Python Web Scraping yöntemi ile dünya ülkeleri ve istatistikleri toplayın Bu kolay ve etkili yöntem ile verileri hızlıca elde edin Detaylı bilgi için tıklayın!

Bugün internette bulunan veri miktarı, herhangi bir veri analisti için bile oldukça korkunç bir görev haline gelmiştir. Bu makale, Python web scraping kullanarak dünya ülkeleri ve istatistikleri toplama işlemini anlatıyor. Python web scraping kullanarak sadece dünya ülkeleri listesini değil, aynı zamanda bu ülkelerin nüfus, yüzölçümü, başkent ve para birimi gibi verilerini toplayabilirsiniz. Bu nedenle, üzerinde çalıştığınız projelerde farklı kaynaklardan elde edebileceğiniz zengin bir veri kümesi sağlamak için Python web scraping kullanabilirsiniz.

Bu makale, Python web scraping kullanarak dünya ülkeleri ve istatistikleri toplamayı adım adım anlatmaktadır. İlk olarak, web scraping gibi tekniklerin ne olduğundan bahsedeceğiz ve requests modülüne değineceğiz. Ayrıca, Python programlama dili ile verileri toplamak için kullanılan Beautiful Soup ve pandas kütüphaneleri hakkında bilgi vereceğiz.

Adım	İşlem
1	Requests modülü ile web sayfasından veri alın
2	Beautiful Soup kütüphanesi ile sayfa içeriğini kaydedin ve işleyin
3	Pandas kütüphanesi kullanarak verileri işleyin
4	Veriler için istatistikler oluşturun

Python web scraping sayesinde, dünya ülkeleri listesi ve istatistikleri toplama işlemini yapmak oldukça kolay hale gelir. Uygulamanın her aşamasında HTML yapısı kullanıldığından, herhangi bir sorun yaşarsanız kodunuzu keşfetmek mümkün olacak ve gelecekte projeleriniz için de benzer teknikler kullanabileceksiniz.

Web Scraping Nedir?

Web scraping, internet sayfalarından otomatik olarak veri çıkarmak için kullanılan bir tekniktir. Bu teknik, internet sayfalarındaki veriye erişmek için kullanılır. Python Web Scraping ise web scraping tekniklerinin Python programlama dili ile kullanılmasını ifade eder. Bu sayede, internetteki verilere hızlı ve etkili bir şekilde ulaşmak mümkün olur. Python Web Scraping, web scraping işlemlerinin programlanabilir hale getirilmesini sağlar ve verileri kolayca işleyebilir. Python programlama dili, bu işlemler için oldukça kullanışlı bir dildir ve web scraping işlemlerinin hızlı bir şekilde gerçekleştirilmesine olanak sağlar.

Dünya Ülkeleri Listesi Nasıl Elde Edilir?

Python web scraping teknikleriyle dünya ülkeleri listesi birçok farklı kaynaktan elde edilebilir. Ancak bu makalede, web scraping kullanarak veri toplama yöntemini kullanacağız. Web scraping, bir web sitesinden veri çıkarma işlemidir ve Python programlama diliyle bu işlemi gerçekleştirmek oldukça kolaydır.

Dünya ülkeleri listesi çeşitli web sitelerinde mevcuttur. Bu sitelerdeki verileri toplamak için, requests modülünü kullanarak web sayfalarından veri almanız gerekir. Daha sonra, BeautifulSoup kütüphanesi ile web sayfasının içeriğini işleyebilir ve dünya ülkeleri listesindeki verileri pandas kütüphanesi ile kolayca işleyebilirsiniz.

Web scraping işlemi, verileri otomatik olarak topladığından, veri alma sürecini tamamlamak daha hızlıdır ve insan hatalarını en aza indirir. Bu nedenle, Python web scraping tekniği, dünya ülkeleri listesi toplamak için harika bir seçenektir. Ancak, web sitelerinin kullanım koşullarına tam olarak uymadan veri toplamak yasaktır. Bu nedenle, web scraping işleminin yasal olduğundan emin olun ve gerekirse web sitesi sahibinden izin alın.

