Python ile Web Scraping Yaparken Karşılaşılan En Yaygın Hatalar ve Çözümleri

Python ile Web Scraping Yaparken Karşılaşılan En Yaygın Hatalar ve Çözümleri

Python ile web scraping yaparken karşılaşılan yaygın hatalar ve bu hataların nasıl çözüleceğine dair kapsamlı bir rehber. SEO ve veri toplama süreçlerinizde size yardımcı olacak pratik ipuçları sunuyoruz.

BFS

Python, web scraping işlemleri için en popüler dillerden biridir. Ancak, bu araçla çalışırken birçok zorluk ve hata ile karşılaşılabilir. Eğer SEO için veri topluyorsanız ya da içerik analizi yapıyorsanız, web scraping'in doğru şekilde çalışması çok önemlidir. Bu yazıda, Python ile web scraping yaparken karşılaşılan en yaygın hataları ve bu hataları nasıl çözebileceğinizi adım adım ele alacağız.

1. Hata: Sayfa Yapısının Değişmesi



Problem: Birçok geliştirici, web sayfalarının dinamik yapısını göz önünde bulundurmadan scraping yapmaya başlar. Bu, sayfa yapısının değişmesi durumunda çalışmayı durdurabilir. Örneğin, HTML etiketlerinin veya sınıf adlarının değişmesi, scraping kodunun beklenmedik şekilde çalışmasına neden olabilir.

Çözüm: Sayfa yapısının sık değişebileceğini göz önünde bulundurarak, kodunuzu dinamik hale getirin. Özellikle etiketlerin ve sınıf adlarının değişebileceğini unutmamalısınız. XPath veya CSS Selector gibi daha genel arama yöntemlerini kullanarak sayfa yapısındaki değişikliklere karşı daha dayanıklı olabilirsiniz.


from bs4 import BeautifulSoup
import requests

url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# XPath kullanımı ile genel bir seçim yapın
titles = soup.select('div.article > h2')  # Etiketler ve sınıflar değişse bile daha esnek
for title in titles:
    print(title.text)


2. Hata: Web Sayfasının Yavaş Yüklenmesi



Problem: Web sayfalarının yavaş yüklenmesi, scraping işleminin uzun sürmesine veya hatalı sonuçlar vermesine yol açabilir. Sayfanın tüm verileri yüklemesi bazen çok uzun sürebilir.

Çözüm: Sayfanın tüm verileri yüklemesi için belirli bir süre beklemek gerekebilir. Bu yüzden, scraping işlemine başlamadan önce sayfanın tamamen yüklenmesini beklemek önemlidir. Bu durumu engellemek için Python'da "time.sleep()" veya Selenium kullanabilirsiniz.


from selenium import webdriver
import time

driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://example.com')

# Sayfanın yüklenmesini bekleyin
time.sleep(5)

html = driver.page_source
driver.quit()


3. Hata: IP Engellemeleri



Problem: Web scraping yaparken, özellikle büyük ölçekli projelerde, çok fazla istek göndermek bazı web siteleri tarafından engellenebilir. Bu da sizin IP’nizin geçici olarak engellenmesine neden olabilir.

Çözüm: Engellemelerden kaçınmak için, proxy kullanımı veya istek aralıklarını düzenleyerek spam tespiti yapılmasını önleyebilirsiniz. Proxy kullanımı, farklı IP adreslerinden bağlantı kurarak isteklerinizi yaymanıza yardımcı olur.


import requests

proxies = {
    "http": "http://10.10.1.10:3128",
    "https": "http://10.10.1.10:1080",
}

response = requests.get('https://example.com', proxies=proxies)
print(response.text)


4. Hata: Verilerin Yanlış Formatlanması



Problem: Web scraping ile toplanan verilerin doğru formatta olmaması, SEO için verimli bir şekilde kullanılamaz hale gelmesine yol açar. Özellikle sayfalardan veri toplarken, verinin doğruluğu ve uygun formatı kritik bir rol oynar.

Çözüm: Toplanan verilerin uygun formatta olup olmadığını kontrol etmek çok önemlidir. JSON veya CSV gibi yaygın formatları kullanarak verilerinizi düzenli hale getirebilirsiniz.


import csv

data = [['Başlık', 'Tarih', 'Yazar'], ['Python için Web Scraping', '2025-07-09', 'Yazar 1']]

with open('veriler.csv', mode='w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(data)


5. Hata: Güvenlik ve Etik Kurallarına Dikkat Etmemek



Problem: Web scraping yaparken, bazı web sitelerinin kullanım şartlarına ve güvenlik kurallarına uymamak, yasal sorunlara yol açabilir. Bu sebeple her zaman etik kurallara uygun hareket etmek önemlidir.

Çözüm: Web scraping yapmadan önce her sitenin robots.txt dosyasını kontrol edin ve sitenin izin verdiği verileri topladığınızdan emin olun. Bu, yasal bir sorumluluktan kaçınmanızı sağlar.


import urllib.robotparser

rp = urllib.robotparser.RobotFileParser()
rp.set_url('https://example.com/robots.txt')
rp.read()

# İzin verilen URL'leri kontrol et
can_scrape = rp.can_fetch('*', 'https://example.com')
if can_scrape:
    print('Scraping işlemi yapılabilir!')
else:
    print('Bu siteyi scrape edemezsiniz.')


Sonuç



Python ile web scraping yapmak heyecan verici bir süreç olsa da, yukarıda bahsedilen hatalarla karşılaşmak oldukça yaygındır. Bu hataları bilmek ve çözmek, daha verimli ve güvenli bir scraping deneyimi sağlar. Unutmayın, her zaman etik kurallara uygun hareket etmek ve doğru yöntemleri kullanmak, başarıyı getirecektir. Şimdi siz de bu ipuçlarını kullanarak harika projeler oluşturabilirsiniz!

İlgili Yazılar

Benzer konularda diğer yazılarımız

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...

Yapay Zeka ile SEO Stratejilerinizi Nasıl Güçlendirebilirsiniz? 2025 Yılında Başarılı Olacak Teknikler

Dijital pazarlamanın ve SEO'nun dünyası hızla değişiyor. Bir zamanlar sadece anahtar kelimeler ve backlink'ler üzerine kurulu olan SEO stratejileri, şimdi çok daha karmaşık ve yenilikçi bir yapıya bürünüyor. Bu dönüşümün başrol oyuncusu ise Yapay Zeka...

Gizli Hızlandırıcılar: Web Siteniz İçin En İyi JavaScript Performans İpuçları

Web geliştiriciliği, özellikle hız ve performans konusunda sürekli bir yarışa dönüşmüş durumda. Kullanıcılar sabırsızdır, hız önemli, SEO daha da önemli. Her geçen gün daha hızlı, daha verimli web siteleri oluşturmak için yeni yöntemler ve teknikler aranıyor....