Web scraping (Veri kazıma) nedir ve nasıl yapılır?

Web Scraping, belirli web sitelerinden düzenli veri çekme işlemidir ve otomatikleştirilebilir bir süreçtir.

Dijital çağda veri, iş dünyasında kritik bir rol oynar ve web scraping bu veriyi toplamanın etkin bir yoludur.

Bu teknik, programlama dilleri ve çeşitli araçlar kullanarak yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verileri elde etmeyi mümkün kılar.

Web Scraping’in Temelleri

Web Scraping, internet üzerindeki web sayfalarından veri çekme işleminin genel adıdır ve HTML veya XML gibi işaretleme dilleri üzerinde gerçekleştirilir. Bu yaklaşım, özellikle büyük veri setlerini efektif bir şekilde elde etmek için kullanılır.

Bir Web Scraping işlemi, öncelikle hedef web sayfasının kaynak kodunu analiz ederek başlar. Daha sonra, belirli etiketler, sınıflar veya ID’ler yardımıyla istenen verileri ayıklamak için algoritma geliştirilir. Bu süreç genellikle programlama dilleri ile yazılmış botlar tarafından otomatize edilir ki bu sayede manuel emek gereksinimi azaltılır.

Web Scraping süreci, “crawler” veya “spider” olarak bilinen otomatize scriptler kullanılarak yapılan bir tür veri madenciliğidir. Bu robotlar, belirli algoritmalar sayesinde web sayfalarını sistematik bir şekilde dolaşır ve gerekli bilgileri toplar.

Web Scraping Nedir?

Web Scraping, internet üzerindeki web sitelerinden veri toplama işlemidir. Programlama dilleri ve farklı kütüphaneler vasıtasıyla, yapılandırılmış veri kümesi elde etmeye yarar. Genellikle arama motorları, piyasa analizi ve veri analizi uygulamalarında tercih edilir.

Bu teknik, belirli kriterlere göre hedeflenmiş web sayfasındaki verilerin otomatik olarak çıkarılmasını sağlar. Veri çekme süreci, çeşitli yöntemler kullanarak programatik olarak gerçekleştirilir ve sonuçta elde edilen veriler analiz için işlenebilir hale getirilir.

Web Scraping, zaman ve kaynak tasarrufu sağlayarak büyük veri analizlerini kolaylaştırır.

Veri toplama süreci, web sayfasının HTML yapısını çözümleme ile başlar ve CSS seçicileri, XPath veya Regex gibi yöntemler ile uygun veri noktaları hedeflenir. Son olarak, bu verilerin standart bir formata dönüştürülmesi sağlanır ve ihtiyaç duyulan bilgiler sistematik bir şekilde elde edilir. Web Scraping, veriye dayalı stratejik kararlara hızla ulaşma imkanı sunar.

Scraper’ların Çalışma İlkeleri

Scraper nedir öncelikle buna değinelim.

Scraper’lar, web sitelerindeki verileri toplamak için tasarlanmış programlardır. Bir web tarayıcısı gibi, belirlenen URL’lerden istenen sayfaları getirir ve bu sayfalardaki HTML kodlarını analiz eder. Bu analizler sonucunda, kullanıcıların belirlemiş olduğu veri yapılarını çıkararak işlenebilir hale getirirler. Örnek olarak, HTML’deki belirli etiketlerin içeriği veya tabloların içerisindeki veriler bu yöntemle elde edilebilir.

Veri çekme işlemi dinamiktir ve esnektir.

Bir Scraper, belirli bir web sitesinin yapısını çözümlediğinde – sadece veri çekerken değil, aynı zamanda o verileri işlerken de – bir dizi kurallara uygun davranmalıdır. Örneğin, siteye erişimde saygılı bir davranış izlerken aynı zamanda erişim sıklığını kontrol ederek, web sitesinin performansını etkilememesine özen göstermelidir.

