Web Kazıma Nedir ve Neden Web Dizesi Kullanılır?

Web sitelerine değerli veriler yüklenir ve veri temini, kullanıcıların sistemiyle uyumluluğundan bağımsız olarak, bilgileri manuel olarak kopyalayıp yapıştırmak veya şirket tarafından kullanılan formata bağlı kalmak gibi karmaşık bir süreci içerir. Burası web kazıma sahalarının devreye girdiği yerdir.

Web Kazıma - Bu nedir?

Web Scraping, bir web sitesinden verileri ayrıştırma ve ayrıştırma işlemidir ve bu da, onu kullanıcılar için kaynak sağlayan bir biçime dönüştürülür.

Web kazıma manuel olarak yapılabilse de, büyük miktarda ham veri söz konusu olduğunda süreç karmaşık ve sıkıcı hale gelir. Bu, otomatik web kazıma araçlarının daha hızlı, verimli ve nispeten ucuz oldukları için devreye girdiği yerdir.

Web Kazıyıcıları, özellikleri ve işlevleri bakımından dinamiktir, çünkü faydaları web sitelerinin konfigürasyonlarına ve biçimlerine göre değişir. Veri biliminin çeşitli kavramlarını ve yöntemlerini anlamak için upGrad'ın en iyi üniversitelerinden veri bilimi öğrenin.

Yararlı verileri Web Scrape nasıl yapılır?

Web kazıma işlemi, kullanıcılara bir veya daha fazla URL sağlamakla başlar. Kazıma araçları, web sayfası için hurdaya çıkarılması gereken bir HTML kodu oluşturur.

Sıyırıcı daha sonra, kullanıcının ihtiyacına bağlı olarak, web sayfasında bulunan tüm verileri veya sayfanın yalnızca seçilen kısımlarını çıkarır.

Çıkarılan veriler daha sonra kullanılabilir bir biçime dönüştürülür.

Neden bazı web siteleri web kazımaya izin vermiyor?

Bazı web siteleri, kullanıcılarının verilerini kazımasını açıkça engeller. Ama neden? İşte nedenleri:

1. Hassas verilerini korumak için: Örneğin Google Haritalar, sorguların çok fazla olması durumunda kullanıcıların daha hızlı sonuç almasına izin vermez.
2. Sık çökmeleri önlemek için: Bir web sitesinin sunucusu, çok fazla bant genişliği tükettikleri için benzer isteklerle dolup taşarsa çökebilir veya yavaşlayabilir.

Web Kazıyıcıların farklı kategorileri

Web sıyırıcılar birçok yönden birbirinden farklıdır. Dört tip ağ kazıyıcı kullanılmaktadır.

1. Önceden oluşturulmuş veya kendi kendine oluşturulmuş
2. Tarayıcı uzantıları
3. Kullanıcı Arayüzü (UI)
4. Bulut ve yerel

1. Kendinden yapılı web kazıyıcılar

Bir web kazıyıcı oluşturmak, herkesin yapabileceği kadar basittir. Bununla birlikte, kazıma aletlerini kullanma bilgisi, yalnızca kullanıcının ileri düzeyde programlama konusunda bilgili olması durumunda elde edilebilir.

Programlamada güçlü olmayanlar için birçok kendi kendine oluşturulmuş web kazıyıcı mevcuttur. Bu önceden oluşturulmuş araçlar hemen indirilebilir ve kullanılabilir. Bu araçlardan bazıları, Kazıma zamanlaması, Google sayfa dışa aktarma, JSON vb. gibi gelişmiş özelliklerle donatılmıştır.

2. Tarayıcı Uzantıları

Yaygın olarak kullanılan iki tür web kazıyıcı, tarayıcı uzantıları ve bilgisayar yazılımıdır. Tarayıcı uzantıları, Firefox veya Google Chrome gibi tarayıcıya bağlanabilen programlardır. Uzantıların çalıştırılması kolaydır ve tarayıcılarla kolayca birleştirilebilir. Yalnızca tarayıcının içine yerleştirildiğinde verileri ayrıştırmak için kullanılabilirler ve tarayıcı dışına yerleştirilen gelişmiş özellikler, kazıyıcı uzantılar kullanılarak uygulanamaz.

Bu sınırlamayı hafifletmek için, bilgisayara kurarak kazıma yazılımı kullanılabilir. Uzantılar kadar basit olmasa da, herhangi bir tarayıcı sınırlaması olmaksızın gelişmiş özellikler uygulanabilir.

3. Kullanıcı Arayüzü (UI)

Web kazıyıcıları, UI gereksinimlerinde farklılık gösterir. Bazıları yalnızca tek bir kullanıcı arabirimi ve komut satırı gerektirirken, diğerleri, gerekli verileri tek bir tıklamayla kazımalarını sağlamak için kullanıcıya tüm web sitesinin sağlandığı eksiksiz bir kullanıcı arabirimi gerektirebilir.

