1. Site Erişim Engelleri: "Erişim Engellendi!"
Web scraping yaparken en sık karşılaşılan sorunlardan biri, siteler tarafından erişimin engellenmesidir. Genellikle, siteler aşırı veri çekme işlemleri sonucu sunucularının yorulmasını engellemek için IP engelleme gibi yöntemler kullanırlar. Ancak korkmayın, bu durumun bir çözümü var!
Çözüm: İlk yapmanız gereken şey, scraping işlemlerinizi yavaşlatmaktır. Bu, çok hızlı veri çekmenin engellenmesini sağlar. Ayrıca, proxy kullanarak farklı IP adresleri üzerinden işlem yapabilirsiniz. Bunun dışında, başlık bilgilerinizi (headers) değiştirerek tarayıcı gibi görünmesini sağlayabilirsiniz.
Örnek olarak, Python kodunuzda
import requests
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"
}
response = requests.get("https://example.com", headers=headers)Bu yöntemle, web sitesi kendisini bir tarayıcı olarak görür ve sizi engellemeye çalışmaz.
2. Veri Çekme Hataları: "Veri Neden Gelmiyor?"
BeautifulSoup veya Scrapy kullanırken, veri çekme işlemi bazen beklenmedik şekilde başarısız olabilir. Sayfa yüklenirken zaman aşımı, hatalı CSS seçiciler veya JavaScript tarafından dinamik olarak yüklenen veriler gibi sebeplerle istediğiniz veriye ulaşamayabilirsiniz.
Çözüm: Sayfanın doğru şekilde yüklendiğinden emin olduktan sonra, CSS seçicilerinizi gözden geçirin. Eğer veri dinamik olarak yükleniyorsa, bu durumda Selenium kullanarak sayfanın tam olarak yüklenmesini bekleyebilirsiniz. Ayrıca, sayfa kaynağındaki HTML etiketlerini dikkatlice inceleyerek doğru veriyi çekmek için doğru yolları seçmelisiniz.
3. Hız Sınırlamaları: "IP Adresim Engellendi!"
Eğer scraping işleminiz çok hızlı gerçekleşiyorsa, web sunucusu sizin IP adresinizi engelleyebilir. Bu, sıklıkla karşılaşılan bir sorun olup, genellikle botların aşırı veri çekmesi sonucu meydana gelir.
Çözüm: Çözümün en basit yolu, hızınızı sınırlamaktır. time.sleep() komutunu kullanarak, her isteği arasına küçük gecikmeler ekleyebilirsiniz. Ayrıca, proxy kullanarak her istekte farklı bir IP adresi kullanmak da oldukça etkili bir çözüm sağlar.
Örnek kod:
import time
import requests
# Veri çekme işlemi
url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
# Hız sınırlaması ekleme
time.sleep(2) # 2 saniye bekle4. HTML Yapı Değişiklikleri: "Veri Doğru Gelmiyor!"
Web sayfaları zaman içinde değişebilir. Bu durumda, kullandığınız etiketler ve CSS seçiciler eski hale gelir. Yani, sitenin HTML yapısındaki bir değişiklik veri çekme işlemini bozabilir.
Çözüm: Web scraping işlemi yaparken, sitenin HTML yapısını düzenli olarak kontrol etmelisiniz. Bunun için WebDriver gibi araçlar ile dinamik olarak sayfa yapısını gözlemleyebilirsiniz. Eğer büyük bir değişiklik olmuşsa, sayfa kaynağını tekrar kontrol ederek seçicilerinizi güncellemeniz gerekir.
5. Veri Temizliği ve Formatlama Hataları: "Veri Karmaşık ve Hatalı!"
Veri çekildikten sonra, genellikle temizlik ve formatlama işlemi yapılması gerekir. Ancak bu aşamada, çoğu kullanıcı çeşitli formatlama hatalarıyla karşılaşabilir. Özellikle veri yanlış bir şekilde çekilmişse, bu temizlik işlemi karmaşık hale gelebilir.
Çözüm: Veri temizliği yaparken, pandas gibi kütüphaneler kullanarak veriyi düzenlemek çok işinize yarar. Boşluklar, özel karakterler veya yanlış formatlar gibi hataları kolayca düzeltebilirsiniz. Ayrıca, regular expressions (regex) kullanarak belirli kalıplarda temizlik yapabilirsiniz.
Örnek veri temizliği kodu:
import pandas as pd
# Veri yükleme
df = pd.read_csv("data.csv")
# Gereksiz boşlukları temizleme
df["column_name"] = df["column_name"].str.strip()
# Veriyi kaydetme
df.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)Sonuç:
Web scraping, doğru araçlarla ve dikkatli bir şekilde yapıldığında harika sonuçlar elde edebileceğiniz bir süreçtir. Ancak, yukarıda bahsettiğimiz hatalarla karşılaşmanız oldukça olası. Neyse ki, her bir sorunun çözümü de oldukça basit! Python ile web scraping yaparken dikkatli olmalı ve her hatayı fırsata çevirmelisiniz.
Web scraping maceranızda başarılı olmanız dileğiyle!