Gelişmiş algoritmalar ve AI teknolojileri kullanılıyor.

Scraper’ların daha etkin çalışabilmesi için zaman zaman gelişmiş algoritmalar ve yapay zeka teknolojileri devreye girebilir. Bu sayede, dinamik içeriklerin yer aldığı veya sürekli değişen yapılara sahip sitelerdeki veriler dahi hassasiyetle ve doğrulukla toplanabilir. 2024 yılı itibariyle, yukarıda belirtilen teknolojik gelişmelerin scraper programların verimini ve doğruluğunu artıracağı öngörülmektedir.

Veri güvenliği ve etik kurallara dikkat edilmelidir.

Son olarak, web scraping işlemleri sırasında hem veri güvenliğine hem de etik standartlara uyulması esastır. Özellikle kişisel verilerin korunması noktasında mevzuatlara uyum sağlamak ve web sitelerinin kullanım koşullarına saygılı olmak önemli bir prensiptir. Bu prensiplere uygun davranılmadığında, scraper kullanımı yasal sorumluluklar ve itibar kaybı gibi riskleri beraberinde getirebilir.

Bu konuda daha fazla bilgi edinmek isterseniz, ‘Python Eğitimi: Uzmanlaşmak İçin En İyi Başlangıç Rehberi‘ yazımızı inceleyebilirsiniz.

Web Scraping Araç ve Teknolojileri

Web scraping, veri toplamak için özel olarak tasarlanmış araçlar ve teknolojiler kullanmaktadır. Bu araçlar, öncelikle farklı web sitelerinin HTML ve CSS yapılarını analiz edebilir ve gereken bilgileri çıkarabilir. Kullanılan teknolojiler arasında, BeautifulSoup ve Scrapy gibi popüler Python kütüphaneleri bulunmaktadır. Bu kütüphaneler, açık kaynak kodlu olmaları sebebiyle geniş bir kullanıcı ve geliştirici topluluğuna sahiptir.

Veri toplama sürecinde, başta JavaScript olmak üzere çeşitli web teknolojileriyle oluşturulmuş dinamik içerikleri işleyebilen Selenium gibi otomasyon araçları da etkin rol oynamaktadır. Kullanılan teknolojinin amacına uygunluğu, veri toplama hızı ve kalitesi açısından kritik öneme sahiptir. Bu araçlar, kompleks web sayfalarından bile detaylı ve yapılandırılmış veriler elde etmek amacıyla kullanılmakta ve gelişmiş programlama becerileri gerektirebilmektedir.

Hassas veri toplama ve etik standartlara uyum gereksinimi, web scraping araçlarının yanı sıra kullanılan metodolojilerin de önemini artırmıştır. Dünyanın dört bir yanından veri toplayan uzmanlar, sürdürülebilir ve güvenli web scraping uygulamaları için bu teknoloji ve yöntemlerin sürekli geliştirilmesine odaklanmaktadır.

Web scraping teknolojileri hakkında daha fazla detay için ‘En İyi Siber Güvenlik Araçları: Pratik ve Güvenilir Çözümler‘ yazımızı okuyabilirsiniz.

Popüler Web Scraping Araçları

Veri kazıma sürecinde başvurulan popüler bir araç Octoparse’tir; kullanıcı dostu arayüzü sayesinde, kodlama bilgisi gerekmeden visüel ortamda web scraping işlemleri gerçekleştirilebilmektedir.

Özellikle büyük ölçekli veri toplama projelerinde kullanılan Import.io, kullanıcıların farklı kaynaklardan veri çekmelerine, bu verileri analiz etmelerine ve bunları API olarak yayınlamalarına olanak tanıyan kapsamlı bir platform sunar. Türkçe dahil çoklu dil desteği ile hem yerel hem de global projeler için etkili çözümler sağlar. Import.io, veri doğrulama ve temizleme gibi ek hizmetlerle de kazıma sürecini iyileştirmeye yardımcı olmaktadır.

