آموزش تخصصی وب اسکرپینگ (Web Scraping) با پایتون

وب اسکرپینگ (Web Scraping) یکی از تکنیک‌های مهم و پرکاربرد در حوزه برنامه‌نویسی است که به شما امکان استخراج اطلاعات از وب‌سایت‌ها را می‌دهد. با توجه به گستردگی داده‌ها در دنیای اینترنت، وب اسکرپینگ به یکی از مهارت‌های کلیدی در تحلیل داده‌ها و تحقیقات علمی تبدیل شده است. در این مقاله، به‌صورت تخصصی به آموزش وب اسکرپینگ با پایتون خواهیم پرداخت. همچنین ابزارها و کتابخانه‌های معروف مانند BeautifulSoup و Selenium را بررسی خواهیم کرد.

وب اسکرپینگ چیست؟

وب اسکرپینگ به فرآیند استخراج داده‌ها از صفحات وب گفته می‌شود. در این فرآیند، کدهای نوشته‌شده توسط برنامه‌نویس به وب‌سایت مورد نظر دسترسی پیدا کرده، محتوای آن را خوانده و سپس اطلاعات مورد نیاز را استخراج می‌کند. این تکنیک برای اهداف متعددی مانند جمع‌آوری داده‌های آماری، مقایسه قیمت‌ها و تحلیل بازار استفاده می‌شود.

بیشتر بخوانید:  پایتون چیست؟

ابزارهای وب اسکرپینگ در پایتون

در پایتون، کتابخانه‌ها و ابزارهای متنوعی برای اسکرپینگ وب وجود دارد. برخی از محبوب‌ترین آن‌ها شامل موارد زیر هستند:

1. BeautifulSoup: این کتابخانه برای پردازش و استخراج داده‌ها از فایل‌های HTML و XML استفاده می‌شود. با کمک BeautifulSoup می‌توانید ساختار صفحه وب را پیمایش کرده و اطلاعات مورد نظر را استخراج کنید.
2. Selenium: یک ابزار قدرتمند برای شبیه‌سازی مرورگر است. Selenium برای اسکرپینگ وب‌سایت‌هایی که به جاوااسکریپت وابسته هستند، بسیار مناسب است. همچنین می‌تواند برای تعامل با وب‌سایت‌ها (مانند کلیک کردن روی دکمه‌ها یا پر کردن فرم‌ها) استفاده شود.
3. Requests: کتابخانه Requests یک ابزار ساده و سریع برای ارسال درخواست‌های HTTP به وب‌سایت‌ها است. این کتابخانه به شما امکان می‌دهد تا صفحات وب را دریافت کرده و داده‌های آن‌ها را برای پردازش به دیگر کتابخانه‌ها ارسال کنید.
4. Scrapy: Scrapy یک فریم‌ورک کامل برای وب اسکرپینگ است که به شما امکان می‌دهد اسکریپت‌های پیچیده‌ای برای جمع‌آوری داده‌ها از وب‌سایت‌های مختلف بنویسید. این ابزار برای اسکرپینگ حجم بالا و مدیریت پیچیدگی‌ها بسیار مناسب است.

مراحل وب اسکرپینگ

وب اسکرپینگ معمولاً در چند مرحله ساده انجام می‌شود:

1. ارسال درخواست به وب‌سایت: اولین مرحله اسکرپینگ شامل ارسال یک درخواست HTTP به سرور وب‌سایت و دریافت محتوای صفحه است. این کار معمولاً با استفاده از کتابخانه Requests انجام می‌شود.
2. تحلیل ساختار HTML: پس از دریافت صفحه وب، باید ساختار HTML آن را تحلیل کنید تا بتوانید به داده‌های مورد نظر دسترسی پیدا کنید. این کار با استفاده از BeautifulSoup یا دیگر ابزارهای مشابه انجام می‌شود.
3. استخراج داده‌ها: در این مرحله، داده‌های مورد نیاز از ساختار HTML استخراج می‌شوند. می‌توانید از انواع مختلف انتخاب‌گرها (selectors) برای پیمایش درون عناصر HTML استفاده کنید.
4. ذخیره‌سازی داده‌ها: در نهایت، داده‌های استخراج‌شده باید در یک قالب مناسب مانند CSV، JSON یا در پایگاه داده ذخیره شوند.