Requests Modülü Kullanarak Web Sayfasından Veri Almak

Web scraping işlemi, öncelikle ana hedef sayfanın kaynak kodlarının çekilmesiyle başlar. Bu kaynak kodların Python programlama dili ile okunması için requests modülü kullanılır. requests modülü, web sayfalarından veri almak için kullanılan bir Python kütüphanesidir.

requests modülünün get() fonksiyonu ile hedef web sayfasına istek atılır ve istenen sayfanın kaynak kodu requests modülü ile alınır. İstek atılırken User-Agent, Accept-Language, Accept-Encoding gibi header parametreleri kullanılabilir. Alınan kaynak kodları Python programlama dili içinde işleme alınabilir.

requests.get() yöntemi, web sayfalarından veri almanın yanı sıra, API'lar ve diğer HTTP servislerine de erişme sağlar. requests modülü kullanılarak edinilen veriler, işlenerek güncel ve doğru bilgiler sunar. Bu sayede programlama işlemleri daha sağlıklı bir şekilde yürütülür.

BeautifulSoup Kullanarak Sayfa İçeriği İşlemek

Web scraping işlemi sonucunda elde edilen sayfa içeriği, Python programlama dili ile BeautifulSoup kütüphanesi kullanılarak işlenebilir. BeautifulSoup, web scraping işlemi sonucunda elde edilen HTML veya XML belgelerinin içeriğini parse etmek için kullanılır. Bu sayede, web sayfasındaki belirli verileri elde etmek ve işleyebilmek mümkün hale gelir.

Bu makalede, BeautifulSoup kütüphanesi kullanarak dünya ülkeleri listesini işleyeceğiz. Öncelikle, BeautifulSoup kütüphanesi ile web sayfasının içeriği parse edilir. Sonrasında, belirli bir sınıfa sahip olan elementler filtrelenerek ihtiyacımız olan veriler elde edilir. Daha sonra, elde edilen veriler üzerinde işlemler yapılabilir.

Örneğin, dünya ülkeleri listesi içerisinde hangi ülkenin başkentinin Ankara olduğunu bulmak istediğimizi düşünelim. BeautifulSoup kütüphanesi ile ülke adları ve başkentleri ayrı ayrı listelenebilir. Daha sonra, bu listeler üzerinde bir döngü oluşturularak Ankara'nın hangi ülkenin başkenti olduğu kontrol edilebilir.

Ülkeler	Başkentler
Türkiye	Ankara
Amerika Birleşik Devletleri	Washington, D.C.
Kanada	Ottawa

Bu şekilde, BeautifulSoup kütüphanesi kullanarak web scraping işlemi sonucunda elde edilen verileri istenilen şekilde işleme imkanı sağlanır. Bu da, web scraping işlemi sonucunda elde edilen verilere daha kolay şekilde erişmek ve bu veriler üzerinde analiz yapmak için faydalıdır.

Python Pandas Kütüphanesi İle Verileri İşleme

Python Pandas Kütüphanesi İle Verileri İşleme

Pandas kütüphanesi, Python programlama dilinde verilerin işlenmesi için kullanılan popüler bir kütüphanedir. Bu yazılım, dünya ülkeleri listesi verisini işlemek ve analiz etmek için pandas kütüphanesi kullanacak.

Dünya ülkelerinin listesi ve çeşitli istatistik bilgileri, çevrimiçi bir veri kaynağından web scraping yöntemi ile toplanacak. Elde edilen veriler düzenlenecek ve pandas kütüphanesi kullanılarak veri analizleri yapılacak.

Bu işlem için, pandas kütüphanesi ile verilerin yüklenmesi gerekmektedir. Veriler, bir veri çerçevesinde yüklenir ve çerçeve üzerinde çeşitli operasyonlar gerçekleştirilir. Çerçeve üzerinde uygun filtrelemeler yaparak, alınması istenilen veriler de kolaylıkla elde edilebilir.

Pandas kütüphanesi, birçok veri işleme aracına sahiptir. Veriler, farklı kaynaklardan toplandığında farklı formatlarda olabilir ve bu verilerin işlenmesi oldukça zor olabilir. Pandas kütüphanesi, verilerin temel operasyonlarını yerine getirmek için çok sayıda araç sağlar. Bunlar arasında verilerin okunması, yazılması, büyüklüğü, şekli ve diğer niteliklerin belirlenmesi bulunur. Panda kütüphanesi, aynı zamanda birçok veri filtreleme aracı sağlar. Veriler, filtreleme yöntemleri kullanılarak sıralanabilir, işlenebilir veya analiz edilebilir.

Pandas kütüphanesi ile dünya ülkeleri listesi verisini işleyerek, çeşitli analizler yapmak mümkündür. Çevrimiçi veri kaynaklarından edinilen verilerin işlenmesi ve analizi, yapılan herhangi bir araştırmanın önemli bir parçasıdır. Panda kütüphanesi, verilerin işlenmesini kolaylaştırdığı için, bu kitaplık başarılı bir şekilde kullanılabilir.

