Python ile Web Scraping: Başlarken
Python, web scraping işlemleri için en popüler ve güçlü araçlardan biri. Bu güçlü dil, web sitelerinden veri toplamak için kullanılabilirken, bazen başınıza gelebilecek hatalarla mücadele etmek zorlayıcı olabilir. Web scraping, yalnızca birkaç satır kodla büyük veriler elde etmenin mümkün olduğu harika bir yöntem. Fakat her zaman işler beklediğiniz gibi gitmeyebilir.
Web scraping ile ilgili en yaygın hatalar, genellikle başlangıç seviyesindeki geliştiriciler tarafından yapılır. Ama üzülmeyin, hatalar öğrenmenin bir parçasıdır ve her hatadan sonra çözüm yollarını öğrenmek sizi bir adım öne taşır. Peki, bu hatalar nelerdir ve nasıl çözülür? İşte Python ile web scraping yaparken sık karşılaşılan birkaç hata ve çözüm önerileri.
1. HTML Etiketlerinin Değişmesi
Web scraping yaparken, hedeflediğiniz verileri almak için genellikle HTML etiketlerine dayanırız. Ancak web siteleri sık sık güncellenir ve bu da HTML yapılarını değiştirebilir. Bu değişiklikler, scraping kodunuzu bozabilir ve verilerinizi düzgün almanızı engelleyebilir.
Çözüm? HTML etiketlerinin sık sık değişebileceğini unutmayın ve bu durumu göz önünde bulundurarak daha dayanıklı bir çözüm geliştirin. Web scraping işleminizi gelişmiş XPath veya CSS selector kullanarak yapmayı deneyin. Bu yöntemler, etiketlerdeki küçük değişikliklere karşı daha dayanıklı olabilir.
from lxml import html
# HTML içeriğini parse etme
tree = html.fromstring(response.content)
# XPath kullanarak veri alma
price = tree.xpath('//span[@class="price"]/text()')
2. Dinamik İçerik Yükleme
Birçok modern web sitesi, içeriklerini JavaScript ile dinamik olarak yükler. Bu durum, geleneksel scraping yöntemlerini zorlaştırabilir çünkü veriler sayfa yüklendikten sonra asenkron olarak gelir. Yani, sayfanın HTML'si yüklenmiş olsa da, verilerin tamamı orada olmayabilir.
Çözüm olarak, selenium veya Playwright gibi araçlar kullanarak sayfaların tam olarak yüklenmesini bekleyebilirsiniz. Bu araçlar, sayfanın JavaScript ile yüklediği içeriği beklemenize yardımcı olur ve daha sonra verilerinizi alabilirsiniz.
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
# Web sayfasını aç
driver.get('https://example.com')
# Sayfanın tam olarak yüklenmesini bekle
driver.implicitly_wait(10)
# Sayfa içeriğini alma
html = driver.page_source
3. IP Engellemeleri ve CAPTCHA
Web siteleri, çok fazla istek yapıldığında, IP adresinizi engelleyebilir veya CAPTCHA (yazılı doğrulama) ekranları ile sizi zor durumda bırakabilir. Bu, scraping işlemlerinizi ciddi şekilde yavaşlatabilir veya tamamen engelleyebilir.
Çözüm: Web sitelerinin istekleri engellemesini önlemek için proxy kullanmayı düşünebilirsiniz. Proxy hizmetleri, isteklerinizi farklı IP adreslerinden yönlendirerek IP engellemelerini aşmanıza yardımcı olabilir. Ayrıca, başta basit CAPTCHA’lar olmak üzere, otomatik CAPTCHA çözme araçlarından faydalanabilirsiniz.
import requests
# Proxy kullanarak web sayfası isteği yapma
proxy = {"http": "http://your_proxy_address"}
response = requests.get('https://example.com', proxies=proxy)
4. Veriyi Doğru Formatlamamak
Web scraping yaptıktan sonra veriyi doğru şekilde işlemek çok önemlidir. Sık yapılan hatalardan biri, ham verilerin formatlanmaması ve yanlış işlenmesidir. Bu, verilerin yanlış bir biçimde kaydedilmesine veya analiz edilememesine yol açabilir.
Çözüm: Çıktı verilerinizi uygun formatta kaydetmeye özen gösterin. Örneğin, verileri CSV veya JSON formatında kaydedebilirsiniz. Ayrıca, verileri düzgün bir şekilde işlemek için Python’daki pandas kütüphanesini kullanabilirsiniz.
import pandas as pd
# Verileri CSV formatında kaydetme
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('scraped_data.csv', index=False)
5. Hızlı İstekler Yapmak
Çok hızlı bir şekilde yapılan istekler, web sitesinin sunucularını zorlayabilir ve bu da sitenin engellenmesine yol açabilir. Bu, web scraping yapanların sık karşılaştığı bir sorundur.
Çözüm: Web sitelerine saygı göstermek için, her isteği arasına zaman gecikmesi koymalısınız. Python'da bu, time.sleep() fonksiyonu ile yapılabilir. Bu, sitenin yükünü hafifletir ve engellenmenizi önler.
import time
# Her istek arasında zaman gecikmesi
time.sleep(2)
Sonuç: Başarıya Giden Yolda
Web scraping, doğru araçlar ve tekniklerle yapılınca çok güçlü bir yöntemdir. Ancak, her projede karşılaşılan sorunlar ve hatalar, öğrenme sürecinin önemli bir parçasıdır. Bu hataları anlamak ve çözmek, sizi daha iyi bir geliştirici yapacaktır. Unutmayın, sabır ve azimle Python ile web scraping projelerinizi başarıya ulaştırabilirsiniz!
