وب اسکرپینگ با پایتون: آموزش 0 تا 100 و همه نکات

شبکه جهانی وب از میلیاردها سند به هم پیوسته تشکیل شده است که بیشتر به عنوان صفحات وب شناخته می‌شوند. کد منبع وب‌سایت‌ها به زبان نشانه‌گذاری ابرمتن (HTML) نوشته شده است. کد منبع HTML ترکیبی از اطلاعاتی است که توسط انسان قابل خواندن است و کدی که به عنوان برچسب‌ها (tags) شناخته می‌شود و توسط ماشین قابل خواندن است. یک مرورگر وب (مانند Chrome، Firefox، Safari یا Edge) کد منبع را پردازش می‌کند، برچسب‌ها را تفسیر می‌کند و اطلاعات موجود را به کاربر نمایش می‌دهد.

نرم‌افزار ویژه‌ای برای استخراج کد منبعی که برای انسان مفید است، استفاده می‌شود. این برنامه‌ها به عنوان وب اسکرپرها، اسپایدرها و ربات‌ها شناخته می‌شوند. این برنامه‌ها کد منبع یک صفحه وب را با استفاده از الگوهای از پیش تعریف‌شده جستجو کرده و اطلاعات موجود را استخراج می‌کنند. اطلاعات به دست آمده از طریق وب اسکرپینگ خلاصه، ترکیب، تحلیل و برای استفاده‌های بعدی ذخیره می‌شوند.

بلد باشید: تابع map در پایتون چیست؟ آشنایی با متد آن و نکات

در ادامه، توضیح می‌دهیم که چرا پایتون به‌ویژه برای ایجاد وب اسکرپرها مناسب است و یک مقدمه و آموزش در این زمینه به شما ارائه می‌دهیم.

وب اسکرپینگ چیست؟

وب اسکرپینگ فرآیند خودکار استخراج داده‌ها از وب‌سایت‌ها است. با استفاده از ابزارهای نرم‌افزاری، وب اسکرپینگ اطلاعاتی مانند متن، تصاویر و لینک‌ها را از صفحات وب جمع‌آوری می‌کند و به کاربران امکان می‌دهد که حجم زیادی از داده‌های وب را به طور کارآمد جمع‌آوری و تحلیل کنند. این تکنیک به‌طور گسترده برای مقاصدی همچون تحقیقات بازار، تحلیل داده‌ها و هوش رقابتی استفاده می‌شود.

چرا باید از پایتون برای وب اسکرپینگ استفاده کنید؟

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی محبوب و ابزاری عالی برای ایجاد نرم‌افزارهای وب اسکرپینگ است. از آنجایی که وب‌سایت‌ها به‌طور مداوم تغییر می‌کنند، محتوای وب نیز با گذشت زمان تغییر می‌کند. به عنوان مثال، ممکن است طراحی یک وب‌سایت تغییر کند یا اجزای جدیدی به صفحات آن اضافه شود. یک وب اسکرپر برای کار با ساختار خاص یک صفحه وب برنامه‌ریزی شده است، بنابراین اگر ساختار صفحه تغییر کند، اسکرپر نیز باید به‌روزرسانی شود. پایتون این فرآیند را به‌ویژه آسان می‌کند.

پایتون همچنین برای پردازش متن و بازیابی منابع وب بسیار مؤثر است که هر دو اساس فنی وب اسکرپینگ را تشکیل می‌دهند. علاوه بر این، پایتون یک استاندارد شناخته شده برای تحلیل و پردازش داده‌ها است. فراتر از قابلیت‌های فنی، پایتون دارای یک اکوسیستم پررونق از کتابخانه‌ها، پروژه‌های متن‌باز، مستندات و منابع جامعه‌ای مانند پست‌های انجمن، گزارش‌های باگ و مقالات وبلاگ است.

ابزارهای پیشرفته متعددی برای انجام وب اسکرپینگ با پایتون وجود دارد. در اینجا سه ابزار محبوب را معرفی می‌کنیم: Scrapy، Selenium، و BeautifulSoup. برای کسب تجربه عملی، می‌توانید از آموزش ما در زمینه وب اسکرپینگ با پایتون و استفاده از BeautifulSoup استفاده کنید. این آموزش به شما کمک می‌کند تا مستقیماً با فرآیند وب اسکرپینگ آشنا شوید.

دانلود کنید که گیرتون نمیاد دیگه: فیلم های صفر تا صد پایتون

کتابخانه‌های مختلف وب اسکرپینگ در پایتون چیست؟

 پایتون به دلیل فراوانی کتابخانه‌های شخص ثالث که می‌توانند ساختارهای پیچیده HTML را اسکرپ کنند، متن را تجزیه کنند و با فرم‌های HTML تعامل داشته باشند، برای وب اسکرپینگ بسیار محبوب است. در اینجا چند نمونه از بهترین کتابخانه‌های وب اسکرپینگ پایتون را فهرست کرده‌ایم.

