Python Web Scraping İle İşveren ve İş İlanı Verileri Toplama ve Analiz Etme

Python ile Web Scraping yaparak işveren ve iş ilanı verilerini toplayıp analiz edin Bu sayede gereksiz yere zaman kaybetmeden, iş arama sürecinizi optimize edin Başvurduğunuz işlerin size uygun olup olmadığını önceden öğrenin ve başvuru sürecinde rekabette öne geçin Python Web Scraping ile iş arama sürecinizi kolaylaştırın

Web geliştirme alanında Python web scraping işlemleri son zamanlarda oldukça popüler hale geldi. Job posting kariyer sitelerinde işverenler ve iş arayanlar için büyük önem arz eder. Bu nedenle, Python ve web scraping kullanarak bu verilerin otomatik olarak çekilmesi, toplanması ve analizi oldukça önemlidir.

Bu makalede, Python web scraping ile işveren ve iş ilanı verilerinin toplanması ve analiz edilmesi açıklanmaktadır. Web scraping, internet üzerindeki verilerin otomatik olarak çekilmesini ve toplanmasını sağlayan bir teknolojidir. Python, web scraping işlemlerinde kullanım kolaylığı sağlaması nedeniyle sıklıkla tercih edilen bir programlama dilidir.

Python web scraping işlemleri için kullanışlı kütüphanelerden biri de BeautifulSoup'dur. BeautifulSoup, HTML ve XML dosyalarını okumak ve verileri çekmek için kullanılır. Ayrıca, Selenium kütüphanesi de Python ile web otomasyonu yapmak için kullanılan bir araçtır.

Python web scraping işlemleri ile toplanan veriler üzerinde analiz işlemleri gerçekleştirilerek istatistiksel bilgiler elde edilebilir. Pandas ve Matplotlib kütüphaneleri bu analizler için kullanılır. Bu işlemler sayesinde işverenler ve iş arayanlar, kariyerleri hakkında önemli bilgilerin yanı sıra sektörleri ve iş olanaklarını da analiz edebilir.

Web Scraping Nedir?

Web Scraping, internet üzerindeki verilerin otomatik olarak çekilmesini ve toplanmasını sağlayan bir teknolojidir. Web sayfalarının HTML veya XML kodlarına ulaşarak, belirli verilerin alınması için kullanılır. Başka bir deyişle, veri madenciliği için kullanılan bir araçtır. Web Scraping işlemleri ile sayfalarda yer alan veriler otomatik olarak çekilerek, daha sonra analiz edilir. Bu veriler, belirli bir sektördeki iş fırsatlarının takibi, rakiplerin takibi, fiyat analizleri, hava durumu takibi ve daha birçok alanda kullanılabilir.

Web Scraping işlemi, programmerlerin yarattığı özel kodlara dayanarak gerçekleştirilir. Bu kodlar sayesinde, belirli bir web sayfasından belirli veriler çekilir. Web Scraping işleminde kullanılacak olan kodlar belirlendikten sonra, işlemlerin daha kolay gerçekleştirilmesi için Python gibi diller tercih edilir. Python dilinin tercih edilmesi, popüler olması ve web scraping işleminin kolaylıkla gerçekleştirilmesi üzerine yapılan çalışmaların da artması nedeniyledir.

Python Kullanarak Web Scraping

Python, web scraping işlemlerinde kullanım kolaylığı sağlaması ve popüler bir programlama dili olması nedeniyle sıklıkla tercih edilmektedir. Python ile web scraping işlemleri için kullanışlı bir kütüphane olan BeautifulSoup, HTML ve XML dosyalarını okumak ve verileri çekmek için kullanılır. Ayrıca Selenium, Python ile web otomasyonu yapmak için kullanılan bir araçtır ve web sayfalarını gerçek bir kullanıcı gibi gezme imkanı verir.

Python kullanarak web scraping işlemleri gerçekleştirilirken, öncelikle sayfanın HTML kodları BeautifulSoup kütüphanesi ile 'soup' değişkenine atanır ve sonra bu değişken üzerinde veri çekme işlemleri gerçekleştirilir. Bu veriler üzerinde analiz işlemleri gerçekleştirerek istatistiksel bilgiler elde edilebilir. Bu amaçla Pandas ve Matplotlib kütüphaneleri kullanılabilir. Python'un web scraping işlemlerinde kullanılabilmesi sayesinde işveren ve iş ilanı verileri toplanarak analiz edilebilir, bu da iş arayanların iş bulma süreçlerini kolaylaştırabilir.

