ویب سکریپنگ بمقابلہ ویب رینگنا: فوائد اور نقصانات

جب آپ کو معلومات اکٹھا کرنے کی ضرورت ہوتی ہے تو ، پارسنگ کسی ویب سائٹ کے پیچیدہ ڈھانچے کو اس کے جزو عناصر میں توڑنے میں مدد مل سکتی ہے۔ موثر تجزیہ کے ل web ویب رینگنے اور ویب سکریپنگ کے مابین فرق کو سمجھنا ضروری ہے۔

آئیے ان شرائط کی وضاحت کرکے اور ویب رینگنے اور ویب سکریپنگ کے کام کی وضاحت کرکے شروع کریں:

ویب رینگنا ایک خودکار عمل ہے جہاں ایک بوٹ (یا مکڑی) ویب صفحات کو رینگتا ہے ، ویب سائٹ کے لنکس اکٹھا کرتا ہے اور اسٹوریج اور تجزیہ کے ل data ڈیٹا کا نیٹ ورک تیار کرتا ہے۔

ویب سکریپنگ میں ویب پیج سے مخصوص معلومات اکٹھا کرنا شامل ہے۔

ویب سکریپنگ اور ویب رینگنے کے درمیان فرق

ویب سکریپنگ اور ویب رینگنا اسی طرح کے مقاصد کو پورا کرتا ہے لیکن اس کی الگ خصوصیات ہیں۔ آئیے پہلے ان کے اہم استعمال کو تلاش کریں:

• آن لائن مانیٹرنگ: دونوں ویب سائٹوں پر تبدیلیوں کو ٹریک کرنے کے لئے استعمال ہوتے ہیں ، جیسے قیمتوں کی تازہ کاری ، پروموشنز اور خبریں ، جو مسابقتی رہنے کے لئے اہم ثابت ہوسکتی ہیں۔
• ڈیٹا اکٹھا کرنا: وہ انٹرنیٹ کے ذرائع سے ڈیٹا بیس بنانے ، منصوبے کی تاثیر کو بڑھانے کے لئے استعمال ہوتے ہیں۔
• مارکیٹ کا تجزیہ: دونوں مسابقتی ذہانت کو اکٹھا کرنے کے لئے کام کرتے ہیں ، جو کامیاب کاروباری حکمت عملی تیار کرنے میں مدد فراہم کرتے ہیں۔
• SEO کی بہتری: اسکیننگ سائٹس کے ذریعہ ، دونوں عمل بیک لنک کے معیار اور دیگر عوامل کا اندازہ کرنے میں مدد کرتے ہیں ، جس کی وجہ سے سائٹ کی اشاریہ سازی اور تلاش کے نتائج کی درجہ بندی میں بہتری آتی ہے۔

اگرچہ ان کے مقاصد سیدھ میں ہیں ، وہ کئی اہم پہلوؤں میں مختلف ہیں:

دائرہ کار: ویب رینگنے والے سرچ انجنوں کے لئے انڈیکس مواد کے لئے صفحات کی ایک بڑی مقدار کا احاطہ کرتے ہوئے ، لنکس کی پیروی کرکے ویب صفحات کو منظم طریقے سے براؤز کرتے ہیں۔ تاہم ، ویب سکریپنگ کو زیادہ ہدف بنایا جاتا ہے ، جو صارف کی ضروریات کے مطابق خاص ویب صفحات سے مخصوص ڈیٹا نکالتا ہے۔

تعدد: کرالر سرچ انجن انڈیکس کو اپ ڈیٹ رکھنے کے لئے مستقل طور پر کام کرتے ہیں ، مواد کو دریافت اور اپ ڈیٹ کرنے کے لئے باقاعدگی سے ویب سائٹوں کا دورہ کرتے ہیں۔ سکریپنگ مخصوص اہداف پر مبنی ایک وقتی یا متواتر کارروائی ہوسکتی ہے۔

اعداد و شمار کے ساتھ تعامل: کرالر ڈیٹا کی دریافت اور درجہ بندی پر توجہ مرکوز کرتے ہوئے ، ہمیشہ اس کے ساتھ بات چیت کیے بغیر ویب پیج کے مواد کو ڈاؤن لوڈ اور انڈیکس کریں۔ دوسری طرف ، سکریپنگ میں مخصوص معلومات نکالنا شامل ہے ، جس میں اکثر صفحہ کے ڈھانچے کے ساتھ گہری تعامل کی ضرورت ہوتی ہے ، جیسے مخصوص HTML عناصر سے ڈیٹا کی نشاندہی کرنا اور ان کو نکالنا۔

