Blog

Phyton İle Web Scraping

Web Scraping (Veri Kazıma)

Web Scraping, dijital çağın getirdiği en etkili veri toplama yöntemlerinden biridir. İnternet üzerindeki bilgileri otomatik olarak çekerek işlemeyi amaçlayan bu teknik, veriye dayalı stratejilerin geliştirilmesinde kritik bir role sahiptir. Bu makalede, web scraping'in iş dünyası ve araştırmalar için sunduğu imkanlar, uygulama yöntemleri ve yaygın teknikleri derinlemesine incelenecektir.

Web Scraping Ne İşe Yarar?

• Web scraping, pazar trendlerini anlamak, müşteri tercihlerini izlemek ve rakip analizi yapmak gibi çeşitli amaçlarla kullanılır.
• E-ticaret, finans, medya, akademik araştırmalar ve daha birçok sektörde, güncel ve geçmiş verilere dayalı analizler için bu yöntem tercih edilir.
• Yenilikçi pazarlama stratejilerinin geliştirilmesi, fiyat optimizasyonu, ürün geliştirme ve marka yönetimi gibi konularda da web scraping etkin bir araçtır.

Veri Kazıma Nasıl Yapılır?

• Web scraping süreci, genellikle Python, JavaScript veya PHP gibi programlama dilleri kullanılarak gerçekleştirilir.
• BeautifulSoup, Scrapy, Selenium gibi kütüphaneler ve araçlar, HTML ve JavaScript içeriklerinin çekilmesinde yaygın olarak kullanılır.
• Veri çekme işlemi, hedef web sitesinin yapısının analiziyle başlar. Bu aşamada, ihtiyaç duyulan veri türleri ve bu verilerin yer aldığı HTML etiketleri belirlenir.
• Çıkarılan verilerin düzenlenmesi, temizlenmesi ve kullanılabilir hale getirilmesi de bu sürecin önemli bir parçasıdır.

Web Scraping Yöntemleri

• Statik Web Scraping: Sabit içerikli web sayfalarından veri çekme işlemidir. HTML yapısındaki özel etiketler ve sınıflar üzerinden veri toplanır.
• Dinamik Web Scraping: JavaScript ile dinamik olarak oluşturulan içeriklerin çekilmesidir. Bu, daha karmaşık bir süreçtir ve genellikle browser otomasyonu gerektirir.
• API Kullanımı: Bazı web siteleri, verilerini dışarıya açık API'ler aracılığıyla sunar. Bu API'ler kullanılarak veri toplama işlemi daha düzenli ve verimli bir şekilde gerçekleştirilebilir.

• Web Scraping'in Etik ve Yasal Boyutları

  • Web scraping yapılırken, hedeflenen web sitelerinin kullanım koşulları ve veri gizliliği politikaları göz önünde bulundurulmalıdır.
  • Bazı ülkelerde, özellikle telif hakkı içeren verilerin çekilmesi ve kullanılması yasal sınırlamalara tabi olabilir.
  • Etik web scraping uygulamaları, veri gizliliğine saygı göstermeli ve yasal sınırlar içinde kalmalıdır
  Web scraping, internet üzerinden veri toplama ve bu verileri analiz etme sürecidir. Pazar araştırmasından rekabet analizine kadar geniş bir yelpazede kullanılır. Etkin bir web scraping stratejisi, işletmelerin ve araştırmacıların bilgiye dayalı kararlar almasında kritik bir role sahiptir. Teknolojinin ilerlemesi ile birlikte, web scraping yöntemleri de sürekli gelişmekte ve daha erişilebilir hale gelmektedir.

• Phyton ile Web Scraping Nasıl Yapılır?

python
import requests

url = 'https://ornekweb.com'
response = requests.get(url)

# HTTP isteğinin başarılı olup olmadığını kontrol etme
if response.status_code == 200:
    print("Başarılı bir şekilde sayfa yüklendi.")
    html_content = response.text
else:
    print("Sayfa yüklenemedi.")

Adım 3: HTML İçeriğini Ayrıştırma

Elde edilen HTML içeriğini ayrıştırmak için BeautifulSoup kütüphanesi kullanılır. Bu kütüphane, HTML etiketlerini ve verilerini kolayca işlemenize olanak tanır.

python
from bs4 import BeautifulSoup

# BeautifulSoup nesnesi oluşturma
soup = BeautifulSoup(html_content, 'lxml')

# HTML içerisinden özel bir etiketi (örneğin, başlık) bulma
title = soup.find('h1').text
print("Sayfa Başlığı:", title)

Adım 4: Spesifik Verileri Çekme

Web sayfasından özel verileri (örneğin, ürün fiyatları, başlıklar, linkler) çekmek için find ve find_all gibi BeautifulSoup metodları kullanılır.

python
# Tüm paragrafları bulma
paragraphs = soup.find_all('p')
for p in paragraphs:
    print(p.text)

# Belirli bir sınıfa sahip öğeleri bulma
specific_class_items = soup.find_all('div', class_='specific-class')
for item in specific_class_items:
    print(item.text)

Adım 5: Verileri Kaydetme

Çekilen verileri bir dosyaya kaydedebilir veya daha sonraki işlemler için kullanabilirsiniz. Genellikle veriler CSV, JSON gibi formatlarda kaydedilir.

python
import csv

# CSV dosyasına kaydetme
with open('data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['Başlık', 'Metin'])
    
    for p in paragraphs:
        writer.writerow([title, p.text])

Önemli Noktalar:

• Web scraping yaparken, hedef web sitesinin robots.txt dosyasını kontrol edin. Bu dosya, sitenin hangi bölümlerinin botlar tarafından ziyaret edilebileceğini belirtir.
• Web scraping, bazı web sitelerinin kullanım koşullarını ihlal edebilir. Yasal sınırları ve etik kuralları dikkate almanız önemlidir.
• Dinamik içerikler için Selenium gibi daha gelişmiş araçlar gerekebilir.

Python ile web scraping, bu adımları takip ederek ve gerekli kütüphaneleri kullanarak kolayca gerçekleştirilebilir. Yapacağınız projeye bağlı olarak bu süreci çeşitlendirebilir ve özelleştirebilirsiniz.