Python ile Web Scraping: Adım Adım Veri Çekme ve İşleme Rehberi

 Python ile Web Scraping: Adım Adım Veri Çekme ve İşleme Rehberi

**

BFS


Web dünyası dev bir okyanus gibidir. Her gün milyonlarca yeni veri oluşturuluyor ve bu veriler arasında kaybolmamak için etkili araçlara ihtiyacımız var. İşte tam da burada Python'un gücü devreye giriyor. Python ile web scraping yaparak, internetin derinliklerinden veri çekebilir, analizler yapabilir ve bu verileri işleyerek size müthiş fırsatlar sunabilirsiniz.

Web Scraping Nedir?
Web scraping, internet üzerinde bulunan verilerin otomatik bir şekilde çekilmesi ve işlenmesi işlemidir. Python, bu işlemi kolay ve verimli bir şekilde yapabilmeniz için güçlü kütüphaneler sunar. Bu yazıda, Python ile web scraping yapmanın temellerinden başlayarak ileri düzey tekniklere kadar her şeyi öğreneceksiniz.

Adım 1: Python Ortamını Kurma


Python, açık kaynak kodlu bir programlama dilidir ve kurulum oldukça basittir. İlk olarak, Python'ı bilgisayarınıza indirmeniz gerekiyor. Bunun için [Python'ın resmi web sitesine](https://www.python.org/downloads/) giderek en son sürümü indirip kurulum işlemini başlatabilirsiniz.

Kurulum tamamlandıktan sonra, bir kod editörü seçmeniz gerekiyor. PyCharm, Visual Studio Code veya Jupyter Notebook gibi araçlar işinizi kolaylaştıracaktır.

Adım 2: Gerekli Kütüphaneleri Yükleme


Web scraping için Python, birkaç güçlü kütüphaneye sahiptir. Bunlar:

-
BeautifulSoup: HTML ve XML dokümanlarını parse (ayrıştırma) etmemizi sağlar.
-
Requests: HTTP istekleri gönderip, web sayfalarını indirmenizi sağlar.
-
Selenium: JavaScript ile yüklenen dinamik sayfalarla çalışmak için kullanılır.

Bu kütüphaneleri yüklemek için terminal veya komut satırında şu komutları kullanabilirsiniz:

pip install beautifulsoup4


pip install requests


pip install selenium


Adım 3: Web Sayfasını İnceleme ve Veriyi Çekme


Artık gerekli kütüphaneleri yükledik ve Python ortamımızı hazırladık. Şimdi, veri çekmeye başlayabiliriz. Örneğin, bir haber sitesinden başlıkları çekmek istiyorsanız, ilk olarak sayfanın yapısını incelemeniz gerekiyor. Tarayıcıda sağ tıklayıp "İncele" veya "Inspect" seçeneğine tıklayarak sayfanın HTML yapısını görüntüleyebilirsiniz. Bu sayede, veriyi hangi etiketlerden almanız gerektiğini anlayabilirsiniz.

Veriyi çekmek için BeautifulSoup kütüphanesini kullanacağız. Aşağıdaki örnekte, bir web sayfasından başlıkları çekiyoruz:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.orneksite.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

# Başlıkları çekme
for heading in soup.find_all('h2'):
    print(heading.text.strip())


Bu kod, belirtilen web sitesindeki tüm `

` etiketlerini bulur ve başlıkları ekrana yazdırır. Burada `

` etiketini, sayfadaki başlıkları temsil eden etikete göre değiştirebilirsiniz.

Adım 4: Çekilen Verileri İşleme


Web scraping sadece veri çekmekle bitmez; aynı zamanda bu veriyi işlemeniz ve anlamlı hale getirmeniz gerekir. Örneğin, çektiğiniz haber başlıklarını bir dosyaya kaydedebilir, verileri CSV formatında dışa aktarabilirsiniz. İşte bunun için kullanabileceğiniz bir örnek:

import csv

with open('haberler.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['Başlık'])  # Başlık satırı
    for heading in soup.find_all('h2'):
        writer.writerow([heading.text.strip()])


Bu kod, çektiğiniz başlıkları "haberler.csv" adlı bir dosyaya kaydeder.

Adım 5: İleri Düzey Web Scraping Teknikleri


Eğer ileri düzey scraping yapmayı düşünüyorsanız,
Selenium gibi araçları kullanarak dinamik web sayfalarından veri çekebilirsiniz. Selenium, JavaScript tarafından yüklenen içerikleri işleyebilir ve bu sayede daha karmaşık web sayfalarından veri çekebilirsiniz.

Örneğin, aşağıdaki kod ile bir sayfayı otomatik olarak açıp, veri çekebilirsiniz:

from selenium import webdriver

# Tarayıcıyı açıyoruz
driver = webdriver.Chrome(executable_path='/path/to/chromedriver')
driver.get('https://www.orneksite.com')

# Sayfa yüklendikten sonra veri çekme
soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser')
for heading in soup.find_all('h2'):
    print(heading.text.strip())

# Tarayıcıyı kapatıyoruz
driver.quit()


Bu yöntem, özellikle etkileşimli ve dinamik web sayfalarından veri çekmek için oldukça kullanışlıdır.

Sonuç


Python ile web scraping, veri toplama ve analiz yapma konusunda güçlü bir araçtır. Web scraping ile milyonlarca veriyi otomatik olarak çekebilir ve bunları anlamlı hale getirebilirsiniz. Eğer doğru teknikleri ve araçları kullanırsanız, bu süreç hızlı ve verimli bir hale gelir.

Python'un sunduğu kütüphaneler ve araçlar sayesinde, veri çekme süreci oldukça basit hale geliyor. Bu yazıda, temel adımları öğrenerek, web scraping dünyasına adım atabilirsiniz. Hadi, Python'un gücünü kullanarak veri okyanusuna dalın!

İlgili Yazılar

Benzer konularda diğer yazılarımız

NetBeans Debugging Başlatılmıyor – Çözüm Adımları ile Sorunu Gidermek

Her programcı, özellikle de yeni başlayanlar, zaman zaman NetBeans gibi popüler bir IDE kullanırken sorunlarla karşılaşabilirler. Bu sorunlar arasında en sinir bozucusu, şüphesiz "Debugging Başlatılmıyor" hatasıdır. Ancak merak etmeyin, bu hata tek bir...

ASP.NET Core ile Mobil Uygulama Geliştirme: Cross-Platform Web ve Mobil Uygulama Birleştirme

Günümüzde mobil uygulamalar hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi. Akıllı telefonlarımızda geçirdiğimiz zamanın büyük bir kısmını mobil uygulamalar sayesinde geçiriyoruz. Peki, bir mobil uygulama geliştirirken karşılaştığımız zorlukları nasıl...

Modern Yazılım Geliştirme Süreçlerinde Yapay Zeka ve Otomasyonun Rolü: 2025’te Yeni Başlangıçlar

Yazılım geliştirme dünyası hızla evriliyor. 2025 yılına adım attığımızda, bu süreçte yapay zeka ve otomasyonun rolü hiç olmadığı kadar önemli hale geldi. Geçmişte yazılım geliştirme yalnızca kod yazmak ve sistemleri test etmekle sınırlıydı. Ancak bugünün...