Web scraping işlemleri, web sayfalarının HTML kodlarını analiz ederek belirli verilerin çekilmesi işlemidir Python dilinde BeautifulSoup gibi kütüphaneler web scraping işlemleri için kullanılır Web scraping ile istenilen web sayfasından istenilen veriler çekilebilir ve daha kolay analiz edilebilir Veri kazıma işlemleri için XPath, CSS seçicileri ve Regex gibi araçlar kullanılabilir Selenium ve Scrapy gibi araçlar da web scraping işlemleri için yaygın olarak kullanılmaktadır Web scraping işlemi tamamlandıktan sonra, toplanan veriler depolanarak analiz edilir Veritabanları, Excel dosyaları, JSON ve CSV dosyaları gibi farklı veri depolama yöntemleri kullanılabilir

HTML parsing, web scraping işlemleri için sıklıkla kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntemde, web sayfalarının HTML kodları, belirli bir programlama dili veya araç kullanılarak analiz edilir ve bu analiz sonucunda sayfadaki belirli veriler çekilir. Bu veriler daha sonra işlemler ya da analizler için kullanılabilir. HTML parsing için, Python dilinde yazılmış BeautifulSoup gibi birçok kütüphane mevcuttur. Bu kütüphaneler, web sayfalarındaki kodları analiz ederek, belirli verileri çekmenize olanak sağlar. HTML parsing yöntemi sayesinde, istediğiniz web sayfasından sadece istediğiniz verileri çekebilir ve bu verileri daha kolay bir şekilde analiz edebilirsiniz.

1. HTML Parsing Tekniği

HTML parsing, web scraping işlemleri için sıklıkla kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, bir web sayfasının HTML kodlarını analiz etmek ve belirli verileri çekmek için kullanılır. BeautifulSoup gibi bir kütüphane kullanarak HTML parsing işlemleri gerçekleştirilir. Bu kütüphane, HTML kodunun içeriğini okumak ve gereksiz etiketleri kaldırmak için kullanılır. HTML parsing kullanarak veri kazıma işlemi yaparken, web sayfalarının kaynak kodlarına aşina olmak önemlidir. Bu sayede verilerin hangi etiketler içinde olduğunu belirleyebilir ve çekmek istediğiniz verilere daha kolay ulaşabilirsiniz. Ayrıca HTML parsing tekniği ile, web sayfalarında gezinebilir ve interaktif işlemleri gerçekleştirebilirsiniz. Bu sayede, web sayfalarının kullanıcı arayüzünde gerçekleştirilen farklı işlemleri programlı bir şekilde yapabilir ve verileri daha kapsamlı bir şekilde toplayabilirsiniz.

2. Veri Kazıma Araçları

Veri kazıma işlemleri için en yaygın olarak kullanılan araçlardan biri XPath'tir. XPath, XML ve HTML gibi belgelerdeki verilerin belirtilen kısımlarını bulmak için kullanılır. Bir XPath ifadesi, bir belgedeki herhangi bir nesneyi tanımlamak için kullanılabilir.

CSS seçicilerinin kullanılması da veri kazımında oldukça etkilidir. Bu seçiciler, belirli bir veri kümesinin sadece belirli bir kısmını seçmek için kullanılan bir yöntemdir. CSS seçicileri, HTML sayfalarında stil ve biçimlendirme işlemleri yapmak için de kullanılır.

Regex, düzenli ifadelerin kullanıldığı bir araçtır ve birçok programlama dilinde kullanılabilir. Regex, belirli bir kalıp içindeki verileri bulmak için kullanılır. Bu, web sayfalarında istenilen verilerin bulunması ve alınması için kullanışlı bir yöntemdir.

2.1. Selenium

Selenium, web scraping işlemleri için sıkça kullanılan bir araçtır ve popülerliği giderek artmaktadır. Bu araç, web sayfalarında gezinebilme ve interaktif işlemleri gerçekleştirme yeteneği sayesinde çok tercih edilmektedir. Örneğin, bir e-ticaret sitesinde ürünleri toplamak istiyorsanız, Selenium size tarayıcı otomasyonu sağlayarak bu işlemi gerçekleştirmenize yardımcı olabilir.

Selenium, Python, Java, C#, Ruby, Perl ve JavaScript gibi birçok programlama diline uyumlu olarak kullanılabilir. Bu da birçok geliştiricinin tercih etmesinde etkili olmaktadır. Ayrıca, Selenium aynı zamanda test otomasyonu için de kullanılabilmektedir. Bu nedenle, birçok şirket Selenium testini kullanarak web uygulamalarını test eder.