ParseHub da dinamik ve AJAX destekli sitelerin verilerini çekmek için gelişmiş özelliklere sahip başka bir araçtır. Kullanımı basit arayüzü ve güçlü komutları ile kullanıcıların hızlı ve etkili bir biçimde veri çekmelerini sağlar. Yapay zeka yardımıyla web sayfalarındaki veriyi tanıma ve ona göre hareket etme yeteneğine de sahiptir.

Kimono Labs ise özellikle API odaklı web scraping çalışmaları yapan kullanıcılar için en verimli olanakları sunmaktadır. API oluşturma yeteneği, verilerin gerçek zamanlı olarak toplanmasını ve entegrasyonunu kolaylaştırır. Akıllı uyarlamalar ve zamanlama özellikleriyle Kimono Labs, otomasyon ve verimliliği arttırarak stratejik veri toplama çalışmalarında tercih edilen bir araç haline gelmiştir.

Programlama Dilleri ve Kütüphaneler

Web scraping, temel olarak Python, JavaScript (Node.js), Ruby gibi diller ile gerçekleştirilebilir. Bu diller, web scraping gostermek amaçları için kapsamlı kütüphaneler ve framework’ler sunarlar.

Python, web scraping için en yaygın kullanılan dillerden biridir. Beautiful Soup ve Scrapy gibi güçlü kütüphaneleri sayesinde, HTML ve XML dosyalarını işlemek ve parse etmek son derece kolaylaşır. Bu kütüphaneler, veri toplama süreçlerini basitleştiren ve hızlandıran fonksiyonlara sahiptir.

JavaScript ve özellikle Node.js ortamı, Cheerio ve Puppeteer gibi modern kütüphanelerle web scraping yapmanın popüler bir yoludur. Cheerio, jQuery benzeri bir senkron işleyişi ile hızlı ve verimli bir şekilde DOM manipülasyonu yapmaya olanak tanır. Puppeteer ise daha çok dinamik içerikli sayfalar ve tarayıcı tabanlı otomasyon işlemleri için tercih edilir.

Ruby dili için Nokogiri kütüphanesi, XML ve HTML üzerinde rahatça çalışma imkanı sunarken; Mechanize kütüphanesi, oturum yönetimi ve form gönderme gibi işlevleri ile dikkat çeker. Bu kütüphaneler, Ruby’nin nesne yönelimli ve esnek yapısını, veri kazıma süreçlerine etkin bir şekilde entegre edilebilmesini sağlar.

Her bir dil ve kütüphanenin kendine has özellikleri, web scraping projelerinde farklı ihtiyaç ve amaçlara hizmet edebilme kapasitesine sahiptir. Eğitim sürecinde, bu çeşitliliği göz önünde bulundurmak ve proje gereksinimlerine uygun en uygun araçları seçmek önemlidir.

Web Scraping Süreci

Web scraping işlemi, belirli bir web sitesinden veri toplama sürecidir ve genellikle programatik yöntemler kullanılarak gerçekleştirilir. Bu yöntemler, hedef sitedeki verilerin sistematik bir şekilde çıkarılmasına imkan tanır. Öncelikle hedef sitenin yapısının anlaşılması ve hangi verilerin toplanacağının belirlenmesi gerekir.

Bunun ardından, belirli bir web sitesinden verilerin çıkarılması için gereken isteklerin (requests) yapılandırılması ve verilerin ayrıştırılması (parsing) işlemleri gerçekleştirilir. Ayrıştırma işlemi, genellikle DOM (Document Object Model) yapısını analiz ederek etiketler (tags), sınıflar (classes) ve ID’ler üzerinden yapılır. Bu süreç, uygun web scraping araçları ve kütüphaneler kullanılarak daha verimli hale getirilebilir.

