Web Scraping Hakkındaki En İyi SSS Listesi Cevaplandı – PromptCloud

Web kazıma, son 10 yılda muazzam bir popülerlik kazandı ve çeşitli iş durumları için web verilerinden yararlanmaları için işletmeleri çekmeye devam ediyor. E-ticaret, seyahat, iş ve araştırma alanı kullanımındaki şirketlerin çoğu ya bir kurum içi tarama sistemi kurmuş ya da özel bir web tarama hizmeti sağlayıcısıyla angaje olmuştur. Burada, şüpheleri gidermenize yardımcı olacak Web Scraping hakkında bir SSS sunuyoruz.

Web kazıma işlemine artan ilgiyi gösteren bir Google trend araması:

Bununla birlikte, artan ilgiyle birlikte, web kazıma hakkında çok sayıda soru geliyor. Bu yazıda, kapsamlı bir dizi soruyu netleştiriyoruz:

S. Web kazıma nedir?

A. Web Scraping (web veri çıkarma ve web toplama olarak da bilinir), akıllı bir program aracılığıyla web sitelerinden veri toplama sürecini otomatikleştirme ve isteğe bağlı erişim için yapılandırılmış bir biçimde kaydetme tekniğidir. Ayrıca verileri günlük, haftalık ve aylık gibi belirli bir sıklıkta taramak veya verileri neredeyse gerçek zamanlı olarak sunmak üzere programlanabilir.

S. Hangi web kazıma en iyisidir?

A. Web'den çıkarmanın birkaç yolu vardır - özel web kazıma hizmetleri sağlayıcılarından dikey spesifik veri besleme sağlayıcılarına (örneğin, iş verileri için JobsPikr) ve kazıma araçlarına (basit ve tek seferlik web veri toplama gerçekleştirmek üzere yapılandırılabilir) .

Çözüm ve yaklaşımın seçimi gerçekten özel gereksinimlere bağlıdır. Genel bir kural olarak, büyük miktarda web verisi toplamanız gerektiğinde (her hafta veya günde milyonlarca kayıt okur) bir web kazıma hizmeti sağladığını düşünün.

S. Web kazıma ne için kullanılır?

C. Web kazımanın birkaç kullanım durumu vardır. İşte en yaygın olanları:

• ürün ve fiyat karşılaştırması
• İnceleme verileri çıkarma yoluyla içgörü madenciliği ve itibar yönetimi
• Rekabetci zeka
• ürün kataloglama
• eğitim makinesi öğrenme algoritması
• belirli endüstrilerin araştırma ve analizi

S. Python'da web kazıma nedir?

A. Web kazıma, farklı programlama ve komut dosyası dilleri aracılığıyla yapılabilir. Ancak Python popüler bir seçimdir ve Güzel Çorba, HTML ve XML belgelerini ayrıştırmak için sık kullanılan bir Python paketidir.

Bu konuyla ilgili birkaç öğretici yazdık - bunlar hakkında web kazıma örnekleri hakkındaki yazımızdan bilgi edinebilirsiniz.

S. Web kazıma ve tarama nedir?

C. Web kazıma, web taramasının bir üst kümesi olarak düşünülebilir - esas olarak web taraması, web sayfalarının yollarını geçmek için yapılır, böylece verileri çıkarmak ve indirmek için farklı web kazıma adımları uygulanabilir.

S. Web kazıma araçları nelerdir?

C. Bunlar, öncelikle veri toplayıcının aracı öğrenmesi ve verileri çıkaracak şekilde yapılandırması gereken Kendin Yap araçlarıdır. Bu araçlar genellikle basit sitelerden tek seferlik web veri toplama projeleri için iyidir. Büyük hacimli veri çıkarma söz konusu olduğunda veya hedef siteler karmaşık ve dinamik olduğunda genellikle başarısız olurlar.

S. Web kazıma Reddit nedir?

C. Bu basitçe, farklı türde topluluklar ve forumlar oluşturmak için popüler bir sosyal platform olan Reddit'ten veri çıkarma işlemidir. Reddit'ten gelen veriler, tüketici araştırması, duyarlılık analizi, NLP ve makine öğrenimi eğitimi gerçekleştirmek için kazınabilir.

S. Web kazıma hizmetleri nedir?

A. Web kazıma hizmeti, veri toplama hattının tam sahipliğini alma sürecidir. Müşteriler genellikle hedef siteler, veri alanları, dosya formatı ve çıkarma sıklığı açısından gereksinimleri sağlar. Veri satıcısı, veri beslemesinin ve kalite güvencesinin bakımıyla ilgilenirken, web verilerini tam olarak gereksinime göre sunar.

S. Web kazıma LinkedIn nedir?

C. Birçok şirket LinkedIn'den gelen verilere erişmek istese de, robots.txt dosyasına ve kullanım koşullarına göre yasal olarak izin verilmiyor.

S. Web taraması ne zaman yapılmalı?

C. Bir şirket olarak, yukarıda belirtilen kullanım durumlarından herhangi birini gerçekleştirmeniz gerektiğinde ve dahili verilerinizi kapsamlı alternatif veri setleriyle artırmak istediğinizde web'de gezinmeniz gerekir.

