Python Web Scraping: Pandas ve Beautiful Soup kullanarak bir Knolart örneği oluşturma Bu makalede, web sitelerinden veri toplama işlemi yapmak için nasıl bir strateji izleyeceğinizi ve Python'da bu amaç için nasıl gereksinimlerin karşılanacağını öğreneceksiniz Pandas ve Beautiful soup gibi kütüphanelerin nasıl kullanılacağına dair örnekler içeren bir rehberdir

Merhaba! Bu yazıda Python dilinin Pandas ve Beautiful Soup kütüphanelerini kullanarak web kazıma (web scraping) işlemi gerçekleştirerek Knolart adlı bir örnek oluşturma sürecine değineceğiz. Web scraping, web sitelerinden belirli verileri toplama işlemidir ve bu işlem sayesinde çok sayıda veri toplanarak bir veri tabanına kaydedilebilir. Bu yazıda, web scraper olarak Pandas ve Beautiful Soup kullanarak Knolart adlı yeni bir blog sitesinin web sayfasında bulunan bazı bilgileri toplayacağız ve kaydedeceğimiz bir veri tabanı oluşturacağız.

Pandas Kütüphanesi

Pandas kütüphanesi, açık kaynak kodlu bir Python kütüphanesi olup özellikle veri manipülasyonu ve analizi için kullanılır. Bu kütüphane, büyük ölçekli verilerin hızlı bir şekilde işlenmesine ve farklı veri kaynaklarından verilerin birleştirilmesine olanak sağlar.

Pandas kütüphanesi, verilerin yüklenmesi, manipülasyonu ve analizi için veritabanı tarzı bir çerçeve sunar. Verilere ilişkin bilgilerin görüntülenmesi, sıralanması ve gruplanması gibi birçok temel işlem bu kütüphane sayesinde kolayca gerçekleştirilebilir. Ayrıca, verilerin sayısal olarak hesaplanması ve görselleştirilmesi için de kullanılabilir.

Pandas kütüphanesi, veri işlemeye ilişkin birçok veri yapısı sağlar. Bu veri yapıları arasında Seri ve DataFrame yer almaktadır. Seri, tek boyutlu bir veri dizisini temsil ederken DataFrame, iki boyutlu bir veri yapısıdır ve birden çok Seri'den oluşur. Bu veri yapıları, verilerin manipülasyonunun yanı sıra farklı veri kaynaklarından gelen verilerin birleştirilmesinde de oldukça yararlıdır.

Beautiful Soup Kütüphanesi

Beautiful Soup kütüphanesi, Python dilinde HTML ve XML belgelerinden veri kazımı yapmak için kullanılan açık kaynak kodlu bir araçtır. Bu kütüphane, web sitelerindeki belirli verileri toplamak için ihtiyacınız olan araçlara sahiptir. Beautiful Soup ile birlikte CSS seçicileri kullanarak, HTML veya XML belgesindeki verileri otomatik olarak toplamanıza yardımcı olur, böylece verilerin analizi ve işlenmesi daha kolay hale gelir.

Beautiful Soup sayesinde bir web sitesindeki herhangi bir sayfadan veri toplamak mümkündür. Bu veriler, web sitelerindeki herhangi bir metnin yanı sıra, metinlerin biçimlendirme bilgileri, resimler, bağlantılar gibi tüm verileri içerebilir. Ayrıca, Beautiful Soup ile HTML ve XML belgelerini okuyabilir, düzenleyebilir ve oluşturabilirsiniz.

Beautiful Soup kütüphanesi, özellikle web scraping aplikasyonları geliştiren yazılımcılar tarafından sıkça kullanılmaktadır. Bu kütüphane, bir web sitesindeki verileri otomatik olarak toplamak istediğinizde en etkili yöntemlerden biridir.

Web Scraping Nedir?

Web scraping, internet üzerinde yer alan bilgilerin manuel olarak toplanmasını gerektirmeden otomatik olarak toplanmasını sağlayan bir veri kazıma işlemidir. Bu işlem sayesinde, belirli bir internet sitesinde yer alan tüm içerikler tek bir veri tabanına veya Excel çalışma sayfasına kolaylıkla aktarılabilir. Bu sayede, kullanıcılar tüm verileri manuel olarak toplamak zorunda kalmadan çok daha hızlı ve etkili bir biçimde veri toplayabilirler.