بیشتر بخوانید: html چیست و چه کاربردی دارد؟

نصب کتابخانه‌های مورد نیاز برای وب اسکرپینگ با پایتون

برای شروع کار با وب اسکرپینگ در پایتون، ابتدا باید کتابخانه‌های مورد نیاز را نصب کنید. برای این کار می‌توانید از pip استفاده کنید:

bash

Copy code

pip install requests

pip install beautifulsoup4

pip install selenium

pip install scrapy

مثال‌هایی از وب اسکرپینگ با پایتون

در این بخش از آموزش web scraping در پایتون به بررسی برخی از نمونه‌ها می‌پردازیم.

1. استفاده از Requests و BeautifulSoup

در این مثال ساده، از کتابخانه Requests برای دریافت محتوای یک صفحه وب و از BeautifulSoup برای استخراج اطلاعات استفاده می‌کنیم.

python

Copy code

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

# ارسال درخواست به وب‌سایت

url = 'https://example.com'

response = requests.get(url)

# تحلیل محتوای HTML

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# استخراج عنوان صفحه

title = soup.title.text

print(f"Title of the page: {title}")

# استخراج تمام لینک‌های صفحه

links = soup.find_all('a')

for link in links:

    print(link.get('href'))

در این کد، ابتدا با استفاده از Requests، محتوای صفحه مورد نظر دریافت می‌شود. سپس با BeautifulSoup محتوای HTML تحلیل شده و اطلاعات مورد نظر مانند عنوان صفحه و لینک‌ها استخراج می‌شود.

بیشتر بخوانید:  برنامه نویسی چیست؟

2. استفاده از Selenium برای اسکرپینگ سایت‌های داینامیک

برخی از وب‌سایت‌ها به‌صورت داینامیک و با استفاده از جاوا اسکریپت محتوا را بارگذاری می‌کنند. برای اسکرپینگ این نوع سایت‌ها، Selenium بسیار مناسب است.

python

Copy code

from selenium import webdriver

# ایجاد یک شیء مرورگر

driver = webdriver.Chrome()

# باز کردن یک وب‌سایت

driver.get('https://example.com')

# استخراج اطلاعات از صفحه

title = driver.title

print(f"Title of the page: {title}")

# بستن مرورگر

driver.quit()

در این مثال، از Selenium برای باز کردن مرورگر و بارگذاری یک وب‌سایت استفاده می‌شود. سپس اطلاعات مورد نظر از صفحه استخراج شده و در نهایت مرورگر بسته می‌شود.

نکات مهم در وب اسکرپینگ

1. محدودیت‌های وب‌سایت‌ها: بسیاری از وب‌سایت‌ها محدودیت‌هایی برای تعداد درخواست‌های هم‌زمان دارند. استفاده بیش از حد از اسکرپینگ ممکن است منجر به مسدود شدن IP شما توسط وب‌سایت شود.
2. احترام به قوانین و مقررات: هنگام اسکرپینگ، باید به قوانین و مقررات وب‌سایت‌ها مانند robots.txt توجه کنید. این فایل مشخص می‌کند که چه بخش‌هایی از وب‌سایت برای اسکرپینگ مجاز هستند.
3. مدیریت سرعت و تاخیر: برای جلوگیری از مسدود شدن، بهتر است بین هر درخواست چند ثانیه وقفه بیندازید. این کار باعث کاهش بار روی سرورهای وب‌سایت می‌شود.
4. تشخیص تغییرات در وب‌سایت‌ها: وب‌سایت‌ها ممکن است طراحی و ساختار خود را تغییر دهند. بنابراین، اسکریپت‌های وب اسکرپینگ باید به‌طور منظم به‌روزرسانی شوند.