S. Web kazıma yasal mı?

C. robots.txt dosyasında belirtilen yönergeleri, kullanım koşullarını, genel ve özel içeriğe erişimle ilgili yönergeleri izlediğiniz sürece bu gerçekten yasaldır. Yasallık hakkında daha fazla bilgi edinin.

S. Web kazıma veri madenciliği mi?

A. Veri madenciliği, makine öğrenimi, istatistik ve veritabanı sistemlerinin kesişim noktasında teknikleri devreye sokarak büyük ölçekli veri kümelerinden içgörüleri ortaya çıkarma sürecidir. Böylece, web kazıma tekniği ile elde edilen veriler çeşitli analizler yoluyla işlenecek ve veri toplamanın içgörü madenciliğine kadar olan tüm süreci veri madenciliği olarak adlandırılabilir.

S. BeautifulSoup web kazıma nedir?

A. Beautiful Soup, web sayfaları için HTML ve XML belgelerinden (kapalı olmayan etiketlere sahip belgeler veya etiket çorbası ve diğer hatalı biçimlendirilmiş biçimlendirmeler dahil) bir ayrıştırma ağacı oluşturarak programcıların web kazıma projelerinde hızla çalışmasına olanak tanıyan bir Python kitaplığıdır.

Beautiful Soup 4'ün mevcut sürümü hem Python 2.7 hem de Python 3 ile uyumludur.

S. Web verileri nasıl toplanır – web kazıma vs. API?

A. API'ler veya Uygulama Programlama Arayüzleri, bir yazılımın diğeriyle konuşmasına izin veren bir aracıdır. Veri toplamak için bir API kullanırken, kesinlikle bir dizi kurala tabi olursunuz ve alabileceğiniz yalnızca belirli veri alanları vardır.

Ancak, web kazıma durumunda, istemciler erişim oranı, veri alanları (web'de mevcut olan herhangi bir şey indirilebilir), özelleştirme seçenekleri ve bakım ile sınırlı değildir.

S. R'de web kazıma nedir?

A. Python benzer şekilde, R (istatistiksel analiz için kullanılan bir dil) de web'den veri toplamak için kullanılabilir. rvest R ekosisteminde popüler bir paket olduğunu unutmayın.

Ancak, web kazıma için Python veya Ruby kadar güçlü değildir.

S. Web kazıma neden önemlidir?

C. Web kazıma, dünyanın her yerindeki işletmelerin ve insanların bugüne kadarki en büyük ve kapsamlı veri deposu olan web verilerine erişmesine izin verdiği için önemlidir. Daha önceki bir soruda birkaç kullanım durumundan bahsetmiştik.

Daha fazla bilgi edinmek için vaka çalışması sayfasına göz atın.

S. Web kazıma nasıl çalışır?

A. Web kazıma, genel olarak, birkaç adımla çalışır. PromptCloud'un yüksek düzeyde izlediği adımlar şunlardır:

• Tohumlama – Tarayıcının ilk önce çekirdek URL'yi veya temel URL'yi geçtiği ve ardından çekirdek URL'den alınan verilerde bir sonraki URL'yi aradığı ağaç geçişi benzeri bir prosedürdür.
• Tarayıcının yönünü ayarlama – Çekirdek URL'den veriler ayıklanıp geçici bellekte saklandıktan sonra, verilerde bulunan köprülerin işaretçiye verilmesi gerekir ve ardından sistem bunlardan veri çıkarmaya odaklanmalıdır.
• Kuyruğa Alma – Tarayıcının ayrıştırdığı tüm sayfaları HTML dosyaları olarak tek bir havuzda gezinirken ayıklayıp depolamak.
• Tekilleştirme – Yinelenen kayıtları veya verileri kaldırma.
• Normalleştirme – Verileri müşteri gereksinimlerine göre normalleştirme (toplam, standart sapma, para birimi biçimlendirme vb.)
• Yapılandırma – Yapılandırılmamış veriler, veritabanı tarafından tüketilebilecek yapılandırılmış bir biçime dönüştürülür.
• Veri entegrasyonu – REST API, istemciler tarafından gerekli özel verileri almak için kullanılabilir. PromptCloud, verilerin şirket sürecine kolay entegrasyonu için verileri istenen FTP, S3 veya başka herhangi bir bulut depolama alanına da aktarabilir.

S. Facebook'ta web'de gezinebilir misiniz?

C. Facebook'ta oluşturulan verilere büyük bir talep var. Duygu izleme ve itibar yönetiminden trend keşfine ve borsa tahminlerine kadar her şey için kullanılabilir. Ancak, robots.txt dosyası ve hizmet şartları aracılığıyla Facebook'tan veri taranması ve çıkarılması yasaklanmıştır.

Böylece soru-cevap serisi tamamlanmış olur. Daha fazla tartışmak isterseniz veya burada ele almadığımız sorularınız varsa, sorularınızı yorumlara gönderin.