Python Web Scraping ile e-ticaret sitelerinden veri toplamak artık çok kolay Bu makalede, e-ticaret sitelerinden veri toplama işlemi hakkında bilgi sahibi olacaksınız Python kullanarak veri toplama işlemini nasıl gerçekleştireceğiniz adım adım anlatılmaktadır

Bu makalede, Python web scraping kullanarak e-ticaret sitelerinden veri toplama konusuna detaylı bir şekilde değinilecektir. Bu yöntem sayesinde ürün fiyatları, stok durumları ve diğer ürün özellikleri gibi veriler toplanarak fiyat takibi yapmak mümkün olacaktır.

Web Scraping Nedir?

Web scraping, internet üzerindeki sayfa ve sitelerden gerekli bilgilerin alınmasına denir. Bu işlem, manuel olarak veri toplama işlemine göre çok daha hızlı ve etkili bir şekilde gerçekleştirilebilir. Web scraping kullanarak, birçok farklı veri türü toplanabilir. Örneğin, rakip firma fiyatları, ürün özellikleri, stok durumları gibi veriler kolayca toplanabilir.

Web scraping işlemi, HTML, CSS ve JavaScript gibi web teknolojilerine dayanır. Web sayfalarındaki HTML etiketleri parse edilir ve veriler çekilir. Bu veriler daha sonra istenilen formatta işlenir ve kullanılır.

Python Web Scraping Kullanmanın Avantajları

Teknoloji çağının başlaması ile birlikte, internet üzerindeki veriye ulaşma yöntemleri de gelişti. Bu gelişmeler ile birlikte web scraping, yani internet üzerindeki sayfa ve sitelerden gerekli bilgilerin alınması yöntemi de oldukça popüler hale geldi. Python web scraping kullanmanın avantajları nedeniyle de sık sık tercih edilen bir yöntem haline geldi.

Python web scraping,imza atan olağanüstü kolay bir arayüze sahiptir. Python dilinin temel fonksiyonları olması nedeniyle kolay kullanılır ve aynı zamanda geniş bir kütüphane desteğine sahiptir. Kullanımının ücretsiz olması da Python web scraping kullanımının yaygınlaşmasını etkileyen bir faktördür.

Python web scraping, urllib, BeautifulSoup ve Pandas gibi geniş kapsamlı kütüphaneler yardımıyla gerçekleştirilir. Bu nedenle, Python web scraping kullanmanın avantajları arasında, kolay kullanımı, geniş kapsamlı kütüphane desteği ve ücretsiz olması bulunur.

Kullanılan Kütüphaneler

Web scraping için kullanılan en popüler kütüphanelerden biri, urllib kütüphanesidir. Bu kütüphane, web sitelerine bağlanmak, kaynak kodlarını çekmek ve web tabanlı veri toplama işlemlerini yapmak için kullanılır. BeautifulSoup kütüphanesi, kaynak kodlarında bulunan verileri ayrıştırmak ve ayrıntılı olarak ele almak için kullanılan bir kütüphanedir. Bu kütüphane, verileri parse eder ve bunları daha sonra python kodunda işletilebilir hale getirmek için kullanılır.

Bir diğer popüler kütüphane ise Pandas'dır. Bu kütüphane, verileri işlemek, analiz etmek ve düzenlemek için kullanılır. Uygun bir formatta toplanmış verileri analiz etmek için sıklıkla kullanılır. Pandas kütüphanesi, csv formatında toplanmış olan verilerin işlenmesi için oldukça kullanışlıdır.

Tüm bu kütüphaneler birlikte kullanıldığında, web scraping işlemleri çok daha kolay ve etkili olabilir. İyi tasarlanmış kullanıcı arayüzleri sayesinde, kullanımı da oldukça rahat bir hale gelmektedir. Web scraping işlemleri, günümüz işletmelerinin pazarlama stratejilerinde kullanabilecekleri verilerin toplanması açısından oldukça önemlidir ve bu nedenle Python ve web scraping kütüphaneleri, işletmeler için oldukça değerli bir araçtır.

urllib Kütüphanesi

Web scraping yapmak için kullanılan en yaygın kütüphanelerden biri, Python için yerleşik olan urllib kütüphanesidir. urllib kütüphanesi, web sayfalarına ulaşmak, kaynak kodlarını çekmek ve veri toplamak için kullanılır. Bu kütüphane, HTTP, HTTPS ve FTP protokollerini destekler. Ayrıca, proxy sunucuları da kullanılabilir.

urllib kütüphanesi sayesinde, web sayfalarındaki verileri elde etmek için kullanabileceğiniz çeşitli yöntemler vardır. Bu yöntemler arasında, request() yöntemi en yaygın olanıdır. Bu yöntemle, web sayfalarına GET, POST, PUT, DELETE gibi istekler gönderilebilir. Bu isteklere, gerekli parametreler de eklenerek, web sayfalarından özelleştirilmiş veriler toplanabilir.