ویب سکریپنگ کے فوائد اور نقصانات

ویب سکریپنگ ڈیٹا نکالنے کے لئے ایک قابل قدر ٹول ہے ، جو فوائد اور نقصانات دونوں کی پیش کش کرتا ہے۔ یہاں اہم لوگوں کا خرابی ہے:

فوائد:

• تیز رفتار ڈیٹا کی بازیافت: ویب سائٹوں سے دستی ڈیٹا اکٹھا کرنے کے مقابلے میں ویب سائٹوں سے ڈیٹا کے بڑے سیٹ جمع کرنے کا ویب سکریپنگ ایک تیز اور زیادہ موثر طریقہ ہے۔
• آٹومیشن: ویب سائٹ کی تازہ کاریوں کی درست نگرانی کو یقینی بناتے ہوئے ، خودکار سکریپنگ انسانی غلطی کو کم کرتی ہے۔
• مسابقتی برتری: کاروبار مسابقتی فائدہ حاصل کرنے ، مسابقتی معلومات ، مارکیٹ کے رجحانات ، اور قیمتوں کا ڈیٹا اکٹھا کرسکتے ہیں۔
• تحقیق: تعلیمی ، مارکیٹنگ ، اور دیگر تحقیق کے ل مفید ہے جس میں بڑے اعداد و شمار کے سیٹوں کے تجزیہ کی ضرورت ہوتی ہے۔

نقصانات:

• سرور تناؤ: سکریپنگ ویب سائٹ سرورز کو دباؤ ڈال سکتی ہے ، جس کی وجہ سے کارکردگی کے مسائل یا کریش ہوتے ہیں۔
• متحرک مواد کے ساتھ دشواری: بھاری جاوا اسکرپٹ اور متحرک مواد کا استعمال کرتے ہوئے ویب سائٹیں مواد کی تازہ کاریوں کی وجہ سے کھرچنی کے ل chal چیلنج ہوسکتی ہیں۔
• آئی پی بلاکنگ: ویب سائٹیں کھجلی سے بچنے کے ل proc پراکسیوں یا دیگر طریقوں کے استعمال کی ضرورت ہوتی ہیں۔
• ویب سائٹ کے ڈھانچے پر انحصار: کسی ویب سائٹ کے ڈھانچے میں تبدیلی موجودہ سکریپنگ اسکرپٹس کو توڑ سکتی ہے ، جس سے بار بار تازہ کاری اور بحالی کی ضرورت ہوتی ہے۔

ویب رینگنے کے فوائد اور نقصانات

ویب کرالنگ ، جیسے ویب سکریپنگ ، کے اپنے فوائد اور نقصانات کا ایک سیٹ ہے۔ یہاں اہم لوگوں کا خرابی ہے:

فوائد:

• موثر ڈیٹا اکٹھا کرنا: ویب کرالنگ مختلف ویب سائٹوں سے بڑی مقدار میں ڈیٹا جمع کرنے کو خود کار بناتا ہے ، جس سے وسیع معلومات کو تیزی سے تلاش کرنا آسان ہوجاتا ہے۔
• ریئل ٹائم مانیٹرنگ: کرالرز کو باقاعدگی سے ویب سائٹوں کا دورہ کرنے کے لئے پروگرام کیا جاسکتا ہے ، اصل وقت کی تبدیلیوں اور مواد میں اضافے کا سراغ لگاتے ہیں ، جو معلومات کے ذرائع کو تیزی سے اپ ڈیٹ کرنے کے لئے مفید ہے۔
• لنک تجزیہ: کرالر ویب سائٹوں کے لنک ڈھانچے کا تجزیہ کرسکتے ہیں ، جس سے مختلف صفحات کے مابین تعلقات کو سمجھنے میں مدد مل سکتی ہے۔
• ٹولز کی مختلف قسمیں: بہت ساری ویب رینگنے والی ایپلی کیشنز دستیاب ہیں ، جیسے سیکونٹم ، اوپن سرچ سرور ، اپاچی نچ ، اور اسٹورمراولر ، جو رینگنے کے عمل کو آسان اور آسان بناتے ہیں۔

نقصانات:

• قانونی اور اخلاقی خدشات: ویب رینگنا قانونی اور اخلاقی امور کو بڑھا سکتا ہے ، خاص طور پر اگر ویب سائٹ کے مالکان کی اجازت کے بغیر کیا جائے ، کیونکہ کچھ سائٹیں واضح طور پر کرالر کے استعمال پر پابندی عائد کرتی ہیں یا ان پر پابندی عائد کرتی ہیں۔
• وسائل کی شدت: بڑی ویب سائٹوں کو رینگنا وسائل سے متعلق ہوسکتا ہے ، جس میں کرولر اور ٹارگٹ ویب سائٹ دونوں کے لئے اہم کمپیوٹنگ پاور اور سرور بوجھ میں اضافہ ہوتا ہے۔
• ایجیکس انٹیگریٹڈ پیجز: ایجیکس سے تیار کردہ مواد والی ویب سائٹیں کرالروں کے ل چیلنجز پیدا کرسکتی ہیں ، کیونکہ انہیں اس اعداد و شمار کی نشاندہی کرنے میں دشواری ہوسکتی ہے۔
• "گہری ویب" کی حدود: اس کے فوائد کے باوجود ، ویب کرالر انٹرنیٹ کے تمام حصوں تک رسائی حاصل نہیں کرسکتے ہیں ، جس میں صرف 60 فیصد ویب صفحات کرال ہونے کے قابل ہیں۔

ازگر میں پارسر کی تشکیل کے بارے میں مرحلہ وار گائیڈ

ویب سائٹوں سے معلومات اکٹھا کرنے کا ایک طاقتور طریقہ ہے۔ اس مضمون میں ، ہم ایک مرحلہ وار ٹیوٹوریل کے ذریعے چلیں گے کہ کس طرح ازگر کا استعمال کرتے ہوئے ویب سکریپنگ کے لئے پارسر قائم کیا جائے۔

اپنا ازگر پارسر بنانے کے لئے ، ان اقدامات پر عمل کریں:

1. مسئلہ کی وضاحت کریں: ایسے منظر نامے پر غور کریں جہاں آپ کو 10 صفحات پر مشتمل آن لائن اسٹور سے مصنوعات کی معلومات نکالنے کی ضرورت ہے۔
2. ضروری لائبریریوں کو انسٹال کریں: درخواستوں اور بیوٹیف سوپ 4 لائبریریوں کو انسٹال کرنے کے لئے PIP کا استعمال کریں - pip install requests and pip install beautifulsoup4.
3. آئیے کوڈ لکھنے پر آگے بڑھیں۔ ہم پہلے فنکشن کا اعلان کریں گے جو آخری صفحہ نمبر کو ان پٹ کے طور پر لے گا ، پروڈکٹ کارڈز کے یو آر ایل کو جمع کرے گا ، اور انہیں واپس کردے گا:

crawl_products(pages_count):

urls = [ ]

return urls

4. آئیے دوسرا فنکشن لکھتے ہیں ، جو پروڈکٹ کارڈز کے یو آر ایل کو ان پٹ کے طور پر لے گا ، ان میں سے ہر ایک کو دیکھیں ، جس ڈیٹا میں ہماری دلچسپی ہے اس کی تجزیہ کریں ، اور اسے عام صف میں شامل کریں۔

parse_products(urls):

data = [ ]

return data

5. ہمارے کام میں ، ہمیں 10 صفحات کی تجزیہ کرنے کی ضرورت ہے۔ آئیے عالمی متغیر صفحات_کاؤنٹ = 10 کا اعلان کریں اور ہمارا مرکزی کوڈ اس طرح نظر آئے گا:

def main():

urls = crawl_products(PAGES_COUNT)

data = parse_products(urls)

6. آئیے دیکھتے ہیں کہ کسی مخصوص صفحے کا URL پتہ کیسے بنتا ہے اور اگلا ٹیمپلیٹ لکھتا ہے:

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

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

page_url = fmt.format(page=page_n)

7. امپورٹ درخواستوں کی کمانڈ کا استعمال کرتے ہوئے درخواستوں کی لائبریری درآمد کریں۔ اس کے بعد ، ہم ایک گیٹ درخواست کریں گے اور جوابی متغیر میں نتیجہ کو بچائیں گے:

response = requests.get(page_url)

8. امپورٹ بیوٹی سوپ کمانڈ کے ساتھ ایک اور لائبریری درآمد کریں۔ ہم اس فعالیت کو منتقل کریں گے جس کی ہمیں مزید ایک علیحدہ طریقہ کار میں مزید تجزیہ کرنے کی ضرورت ہوگی۔ آخر میں ، کوڈ کو اس طرح نظر آنا چاہئے:

