi avantaj ve dezavantajlarına sahiptir. İşte bunlardan başlıcalarının bir dökümü:

Avantajlar:

• Verimli Veri Toplama: Web taraması, çeşitli web sitelerinden büyük miktarda veri toplanmasını otomatikleştirerek kapsamlı bilgilerin hızlı bir şekilde bulunmasını kolaylaştırır.
• Gerçek Zamanlı İzleme: Tarayıcılar web sitelerini düzenli olarak ziyaret edecek şekilde programlanabilir, içerikteki gerçek zamanlı değişiklikleri ve eklemeleri izleyebilir, bu da bilgi kaynaklarının hızla güncellenmesi için yararlıdır.
• Bağlantı Analizi: Tarayıcılar, web sitelerinin bağlantı yapısını analiz ederek farklı sayfalar arasındaki ilişkileri anlamaya yardımcı olabilir.
• Çeşitli Araçlar: Sequntum, Opensearchserver, Apache Nutch ve Stormcrawler gibi tarama işlemini basit ve kullanışlı hale getiren birçok web tarama uygulaması mevcuttur.

Dezavantajlar:

• Yasal ve Etik Kaygılar: Web taraması, özellikle web sitesi sahiplerinin izni olmadan yapılırsa, bazı siteler tarayıcı kullanımını açıkça yasakladığı veya kısıtladığı için yasal ve etik sorunları gündeme getirebilir.
• Kaynak Yoğunluğu: Büyük web sitelerinin taranması kaynak yoğun olabilir, önemli miktarda bilgi işlem gücü gerektirir ve hem tarayıcı hem de hedef web sitesi için sunucu yükünü artırır.
• AJAX Entegreli Sayfalar: AJAX ile oluşturulmuş içeriğe sahip web siteleri, bu verileri indekslemekte zorluk yaşayabilecekleri için tarayıcılar için zorluklar oluşturabilir.
• "Derin Web "in sınırlamaları: Avantajlarına rağmen, web tarayıcıları İnternet'in tüm bölümlerine erişemez, web sayfalarının yalnızca yaklaşık yüzde 60'ı taranabilir.

Python'da ayrıştırıcı yapılandırmaya ilişkin adım adım kılavuz

Python ile web kazıma, web sitelerinden bilgi toplamanın güçlü bir yoludur. Bu makalede, Python kullanarak web kazıma için bir ayrıştırıcının nasıl kurulacağına dair adım adım bir öğretici üzerinden yürüyeceğiz.

Kendi Python ayrıştırıcınızı oluşturmak için aşağıdaki adımları izleyin:

1. Sorunu tanımlayın: 10 sayfalık bir çevrimiçi mağazadan ürün bilgilerini çıkarmanız gereken bir senaryo düşünün.
2. Gerekli kütüphaneleri yükleyin: requests ve beautifulsoup4 kütüphanelerini yüklemek için pip kullanın - pip install requests ve pip install beautifulsoup4.
3. Şimdi kodu yazmaya geçelim. Son sayfa numarasını girdi olarak alacak, ürün kartlarının URL'lerini toplayacak ve bunları döndürecek ilk fonksiyonu tanımlayacağız:

crawl_products(pages_count):

urls = [ ]

return urls

4. Ürün kartlarının URL'lerini girdi olarak alacak, her birini ziyaret edecek, ilgilendiğimiz verileri ayrıştıracak ve ortak diziye ekleyecek ikinci işlevi yazalım:

parse_products(urls):

data = [ ]

return data

5. Görevimizde, 10 sayfayı ayrıştırmamız gerekiyor. PAGES_COUNT = 10 şeklinde global bir değişken tanımlayalım ve ana kodumuz şu şekilde görünsün:

def main():

urls = crawl_products(PAGES_COUNT)

data = parse_products(urls)

6. Belirli bir sayfanın URL adresinin nasıl oluşturulduğunu görelim ve bir sonraki şablonu yazalım:

fmt = ‘https://site's url/?page={page}’

for page_n in range(1, 1 + pages_count):

page_url = fmt.format(page=page_n)

7. import requests komutunu kullanarak requests kütüphanesini içe aktarın. Ardından, bir GET isteği yapacağız ve sonucu yanıt değişkenine kaydedeceğiz:

response = requests.get(page_url)

8. import BeautifulSoup komutu ile başka bir kütüphaneyi içe aktarın. Daha fazla ayrıştırma için ihtiyaç duyacağımız işlevselliği ayrı bir yönteme taşıyacağız. Sonunda, kod şu şekilde görünmelidir:

def get_soup(url, **kwargs):

response = requests.get(url, **kwargs)

if response.status_code = 200;

soup = BeautifulSoup(response.text, features=’html.parser’)

else:

soup = None

return soup

—---------

print(‘page: {}’.format(page_n))

page_url = fmt.format(page=page_n)

soup = get_soup(page_url)

if soup is None:

break

for tag in soup.select(‘.product-card .title’):

href = tag.attrs[‘href’]

url = ‘https://site's url.format(href)

urls.append(url)

return urls

9. URL'leri her satıra bir tane yazdırmak için kod ekleyelim: print('\n'.join(urls))
10. parse_products fonksiyonunu uygulayalım. İşte her ürünün fiyatını, özelliklerini ve adını ayrıştırmak için kod:

def parse_products(urls):

data = [ ]

for url in urls:

soup = get_soup(url)

if soup is Non:

break

name = soup.select_one(‘#️product_name’).text.strip()

amount = soup.select_one(‘#️product_amount’).text.strip()

techs = {}

for row in soup.select(‘#️characteristics tbody tr’):

cols = row.select(‘td’)

cols = [c.text.strip() for c in cols]

techs[cols[0]] = cols[1]

