Python ile web scraping nasıl yapılır? Hangi kütüphaneler kullanılmalıdır? Bu makalede, web scraping için en iyi Python kütüphanelerini ve nasıl kullanılabileceğini öğreneceksiniz Güvenli ve etkili bir scraping için neler yapabileceğinizi öğrenin!

Web scraping, internet sayfalarından veri toplama işlemidir. Python, bu işlem için popüler bir dil olarak kullanılmaktadır. Ancak, web scraping için birçok kütüphaneye ihtiyaç duyulabilir. Bu kütüphaneler arasında en çok kullanılanlarından biri Requests kütüphanesi olarak karşımıza çıkıyor. Başka bir kütüphane olarak BeautifulSoup ise, HTML ve XML dosyalarını okuyarak verileri analiz etmek için kullanılır. Bir diğer seçenek ise Scrapy framework'üdür. Bu, web scraping projelerinde kullanılan bir açık kaynaklı kütüphanedir. Bunun yanı sıra, dinamik web sayfalarının scraping işlemleri için kullanılan Selenium kütüphanesi de oldukça popülerdir. İhtiyaçlara ve projelere göre alternatif kütüphaneler de kullanılabilir.

Python dilinde web scraping işlemlerinin yapılması için kullanılan bu kütüphanelerin yanı sıra, CSS Selector ve XPath ifadeleri de oldukça önemlidir. Bu ifadeler, Scrapy framework'ü ile birlikte kullanılır ve web scraping verilerinin seçilmesi için kullanılan yöntemlerdir. Ayrıca, Scrapy framework'ü ile toplanan verilerin kaydedilmesi, düzenlenmesi ve analiz edilmesi için de kullanılabilir. Python dilinde bu kütüphanelerin kullanımı oldukça yaygındır ve web scraping işlemlerinin yapılması için oldukça etkilidir.

Kısacası, Python dilinde web scraping işlemleri yapmak için birçok farklı kütüphane ve araç bulunmaktadır. Bu kütüphaneler, projenin ihtiyaçlarına göre seçilerek kullanılabilir. Temel olarak, veri toplama, veri analizi, veri düzenleme ve veri kaydetme işlemlerini gerçekleştirirler. Bu kütüphaneler her ne kadar farklı özelliklere sahip olsalar da, ortak amaçları web scraping işlemlerini kolaylaştırmaktır.

Requests Kütüphanesi

Python programlama dilinde veri alımı ve web scraping için kullanabileceğiniz birçok kütüphane mevcut. Bu kütüphanelerin arasında en popüler olanlarından birisi Requests kütüphanesi. Requests kütüphanesi, web sayfalarına HTTP/HTTPS protokolleri üzerinden veri göndermek ve çekmek için kullanılır.

Bu kütüphane, Python programlama dilinde HTTP/HTTPS protokolleri üzerinden veri alımı yaparken kullanılan en iyi ve basit kütüphanedir. Ayrıca, web sayfalarından çeşitli verilerin alınması sırasında oluşabilecek hatalardan bağımsız çalışır ve çeşitli veri türleri destekler.

Requests kütüphanesinin kullanımı oldukça basit ve anlaşılır. İlk olarak, kütüphanenin yüklenmesi gerekiyor. Bunun için, Python ortamında pip kullanarak kütüphane yüklenebilir.

Örneğin, bir web sayfasındaki verileri almak için şu kodları kullanabilirsiniz:

import requests
r = requests.get("http://www.example.com")
print(r.text)

Bu kodlar sayesinde, "http://www.example.com" adresindeki web sayfasına HTTP GET isteği yapıyoruz ve sayfanın HTML kodlarını alıyoruz. Alınan bu kodlar, istediğimiz verileri çekmeden önce BeautifulSoup kütüphanesi ile daha kolay anlaşılabilir bir yapıya dönüştürülmelidir.

Requests kütüphanesi, web scraping projelerinde mutlaka kullanılması gereken temel kütüphanelerden birisidir. Ancak, hangi kütüphanenin kullanılacağına karar verirken projenin ihtiyaçları dikkate alınmalıdır.

