Veri Çekimi İçin Python Scrapy’yi Splash ile Birleştirme

Web scraping, günümüz dijital çağında bilgiyi toplamak için vazgeçilmez bir yöntem haline geldi. Geliştiriciler, internetin sunduğu devasa veri havuzlarından yararlanarak araştırmalarını daha etkili hale getiriyor. Python, bu alanda çok güçlü bir araç olan Scrapy kütüphanesi ile öne çıkarken, dinamik içeriklerin çekiminde Splash gibi araçlar, Scrapy ile birleşince mükemmel bir uyum sağlıyor. Bu yazıda, Scrapy ve Splash’ı birleştirerek dinamik web sayfalarından veri çekmenin yollarını keşfedeceğiz.

Scrapy Nedir?

Scrapy, Python tabanlı kapsamlı bir web scraping framework’üdür. Kullanıcı dostu yapısı ve geniş özellik seti sayesinde, geliştiriciler hızlı ve etkili bir şekilde veri çekme işlemleri gerçekleştirebiliyor. Scrapy; HTML, JSON, XML ve diğer formatlardan veri toplama yeteneğine sahiptir. Ayrıca, kullanıcıların projelerini kolayca özelleştirmesine ve genişletmesine olanak tanır.

Kısacası, Scrapy’nin sunduğu bir dizi önemli özellik şunlardır:

  • Veri Çeşitliliği: Scrapy ile farklı formatlarda veri çekmek mümkündür.
  • Hız: Aynı anda birden fazla sayfayı ziyaret etme kapasitesi sayesinde veri çekme süresi kısalır.
  • Geliştirici Dostluğu: Scrapy, yapılandırılabilir bir çerçeve sunarak geliştiricilerin işini kolaylaştırır.

Splash Nedir ve Neden Kullanılır?

Splash, JavaScript tabanlı web uygulamalarının render edilmesine olanak tanıyan bir headless tarayıcıdır. Bazı web sayfaları, içeriklerini dışarıdan veri çekim araçlarına kapatabilir. Bu tür dinamik içerikler, JavaScript kullanılarak yüklenmektedir. Splash, bu sayfaları render edip, Scrapy ile çalışabilmesi için uygun bir yapı sağlar.

Splash’ın sağladığı avantajlar arasında şunlar bulunmaktadır:

  • Dinamik İçerik Erişimi: JavaScript ile yüklü olan içeriklere kolayca ulaşmanızı sağlar.
  • API Desteği: Splash, HTTP API ile entegre çalışır ve bu da onu esnek hale getirir.
  • Sayfa Kaydetme: Render edilen sayfaların görüntülerini veya HTML’lerini kolayca alabilirsiniz.

Scrapy ve Splash’ı Birleştirme

Scrapy ve Splash’ı bir araya getirerek, hem statik hem de dinamik içerikleri verimli bir şekilde çekebiliriz. Bu entegrasyonu sağlamak için, öncelikle Scrapy projelerimize SplashMiddleware’i eklememiz gerekiyor. Aşağıda, bu işlemi nasıl gerçekleştireceğinizi adım adım anlatan bir örnek yayınlıyoruz.

1. Proje Oluşturma

İlk adım olarak, terminalde yeni bir Scrapy projesi oluşturalım. Bunun için aşağıdaki komutları kullanabilirsiniz:

scrapy startproject myproject
cd myproject

2. Gerekli Kütüphaneleri Yükleyin

Scrapy ve Splash’ın çalışması için gerekli kütüphaneleri yükleyin:

pip install scrapy-splash

3. Ayarları Yapılandırma

Proje dizinindeki settings.py dosyasını açın ve aşağıdaki ayarları ekleyin:

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'scrapy_splash.SplashCookiesMiddleware': 723,
    'scrapy_splash.SplashMiddleware': 725,
    'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware': 810,
}
SPLASH_URL = 'http://localhost:8050'

4. Örnek Bir Spider Yazılması

Artık bir spider yazabiliriz. spiders klasörüne gidin ve yeni bir Python dosyası oluşturun. Örneğin, example_spider.py:

import scrapy
from scrapy_splash import SplashRequest

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['http://example.com']

    def start_requests(self):
        for url in self.start_urls:
            yield SplashRequest(url, self.parse, args={'wait': 2})

    def parse(self, response):
        self.log(f'Response URL: {response.url}')
        # Veriyi işleme bölümünü yazabilirsiniz.

Scrapy ve Splash ile Veri Toplama Örnek Senaryoları

Scrapy ve Splash kombinasyonu ile veriyi toplamak için birkaç senaryo düşünelim:

Ürün Verisi Toplama

Bir e-ticaret sitesinden ürün isimlerini, fiyatlarını ve resimlerini çekmek isteyebilirsiniz. Scrapy ile ürünlerin bulunduğu sayfaya gidip, dinamik içerik olduğu için Splash’ı kullanarak verileri almanız mümkündür.

Haber Makaleleri ve Blog Yazıları

Dinamik olarak yüklenen haber makaleleri veya blog yazıları için de aynı yöntemi uygulayabilirsiniz. Splash sayesinde, JavaScript ile yüklenen içeriği doğru bir şekilde elde edebilirsiniz.

Veri Analizi ve Görselleştirme

Çektiğiniz verileri topladıktan sonra, Python kütüphanelerini kullanarak analiz edebilir ve bu verileri güzel görseller haline getirebilirsiniz. Örneğin, Matplotlib veya Seaborn gibi kütüphaneler ile çektiğiniz verileri etkili bir şekilde görselleştirebilirsiniz.

Sonuç

Python Scrapy, güçlü bir web scraping aracı iken, Splash ile entegrasyonu sizi dinamik web sayfalarından veri çekme konusunda büyük bir adım ileri taşır. Scrapy’nin verimliliğini ve Splash’ın dinamik içeriklerini harmanlayarak, veri çekimi süreçlerinizi kolaylaştırabilirsiniz. Bu iki aracı bir araya getirerek yeni projelere adım atmanızı öneririm. Hangi projede kullanılabileceğine dair fikirler geliştirmeye başlayabilir veya mevcut projelerinizi daha verimli hale getirmek için kullanabilirsiniz.

Benzer Yazılar

Scroll to Top