Selenium kullanarak web scraping yaparken, öncelikle programlama dili seçimi yapmanız gerekmektedir. Daha sonra, Selenium WebDriver'ı yükleyerek kullanmaya başlayabilirsiniz. WebDriver, web sayfalarında gezinme ve otomasyon işlemleri yapabilmenizi sağlayan bir programlama arayüzüdür.

Selenium'in bazı dezavantajları da vardır. Örneğin, Selenium ile yapılan web scraping işlemleri bazı siteler tarafından algılanabilir ve engellenebilir. Ayrıca, Selenium kullanımı bazı sitelerin kullanım şart ve koşullarına aykırı olabilir.

Genel olarak, Selenium web scraping işlemleri için güvenilir bir araçtır ve birçok geliştiricinin tercih ettiği bir çözümdür. Ancak, kullanımından önce sitelerin kullanım şart ve koşullarına dikkat etmek gerekmektedir.

2.2. Scrapy

Scrapy, Python dilinde yazılmış bir web scraping framework'üdür. Bu framework, veri kazıma işlemlerinin daha efektif bir şekilde gerçekleştirilmesine olanak sağlar. Scrapy'nin temel özellikleri arasında yapılandırılmış veri toplama, otomatik sayfa tarama, veri önişleme ve veri depolama bulunur. Bu özellikler, web scraping işlemlerini daha hızlı ve daha verimli hale getirir. Scrapy, tarama kurallarını tanımlamak için CSS veya XPath gibi seçicileri destekler. Ayrıca verilerin depolanması için bir veritabanı veya CSV dosyası kullanabilir. Scrapy'nin diğer bir avantajı da çoklu dosya yüklemeleri desteğidir. Bu özellik, özellikle resim veya video gibi büyük dosyaların taraması için kullanışlıdır. Tüm bunlar, web scraping işlemlerinin hızlı ve kolay bir şekilde gerçekleştirilmesine olanak sağlar.

3. Veri Depolama Yöntemleri

Web scraping işlemi tamamlandıktan sonra, toplanan veriler depolanmalıdır. Bu amaçla birçok veri depolama yöntemi kullanılabilir. Veritabanları, bu yöntemlerin en yaygın olanıdır. Açık kaynaklı veritabanları olan SQLite, PostgreSQL ve MySQL, sıklıkla kullanılan veritabanlarıdır. Bunların yanı sıra, NoSQL veritabanları da kullanılabilir.

Bir diğer veri depolama yöntemi Excel dosyalarıdır. Bu yöntemde, toplanan veriler bir Excel dosyasına yazılabilir ve daha sonra analiz edilebilir. JSON ve CSV dosyaları da sıklıkla kullanılan veri depolama yöntemleridir. Bu dosya türleri, verilerin kolayca taşınabilmesi ve paylaşılabilmesi için tercih edilir.

Bazı durumlarda veriler, doğrudan web sayfasına gönderilir. Bu yöntem, verilerin güncellendiği anında her zaman güncel verileri almak için kullanılır. Buna canlı veri akışı veya canlı veri yayını denir.

Veri depolama yöntemlerinin seçimi, toplanan verilerin türüne, miktarına ve kullanım amaçlarına bağlıdır. Bu nedenle, veri depolama yöntemlerinin iyi tanımlanması, web scraping işleminin başarıyla tamamlanabilmesi için önemlidir.

3.1. Veritabanı Yöntemi

Web scraping işlemi sonrasında toplanan verileri depolamak için veritabanları sıklıkla tercih edilmektedir. Açık kaynaklı veritabanları arasında SQLite, PostgreSQL ve MySQL gibi seçenekler bulunmaktadır. Bu veritabanları, verilerin güvenli bir şekilde depolanmasını sağlar. Veriler, tablolar şeklinde düzenlenir ve istenildiğinde geri çağrılabilir. Bu sayede, verilerin analizi ve işlenmesi daha kolay bir hale gelir.

3.2. Excel Dosyası Yöntemi

Excel dosyaları, veri depolama için oldukça etkili bir yöntemdir. Web scraping işlemi sonrasında toplanan veriler, Excel dosyalarına kolayca yazılabilir. Bu sayede, veriler daha düzenli ve anlaşılır bir şekilde depolanabilir. Excel dosyaları aynı zamanda, verilerin analiz edilmesi için de kullanışlıdır. Veriler, Excel'de bulunan grafikler ve tablolar yardımıyla daha kolay anlaşılabilir hale getirilebilir. Excel dosyalarının dezavantajlarından biri ise, büyük veri setlerini depolamak için yeterli kapasiteye sahip olmamasıdır. Bu durumda, daha büyük veritabanları kullanmak daha uygun olabilir.