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. آئیے یو آر ایل کو فی لائن پرنٹ کرنے کے لئے کوڈ شامل کریں:print(‘\n’.join(urls))
10. آئیے PARSE_PRODUCTS فنکشن کو نافذ کرتے ہیں۔ یہاں ہر مصنوعات کی قیمت ، خصوصیات اور نام کی تجزیہ کرنے کا کوڈ ہے۔

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. ایک آئٹم آبجیکٹ بنائیں جہاں کسی مخصوص مصنوع کا تجزیہ کرنے والا ڈیٹا اسٹور کیا جائے۔ اس کے بعد ، ہم اس شے کو عام صف میں شامل کریں گے:

item = {

‘name’: name,

‘amount’: amount,

‘techs’: techs,

)

data.append(item)

آئیے پارسنگ کے عمل کو دیکھنے کے لئے فی الحال پروسیسنگ کی مصنوعات کے یو آر ایل کو بھی پرنٹ کریں:print(‘\product: {}’.format(url))

12. درآمد JSON کے ساتھ فائلوں کو بچانے کے لئے لائبریری درآمد کریں۔ ہم عالمی متغیر آؤٹ_فائل نام = 'آؤٹ.جسن' کا اعلان کریں گے اور تجزیہ کے نتائج کو بچانے کے لئے کوڈ لکھیں گے:

with open(OUT_FILENAME, ‘w’) as f:

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

13. آئیے دو صفحات کے لئے پارسر چلانے کے لئے متغیر صفحات_کاؤنٹ = 2 سیٹ کریں۔ اس کے بعد ، ہم فائل کو پارسنگ کے نتائج کے ساتھ کھولیں گے۔ ہر چیز صحیح طریقے سے کام کرتی ہے ، اور پارسر مزید استعمال کے لئے تیار ہے:

    

ازگر کے ساتھ ویب سکریپنگ کے لئے لائبریریاں

خصوصی لائبریریوں کے استعمال سے ازگر کی ویب سکریپنگ صلاحیتوں کو بہت زیادہ بڑھایا گیا ہے۔ چاہے آپ سکریپنگ میں نئے ہوں یا کسی تجربہ کار ڈویلپر ، ان لائبریریوں میں مہارت حاصل کرنا مؤثر ویب سکریپنگ کی کلید ہے۔ یہاں تین ضروری لائبریریوں پر گہری نظر ڈالیں: درخواستیں ، سیلینیم ، اور خوبصورت سوپ۔

Request

درخواستوں کی لائبریری بہت سے ویب سکریپنگ پروجیکٹس کا سنگ بنیاد ہے۔ یہ ایک طاقتور HTTP لائبریری ہے جو ویب سائٹوں کو درخواستیں کرنے کے لئے استعمال ہوتی ہے۔ اس کی سادگی اور صارف دوستی ویب صفحات سے HTML مواد نکالنے کے لئے اسے مثالی بناتی ہے۔ کوڈ کی صرف چند لائنوں کے ساتھ ، آپ GET یا پوسٹ کی درخواستیں بھیج سکتے ہیں اور رسپانس ڈیٹا پر کارروائی کرسکتے ہیں۔

Selenium

سیلینیم ازگر میں ویب سکریپنگ کے لئے ایک اہم ٹول ہے ، جو براؤزر کی بات چیت کو خود کار بنانے کے لئے ایک ورسٹائل فریم ورک پیش کرتا ہے۔ یہ کراس براؤزر کی مطابقت کو یقینی بناتا ہے اور خاص طور پر ویب صفحات کی خودکار جانچ اور ایکسپلورنگ جیسے کاموں کے لئے مفید ہے۔ سیلینیم کو ویب ایپلی کیشنز میں فعالیت شامل کرنے ، ویب سائٹوں سے ڈیٹا نکالنے ، یا بار بار کاموں کو خودکار کرنے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے۔

Beautiful Soup

خوبصورت سوپ ازگر میں ویب سکریپنگ کے لئے ایک اور ضروری لائبریری ہے۔ یہ آپ کو HTML یا XML دستاویزات سے ڈیٹا نکالنے اور ان کی تجزیہ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ عام نمونوں کی بنیاد پر ٹیگ کی تلاش ، دستاویز کے ڈھانچے پر تشریف لے جانے ، اور مواد کو فلٹرنگ جیسی خصوصیات کا استعمال کرکے ، آپ ویب صفحات سے موثر انداز میں معلومات نکال سکتے ہیں۔ خوبصورت سوپ کو دیگر ازگر لائبریریوں ، جیسے درخواستوں کے ساتھ مل کر بھی استعمال کیا جاسکتا ہے ، جو اس کی لچک میں اضافہ کرتا ہے۔