11. Belirli bir ürünün ayrıştırma verilerinin saklanacağı bir item nesnesi oluşturun. Ardından, bu öğeyi ortak diziye ekleyeceğiz:

item = {

‘name’: name,

‘amount’: amount,

‘techs’: techs,

)

data.append(item)

Ayrıştırma işlemini görmek için işlenmekte olan ürünün URL'sini de yazdıralım: print('\product: {}'.format(url))

12. import json ile dosyaları kaydetmek için kütüphaneyi içe aktarın. OUT_FILENAME = 'out.json' şeklinde global bir değişken tanımlayacağız ve ayrıştırma sonuçlarını kaydetmek için kodu yazacağız:

with open(OUT_FILENAME, ‘w’) as f:

json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=1)

13. Ayrıştırıcıyı iki sayfa boyunca çalıştırmak için PAGES_COUNT = 2 değişkenini ayarlayalım. Ardından, ayrıştırma sonucunu içeren dosyayı açalım. Her şey doğru çalışıyor ve ayrıştırıcı daha fazla kullanım için hazır:

    

Python ile Web Kazıma için Kütüphaneler

Python'un web kazıma yetenekleri, özel kütüphanelerin kullanımıyla büyük ölçüde geliştirilmiştir. İster kazıma konusunda yeni olun ister deneyimli bir geliştirici, bu kütüphanelerde ustalaşmak etkili web kazımanın anahtarıdır. İşte üç temel kütüphaneye daha yakından bir bakış: requests, Selenium ve BeautifulSoup.

Request

requests kütüphanesi birçok web kazıma projesinin temel taşıdır. Web sitelerine istekte bulunmak için kullanılan güçlü bir HTTP kütüphanesidir. Basitliği ve kullanıcı dostu olması onu web sayfalarından HTML içeriği çıkarmak için ideal kılar. Sadece birkaç satır kod ile GET veya POST istekleri gönderebilir ve yanıt verilerini işleyebilirsiniz.

Selenium

Selenium, Python'da web kazıma için çok önemli bir araçtır ve tarayıcı etkileşimlerini otomatikleştirmek için çok yönlü bir çerçeve sunar. Tarayıcılar arası uyumluluk sağlar ve özellikle otomatik test ve web sayfalarını keşfetme gibi görevler için kullanışlıdır. Selenium, web uygulamalarına işlevsellik eklemek, web sitelerinden veri çıkarmak veya tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek için kullanılabilir.

Beautiful Soup

Beautiful Soup, Python'da web kazıma için bir başka önemli kütüphanedir. HTML veya XML belgelerinden veri çıkarmanıza ve ayrıştırmanıza olanak tanır. Etiket arama, belge yapılarında gezinme ve ortak kalıplara dayalı içerik filtreleme gibi özellikleri kullanarak web sayfalarından verimli bir şekilde bilgi çıkarabilirsiniz. Beautiful Soup, esnekliğini artıran requests gibi diğer Python kütüphaneleri ile birlikte de kullanılabilir.

Kaynak bulmak için en iyi Web Kazıma araçları

Özellikle kaynak bulma amacıyla profesyonel ayrıştırma söz konusu olduğunda, ek web kazıma hizmetlerine ihtiyacınız olacaktır. Aşağıda listelenen araçlar birinci sınıftır ve bilgi toplama sürecini büyük ölçüde basitleştirip optimize ederek aday aramalarını veya diğer veri analizi görevlerini hızlandıracaktır.

AutoPagerize

AutoPagerize, web sitesi içeriğinde gezinmenin genellikle sıkıcı olan sürecini otomatikleştirerek kazıma yeteneklerinizi geliştiren bir tarayıcı uzantısıdır. AutoPagerize'ı diğerlerinden ayıran şey, çok sayıda web sayfasındaki çeşitli veri modellerini akıllıca tanımlama ve işleme yeteneğidir. Bu, her benzersiz site yapısı için komut dosyalarını özelleştirme ihtiyacını ortadan kaldırır ve onu çeşitli siteler tarafından kullanılan farklı biçimlere uyarlanabilen çok yönlü bir çözüm haline getirir.

Anında Veri Kazıyıcı

Instant Data Scraper, kolay web kazıma için tasarlanmış bir başka kullanıcı dostu araçtır. Sezgisel arayüzü sayesinde, karmaşık kodlama veya teknik bilgi olmadan veri toplama sürecinde gezinebilirsiniz. Farklı web sitelerini ve platformları destekleyerek sosyal ağlardan haber sitelerine kadar çeşitli kaynaklardan bilgi çıkarmanıza olanak tanıyan aracın çok yönlülüğü dikkat çekicidir. Instant Data Scraper ayrıca metin, resim ve bağlantılar dahil olmak üzere çeşitli veri türlerinin çıkarılmasını sağlar.

PhantomBuster

PhantomBuster, ihtiyaçlarınıza göre uyarlamanıza olanak tanıyan geniş bir ayar yelpazesi sunar. Veri kaynaklarını seçmekten çıktı yapılarını tanımlamaya kadar, bilgi toplama süreci üzerinde tam kontrole sahipsiniz. PhantomBuster, çeşitli API'lerle sorunsuz bir şekilde entegre olarak veri işleme için ek yetenekler sağlar. Bu, diğer platformlarla sorunsuz bir şekilde birlikte çalışabilirlik sağlar ve onu web API kazıma için mükemmel bir araç haline getirir.

Sonuç olarak, web kazıma ve web tarama, bilgi toplamada otomasyonun uygulanması için temel araçlardır. Bu teknolojiler iş projelerini, bilimsel araştırmaları veya büyük miktarda verinin işlenmesini ve analiz edilmesini gerektiren diğer alanları geliştirir.