Son olarak, elde edilen verilerin saklanması ve analiz edilmesi aşamasına geçilir. Elde edilen ham veriler, işlenebilir formatta bir veritabanına veya dosyaya kaydedilir ve daha sonrasında çeşitli analiz teknikleri ile değerlendirilir. Bu aşama, toplanan verilerin anlamlandırılmasında ve karar alma süreçlerine dahil edilmesinde kritik bir öneme sahiptir.

Veri Toplama Stratejisinin Belirlenmesi

Veri toplama sürecinde strateji belirlemek kritik bir adımdır.

Stratejinin belirlenmesi, projenin amacına ve gereksinimlerine uygun olarak yapılmalıdır. Web scraping ile veri toplama işlemi öncesinde, hangi verilerin toplanacağı, bu verilerin nasıl işleneceği ve sonrasında nasıl analiz edileceğini içeren kapsamlı bir planlama yapılmalıdır. Bu planlama, projenin başarısını doğrudan etkileyeceği için dikkatle yürütülmelidir.

Doğru verilerin seçimi yapıldıktan sonra somutlaşır.

Planlama aşaması, yasal sınırların da gözetildiği bir süreçtir. Özellikle siber güvenlik eğitimi çerçevesinde, web scraping faaliyetlerinin yürütülmesi sırasında öncelikle ilgili yasalara, sitelerin hizmet şartlarına ve etik kurallara uygun davranılması gerektiği unutulmamalıdır. Bu, projenin yasal sınırlar içinde kalmasını ve güvenilirliğini sağlar.

Veri toplama stratejisini belirlerken dikkate alınması gereken diğer önemli bir husus ise kaynakların yeterliliğidir. Belirlenen hedeflere ulaşmak için gerekli olan zaman, maliyet ve insan kaynağı gibi faktörlerin önceden analiz edilmesi, projenin verimli ve etkin bir şekilde tamamlanmasını sağlayacaktır. Bu kapsamda, stratejik planlama uzun vadeli başarı için şarttır.

Sayfa Yapısının Analiz Edilmesi

Sayfa yapısının analiz edilmesi, web scraping sürecinin en kritik adımlarından biridir. İlgili web sayfasının HTML ve CSS gibi temel kod yapıları incelenerek başlanır. Bu inceleme aşaması, veri toplama işleminin doğruluğu için temel oluşturur.

Ayrıca DOM (Document Object Model) yapısı ayrıntılı bir şekilde anlaşılmalıdır. DOM, bir web sayfasının programatik olarak erişilip manipüle edilmesini sağlar.

Scraping işlemi gerçekleştirilirken, sayfanın hangi bölümlerinin veri olarak çekileceği, elemanların nasıl seçileceği ve bu verilerin hangi formatta saklanacağı belirlenmelidir. Sayfa üzerindeki tüm etiketler (tags), sınıflar (classes) ve ID’ler etraflıca incelenir, bu sayede hangi verilerin nasıl çekileceği konusunda bir yol haritası çizilir. Bu, verilerin doğruluk ve tutarlılığını maksimize etmek için kritik öneme sahiptir.

Veri toplamanın efektivitesini artırmak için kullanılabilecek araçlar ve kütüphanelerle uyumluluğu da göz önünde bulundurulmalıdır. Özellikle XPath veya CSS seçicileri kullanarak belirli HTML elementlerine erişim sağlamak, işlemleri otomatize edebilmek için önem taşır. Analiz edilen sayfa yapısı, hem seçilecek verinin doğruluğunu hem de toplama sürecinin verimliliğini etkiler, bu yüzden detaylı bir inceleme gereklidir. Farklı tarayıcılar ve ekran çözünürlüklerinde de tutarlı çalışacak bir web scraping mekanizması tasarlanmalı, responsive tasarım unsurları göz ardı edilmemelidir.

Web Scraping’in Yasal ve Etik Boyutu

Web scraping’in yasal sınırları hakkında daha fazla bilgi için ‘Siber Güvenlik Uzmanlığı Nedir?‘ yazımızda bulabilirsiniz.