BeautifulSoup Kütüphanesi

BeautifulSoup, Python ile web scraping işlemlerinde kullanışlı bir kütüphanedir. HTML ve XML dosyalarını okuyabilir ve içerisindeki verileri çekebilir. Bu sayede web scraping işlemleri daha kolay ve hızlı bir şekilde gerçekleştirilebilir.

BeautifulSoup, web sayfalardaki verileri çekerken parse etme işlemini gerçekleştirir.
HTML ve XML dosyalarını okuduğu için bu dosyalar üzerinden veri çekme işlemleri yapılabilir.
Çekilen veriler, BeautifulSoup nesnesi üzerindeki fonksiyonlar ile işlenebilir.

BeautifulSoup kütüphanesi, web scraping işlemleri için oldukça kullanışlıdır ve büyük veri setlerinde bile sorunsuz çalışır. Hem basit hem de karmaşık veri yapısı olan web sayfalarından veri çekmek için ideal bir araçtır.

Installation

BeautifulSoup kütüphanesi, web scraping işlemlerinde kullanılabilen bir kütüphanedir ve Python projelerine pip komutu ile kolayca yüklenebilir.

Öncelikle, kütüphanenin yüklenebilmesi için bilgisayarınızda Python yüklü olmalıdır. Bu adımı tamamladıktan sonra, pip komutunu kullanarak BeautifulSoup kütüphanesini yükleyebilirsiniz. Bunun için, komut istemcisinde aşağıdaki komutu çalıştırmanız gerekmektedir:

pip install beautifulsoup4

Bu komut, BeautifulSoup kütüphanesinin en son sürümünü yükleyecek ve Python projenizde kullanıma hazır hale getirecektir.

Kullanımı

BeautifulSoup kütüphanesi, Python ile web scraping işlemleri yaparken oldukça kullanışlıdır. Bu kütüphane sayesinde web sayfalarından veri çekmek oldukça kolay hale gelir. Ancak öncelikle, web sayfasının HTML kodları 'soup' değişkenine atanmalıdır. Bu işlem için BeautifulSoup'ın bir fonksiyonu olan 'BeautifulSoup' kullanılır.

Örneğin, bir iş ilanı sitesinden tüm iş ilanları başlıklarını çekmek istiyorsak, BeautifulSoup ile bu işlem şu şekilde gerçekleştirilir:

Öncelikle, iş ilanı sitesindeki sayfanın HTML kodları BeautifulSoup ile okunur ve 'soup' değişkenine atanır.
Sonra, 'soup' değişkeni üzerinde iş ilanı başlıklarının olduğu etiketlerin (genellikle 'h2' etiketi) içerikleri alınır ve bir liste içinde toplanır.

Örnek Kod:
Kod	Açıklama
from bs4 import BeautifulSoup	BeautifulSoup kütüphanesi çağrılır
import requests	'requests' kütüphanesi URL linkleri çağırmak için kullanılır
url = 'https://www.isilanlari.net/'	Veri çekmek istediğimiz web sayfasının URL'si
response = requests.get(url)	Sayfanın HTML kodları 'response' değişkenine atanır
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')	'response' değişkenindeki HTML kodları 'soup' değişkenine atanır
job_titles = []	İş ilanı başlıkları için boş bir liste oluşturulur
for h2 in soup.find_all('h2'):	'soup' değişkeni üzerinde 'h2' etiketine sahip tüm elementler için döngü oluşturulur
job_titles.append(h2.text)	'h2' etiketlerinin içerikleri 'job_titles' listesine eklenir

Bu şekilde, BeautifulSoup kütüphanesi kullanılarak web sayfalarından veri çekmek oldukça kolay hale gelir. Veri çekme işlemleri 'soup' değişkeni üzerinde yapılarak istenilen veriler kolayca elde edilebilir.

Selenium Kütüphanesi

Selenium, Python ile web otomasyonu yapmak için kullanılan bir araçtır. Bu kütüphane, gerçek bir kullanıcının web sayfalarında yaptığı gibi bir dizi işlemi otomatik hale getirir. Bu sayede kullanıcı, kod yerine gerçek bir işlem yapar gibi web sayfalarında gezinebilir.

Selenium, daha karmaşık web scraping işlemleri için kullanılabilir. Örneğin, bir iş arama motorundan belirli kriterlere göre iş ilanı aramak isteyen bir kullanıcı, Selenium kütüphanesi ile otomatik bir şekilde arama yapabilir. Bu da iş arama sürecini oldukça hızlandırır ve kullanıcıya zaman kazandırır.