BeautifulSoup Kütüphanesi

BeautifulSoup Kütüphanesi: Web scraping işlemleri sırasında web sayfasının HTML ve XML kodlarını okumak ve bu kodlardan istenilen verileri çekmek oldukça önemlidir. Bu nedenle, Python'da BeautifulSoup kütüphanesi kullanışlı bir araçtır.

BeautifulSoup, web scraping için kullanılan en popüler Python kütüphanelerinden biridir. Ana hedefi, web sayfalarındaki verileri çekmek ve analiz etmek için HTML ve XML belgelerini okumaktır. Bu kütüphane, farklı internet tarayıcıları tarafından oluşturulan kodların farklı ayrıntılarına göre karmaşık web sayfalarından veri almak için kullanılabilir.

BeautifulSoup kütüphanesi, HTML ve XML belgeleri arasında gezinmek ve verileri seçmek için birçok yöntem sunar. Bu yöntemler arasında tag ismine, CSS seçicilere ve XPath ifadelere göre verileri seçme imkanı sunar. Bu sayede web sayfalarındaki veriler, ihtiyaçlarına göre kolayca seçilebilir ve çekilebilir.

Bunun yanı sıra, BeautifulSoup kütüphanesi web sayfalarından çoklu sayfalı verileri toplamaya olanak tanır. Bu kütüphane sayesinde, örneğin, farklı sayfalarda listelenen ürünlerin verileri kolayca toplanabilir ve analiz edilebilir.

Tabloları, listeleri veya diğer HTML öğelerini seçmek için BeautifulSoup kütüphanesi CSS seçiciler kullanabilir. Bu özellik, belirli bir sayfadan tüm bilgiyi hızlıca toplamak için oldukça kullanışlıdır. Aynı zamanda, XPath ifadeleri de belirli sayfalarda bilgi aramak için oldukça etkili bir araçtır.

Tüm bu özellikleri ile BeautifulSoup kütüphanesi, web scraping yapmak isteyenler için oldukça önemli ve yararlı bir kaynaktır.

Scrapy Framework'ü

Web scraping işlemlerinde kullanılabilecek en popüler kütüphanelerden biri de Scrapy Framework'üdür. Bu framework, öncelikle web sitelerini dolaşmak ve ilgili verileri toplamak için kullanılır. Scrapy, basit bir arayüze sahip olmadığı için kullanımı diğer kütüphanelere göre daha zordur. Ancak, bu framework'ü öğrendikten sonra web scraping işlemlerinde çok daha fazla kontrol sağlayabilirsiniz.

Scrapy Framework'ünün kullanımı oldukça esnektir. Bu nedenle, veri toplama işlemlerinde birçok farklı site ve veritabanı kullanabilirsiniz. Bu framework, veri toplama işlemi sırasında veri kaynaklarını otomatik olarak takip edebilir ve hatta verileri farklı bir dosya biçimine dönüştürebilir.

Bunun yanı sıra, Scrapy ile aynı anda birden fazla web sitesinden veri toplama işlemi yapabilirsiniz. Bu, birden fazla web sitesindeki verileri tek bir veritabanında birleştirmenin yolu olabilir. Scrapy framework'ü, HTTP istekleriyle birlikte çalıştığı için sayfa yüklemelerini daha hızlı gerçekleştirebilir. Bu, veri toplama işlemini hızlandırır ve daha verimli hale getirir.

Scrapy framework'ü ile web scraping işlemlerinde CSS Selector ve XPath ifadelerinden yararlanabilirsiniz. Bu ifadeleri kullanarak, sayfalardaki istediğiniz verileri seçebilirsiniz. Ayrıca, bu framework'ü kullanarak veri kaydetme, düzenleme ve analiz işlemlerini de yapabilirsiniz.