Bazı web kazıma araçları, kullanıcının yazılım tarafından sağlanan her özelliği anlamasına yardımcı olmak için Kullanıcı Arayüzü aracılığıyla ipuçlarını ve yardım mesajlarını görüntüleme olanağına sahiptir.

4. Bulut veya Yerel

Yerel sıyırıcılar, kaynakları ve internet bağlantısıyla beslenen bilgisayarda çalışır. Bu, sıyırıcılar kullanımdayken bilgisayarı yavaşlatma dezavantajına sahiptir. Ayrıca, birçok URL'de çalışacak şekilde yapıldığında ISP veri sınırlarını da etkiler.

Aksine, bulut tabanlı kazıma araçları, kazıyıcıları geliştiren şirket tarafından sağlanan site dışı bir sunucuda çalışır. Bu, bilgisayar kaynaklarının serbest bırakılmasını sağlar ve kullanıcılar aynı anda kazıma yaparken diğer görevler üzerinde çalışabilirler. Kazıma işlemi tamamlandıktan sonra kullanıcılara bir bildirim verilir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden çevrimiçi olarak veri bilimi sertifikası alın . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Farklı yöntemler kullanarak web kazıma

Yaygın olarak kullanılan dört web kazıma yöntemi şunlardır:

1. Dize yöntemlerini kullanarak verileri web'den ayrıştırma
2. Normal ifadeler kullanarak verileri ayrıştırma
3. HTML ayrıştırıcı kullanarak verileri çıkarma
4. Diğer web sitelerindeki bileşenlerle etkileşim kurarak verileri kazıma.

Dize yöntemlerini kullanarak verileri web'den ayrıştırma

• Bu teknik, dize yöntemlerini kullanarak web sitelerinden veri sağlar. HTML metinlerinden istenilen veriyi aramak için find() aracı kullanılabilir. Bu aracı kullanarak, başlık etiketi web sitesinden alınabilir.
• Başlığın ilk ve son karakterinin dizini biliniyorsa, başlığı kazımak için bir dize dilimi kullanılabilir.
• Alet. find () ilk alt dize oluşumunu döndürür ve ardından başlangıç ​​<title> etiketinin dizini, almak için ” <title> dizesi kullanılarak elde edilebilir. bulmak ().
• İlgilenilen veriler başlık dizinidir, <başlık> dizini değil. Başlıktaki ilk harf için bir dizin elde etmek için, başlık dizinine “<title> dizisinin uzunluğu eklenebilir.
• Şimdi, son bölümün </title> dizinini almak için “</title>” dizesi kullanılabilir.
• Artık başlığın ilk ve kapanış kısmı elde edildiğine göre, HTML dizesi dilimlenerek tüm başlık ayrıştırılabilir. İşte bunu yapacak program:

>>> url = " http://olympus.realpython.org/profiles/poseidon "

>>> sayfa = urlopen(url)

>>> html = page.read().decode(“utf-8”)

>>> start_index = html.find(“<title>”) + len(“<title>”)

>>> end_index = html.find(“</title>”)

>>> başlık = html[start_index:end_index]

>>> başlık

'\n<head>\n<başlık >Profil: Poseidon'

Başlıkta HTML kodunun varlığına dikkat edin.

Normal ifadeler kullanarak Verileri Ayrıştırma

• Normal İfadeler, diğer adıyla normal ifadeler, bir dize içindeki bir metni aramak için kullanılan kalıplardır. Normal ifade ayrıştırıcıları, re modülü aracılığıyla Python tarafından desteklenir.
• Normal ifade ayrıştırma işlemine başlamak için önce re modülü içe aktarılmalıdır. Normal ifadelerde farklı kalıplardan bahsetmek için metakarakter adı verilen özel karakterler kullanılır.
• Örneğin, özel karakter yıldız işareti (*) 0'ı belirtmek için kullanılır.
• Bir dize içinde metin aramak için findall () kullanımına bir örnek aşağıda görülebilir.

>>> yeniden. findall (“xy*, “ac”)

['AC']

• Bu python programında, birinci argüman ve ikinci argüman sırasıyla kontrol edilecek düzenli ifadeyi ve dizgeyi ifade eder. "xy* z" kalıbı, dizenin "x" ile başlayan ve "z" ile biten herhangi bir bölümüyle eşleşecektir. Araç yeniden. findall (), tüm eşleşmeleri içeren bir liste döndürür.
• “xz” dizgisi bu örüntü ile eşleşir ve böylece listeye yerleştirilir.
• Normal bir ifadede herhangi bir tek karakteri temsil etmek için nokta(.) kullanılabilir.

HTML ayrıştırıcı kullanarak verileri çıkarma

Normal ifadeler, kalıpları eşleştirmede etkili olsa da, yalnızca HTML sayfalarını sıyırmak için tasarlanmış bir HTML ayrıştırıcısı daha kullanışlı ve daha hızlıdır. Çorba kütüphanesi en yaygın olarak bu amaç için kullanılmaktadır.

