Python Komut Dosyası kullanarak Web Tarayıcısından Veri Çıkarmanın 2 yolu

Veri, herhangi bir endüstrinin temel taşıdır. Müşterilerinizi anlamanıza, müşteri deneyimini geliştirmenize ve satış süreçlerini geliştirmenize olanak tanır. Bununla birlikte, özellikle iş yeniyse, eyleme geçirilebilir veriler elde etmek kolay değildir. Neyse ki, kendi sitenizden veya platformunuzdan yeterli veri oluşturamadıysanız, rakiplerinizin sitelerinden veri çekip kullanabilirsiniz. Bunu bir web tarayıcısı ve kazıyıcı kullanarak yapabilirsiniz. Aynı olmasalar da, genellikle temiz veri çıkarma elde etmek için birlikte kullanılırlar. Bu makalede, bir web tarayıcısı ve bir web kazıyıcı arasındaki farkları açıklayacağız ve ayrıca veri çıkarma ve olası satış oluşturma için bir web tarayıcısının nasıl yapıldığını keşfedeceğiz.

Web Tarayıcı ve Web Kazıyıcı

Bir web tarayıcısı , bir web sitesini tarayan örümcek adı verilen bir dizi bottur - içeriği ve bağlantıları keşfetmek için bir sayfadaki tüm içeriği okur ve tüm bu bilgileri bir veritabanında dizine ekler. Ayrıca, bir sayfadaki her bir bağlantıyı takip etmeye devam eder ve tüm uç noktalar tükenene kadar bilgileri tarar. Bir tarayıcı belirli verileri aramaz, bunun yerine bir sayfadaki tüm bilgileri ve bağlantıları tarar. Bir web tarayıcısı tarafından indekslenen bilgiler, belirli veri noktalarını çıkarmak ve kullanılabilir bir bilgi tablosu oluşturmak için bir kazıyıcıdan geçirilir. Ekran kazıma işleminden sonra, tablo genellikle diğer programlar tarafından kullanılabilen bir XML, SQL veya Excel dosyası olarak saklanır.

Web Tarayıcı Nasıl Yapılır?

Python, görevi kolaylaştıran kullanıma hazır kitaplıkları nedeniyle web tarayıcıları oluşturmak için en yaygın kullanılan programlama dilidir. İlk adım, Scrapy'yi (Python'da yazılmış açık kaynaklı bir web tarama çerçevesi) kurmak ve daha sonra çalıştırılabilecek sınıfı tanımlamaktır: import scrapy class spider1(scrapy.Spider): name = 'IMDBBot' start_urls = ['http ://www.imdb.com/chart/boxoffice'] def parse(self, response): Buradan iletin :

1. Scrapy kitaplığı içe aktarılır
2. Bu durumda, tarayıcı botuna bir ad atanır – 'IMDBBot'
3. Tarama için başlangıç ​​URL'si, start_urls değişkeni kullanılarak tanımlanır. Bu durumda IMDB'deki En İyi Gişe listesini seçtik.
4. Tarama eyleminden çıkarılanları daraltmak için bir ayrıştırıcı dahildir

Bu örümcek sınıfını istediğimiz zaman “scrapyrunspiderspider1.py” komutunu kullanarak çalıştırabiliriz. Bu programın çıktısı, sarılmış bir biçimde saklanan sayfadaki tüm metin içeriğini ve bağlantıları içerecektir. Sarılmış biçim doğrudan okunamaz, ancak komut dosyasını belirli bilgileri yazdıracak şekilde değiştirebiliriz. Programın ayrıştırma bölümüne şu satırları ekliyoruz: … def parse(self, response): e in response.css('div#boxoffice>table>tbody>tr'): verim { 'title': ”. join(e.css('td.titleColumn>a::text').extract()).strip(), 'hafta sonu': ”.join(e.css('td.ratingColumn')[0].css ('::text').extract()).strip(), 'brüt': ”.join(e.css('td.ratingColumn')[1].css('span.secondaryInfo::text') .extract()).strip(), 'hafta': ”.join(e.css('td.weeksColumn::text').extract()).strip(), 'image': e.css(' td.posterColumn img::attr(src)').extract_first(), } … DOM öğeleri 'title', 'weekend' vb. Google Chrome'daki inceleme aracı kullanılarak belirlendi. Programı çalıştırmak şimdi bize şu çıktıyı veriyor: [ {“brüt”: “93,8 milyon dolar”, “hafta”: “1”, “hafta sonu”: “93,8 milyon dolar”, “image”: “https://images-na. ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BYWVhZjZkYTItOGIwYS00NmRkLWJlYjctMWM0ZjFmMDU4ZjEzXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UY67_CR“,“,”, “ ssl-images-Amazon. “1”, “hafta sonu”: “27,5 milyon ABD doları”, “görüntü”: “https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BYjFhOWY0OTgtNDkzMC00YWJkLTk1NGETYWUxNjhmMmQ5ZjYyXkEyXkXVqc,@VUX_DEYQkXVQ,0XkEyQkXVqc0,VUX_JXKXVQR,VUX_M_45_M_XkFY ”, “başlık”: “Harika”}, {“brüt”: “247.3 milyon dolar”, “hafta”: “3”, “hafta sonu”: “21,7 milyon dolar”, “görüntü”: “https://images-na .ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BMjMyNDkzMzI1OF5BMl5BanBnXkFtZTgwODcxODg5MjI@._V1_UY67_CR0,0,45,67_AL_.jpg”, “title”: “Thor : … , veya XML dosyası veya ayrıca HTML ve CSS programlama kullanılarak sunulur. Python kullanarak IMDB'den veri çıkarmak için başarıyla bir web tarayıcısı ve kazıyıcı oluşturduk. Web toplama için kendi web tarayıcınızı bu şekilde oluşturabilirsiniz .

