خدمات شبکه فراز نتورک | پیشرو در ارائه خدمات دیتاسنتری و کلود
دورههای آموزشی Web Scraping with Python معمولاً مباحث مختلفی را پوشش میدهند که به شما کمک میکنند تا مهارتهای لازم برای استخراج دادهها از وبسایتها را یاد بگیرید. در ادامه، سرفصلهای معمول این دورهها آورده شده است:
1. مقدمهای بر Web Scraping
- تعریف Web Scraping و تفاوت آن با APIها
- استفادههای متداول Web Scraping
- معرفی ابزارها و کتابخانههای Python برای Scraping
- مسائل اخلاقی و قانونی Web Scraping
2. آشنایی با HTML و ساختار صفحات وب
- معرفی HTML و CSS
- ساختار HTML (تگها، کلاسها، شناسهها، ساختار DOM)
- معرفی XPath و CSS Selectors برای انتخاب دادهها
- بررسی تگهای مهم مانند
<div>,<span>,<a>,<table>, و غیره
3. مقدمهای بر BeautifulSoup
- نصب و راهاندازی BeautifulSoup
- نحوه باز کردن و تجزیه صفحات HTML با BeautifulSoup
- یافتن عناصر با استفاده از
find()وfind_all() - استفاده از CSS Selectors در BeautifulSoup
- استخراج دادهها از عناصر HTML مختلف (متن، لینکها، تصاویر و غیره)
4. آشنایی با Requests برای درخواست HTTP
- نصب و استفاده از کتابخانه Requests
- ارسال درخواستهای GET و POST
- مدیریت خطاها و کدهای وضعیت HTTP
- نحوه دریافت محتوای صفحات HTML
5. مقدمهای بر Scrapy (اختیاری)
- معرفی Scrapy و مزایای آن نسبت به BeautifulSoup
- نصب و راهاندازی Scrapy
- ساخت پروژه Scrapy
- استخراج دادهها با Scrapy و ذخیره در فایلهای CSV یا JSON
6. استفاده از Regular Expressions در Web Scraping
- آشنایی با Regular Expressions (Regex)
- استخراج دادهها با استفاده از الگوهای Regex
- کاربردهای Regex در Web Scraping
7. پردازش دادهها و ذخیرهسازی آنها
- ذخیره دادهها در فایلهای CSV، JSON، یا پایگاههای داده
- استفاده از Pandas برای پردازش دادههای استخراج شده
- ذخیره دادهها در فایلهای Excel یا CSV برای تحلیلهای بعدی
8. Scraping صفحات پویا (JavaScript-driven)
- آشنایی با مشکلات مربوط به Scraping صفحات دینامیک
- استفاده از Selenium برای استخراج داده از صفحات جاوااسکریپت
- نحوه تعامل با فرمها و دکمههای صفحات دینامیک
- معرفی دیگر ابزارهای برای scraping صفحات جاوااسکریپت
9. مدیریت مشکلات رایج در Web Scraping
- مدیریت درخواستهای HTTP و شبیهسازی مرورگر
- استفاده از پروکسیها برای جلوگیری از بلاک شدن
- زمانبندی و تأخیر در درخواستها برای جلوگیری از مشکل “Rate Limiting”
- مقابله با CAPTCHA و تکنیکهای ضد scraping
- بررسی و رفع خطاها در Web Scraping
10. پروژههای عملی و تمرینات
- پروژههایی برای استخراج داده از سایتهای خبری، فروشگاهی یا اجتماعی
- ساخت اسکریپتهایی برای جمعآوری دادهها به صورت دورهای
- تحلیل و گزارشگیری از دادههای استخراج شده
11. آینده Web Scraping
- آشنایی با مباحث پیشرفته مثل Web Crawling
- استفاده از APIs برای جمعآوری دادههای دقیقتر
- رعایت قوانین و اخلاق در Web Scraping
این سرفصلها میتوانند به شما کمک کنند تا به طور کامل از Python برای جمعآوری و پردازش دادهها از وبسایتها استفاده کنید.
نقد و بررسی وجود ندارد.