سورسنگ کے لئے ویب سکریپنگ ٹولز

جب بات پیشہ ورانہ تجزیہ کی ہو ، خاص طور پر سورسنگ کے مقاصد کے ل you ، آپ کو اضافی ویب سکریپنگ خدمات کی ضرورت ہوگی۔ ذیل میں درج ٹولز اعلی درجے کے ہیں اور امیدواروں کی تلاشوں یا ڈیٹا تجزیہ کے دیگر کاموں کو تیز کرتے ہوئے ، معلومات جمع کرنے کے عمل کو بہت آسان اور بہتر بنائیں گے۔

AutoPagerize

آٹو پیجائز ایک براؤزر کی توسیع ہے جو ویب سائٹ کے مواد کو نیویگیٹ کرنے کے اکثر تکلیف دہ عمل کو خودکار کرکے آپ کی کھرچنے کی صلاحیتوں کو بڑھاتا ہے۔ جو کچھ خود کو الگ کرتا ہے اس کا تعی .ن کرتا ہے کہ متعدد ویب صفحات میں مختلف ڈیٹا نمونوں کی ذہانت سے شناخت اور اس پر کارروائی کرنے کی صلاحیت ہے۔ اس سے سائٹ کے ہر منفرد ڈھانچے کے لئے اسکرپٹ کو اپنی مرضی کے مطابق بنانے کی ضرورت ختم ہوجاتی ہے ، جس سے یہ ایک ورسٹائل حل مختلف سائٹوں کے ذریعہ استعمال ہونے والے مختلف فارمیٹس کے مطابق ڈھال سکتا ہے۔

Instant Data Scraper

فوری ڈیٹا کھرچنی ایک اور صارف دوست ٹول ہے جو آسان ویب سکریپنگ کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اس کے بدیہی انٹرفیس کے ذریعہ ، آپ پیچیدہ کوڈنگ یا تکنیکی معلومات کے بغیر ڈیٹا اکٹھا کرنے کے عمل پر تشریف لے سکتے ہیں۔ اس آلے کی استعداد قابل ذکر ہے ، کیونکہ یہ مختلف ویب سائٹوں اور پلیٹ فارمز کی حمایت کرتا ہے ، جس سے آپ مختلف ذرائع سے ، سوشل نیٹ ورکس سے لے کر نیوز سائٹوں تک معلومات نکال سکتے ہیں۔ فوری ڈیٹا کھرچنے سے متن ، تصاویر اور لنکس سمیت مختلف ڈیٹا اقسام کو نکالنے کے قابل بھی بناتا ہے۔

PhantomBuster

فینٹمبسٹر وسیع پیمانے پر ترتیبات پیش کرتا ہے ، جس سے آپ اسے اپنی ضروریات کے مطابق بنا سکتے ہیں۔ اعداد و شمار کے ذرائع کو منتخب کرنے سے لے کر آؤٹ پٹ ڈھانچے کی وضاحت تک ، آپ کو معلومات جمع کرنے کے عمل پر مکمل کنٹرول ہے۔ فینٹمبسٹر بغیر کسی رکاوٹ کے مختلف APIs کے ساتھ مربوط ہوتا ہے ، جو ڈیٹا پروسیسنگ کے ل additional اضافی صلاحیتوں کو فراہم کرتا ہے۔ اس سے دوسرے پلیٹ فارمز کے ساتھ ہموار انٹرآپریبلٹی کی اجازت ملتی ہے ، جس سے یہ ویب API سکریپنگ کے لئے ایک بہترین ٹول بن جاتا ہے۔

آخر میں ، ویب سکریپنگ اور ویب رینگنا انفارمیشن کلیکشن میں آٹومیشن کو نافذ کرنے کے لئے ضروری ٹولز ہیں۔ یہ ٹیکنالوجیز کاروباری منصوبوں ، سائنسی تحقیق ، یا کسی دوسرے علاقے کو بڑھاتی ہیں جس میں بڑی مقدار میں ڈیٹا کی پروسیسنگ اور تجزیہ کی ضرورت ہوتی ہے۔