Web scraping, teknik olarak basit ve etkili bir veri toplama yöntemi olsa da, yasal ve etik kuralları göz ardı etmeksizin icra edilmesi gereken bir süreçtir. İnternet üzerindeki verilerin çoğu, telif hakları ve kullanım koşulları gibi hukuki düzenlemelere tabidir. Web sitesi sahipleri genellikle robots.txt dosyasında bu verilerin ne ölçüde ve nasıl kullanılabileceğini belirtirler. Bu nedenle, web scraping işlemleri yapılırken, hedef sitenin kullanım koşullarına ve ülkenin veri koruma yasalarına özen gösterilmelidir. Ayrıca, kişisel verilerin korunmasında KVKK ve GDPR gibi düzenlemelerin gerektirdiği hassasiyetin yanı sıra, toplanan verilerin kötü niyetli amaçlarla kullanımının önüne geçmek için etik standartlara da uyulmalıdır.

Yasal Sınırlamalar ve Uyum

Web scraping işlemleri yürütülürken, çeşitli yasal sınırlamalar gözetilmelidir. Öncelikli olarak, hedeflenen web sitesinin kullanım şartları detaylıca incelenmeli ve bu şartlara riayet edilmelidir.

robots.txt dosyasının direktifleri doğrultusunda hareket etmek, legal bir zeminde kalmanın temel şartlarındandır.

Özellikle telif haklarına tabi içeriklerin izinsiz bir şekilde çekilmesi, fikri mülkiyet ihlaline yol açabilir. Bu bağlamda, hukuki anlaşmazlıkların önüne geçmek için yapılacak işlemlerin hukuki çerçeveye uygun olup olmadığı konusunda detaylı bir analiz yapılmalıdır.

Ayrıca, veri toplama faaliyetleri sırasında, kişisel verilerin işlenmesine yönelik ulusal ve uluslararası düzenlemeler, örneğin KVKK ve GDPR gibi, hassasiyetle gözetilmelidir. Kişisel verilerin korunmasını sağlamak amacıyla, bu tür düzenlemelere uyulması zorunludur. Diğer taraftan, toplanan verilerin korunması ve güvenli bir şekilde saklanması, veri toplayıcıların sorumluluğu altındadır. İhlallerin tespiti durumunda maruz kalınabilecek yaptırımlar, cezai sorumlulukları da beraberinde getirebilir.

Etik Web Scraping Uygulamaları

Web scraping sürecinde veri toplama işlemleri etik kurallar çerçevesinde yürütülmeli, aşırı yük oluşturacak sık ve yoğun isteklerden kaçınılmalıdır. Hassas dengeleri korumak, web kaynaklarının sürekliliğini sağlamak adına kritik önem taşır.

İşletmelerin ve bireylerin özel bilgilerine erişilirken oluşabilecek risklere karşı etik davranış ilkelerine uyulmalıdır. Bu bilgiler her durumda korunmalıdır.

Toplanan verilerin işlenmesi ve kullanımı konusunda da şeffaflık esas alınmalı, ilgili taraflara veri toplama amacı, yöntemi ve kullanım şekli net bir şekilde açıklanmalıdır. Ayrıca, toplanan verilerin paylaşımında ve dağıtımında tüm yasal düzenlemelere uyulması gerektiğinde şüphe yoktur.

Web scraping pratikleri, bireylerin gizlilik haklarını ihlal etmemeli ve kullanıcı deneyimini olumsuz etkilememelidir. Bu bağlamda, web scraping faaliyetlerinin, sürdürülebilir ve etik standartlara uygun bir biçimde planlanması ve uygulanması, sektördeki güveni ve internetin özgür yapısını korumak adına atılan adımlardır. Ayrıca, bu tür faaliyetler açık kaynak etiği ve yasal sorumluluklar çerçevesinde yürütülmelidir.

Web Scraping ile İlgili Sıkça Sorulan Sorular