• HTML ayrıştırmanın ilk adımı, aşağıdakileri çalıştırarak güzel çorba yüklemektir:

$ python3 -m pip güzelsoup4 yükleyin.

Kurulumun detayları Run pip kullanılarak görüntülenebilir. Güzel çorba nesnesini yaratma programı:

yeniden içe aktar

urllib.request'ten urlopen'i içe aktar

url = “http://olympus.realpython.org/profiles/dionysus”

sayfa = urlopen(url)

html = page.read().decode(“utf-8”)

desen = “<title.*?>.*?</title.*?>”

match_results = yeniden arama(desen, html, yeniden.IGNORECASE)

başlık = match_results.group()

başlık = re.sub(“<.*?>”, “”, başlık) # HTML etiketlerini kaldır

yazdır(başlık)

• Python kullanarak güzel çorba için programı çalıştırın. Program gerekli URL'yi açacak, web sayfasındaki HTML metinlerini bir dize olarak okuyacak ve onu HTML değişkenine devredecektir. Sonuç olarak, güzel bir çorba nesnesi oluşturulur ve çorba değişkenine verilir.
• Güzel çorba nesnesi iki argümanla oluşturulur. İlk argüman, kazınacak HTML'ye sahiptir ve ikinci argüman, "html. Python'un HTML ayrıştırıcısını temsil eden ayrıştırıcı”.

Diğer web sitelerindeki bileşenlerle etkileşim kurarak verileri kazıma.

Bir web sayfasının içeriğini elde etmek için ”url lib” modülü kullanılır. Bazen içerikler tam olarak görüntülenmez ve bazı gizli içeriklere erişilemez hale gelir.

• Python kitaplığının web sayfalarıyla doğrudan etkileşim kurma seçenekleri yoktur. Bu amaçla Mekanik Çorba gibi üçüncü taraf bir paket kullanılabilir.
• Mekanik çorba, grafik kullanıcı arabirimi (Kullanıcı Arayüzü) olmayan bir tarayıcı olan başsız bir tarayıcı kurar. Bu tarayıcı python programları tarafından kontrol edilebilir.
• Mekanik çorbayı kurmak için aşağıdaki python programını çalıştırın.

$ python3 -m pip MechanicalSoup'u kurun

• Pip aracı, kurulu paketin ayrıntılarını görüntüler.

Web kazımanın amacı

Aşağıdaki liste, web kazıma işleminin yapıldığı genel amaçları gösterir.

1. Hisse senedi fiyatlarının ayrıntılarını kazıma ve bunları API uygulamasına yükleme.
2. Müşteri adayları oluşturmak için sarı sayfalardan veri temin edin.
3. Etkili iş yerlerini belirlemek için bir mağaza bulucudan veri kazıma.
4. Rakipleri analiz etmek için Amazon'dan veya diğer platformlardan ürünler hakkında bilgi kazıma.
5. Bahis veya eğlence için spor verilerinin çıkarılması.
6. Piyasayı incelemek ve araştırmak için finansla ilgili verileri ayrıştırma.

Çözüm

Veri her yerdedir ve kaynak veri sıkıntısı yoktur. Ham verileri kullanılabilir bir formata dönüştürme süreci, piyasada yeni teknolojilerin ortaya çıkmasıyla basit ve hızlı hale geldi. Python'un standart kitaplığı, web kazıma için çok çeşitli araçlar sunar, ancak PyPI tarafından sunulanlar süreci basitleştirir. Kazıma verileri birçok heyecan verici atama oluşturmak için kullanılabilir, ancak web sitelerinin mahremiyetine ve koşullarına saygı duymak ve sunucuyu büyük trafikle aşırı yüklememek özellikle önemlidir.

Veri bilimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız , makine öğrenimi, istatistik, EDA, analitik ve önemli diğer algoritmalara aşina olacağınız IIIT Bangalore'deki 12 aylık Veri Bilimi Yönetici Programımıza katılmanızı öneririz. Veri işleniyor. 60'tan fazla projeye, vaka incelemelerine ve capstone projelerine maruz kalarak Python, SQL ve Tableau dahil olmak üzere dört programlama aracı ve dilinde uzmanlaşacaksınız. Ayrıca, 40.000'den fazla öğrenci tabanına erişim sağlayarak upGrad'ın öğrencilere sunduğu akran öğrenimi avantajından da yararlanabilirsiniz.

Hindistan'ın önde gelen Veri Bilimi fakültesi ve endüstri uzmanlarından, seçtiğiniz en iyi şirketlere yerleşmenize yardımcı olmak için 360 ° kariyer desteği ve danışmanlık sağlayacak 40'tan fazla canlı oturum sırasında öğreneceksiniz.