BeautifulSoup Kütüphanesi

BeautifulSoup kütüphanesi, web scraping işleminde kaynak kodlardan veri çekmek için kullanılır. HTML ve XML belgelerini ayrıştırmak için kullanılan bu kütüphane, kaynak kodundaki verileri kolayca bulma ve çekme işlemlerini gerçekleştirir. BeautifulSoup kütüphanesi, belirli etiketlerdeki verileri toplamak, sıralamak ve ayrıca filtrelemek için kullanılabilir. HTML ve XML belgelerindeki verileri parse etmek ve elde etmek için farklı yöntemler sunan BeautifulSoup kütüphanesi, programcılara web scraping konusunda büyük kolaylıklar sağlar.

Pandas Kütüphanesi

Pandas kütüphanesi, toplanan verilerin işlenmesi ve analizi için oldukça etkilidir. Bu kütüphane, verilerin depolanması, manipülasyonu ve analizi için kullanılmaktadır. Bu sayede, e-ticaret sitelerinden toplanan fiyat ve stok verileri gibi veriler gerçek zamanlı olarak analiz edilebilir.

Pandas kütüphanesi, verilerin farklı formatlarda kaydedilmesine olanak sağlamaktadır. Toplanan veriler csv formatında kaydedilerek, Excel veya benzeri programlar kullanılarak daha kolay bir şekilde analiz edilebilir. Aynı zamanda pandas kütüphanesi kullanılarak veriler veritabanlarına aktarılabilir.

Verilerin analiz süreci, veri manipülasyonu ve analiz fonksiyonları kullanılarak gerçekleştirilir. Pandas kütüphanesi ile veriler için sıralama, filtreleme, gruplama ve birleştirme işlemleri rahatlıkla yapılabilir. Böylece, e-ticaret sitelerinden toplanan verilerin daha kolay bir şekilde analiz edilebilir.

Ayrıca, pandas kütüphanesi birçok grafik ve görselleştirme özellikleri sunar. Bu özellikler sayesinde, toplanan veriler görsel olarak sunulabilir ve daha kolay anlaşılabilir hale getirilebilir.

E-ticaret Sitelerinden Veri Toplama

E-ticaret siteleri, her geçen gün artan ürün çeşitliliği ve stok değişimleri ile online alışveriş yapanlar için oldukça ilgi çekicidir. Ancak ürün fiyatları da zaman zaman değişebilmektedir. Python web scraping kullanarak, e-ticaret sitelerinden ürün fiyatları takip edilerek, fiyat değişimleri hakkında bilgi sahibi olunabilir.

Web scraping işlemi için, e-ticaret sitelerindeki ürünlere ait linklerin alınması gereklidir. Bu linkler, sitelerde yer alan HTML etiketleri analiz edilerek bulunabilir. Linklerin alınmasının ardından, ürünlere ait fiyat, stok ve özellik gibi bilgiler de toplanabilir. Bu toplanan veriler, pandas kütüphanesi kullanarak analiz edilebilir.

E-ticaret sitelerinin yoğunluğu, web scraping işlemi için oldukça verimli olabilir. Birçok e-ticaret sitesinde benzer ürünlerin satışı yapılmaktadır ve bu ürünlerin stok ve fiyat durumları yakından takip edilebilir. Ayrıca, fiyat takibi yaparak fiyat değişimleri hakkında bilgi sahibi olmak, online alışveriş yapanlar için oldukça avantajlıdır.

Ürün Linklerinin Alınması

E-ticaret sitelerinde ürün linklerini almak için, web sayfalarındaki HTML etiketleri analiz edilerek ürünlerin yer aldığı sayfaların bağlantılarına ulaşılması gerekmektedir. Bu bağlantılar, aynı sayfadaki ürün listesinde ya da farklı sayfalara ayrılmış kategorilerde yer alabilir. Bu nedenle, web sayfasının kodları incelenerek, ürün linklerinin nerede yer aldığı ve hangi etiketlerin kullanıldığı tespit edilmelidir.

Bu işlem sırasında BeautifulSoup kütüphanesi, sayfa içeriğindeki spesifik HTML etiketlerini parse eder ve ürün bağlantılarını bulmaya yardımcı olur. Ayrıca, urllib kütüphanesi sayesinde web sayfalarını indirerek, HTML kodlarının analizi yapılabilir. Bu sayede, ürün linklerinin tespiti yapılabilir ve web scraping işlemi gerçekleştirilebilir.