Selenium Kütüphanesi Örnekleri	Web Scraping İşlemleri
Web formu doldurma	İş ilanı toplama
Sayfalar arası gezinme	İşveren verileri toplama
Veri kaydetme	Web sitelerinden fiyat toplama

Bu örnekler, Python kullanıcısının web scraping işlemlerini kolaylaştıran Selenium kütüphanesi ile neler yapabileceğini göstermektedir. Bu kütüphane aynı zamanda, web sayfasında bulunan herhangi bir ögeyi belirli bir işleme tabi tutma yeteneği sayesinde, web scraping sürecini daha da etkili hale getirir.

Installation

Selenium kütüphanesi, Python projelerine pip komutu ile kolayca yüklenebilir. İlk önce, terminale aşağıdaki komut girilmelidir:

pip install selenium

Bu komut, Selenium kütüphanesini Python projenize yükler. Kütüphanenin başarılı bir şekilde yüklendiğinden emin olmak için, aşağıdaki komutu terminale girerek Selenium sürümünüzü kontrol edebilirsiniz:

python -c "import selenium; print(selenium.__version__)"

Bu komut, konsolda Selenium sürümünüzü yazdırır. Bu şekilde, Selenium kütüphanesi kullanıma hazır hale getirilebilir.

Kullanımı

Selenium kütüphanesi, web otomasyonu yapmak istediğimiz durumlarda kullanabileceğimiz oldukça faydalı bir araçtır. Selenium kullanılarak web sayfaları otomatik olarak açılabilir ve sayfalar üzerinde gezinerek işlemler gerçekleştirilebilir. Bunun için öncelikle Selenium kütüphanesinin Python projemize yüklenmesi gerekmektedir. Bu işlem pip komutu kullanılarak kolayca gerçekleştirilebilir.

Selenium ile web scraping işlemleri, örnek olarak bir iş ilanı sitesine her gün erişerek yeni iş ilanlarını kontrol etmek gibi durumlarda oldukça faydalı olabilir. Selenium kütüphanesi sayesinde web sitesine otomatik olarak gidilerek, güncel iş ilanları tespit edilebilir ve ilgili veriler toplanabilir.

Örneğin, bir iş ilanı sitesine Selenium kullanarak giriş yapabiliriz. Ardından web sayfasında yer alan listeleri Python üzerinde işleyebilir ve bu sayede ilan detaylarını alabiliriz. Bu detaylar Pandas kütüphanesi ile data çerçevelerine aktarılıp, Matplotlib kütüphanesi ile de grafikler haline getirilebilir.

Verilerin Toplanması ve Analiz Edilmesi

Python web scraping işlemleri, gerek işverenlere ait gerekse iş ilanlarına ait verileri toplamak için etkili bir araçtır. Ancak sadece verilerin toplanması yeterli değildir, toplanan veriler üzerinde analiz işlemleri yapılması da oldukça önemlidir. Bu sayede elde edilen verilerin istatistiksel bilgileri çıkarılabilir ve değerlendirme yapılabilir.

Python ile web scraping yaparken kullanabileceğimiz, verilerin analiz edilmesinde oldukça etkili olan kütüphanelerden iki tanesi Pandas ve Matplotlib'tir. Pandas, verileri daha kolay ve hızlı bir şekilde işleyebilmemize olanak tanıyan bir veri manipülasyon kütüphanesidir. Matplotlib ise grafiğe dökme ve verilerimizi görselleştirme konusunda oldukça etkilidir.

Pandas kütüphanesi ile yapılan bir örnek; işverenlere ait verilerin toplanması ve analiz edilmesidir. Bu işlemler sonucunda hangi sektörlerde ne kadar işveren olduğu, şehirler arasındaki dağılım gibi birçok istatistiksel bilgi elde edilebilir. Matplotlib kütüphanesi kullanılarak bu verilerin grafiğe dökülmesi de oldukça kolaydır.

Ayrıca, iş ilanlarına ait verilerin incelenmesinde de Pandas ve Matplotlib kütüphaneleri oldukça kullanışlıdır. Verilerin ilan başlıklarına, şehirlere, iş sektörlerine ve iş tanımlarına göre sınıflandırılması ve analiz edilmesi sayesinde hangi sektörlerin daha popüler olduğu veya hangi şehirlerde daha fazla iş ilanı olduğu gibi bilgiler kolayca elde edilebilir.

Sonuç olarak, işveren ve iş ilanlarına ait verileri toplamak ve analiz etmek, Python web scraping işlemlerinin son derece yararlı bir yönüdür. Pandas ve Matplotlib kütüphaneleri ise toplanan verilerin analiz edilmesi ve değerlendirilmesi için oldukça önemlidir.