Müşteri Adayları Nasıl Oluşturulur

Web tarayıcıları, e-ticaret, sağlık, FnB veya üretim olsun, her sektör için son derece yararlıdır. Kapsamlı ve temiz veri kümeleri elde etmek, birden çok iş sürecinde size yardımcı olur. Bu veriler, hedef kitlenizi tanımlamak ve fikir aşamasında kullanıcı profilleri oluşturmak, kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları oluşturmak ve satış için e-postalara soğuk aramalar yapmak için kullanılabilir. Çıkarılan veriler, potansiyel müşteriler oluşturmak ve potansiyel müşterileri müşterilere dönüştürmek için özellikle kullanışlıdır. Ancak anahtar, işletmeniz için doğru veri kümelerini elde etmektir. Bunu iki yoldan biriyle yapabilirsiniz:

1. Kendi web tarayıcınızı oluşturun ve hedeflenen sitelerden verileri kendiniz çıkarın
2. DaaS (Hizmet Olarak Veri) çözümlerinden yararlanın

Python kullanarak verileri nasıl çıkaracağınızı zaten gördük. İyi bir seçenek olsa da, bir DaaS çözüm sağlayıcısı kullanmak muhtemelen web verilerini çıkarmanın en etkili yoludur.

Verileri Çözüm Olarak Tanıtmak

PromptCloud'da bizim gibi bir web veri çıkarma hizmeti sağlayıcısı sizin için tüm oluşturma ve yürütme sürecini üstlenir. Tek yapmanız gereken, taramak istediğiniz sitenin URL'sini ve çıkarmak istediğiniz bilgileri sağlamaktır. Ayrıca ihtiyaçlarınıza göre birden fazla site, veri toplama sıklığı ve dağıtım mekanizması belirleyebilirsiniz. Servis sağlayıcı daha sonra programı kişiselleştirir, çalıştırır ve siteler yasal olarak web verilerinin çıkarılmasına izin vermediği sürece, ayıklanan verileri size sunar. Bu, zamanınızı ve çabanızı büyük ölçüde azaltır ve verileri çıkarmak için programlar oluşturmak yerine verileri kullanmaya odaklanabilirsiniz.

Son düşünceler

Piyasada farklı çözümler olsa da, çoğu kişiselleştirme için yeterli kapsam sağlamaz. Genellikle ihtiyacınıza yakın olan, ancak tam olarak işletmenizin ihtiyacı olan veri kümeleriyle baş başa kalmazsınız. PromptCloud'un hizmetleri ise sonuç verdiğini kanıtlamıştır. E-ticaret, finans, seyahat, emlak ve otomotiv gibi sektörler için web tarayıcıları ve kazıyıcılar oluşturduk (tüm kullanım durumlarımıza göz atın). Spesifik ve yapılandırılmış veri kümeleri sunarak işletmelerde akıllı karar almayı sağlıyoruz. Platformumuz son derece özelleştirilebilir olup, onu iş ihtiyaçlarınıza göre uyarlamanıza olanak tanır. Büyük hacimli verileri taramak ve kazımak için gereken uzmanlığa ve altyapıya sahibiz, bu nedenle taramak istediğiniz site ne olursa olsun, bunu saniyeler içinde halledeceğiz. Gereksinimleriniz için bizimle iletişime geçin , bir çözümle temasa geçelim.