Web scraping işlemi kullanıcılara birçok avantaj sağlar. Örneğin, web scraping işlemi sayesinde belirli bir ürüne ait fiyatlar, ürün özellikleri ve müşteri yorumları gibi veriler otomatik olarak toplanabilir. Bu veriler, kullanıcıların ürünün kalitesi hakkında daha fazla bilgi edinmesine yardımcı olur.

Web scraping işlemi genellikle bir HTML/XML ayrıştırıcısı kullanılarak gerçekleştirilir. Özellikle, BeautifulSoup gibi bir Python kütüphanesi, web scraping işlemini kolaylaştıran ve hızlandıran bir araçtır. Bu kütüphane sayesinde, web sitelerinde yer alan veriler kolayca ayrıştırılabilir ve belirli bir formata dönüştürülebilir.

Web Scraping Yöntemleri

Web scraping işlemi bir web sitesinden veri toplama işlemidir ve bu işlem genellikle BeautifulSoup gibi bir HTML/XML ayrıştırıcısından faydalanılarak gerçekleştirilir. Bu kütüphane, web sitelerinde bulunan HTML işaretleme dilindeki verileri otomatik olarak ayrıştırır ve bu verileri çeşitli dosya biçimlerinde (Json, CSV, vs.) kaydedebilirsiniz.

Bunun yanında, web scraping için Selenium gibi otomasyon kütüphaneleri de kullanılabilmektedir. Selenium, bir web tarayıcısı olduğundan, web scraping işleminde daha karmaşık işlemler yapılmasına imkan verir. Örneğin, kullanıcı girişi gerektiren web sitelerinden veri almak için Selenium kullanabilirsiniz.

Web Scraping Uygulama Alanları

Web scraping yöntemi, günümüzün dijital dünyasında birçok alanda kullanılmaktadır. Özellikle e-ticaret, finans ve sosyal medya sektörleri gibi alanlarda web scraping yöntemi oldukça yaygın bir şekilde kullanılmaktadır.

E-ticaret siteleri, rakiplerinin fiyatlarını takip etmek veya müşterilerinin yorumlarını toplamak için web scraping yöntemini kullanabilirler. Finans sektörü ise, piyasaları ve şirketleri analiz etmek için web scraping yöntemini kullanır. Ayrıca sosyal medya platformları da web scraping yöntemi ile kullanıcı verilerini toplayabilirler.

Web scraping, kullanıldığı sektörlere bağlı olarak oldukça önemli bir rol oynar. Verilerin toplanması ve analizi, şirketlerin daha doğru kararlar almasına yardımcı olabilir. Ancak, web scraping yöntemi her zaman etik olmayabilir ve dikkatli bir şekilde kullanılmalıdır.

Knolart Örneği

Bu örnek, Python dilinin Pandas ve Beautiful Soup kütüphanelerini kullanarak web kazıma yöntemlerini uygulamak için harika bir fırsattır. Bu makalede, Knolart adlı bir blog sitesinden bazı blog yazılarından veri kazıyarak bir veri tabanına kaydetmek amacıyla web kazıma işlemi gerçekleştirilecektir.

Web kazıma işlemi için ilk adım, siteyi gezinerek nereden veri kazanacağımızı belirlemektir. Bu durumda, Knolart'ın ana sayfasında yer alan birkaç blog yazısındaki başlık ve yazar bilgilerini toplayacağız. Pandas kütüphanesi, web sitesinden toplanan verileri depolamanıza ve manipüle etmenize yardımcı olurken Beautiful Soup kütüphanesi ise HTML ağacındaki belirli etiketleri seçmenize ve bu etiketlerden bilgi toplamanıza olanak tanır.

Knolart'ın web sitesindeki blog yazılarına erişmek için web sayfasının kaynak kodunu incelemek gerekiyor. Beautiful Soup kütüphanesi, sayfanın kaynak kodlarında gezinmenizi, belirli etiketler arasındaki verileri toplamanızı ve depolamanızı sağlar. Bu işlemi gerçekleştirmek için for döngüsü kullanarak her blog yazısı için başlık ve yazar bilgilerini toplayabilirsiniz.

Daha sonra, Pandas kütüphanesi kullanılarak veriler bir veri tabanında depolanabilir. Veritabanları, web kazıma işleminin gerçekleştirildiği web sitesinde toplanan verilerin uzun süreli saklanmasına izin verir. Veri tabanı işleminin başarıyla tamamlanmasından sonra, web kazıma işlemi tamamlanmış olur.