Urllib3  یک کتابخانه قدرتمند کلاینت HTTP برای پایتون است. این کتابخانه درخواست‌های HTTP را به صورت برنامه‌ریزی شده آسان می‌کند. Urllib3 مدیریت هدرهای HTTP، تلاش‌های مجدد، تغییر مسیرها و سایر جزئیات سطح پایین را انجام می‌دهد، و این ویژگی‌ها آن را به یک کتابخانه عالی برای وب اسکرپینگ تبدیل می‌کند. همچنین از تأیید SSL، pooling اتصالات و پراکسی پشتیبانی می‌کند.

BeautifulSoup  به شما اجازه می‌دهد اسناد HTML و XML را تجزیه کنید. با استفاده از API این کتابخانه، می‌توانید به راحتی در درخت سند HTML پیمایش کرده و تگ‌ها، عناوین متا، صفات، متن و سایر محتواها را استخراج کنید. BeautifulSoup همچنین به خاطر قابلیت قوی در مدیریت خطاها شناخته شده است.

MechanicalSoup  تعامل بین یک مرورگر وب و یک وب‌سایت را به طور کارآمد خودکار می‌کند. این کتابخانه یک API سطح بالا برای وب اسکرپینگ فراهم می‌کند که رفتار انسانی را شبیه‌سازی می‌کند. با MechanicalSoup، می‌توانید با فرم‌های HTML تعامل داشته باشید، دکمه‌ها را کلیک کنید و با عناصر مانند یک کاربر واقعی تعامل کنید.

Requests  یک کتابخانه ساده اما قدرتمند پایتون برای ارسال درخواست‌های HTTP است. این کتابخانه برای استفاده آسان و شهودی طراحی شده است، با یک API ساده و منسجم. با Requests، می‌توانید به راحتی درخواست‌های GET و POST ارسال کنید و مدیریت کوکی‌ها، احراز هویت و سایر ویژگی‌های HTTP را انجام دهید. این کتابخانه به دلیل سادگی و سهولت استفاده، به طور گسترده‌ای در وب اسکرپینگ استفاده می‌شود.

Selenium  به شما اجازه می‌دهد مرورگرهای وب مانند Chrome، Firefox و Safari را خودکار کنید و تعامل انسانی با وب‌سایت‌ها را شبیه‌سازی کنید. می‌توانید دکمه‌ها را کلیک کنید، فرم‌ها را پر کنید، صفحات را اسکرول کنید و اقدامات دیگری انجام دهید. Selenium همچنین برای تست برنامه‌های وب و خودکارسازی وظایف تکراری استفاده می‌شود. در اینجا یک راهنمای کامل در مورد چگونگی انجام وب اسکرپینگ با Selenium آورده شده است.

Pandas  امکان ذخیره و دستکاری داده‌ها را در قالب‌های مختلف، از جمله CSV، Excel، JSON و پایگاه‌های داده SQL فراهم می‌کند. با استفاده از Pandas، می‌توانید به راحتی داده‌های استخراج شده از وب‌سایت‌ها را تمیز، تبدیل و تحلیل کنید.

بلد باشید: بهترین روش یادگیری برنامه نویسی پایتون (مراحل یادگیری)

مروری بر وب اسکرپینگ

رویه اصلی برای فرآیند اسکرپینگ به راحتی قابل توضیح است. ابتدا، توسعه‌دهنده اسکرپر کد منبع HTML صفحه مورد نظر را تحلیل می‌کند. معمولاً الگوهای منحصربه‌فردی وجود دارند که برای استخراج اطلاعات مورد نظر استفاده می‌شوند. اسکرپر با استفاده از این الگوها برنامه‌ریزی می‌شود. بقیه کار به صورت خودکار توسط اسکرپر انجام می‌شود:

• اسکرپر از طریق آدرس URL درخواست به وب‌سایت می‌فرستد.
• داده‌های ساختاریافته مربوط به الگوها را به صورت خودکار استخراج می‌کند.
• داده‌های استخراج‌شده خلاصه‌سازی، ذخیره، تحلیل، ترکیب و غیره می‌شوند.

فرآیند وب اسکرپینگ

وب اسکرپینگ در ابتدا ممکن است پیچیده به نظر برسد، اما با یک رویکرد ساختار‌یافته، می‌توان آن را به سادگی انجام داد. چه تازه‌کار باشید و چه یک برنامه‌نویس با تجربه، دنبال کردن این مراحل هنگام اسکرپ کردن یک وب‌سایت به شما کمک می‌کند تا این فرآیند به شکلی روان و کارآمد پیش برود.

مرحله 1: بررسی ساختار وب‌سایت

پیش از هر چیز، باید ساختار وب‌سایتی که قصد اسکرپ کردن آن را داریم، بررسی کنیم. ابتدا کد HTML صفحه وب مورد نظر را بررسی می‌کنیم تا عناصر دلخواه را شناسایی کنیم.

پس از شناسایی این عناصر، باید تگ‌ها و ویژگی‌های HTML مرتبط با آن‌ها را مشخص کنیم تا اطلاعات مورد نظر خود را استخراج کنیم.