Verilerin Toplanması ve İşlenmesi

Python web scraping kullanarak e-ticaret sitelerinden ürün fiyatları, stok durumları ve ürün özellikleri gibi çeşitli veriler toplanabilir. Bunlar, BeautifulSoup kütüphanesi kullanılarak toplanabilir ve web sayfasındaki HTML etiketlerinde bulunan veriler parse edilerek alınabilir.

Ayrıca, toplanan verilerin işlenmesi için Panda kütüphanesinin kullanılması önerilir. Bu kütüphane, verilerin düzenlenmesi, analizi ve görselleştirilmesi gibi işlemlerde kullanılabilir.

Web scraping kullanarak, taranan web sitesindeki verileri çeşitli kriterlere göre filtrelemek mümkündür. Bu sayede, e-ticaret sitelerinden örneğin fiyatı belli bir aralığa giren ürünleri bulmak oldukça kolay hale gelir.

Bunların yanı sıra, verilerin kaydedilmesi için CSV formatında bir dosya oluşturulabilir veya bir veritabanına kaydedilebilir. Bu veriler daha sonra işlemler için yeniden kullanılabilir veya daha derinlemesine analiz edilebilir.

Verilerin Kaydedilmesi

Python web scraping ile e-ticaret sitelerinden toplanan veriler, pandas kütüphanesi kullanılarak bir csv dosyasına kaydedilebilir. Bu sayede, toplanan veriler daha sonra bir programda kullanılmak üzere saklanabilir veya analiz edilebilir.

Verilerin kaydedilmesi için, pandas kütüphanesi ile oluşturulan bir Dataframe, toplanan verileri içerir. Bu Dataframe, pandas kütüphanesi kullanılarak, csv formatında kaydedilebilir. Aşağıdaki kod, toplanan verilerin csv formatında kaydedilmesi için bir örnek göstermektedir:

import pandas as pd#Verilerin toplanması ve işlenmesi#Dataframe oluşturmadata = {'Ürün İsmi': ['Ürün 1', 'Ürün 2', 'Ürün 3'],        'Ürün Fiyatı': ['10 TL', '15 TL', '20 TL'],        'Stok Durumu': ['Stokta Var', 'Sınırlı Stokta', 'Stokta Yok']}df = pd.DataFrame(data)#Verilerin CSV olarak kaydedilmesidf.to_csv('veriler.csv', index=False)

Bu kod, 'data' adlı bir sözlük oluşturarak, toplanan verileri içerir. Daha sonra, bu sözlük kullanılarak, pandas kütüphanesi ile bir Dataframe oluşturulur. Veriler, Dataframe içindeki belirli sütunlara atanır. Son olarak, kaydedilecek csv dosyasının adı ve dosya yolu belirtilir ve Dataframe, csv formatında kaydedilir.

Bunun yanı sıra, toplanan veriler bir veritabanına da kaydedilebilir. Bunun için, veritabanı yönetim sistemleri kullanılır ve veriler, SQL(Dil) kullanılarak veritabanına kaydedilir.

Verilerin kaydedilmesi, toplanan verilere erişmek ve bunları saklamak için oldukça önemlidir. Hem csv dosyası hem de veritabanı, toplanan verilerin korunması ve gelecekte kullanılması için etkili yöntemlerdir.

Sonuç

Python web scraping, internet üzerindeki sayfa ve sitelerden gerekli bilgileri almak için oldukça güçlü ve etkili bir yöntemdir. E-ticaret sitelerinde alışveriş yapanların büyük bir sorunu, ürün fiyatlarının sürekli olarak değişmesidir. Ancak Python web scraping ile e-ticaret sitelerinden veri toplama ve fiyat takibi yapmak oldukça uygun bir yöntemdir.

Python web scraping, yüzlerce sayfayı ziyaret etmek, farklı bileşenleri ele almak ve hatta gerçek zamanlı verileri takip etmek için kullanılabilir. E-ticaret sitelerinden ürün fiyatları, stok durumları ve ürün özellikleri toplanabilir ve bu veriler pandas kütüphanesi kullanılarak analiz edilebilir. Toplanan veriler csv formatında kaydedilebilir veya bir veritabanına kaydedilebilir.

Python web scraping, kullanımının kolaylığı, geniş kütüphane desteği ve ücretsiz olması nedeniyle yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu yöntem sayesinde e-ticaret sitelerinden toplanan veriler ile fiyat takibi yapılarak, uygun fiyat fırsatları kaçırılmadan satın alınabilir. Ayrıca, web scraping, işletmelerin rakiplerinin faaliyetlerini takip etmelerine ve onlarla rekabet etmelerine yardımcı olabilir.