Scrapy Framework'ü, web scraping işlemlerinde kullanılabilecek en güçlü araçlardan biridir. Ancak, bu kütüphaneyi kullanabilmek için biraz daha fazla teknik bilgiye ihtiyaç duyulabilir. Bu nedenle, başlangıçta daha kolay kullanılabilecek diğer kütüphaneleri deneyebilirsiniz. Ancak, daha kompleks veri toplama işlemleri için Scrapy Framework'ü oldukça uygun bir tercih olabilir.

CSS Selector ve XPath İfadeleri

Web scraping projelerinde verileri seçmek için en yaygın kullanılan yöntemler CSS Selector ve XPath ifadeleridir. Scrapy framework'ü ile de bu yöntemleri kullanabilirsiniz. CSS Selector, HTML sayfalarındaki öğeleri seçmek için kullanılan bir dildir. HTML öğelerine CSS Selector kullanarak erişip, içeriklerini çekebilirsiniz. XPath ise XML ve HTML dokümanlarında gezinmek için kullanılan bir dil olarak karşımıza çıkar. XPath ifadeleri ile sayfadaki öğeleri seçebilir ve verilerinizi toplayabilirsiniz.

Örneğin, bir web sayfasındaki h1 etiketindeki başlığı çekmek için CSS Selector kullanabilirsiniz. Bunun için Scrapy framework'ü içindeki response objesinde css() fonksiyonunu kullanmanız yeterlidir. Örneğin, response.css('h1::text').extract() kodu ile başlığı anahtar kelimeyle birlikte seçebilirsiniz.

• Scrapy framework'ü ile CSS Selector kullanarak veri seçmek için şu adımları izleyebilirsiniz:
• Sayfanın kaynak kodunu indirin.
• Response objesini oluşturun.
• Seçmek istediğiniz CSS Selector'u içeren kodu yazın.
• Verilerinizi çekin.
• Verileriniz üzerinde analiz işlemlerini gerçekleştirin.
• XPath ifadesi, CSS Selector'a göre biraz daha karmaşık olmakla birlikte daha etkili sonuçlar elde edebilmenizi sağlar. Özellikle veriler hiyerarşik yapıya sahipse XPath ifadesi kullanmanız daha mantıklı olacaktır.

CSS Selector Örneği	XPath Örneği
response.css('div > p::text')	response.xpath('//div/p/text()')
response.css('.fiyat::text')	response.xpath('//span[@class="fiyat"]/text()')
response.css('a:contains("Daha fazla bilgi")::attr(href)')	response.xpath('//a[contains(text(), "Daha fazla bilgi")]/@href')

Yukarıdaki örneklerde CSS Selector'a benzer şekilde XPath ifadelerini kullanarak hedeflediğimiz verileri seçebiliriz. Özellikle büyük veri setleri için doğru XPath ifadeleri kullanmak önemlidir. Bu nedenle, XPath ifadeleri konusunda uzmanlaşmanız, veri toplama işleminizi kolaylaştırabilir.

Veri Kaydetme ve Düzenleme

Scrapy framework'ü, web scraping projelerinde toplanan verilerin kaydedilmesi, düzenlenmesi ve analiz edilmesi için oldukça kullanışlıdır. Bu framework ile bir veri toplama işleminden sonra, verileri çeşitli formatlarda kaydedebilirsiniz. Örneğin, verileri CSV, JSON, XML veya bir SQL veritabanı olarak kaydedebilirsiniz.

Ayrıca, Scrapy ile toplanan verileri düzenleyebilir ve analiz edebilirsiniz. Verileri düzenlemek için Python'un temel veri işleme kütüphanelerini kullanabilirsiniz. Örneğin, Pandas kütüphanesi ile verileri filtreleyebilir, gruplayabilir ve çeşitli istatistiksel hesaplamalar yapabilirsiniz.

Bunun yanı sıra, Scrapy framework'ü ile toplanan verileri görselleştirebilirsiniz. Verileri grafikler ve tablolar halinde sunarak, daha anlaşılır hale getirebilirsiniz. Bu, hem verilerinizi daha iyi anlamak hem de başkalarına sunmak için oldukça yararlı olacaktır.