مرحله 2: راه‌اندازی محیط پایتون

اطمینان حاصل کنید که Python3 بر روی سیستم شما نصب شده باشد. اگر نصب نیست، می‌توانید آن را از وب‌سایت رسمی پایتون دریافت کنید.

پس از آماده شدن پایتون، باید یک محیط مجازی ایجاد کنیم تا پروژه اسکرپینگ ما از سایر پروژه‌ها جدا و منظم باقی بماند. این کار به ما کمک می‌کند تا پروژه‌های مختلف را بدون تداخل مدیریت کنیم.

برای ایجاد یک محیط مجازی، از دستور زیر استفاده کنید:

python -m venv scraping-env

`source scraping-env/bin/activate`  در ویندوز از # scraping-env\Scripts\activate` استفاده کنید

بلد باشید:  6 بهترین کامپایلر (اندروید ویندوز آنلاین)

مرحله 3: انتخاب ابزار مناسب برای وب اسکرپینگ

اگر تازه با وب اسکرپینگ آشنا شده‌اید، پیشنهاد می‌شود که با کتابخانه‌های Requests و BeautifulSoup شروع کنید. این ابزارها بسیار کاربرپسند و ساده هستند و به شما کمک می‌کنند تا به‌راحتی اسکرپینگ را یاد بگیرید.

می‌توانید در بخش مرتبط با Requests و BeautifulSoup اطلاعات بیشتری درباره این ابزارهای مفید کسب کنید.

مرحله 4: مدیریت صفحات متعدد و محتوای داینامیک

گاهی اوقات وب‌سایت‌ها می‌توانند چالش‌برانگیز باشند. ممکن است داده‌های مورد نیاز شما در چندین صفحه پراکنده باشد یا محتوای وب‌سایت به صورت داینامیک تغییر کند. برای مواجهه با این چالش‌ها، می‌توانیم از ابزارهایی مانند Selenium استفاده کنیم تا صفحات متعدد را مدیریت کرده و وب‌سایت‌هایی که از جاوااسکریپت استفاده می‌کنند را اسکرپ کنیم.

مرحله 5: رعایت قوانین و مقررات وب‌سایت

هر وب‌سایتی دارای قوانینی است که باید رعایت شود و وب اسکرپینگ هم از این قاعده مستثنی نیست. قبل از شروع، حتماً فایل robots.txt وب‌سایت را بررسی کنید. این فایل به شما می‌گوید که کدام بخش‌های وب‌سایت قابل اسکرپ هستند و کدام بخش‌ها ممنوع.

همچنین اطمینان حاصل کنید که اسکرپینگ شما با شرایط خدمات و قوانین حقوقی وب‌سایت مطابقت دارد. رعایت این قوانین نشان‌دهنده‌ی احترام به حقوق وب‌سایت و حفظ اخلاق در فرآیند اسکرپینگ است.

مرحله 6: بهینه‌سازی و ارتقاء اسکرپر

با کسب تجربه بیشتر در وب اسکرپینگ، می‌توانید اسکرپر خود را بهینه‌سازی کرده و قابلیت‌های آن را گسترش دهید. می‌توانید با استفاده از فریم‌ورک‌هایی مانند Scrapy و Asyncio، اسکرپر خود را سریع‌تر و کارآمدتر کرده و داده‌های بیشتری را استخراج کنید.

دانلود کنید:  ۴ جزوه عالی pdf آموزش پایتون

آموزش ویدویی

دانلود و تمرین کنید: تمرین های برنامه نویسی پایتون+ مثال برنامه نویسی پایتون

نکته تکمیلی

در پایان، وب اسکرپینگ یک ابزار قدرتمند برای استخراج داده‌ها از وب‌سایت‌هاست که می‌تواند در بسیاری از زمینه‌ها از جمله تحقیق بازار، تحلیل داده‌ها و جمع‌آوری اطلاعات رقابتی بسیار مفید باشد. پایتون، به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی انعطاف‌پذیر و قدرتمند، یکی از بهترین گزینه‌ها برای پیاده‌سازی این فرآیند است. به لطف وجود کتابخانه‌های مختلف مانند Requests، BeautifulSoup، و Selenium، شما می‌توانید با سادگی به جمع‌آوری داده‌ها از وب‌سایت‌های مختلف بپردازید.

با آشنایی با اصول وب اسکرپینگ، درک ساختار وب‌سایت‌ها، و استفاده از ابزارهای مناسب، می‌توانید این فرآیند را به‌صورت کارآمد و موثر انجام دهید. بهینه‌سازی و ارتقاء اسکرپرهای خود به شما این امکان را می‌دهد که در پروژه‌های بزرگ‌تر و پیچیده‌تر نیز موفق باشید. رعایت اصول اخلاقی و قوانین مربوط به وب اسکرپینگ نیز از اهمیت بالایی برخوردار است تا اطمینان حاصل شود که این فرآیند به صورت قانونی و مسئولانه انجام می‌شود.