دوره آموزشی رایگان Web Scraping با زبان برنامه نویسی پایتون

شما در حال مشاهده نسخه دموی ویدیو هستید، برای دسترسی کامل همین الان خرید کنید

دوره آموزش وب اسکرپینگ ( Web Scraping ) رایگان مهندس خورنگ یک آموزش Web Scraping جذاب و کاملا رایگان در قالب 19 ویدیوی آموزشی و در مجموع یک دوره اسکرپینگ وب 8 ساعته است . این دوره آموزشی Web Scraping رایگان با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون و با مثال های عملی و متنوعی از روش های جمع آوری داده از صفحات وب برای شما طراحی و در وب سایت توسینسو قرار گرفته است .

سرفصل ها

وب اسکرپینگ چیست؟

به عنوان نمونه شما سایت دیجی کالا رو در نظر بگیرید اگه قرار باشه اطلاعات مربوط به یک محصول رو به طور کامل بدست بیارید ،تکنیک Web scraping به شما در این زمینه بسیار کمک خواهد کرد. Web scraping ابزاری برای استخراج این داده‌ها از دنیای وب است. در واقع با تکیه بر قدرت پردازشی کامپیوترها، این امکان فراهم شده‌است، که بتوانیم حجم بسیار زیادی از داده‌ها را از دنیای وب استخراج کنیم.

 Web scraping میتونه به صورت دستی توسط خود ما هم انجام بشه که در این صورت به ما scraper میگن، اما معمولا طی فرایندی خودکار انجام میشه که با استفاده از یک bot  یا خزنده وب این عمل صورت میگیره. این کار در واقع نوعی از کپی کردن که در این حالت داده‌های مشخصی از وب جمع آوری می‌شوند. ما هم قرار با زبان برنامه نویسی پایتون عمل Web scraping  رو انجام بدیم.

کاربردهای Web Scraping بسایر زیاد و برای هدفی خاصی میتونه این اطلاعات جمع آوری بشه. گوگل با استفاده از دانش web scraping  محتویات جدیدی رو که هر روزه داخل میلیون ها وبسایت منتشر میشن رو میخونه و دسته بندی میکنه.ما در این دوره با استفاده از کتابخانه های selenium, request, beautifulSoup  و ابزار scrapy این عمل رو انجام خواهیم داد.

آموزش web scaping با پایتون

ساختار وب اسکرپینگ

ساختار Web Scraping به گونه ای طراحی شده است که از طریق پایگاه داده های سطح وب می توان اطلاعات را استخراج کرد. Web Scraping دارای ابزارهای مختلفی می باشد که هر کدام از این ابزارهای از تعداد ربات استفاده می کنند و هر کدام از این ربات ها کاری را انجام می دهند که به عنوان مثال به شرح زیر می باشد:

  1. شناسایی HTML منحصر به فرد یک سایت
  2. استخراج و تبدیل محتوا
  3. ذخیره اطلاعات استخراج شده
  4. استخراج داده ها از طریق API ها

کاربردهای وب اسکرپینگ

فرایند Web Scraping: به فرایندی جهت استخراج محتوا و داده ها از یک وب سایت با استفاده از ربات ها گفته می شود. Web Scraping علاوه بر محتوا می توان عناصر کدهای HTML را هم استخراج کند و هر زمان که لازم باشد می توان اطلاعات را منتشر کرد.

Web Scraping در بسیاری از کسب و کارهای اینترنتی مورد استفاده قرار می گیرد تا بتوان در اولین فرصت به داده های منتشر شده جدید دسترسی پیدا کرد. از جمله کاربرد Web Scraping می توان به موارد زیر اشاره کرد:

از وب اسکرپینگ برای تجزیه و تحلیل و همچنین رتبه بندی سایت استفاده می شود. از Web Scraping برای تعیین قیمت محصولات خود با توجه به قیمت سایر فروشگاه ها استفاده می شود. شرکت های تحقیقاتی برای جمع آوری اطلاعات از رسانه های اجتماعی از وب اسکرپینگ استفاده می کنند. شرکت های فناوری املاک و مستغلات از Web Scraping برای واگذاری لیست املاک و مستغلات استفاده می کنند.