Scrapy framework'ünün veri kaydetme ve düzenleme özellikleri, web scraping projeleriniz için önemli bir adım sağlar. Verilerinizi toplamak, kaydetmek, düzenlemek ve analiz etmek için bu özellikleri kullanarak, projelerinizi daha verimli ve etkili hale getirebilirsiniz.

Selenium Kütüphanesi

Selenium, web scraping işlemleri için kullanılabilecek bir başka kütüphanedir. Özellikle dinamik web sayfalarında, yani sayfa yüklendiğinde oluşan değişikliklerin olduğu durumlarda kullanılması önerilir. Bu tür web sayfalarına, BeautifulSoup ve Requests kütüphaneleri ile erişmek zordur. Bu nedenle, Selenium dinamik web sayfalarından veri kazımanın daha etkili bir yoludur.

Selenium, gerçek bir tarayıcı kullanır ve tarayıcıdaki işlemleri otomatikleştirir. Bu sayede, web sayfalarında tıklama, form doldurma ve diğer etkileşimli özelliklere erişmek mümkün hale gelir. Bu özellikleri kullanarak, örneğin bir çevrimiçi mağazadan ürün yelpazesini kazımak mümkündür.

Selenium, Python ile kullanıldığında, bir örnek olarak Firefox’u açabilirsiniz ve açılacak sayfanın URL’sini belirleyebilirsiniz. Daha sonra, tarayıcı üzerinde gerçekleştirilecek tıklama, kaydırma ve form doldurma işlemleri ile verileri kazıyabilirsiniz. Scraped verilerin hızlı bir şekilde kaydedilmesi, analiz edilmesi ve kullanılması için Pandas kütüphanesi desteği de mevcuttur.

Selenium, web scraping işlemleri için kullanıldığı takdirde, bilgi kazanmak daha kolay hale gelir ve zaman kazancı sağlar. Bunun yanında, web siteleri çok sıkı güvenlik kurallarıyla korunduğunda, selenium yardımıyla daha kolay tarafından geçilebilirsiniz. Selenium, web scraping işlemlerinin daha etkin bir şekilde yapılmasına olanak tanır.

Alternatif Kütüphaneler

Web scraping işlemleri için kullanabileceğiniz birçok farklı kütüphane bulunmaktadır. Bu alternatif kütüphaneler, projenizin gereksinimlerine göre farklı avantajlar sunar. İşte en popüler alternatif kütüphanelere bir göz atalım:

Python'un temel kütüphanelerinden biri olan urllib, web sayfası içeriği okumak için kullanılabilecek basit bir araçtır. urllib kütüphanesi, HTTP ve FTP üzerinden web sayfalarına erişim sağlar.

Mechanize, web tarayıcısı gibi koşarak HTTP talepleri gönderir ve aldığı yanıtları analiz eder. Bu kütüphane, otomatik form gönderimi, oturum yönetimi, engelleme karşıtı özellikler ve daha fazlasını içeren rahat bir API sağlar.

RoboBrowser, otomatik web tarayıcısı olarak tasarlanmış bir Python kütüphanesidir. Temel özellikleri arasında web formu otomatik doldurma, sekmeler arası etkileşim ve HTML belgeleri üzerinde çalışma yer alır. Çoğu zaman, bir web uygulaması tarayıcısına yerleştirilir ancak başka hiçbir özellik ayrıca gerektirmez.

PyQuery, jQuery'de olduğu gibi HTML belgeleri üzerinde yürütebileceğiniz Python cümleleri yazmanızı sağlayan bir kütüphanedir. PyQuery, web scraping için kullanılabilecek basit bir araçtır. CSS3 seçicilerini kullanarak HTML sayfalarını parçalamak ve düzenlemek için kullanılabilir.

Alternatif kütüphaneler, web scraping işlemleri için çeşitli avantajlar sunar. Gereksinimlerinize ve projenize en uygun kütüphanenin hangisi olduğunu denemek için her birini keşfedebilirsiniz.