Web scraping hangi problemi çözer?
Web scraping, farklı sayfalara dağılmış kamuya açık bilgileri elle kopyalamak yerine otomatik olarak toplar. Amaç yalnızca veri çekmek değil; değişikliklere dayanıklı, izlenebilir ve iş süreçlerine bağlanabilen bir veri hattı kurmaktır.
Hangi veriler toplanabilir?
Kaynağın erişim koşulları ve kullanım amacı değerlendirilerek farklı veri türleri yapılandırılabilir.
- Ürün, fiyat ve stok bilgileri
- Haber ve kategori akışları
- Listeleme ve katalog verileri
- Araştırma için kamuya açık web verileri
Dinamik siteler ve tarayıcı otomasyonu
JavaScript ile yüklenen içerikler ve kullanıcı etkileşimi gerektiren akışlarda Playwright tabanlı tarayıcı otomasyonu kullanılabilir. Daha basit kaynaklarda gereksiz tarayıcı maliyeti oluşturmayan hafif istemciler tercih edilir.
Temizleme, standardizasyon ve teslim
Ham kayıtlar tekrar, eksik alan ve biçim farkları açısından işlenir. Sonuçlar ihtiyaca göre API, PostgreSQL, MongoDB veya başka bir uygulamanın tüketebileceği yapılandırılmış çıktı olarak sunulur.
Zamanlanmış ve sürdürülebilir çalışma
Periyodik görevler, hata kayıtları, yeniden deneme ve önbellek katmanlarıyla otomatik veri toplama sisteminin yalnızca ilk gün değil, kaynak değiştikçe de yönetilebilir kalması hedeflenir.
Gerçek proje
Haber Portalı
Otonom haber toplama, önbellekleme, temizleme ve veri sunum katmanlarını gerçek bir ürün üzerinde inceleyin.
Haber Portalı web scraping mimarisini inceleyin