بیشتر بخوانید: برنامه نویسی وب چیست و چگونه شروع کنیم؟ 

پردازش داده‌های استخراج شده

پس از استخراج داده‌ها، می‌توانید آن‌ها را به‌صورت فایل‌های CSV یا JSON ذخیره کرده و برای تحلیل‌های بیشتر استفاده کنید. همچنین، برای ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ‌تر و مدیریت پیچیده‌تر، می‌توانید از پایگاه‌های داده مانند MySQL یا MongoDB استفاده کنید.

مثال ذخیره‌سازی داده‌ها به‌صورت CSV:

python

Copy code

import csv

# ذخیره لینک‌ها در یک فایل CSV

with open('links.csv', 'w', newline='') as file:

    writer = csv.writer(file)

    writer.writerow(["Link"])

    for link in links:

        writer.writerow([link.get('href')])

جمع‌بندی

وب اسکرپینگ یکی از مهارت‌های بسیار مفید برای جمع‌آوری داده‌ها از اینترنت است. با استفاده از ابزارها و کتابخانه‌های مختلف پایتون مانند BeautifulSoup و Selenium، می‌توانید داده‌های متنوعی از وب‌سایت‌های مختلف استخراج کنید. البته باید توجه داشت که اسکرپینگ نیاز به رعایت قوانین و مقررات وب‌سایت‌ها دارد و باید به‌صورت اخلاقی و قانونی انجام شود.

با توجه به پیچیدگی برخی وب‌سایت‌ها و حجم بالای داده‌ها، استفاده از فریم‌ورک‌هایی مانند Scrapy می‌تواند فرآیند اسکرپینگ را ساده‌تر و مؤثرتر کند. امیدواریم با مطالعه این مقاله، بتوانید به‌راحتی پروژه‌های وب اسکرپینگ با پایتون را آغاز کنید.

برای شروع آموزش برنامه نویسی می‌توانید از دوره شتابدهی استعداد شروع کنید. در این دوره که از پایه‌ای ترین اصول آموزش پایتون کودک و نوجوان شروع می‌شود به صورت پله پله ادامه می‌یابد و به دوره‌های فرانت اند و بک اند می‌رسیم. همچین پس از اتمام این دوره‌ها می‌توانید با شرکت در دوره نیترو تخصص خود را انتخاب کنید.

سوالات متداول درباره وب اسکرپینگ

تفاوت بین وب اسکرپینگ و API چیست؟  

• API‌ها رابط‌های رسمی برای دسترسی به داده‌های یک سایت هستند و معمولاً سریع‌تر و مطمئن‌تر از وب اسکرپینگ عمل می‌کنند. در مقابل، وب اسکرپینگ نیاز به استخراج داده‌ها از HTML صفحه دارد که پیچیده‌تر و گاهی ناپایدارتر است.

 آیا می‌توان تصاویر یا فایل‌ها را با وب اسکرپینگ دریافت کرد؟

• بله، با استفاده از URL‌های مستقیم تصاویر یا فایل‌ها که در HTML صفحه موجود هستند، می‌توانید آن‌ها را دانلود کنید.

آیا یادگیری وب اسکرپینگ نیاز به برنامه‌نویسی دارد؟

• در بیشتر موارد، آشنایی با برنامه‌نویسی (به خصوص پایتون) مفید است. با این حال، ابزارهای بدون نیاز به کدنویسی مانند Octoparse نیز وجود دارند.

آیا وب اسکرپینگ برای همه وب‌سایت‌ها امکان‌پذیر است؟

• خیر، برخی وب‌سایت‌ها از تکنیک‌هایی مانند CAPTCHA، جاوااسکریپت پیچیده یا سیاست‌های سخت‌گیرانه برای جلوگیری از اسکرپینگ استفاده می‌کنند.

منابع

https://www.geeksforgeeks.org/what-is-web-scraping-and-how-to-use-it/

https://en.wikipedia.org/wiki/Web_scraping

https://www.parsehub.com/blog/what-is-web-scraping/

https://www.geeksforgeeks.org/what-is-web-scraping-and-how-to-use-it/