Web Scraping Using Python

Herkese merhaba,

Bu yazımızda Python kullanarak Web Scraping işlemlerini inceleyeceğiz. Web sitelerinden otomatik olarak veri çekme isteğimiz her geçen gün artarak devam etmektedir. Çoğu zaman web sitelerinden veri çekme ve bunları analizlerimizde kullanma ihtiyacı ile karşı karşıya oluruz. Buna bir örnek vermek gerekirse makalemizde de değineceğimiz üzere Gittigidiyor gibi bir e-ticaret sitesinde ihtiyacımız olan alanlarla ilgili satış bilgilerini çekip daha sonrasında bunların üzerinde çeşitli analizler yapabiliriz.

Web sitelerinden verileri çekmek için çeşitli yöntemler vardır. En iyi yöntem ise API'lerin kullanılmasıdır. Neredeyse bütün sosyal medya siteleri (Facebook, Twitter, Instagram gibi bunların dışında da büyük verileri barındıran Google gibi), sitelerine erişime izin vermek için API sağlar. Eğer istediğiniz verileri API ile çekebiliyorsanız, bu yöntem Web Scraping işlemine göre daha çok tercih edilir.

Maalesef her web sitesi API kolaylığı sağlamamaktadır. Bazı web siteleri API kolaylığı sağlıyor çünkü izin verdikleri dışında diğer bilgilerin web sitelerinden çekilmesini istemiyorlar. Bazıları ise teknik bilgi eksikliği nedeniyle API desteği sağlayamıyor. Peki API'lerin kullanılamadığı durumlarda ne yapmamız gerekiyor? Verileri çekebilmek için Web Scraping işlemini kullanmamız gerekiyor.

Web Scraping Nedir?

Web Scraping, web sitelerinden istenilen bilgileri ayıklayan bir yazılım tekniğidir. Bu teknik çoğunlukla web üzerindeki unstructured verilerin (HTML biçimi), structured verilere (veritabanı veya spreadsheet'lere) dönüştürülmesinde kullanılır. Web Scraping işlemi için bir çok programlama dili kullanılabilir. Python'ın kullanım kolaylığı ve sahip olduğu kütüphaneler dolayısıyla (BeautifulSoup gibi) Python'la Web Scraping işlemlerini yapacağız.
HTML Tags

Web Scraping işlemlerini kolay bir şekilde yapabilmek için HTML dilinin yapısına hakim olmamız gerekiyor. Bazı basic bilgilerden bahsetmek gerekirse:




1. <! DOCTYPE html>: HTML belgeleri bu bildirim ile başlamalıdır.
2.HTML belgesi <html> ve </ html> arasında bulunur.
3.HTML belgesinin görünür kısmı <body> ve </ body> arasındadır.
4.HTML başlıkları  <h1> ile <h6> etiketleri ile tanımlanır.
5.HTML paragrafları <p> etiketi ile tanımlanır.



Diğer faydalı HTML etiketleri şunlardır:
1.HTML bağlantıları <a> etiketi ile tanımlanır. "<a href="http://www.gittigidiyor.com/"> gittigidiyor.com için bir bağlantıdır.
2.HTML tabloları <Table> ile, satır ise <tr> olarak tanımlanır ve satır içindeki veriler <td> ile tanımlanır.
3. HTML listesi <ul> (sırasız) ve <ol> (sıralı) ile başlar. Listenin her bir öğesi <li> ile başlar.


Scrapping a Web Page using BeautifulSoup in Python

Artık http://www.gittigidiyor.com/ sitesi üzerinde Web Scraping işlemine geçebiliriz. Bir Python geliştirme ortamında (ben Spyder'ı kullanıyorum) kodlarımızı yazmaya başlayalım.

# import the library used to query a website
import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup

# specify the url
URL= "http://www.gittigidiyor.com/"

# Query the website and return the html to the variable 'page'
page=urllib.request.urlopen(URL)

# Parse the html in the 'page' variable, and store it in Beautiful Soup format
soup = BeautifulSoup(page)

# Work with HTML tags
print(soup.title)
print(soup.title.string)

# out: <title>GittiGidiyor – Türkiye’nin Lider E-ticaret Sitesi</title>
GittiGidiyor – Türkiye’nin Lider E-ticaret Sitesi

# Find all the links within page’s <a> tags
print(soup.a)

# out: <a class="logo_gg imglink" href="http://www.gittigidiyor.com/" onclick="_gaq.push(['_trackEvent', 'Header - GG HOMEPAGE' , 'Mega Menu - GG Logo','']);" title="Alışveriş Sitesi"></a>

# To extract all links (a) we use find_all() function
all_links = soup.find_all("a")
for link in all_links:
    print(link.get("href"))
# Output:



# Extract the information to DataFrame

 Bu örneğimizde http://www.gittigidiyor.com/ sitesindeki Günün Fırsatlarını Web Scraping yöntemiyle Data Frame listesi halinde göstereceğiz. Bunun için ilk önce çekmek istediğimiz bilgilerin hangi html tag'ı olduğu ve id, class gibi özelliklerini bilmemiz gerekiyor. Site üzerinde Günün Fırsatı bölümüne gelip herhangi bir fırsat bilgisi üzerinde sağ tıklarız ve "Inspect Element"i seçeriz:




Ürün bilgilerinin bulunduğu div'lerin class bilgisi alınarak bütün div tag'leri, bu tag'ler içerisindeki ürün bilgilerinin tutulduğu tag'ler çekilir. Python'ın pandas kütüphanesi kullanılarak liste halinde gösterilir:

all_divs = soup.find_all('div',{'class':'gg-d-24 gg-t-24 gg-m-24 daily-deal-container-desktop'})

# Generate lists
A=[]
B=[]
C=[]
D=[]
E=[]
F=[]
G=[]

for row in all_divs:
    A.append(row.find("span",{"class":"product-title"}).text)
    B.append(row.find("span",{"class":"product-description"}).text)
    C.append(row.find("span",{"class":"product-new-price"}).text)
    D.append(row.find("span",{"class":"product-old-price"}).text)
   
# import pandas to convert list to data frame
import pandas as pd

tablo = pd.DataFrame({
         'Product Title':A,
         'Product Desc':B,
         'Product New':C,
         'Product Old':D
      })

print(tablo.head(5))



İyi okumalar

Yorumlar

Yorum Gönder

Bu blogdaki popüler yayınlar

PL/SQL'de DEĞİŞKEN TANIMLAMA, EKRANA YAZI YAZDIRMA ve GÜNCELLEME

PL/SQL yazı dizisinin 2. dersindeyiz. Bu dersimizde artık PL/SQL programları yazmaya başlayacağız. Bunun için  http://apex.oracle.com/i/index.html  sitesinde workspace'imizi oluşturup çalışmaya başlıyoruz. Workspace'imize giriş yaptıktan sonra karşımıza gelen seçeneklerden SQL Workshop'ı seçip daha sonra SQL Command'a tıklayıp PL/SQL programlarını bu ekranda çalıştırabiliriz. Örneğimize geçelim: PL/SQL'in en önemli yanlarından birisi SQL komutları ile entegreli olarak çalışabilmesidir. ODBS veya JDBS gibi aracı bir yazılıma ihtiyaç duymadan SQL ifadelerini PL/SQL programları içerisinde çalıştırabilirsiniz. Örneğin aşağıdaki kodlarda kullandığımız update ifadesi gibi. declare order_total INTEGER; begin   select sum(ORDER_TOTAL) into order_total from DEMO_ORDERS   where CUSTOMER_ID=3;   DBMS_OUTPUT.PUT_LINE ('3 numaralı müşterinin toplam siparişi: ' || order_total); end;   declare ile integer bir değişken tanımladıktan sonra CUSTOMER_ID'si 3 ...
Devamı

Natural Key ve Surrogate Key Nedir?

Resim
Bir tablodaki Primary Key olacak alanı seçmek database performansı için gerçekten önemlidir. Primary Key; her tabloda en fazla 1 adet bulunur, null değer alamaz, unique (tekil) değerler alır, verileri değiştirilemez. Primary key içerdiği verilere göre Natural veya Surrogate key olur. Natural Key Tablo ile mantıksal olarak ilişkilidir.İçerdiği veri, tablonun diğer sütunlarındaki veriler ile ilişkilidir. Tekil değerler içerir. Natural key, dış dünyadaki gerçek verileri temsil eder. Örneğin; TC kimlik numarası, bir kitabın ISBN numarası, bir ürünün ismi gibi... Surrogate Key Surrogate key içeren veriler tablo için mantıklı herhangi bir anlama sahip değildirler. Surrogate key'ler, veritabanı yönetim sistemleri tarafından üretilirler. (Oracle, sequence'leri kullanır; Sql server, identity column özelliğini kullanır; MySql auto_increment özelliğini kullanır.) Genel olarak kayıt eklenmeden önce üretilirler ve çoğu zaman numeric tiptedirler. Tekil değerler içerir. Natural Key vs. S...
Devamı

SQL Server Analysis Services 2012’de Multidimensional Model ve Tabular Model

Bu yazımızda SSAS’de Tabular model ve Multidimensional model kavramlarını inceleyip, farklarından bahsedeceğim. Veri analizi için hangi modelin hangi durumlarda daha uygun olacağını ortaya koymaya çalışacağız. Farklarından bahsetmeden önce bu modellerin ne olduğunu inceleyelim: Multidimensional Model (geleneksel OLAP kübü):  İlişkisel bir veritabanından çok farklı yapıda olan ve çok hızlı raporlar üretmemizi sağlayan bir OLAP kübüdür. Geçmişte bu model multidimensional veritabanları oluşturabilmemiz için tek çözümdü. SQL Server 2005’den SQL Server 2016’ya kadar yapısı itibariyle çok değişmedi. SSAS’e yeni eklenen özellikler incelenirse çoğunun Tabular model’le ilgili olduğu görülür. Tabular Model (in-memory küb): SSAS’deki in-memory veritabanıdır. SQL Server 2012’de tanıtıldı ve her yeni sürümü yeni özellikler içeriyor. Multidimensional Model’den farklı bir engine (xVelocity) kullanır. Multidimensional model satır bazlı depolama yaparken, Tabular model verileri ...
Devamı