Elde Edilen Verilerin İstatistiklerini Oluşturma

Python web scraping ile elde ettiğimiz dünya ülkeleri ve istatistikleri verileri, istatistiksel analizler için kullanılabilir. Bu adımda, pandas kütüphanesi kullanarak elde edilen verilere istatistiksel analiz uygulayacağız. Pandas kütüphanesi, veri işleme ve analizinde sıkça kullanılan bir kütüphanedir. İlk olarak, dünya ülkeleri listesi verilerini bir veri çerçevesine yükleyeceğiz. Bu sayede verileri daha kolay işleyebiliriz.

```pythonimport pandas as pd

url = 'https://www.worldometers.info/world-population/population-by-country/'html = requests.get(url).contentdf_list = pd.read_html(html)df = df_list[-1]

# Ülke isimlerinin index'ten çıkarılmasıdf = df[1:]df.columns = ['Country', 'Population', 'Yearly Change', 'Net Change', 'Density', 'Land Area', 'Migrants', 'Fertility Rate', 'Median Age', 'Urban Pop %', 'World Share']df = df.reset_index(drop=True)```

Yukarıdaki kod bloğunda, Pandas kütüphanesi kullanarak web sayfasından elde ettiğimiz verileri bir veri çerçevesine yükledik. Veri çerçevesi, ülke adı, nüfus, yıllık değişim, net değişim, yoğunluk, arazi alanı, göçmen, doğurganlık oranı, ortanca yaş, kentsel nüfus oranı ve dünya payı bilgilerini içerir. Bu verileri kullanarak istatistiksel analizler yapabiliriz.

```python# En kalabalık 10 ülketop_10_populated = df.sort_values('Population', ascending=False).head(10)print(top_10_populated[['Country', 'Population']])

# Ortalama nüfus ve yoğunlukprint('Ortalama nüfus:', df['Population'].mean())print('Ortalama yoğunluk:', df['Density'].mean())

# En çok göç alan/veren ülkelertop_migrants = df[['Country', 'Migrants']].replace(',', '', regex=True).dropna().sort_values('Migrants', ascending=False).head(10)top_migrants['Migrants'] = pd.to_numeric(top_migrants['Migrants'])top_migrants['Migrants'] = top_migrants['Migrants']/1000000print(top_migrants)

# Yaş ortalaması en yüksek 10 ülketop_median_age = df[['Country', 'Median Age']].sort_values('Median Age', ascending=False).head(10)print(top_median_age)```

Yukarıdaki kod bloğunda, veri çerçevesi üzerinde farklı istatistikler uyguladık. "En kalabalık 10 ülke" listesi, ülke nüfuslarına göre sıralandı ve en yüksek nüfusa sahip 10 ülke listelendi. "Ortalama nüfus" ve "ortalama yoğunluk" hesaplamaları, tüm ülkelerin nüfus ve yoğunluk ortalamalarını gösterir. "En çok göç alan/veren ülkeler" listesi, ülkelerin göçmen sayısına göre sıralandı ve en yüksek göçmen sayısına sahip 10 ülke listelendi. "Yaş ortalaması en yüksek 10 ülke" listesi, ülkelerin ortanca yaşlarına göre sıralandı ve en yüksek ortanca yaşa sahip 10 ülke listelendi.

Pandas kütüphanesi, verilerin istatistiksel olarak daha kolay işlenmesini sağlar. Bu sayede, web scraping ile elde edilen verilerin farklı istatistiksel analizleri yapılabilir.

Sonuçlar

Python web scraping yöntemi ile elde ettiğimiz verileri işleyerek dünya ülkelerinin istatistiklerini toplayabildik. Bu sayede dünya ülkeleri arasındaki sosyo-ekonomik farklılıkların analizini yapabiliriz. Ayrıca, verilerin işlenmesi sırasında Python Pandas kütüphanesi kullanarak verileri düzenledik ve daha anlaşılır bir hale getirdik.

Elde edilen sonuçlar listelenerek tablolarda gösterilebilir. Bu sayede, farklı ülkelerin ekonomik, sosyal ve sağlık verileri gibi faktörleri karşılaştırılabilir. Ayrıca, bu verilerin analiz edilmesi ile ülke içindeki sosyal ve ekonomik durumu daha iyi anlama fırsatı elde edebiliriz. Bu nedenle, Python web scraping teknikleri ile veri toplama ve işleme işi birçok farklı alanda kullanılabilir.