Web Scraping به عنوان جزئی از برنامه های مورد استفاده برای فهرست بندی وب، استخراج وب و داده کاوی، نظارت بر تغییر قیمت آنلاین و مقایسه قیمت، جمع آوری لیست های املاک و مستغلات،نظارت بر داده های آب و هوا، تشخیص تغییر وب سایت، تحقیق،پیگیری حضور و شهرت آنلاین ،mashup وب و ادغام داده های وب مورد استفاده قرار می گیرد.

چرا تحلیلگران به وب اسکرپینگ نیاز دارند؟

یک سازمان بزرگ نیاز دارد تا خود را با تغییرات اطلاعاتی که در تعداد زیادی از وب‌سایت‌ها به وقوع می‌پیوندد به روز نگه دارد. یک وب اسکرپر هوشمند (intelligent web scraper) وب‌سایت‌های جدیدی که باید داده‌ها را از آن‌ها اسکرپ کند می‌یابد. رویکردهای هوشمند، داده‌های تغییر یافته را تعیین کرده و آن‌ها را بدون بیرون آوردن لینک‌های غیر لازم موجود در محتوا، استخراج کرده و به منظور نظارت و استخراج اطلاعات زمان واقعی به طور موثر و کارآمدی در صفحه وب خزش می‌کنند. پژوهشگر می‌تواند به سادگی بر چندین وب‌سایت به طور همزمان نظارت کند، در حالیکه با فرکانس تکرارها نیز به روز است.

تحلیلگر می‌تواند شاهد تغییرات دائما در حال وقوع در وب باشد. اما اگر تغییرات کلیدی توسط یک سازمان به وقوع پیوست، چگونه می‌توان متوجه آن‌ها شد؟ فرض می‌شود که تغییری در کارکنان یک سازمان به وقوع پیوسته، چگونه می‌توان از آن مطلع شد؟ پاسخگویی به این پرسش‌ها همان نقطه‌ای است که وب اسکرپینگ و ویژگی‌های آن برجسته می‌شوند. روش‌های وب اسکرپینگ هوشمند کاربران را از آخرین تغییرات به وقوع پیوسته در یک وب‌سایت مشخص آگاه و بنابراین به آن‌ها در تحت نظر داشتن چالش‌ها و فرصت‌ها کمک می‌کنند.

وب اسکرپینگ در پایتون

  • کتابخانه  Requests : کتابخانه Requests یکی از محبوب ترین کتابخانه های پایتون است. از این کتابخانه برای ارسال درخواست های HTTP/1.1 توسط python استفاده میشه.
  • کتابخانه Beautiful Soup : یک کتابخانه محبوب پایتون برای استخراج داده ها از صفحات HTML یا زنده است BeautifulSoup به یک صفحه وب محدود نیست. شما می توانید داده ها را از صفحات مختلف استخراج کنید. دانستن نحوه ی پیدا کردن داده ها در درون درخت HTML، کلید گرفتن داده های هدفمند است. این دوره به شما نشان می دهد چگونه داده های مربوط به درون درخت HTML را شناسایی کنید. سپس یک قانون تجزیه سازی برای استخراج آن با استفاده از BeautifulSoup ایجاد خواهید کرد.
  • کتابخانه Selenium : کتابخانه ی selenium برای خودکار سازی تعامل های مرورگر مورد استفاده قرار میگیره و ما با استفاده از کتابخانه سلنیوم قادر به ساختن ربات برای وب سایت ها و اینستاگرام و ... خواهیم بود.
  • فریمورک Scrapy : Scrapy یک فریمورک اپن‌سورس و توسعه‌یافته با زبان برنامه‌نویسی پایتون است که به منظور اِسکرپ کردن صفحات وب و استخراج دیتا از آن‌ها در قالبی ساختاریافته به کار گرفته می‌شود که دیتای جمع‌آوری‌شده را برای اهداف مختلفی همچون داده‌ کاوی، پردازش اطلاعات، یادگیری ماشینی و مواردی از این دست می‌توان مورد استفاده قرار داد. در سال ۲۰۰۸ فریمورک Scrapy منتشر شد و اکنون از بهترین ابزار های Web Scraping و Web Crawling محسوب می شود. Scrapy برای تازه کاران ساده و برای حرفه ای ها به اندازه کافی دارای ویژگی های مثبت است.