5.1.2025
1
ChatGPT:
Evet, birden fazla web sitesindeki
yazıların başlıklarını ve bağlantılarını otomatik olarak toplamak mümkündür.
Bunun için web kazıma (web scraping) adı verilen bir teknik kullanılır. Ancak,
bu işlem sırasında bazı etik ve yasal kurallara dikkat edilmelidir.
Web Kazıma Yöntemleri
- Kodlama ile Web Kazıma:
- Python gibi programlama dilleri kullanılarak
otomatik veri toplama yapılabilir.
- Kütüphaneler:
- BeautifulSoup (HTML ve XML'den veri çekmek
için)
- Selenium (Dinamik içerikli siteler
için)
- Scrapy (Daha büyük projeler için
bir framework)
- Tarayıcı Uzantıları ve Online Araçlar:
- Web Scraper (Chrome uzantısı)
- Octoparse (Kullanıcı dostu bir yazılım)
- ParseHub (Veri kazıma işlemlerini
kodlama gerekmeden yapar)
- API Kullanımı:
- Bazı web siteleri, içeriklerini toplamak için
kullanılabilecek API'ler sunar. API, veri kazıma yerine daha hızlı ve
yasal bir yöntem olabilir.
Dikkat Edilmesi Gerekenler
- Kullanım Koşulları: Web sitelerinin kullanım koşullarını okuyarak veri kazımanın yasal
olup olmadığını kontrol edin.
- Robots.txt Dosyası: Birçok web sitesi, "robots.txt" dosyasında hangi
sayfaların kazınabilir olduğunu belirtir.
- Etik: Sitenin sunucusuna fazla yük
bindirmemek için talepler arası gecikme (rate limiting) uygulayın.
Örnek Kullanım Alanı
Örneğin, Python ile BeautifulSoup
kullanarak bir web sitesindeki tüm başlıkları ve bağlantıları çekebilirsiniz:
python
Kodu kopyala
import requests
from bs4 import
BeautifulSoup
url = "https://örnek-site.com"
response =
requests.get(url)
soup =
BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
for link in
soup.find_all("a"):
title = link.text.strip()
href = link.get("href")
print(f"Başlık: {title}, Link: {href}")
Bu tür bir araç veya teknikle hedef
web sitelerindeki yazı başlıklarını ve linklerini otomatik olarak toplayabilirsiniz.
Ancak, yasal ve etik sınırlar içinde hareket etmek önemlidir.
2
Gemini
Evet, Web Sitelerinden
Başlık ve Linkleri Otomatik Toplamak Mümkün!
Yapay
zeka ve çeşitli yazılım araçları sayesinde 7 farklı web sitesindeki yazıların
başlık ve linklerini otomatik olarak toplamak oldukça mümkün hale geldi. Bu işlem, veri madenciliği, web
scraping ve doğal dil işleme gibi tekniklerin bir araya getirilmesiyle
gerçekleştirilir.
Bu
İşlemi Gerçekleştirmek İçin Kullanılabilecek Yöntemler:
- Web
Scraping: Bu yöntem, belirli bir web sitesindeki HTML
kodlarını parse ederek istenilen verileri (başlıklar, linkler, metinler
vb.) çıkarmak için kullanılır. Python programlama dili ile birlikte
Beautiful Soup, Scrapy gibi kütüphaneler sıklıkla tercih edilir.
- API
Kullanımı: Eğer hedef web siteleri API (Application
Programming Interface) sunuyorsa, bu API'leri kullanarak daha düzenli ve
yapılandırılmış bir şekilde veriye erişebilirsiniz. API'ler, genellikle
JSON veya XML formatında veri döndürür.
- Makine
Öğrenmesi: Özellikle karmaşık web siteleri veya dinamik
içerikler için makine öğrenmesi teknikleri kullanılabilir. Örneğin, bir
doğal dil işleme modeli, web sayfasındaki metinleri analiz ederek
başlıkları ve linkleri daha doğru bir şekilde tespit edebilir.
- Web
Scraping Araçları: No-code veya low-code web scraping
araçları, teknik bilgiye sahip olmayan kullanıcıların da bu işlemi
gerçekleştirebilmesini sağlar. Ancak bu araçların özellikleri ve
sınırlamaları farklılık gösterir.
Bu
İşlemde Dikkat Edilmesi Gerekenler:
- Web
Sitesi Yapısı: Her web sitesinin HTML yapısı farklıdır. Bu
nedenle, her site için özel bir scraping veya parsing stratejisi
geliştirmek gerekebilir.
- Hız
Sınırlamaları: Çok fazla sayıda istek göndermek, web
sitesinin sunucusunu aşırı yükleyebilir ve IP adresinizin engellenmesine
neden olabilir. Bu nedenle, belirli bir hız sınırına uymak önemlidir.
- Yasal
Sınırlamalar: Web sitelerinin robot.txt dosyaları, hangi
sayfaların taranabileceği konusunda bilgi verir. Bu dosyalara uymak yasal
bir zorunluluktur. Ayrıca, bazı web sitelerinin içeriğini kopyalamak telif
hakkı ihlali olarak kabul edilebilir.
- Veri
Temizliği: Toplanan verilerde hatalar, eksiklikler veya
tutarsızlıklar olabilir. Bu nedenle, verileri temizlemek ve düzenlemek
için ek işlemler yapılması gerekebilir.
Örnek
Bir Python Kodu (Beautiful Soup kullanarak):
Python
from bs4 import BeautifulSoupimport requests url = "https://www.example.com"response = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') # Başlıkları bulma (örneğin, <h1> tag'i içindeki metinler)headings = soup.find_all('h1')for heading in headings: print(heading.text) # Linkleri bulma (örneğin, <a> tag'lerinin 'href' attribute'leri)links = soup.find_all('a')for link in links: print(link['href'])Sonuç
olarak, web
sitelerinden başlık ve linkleri otomatik olarak toplamak, birçok alanda
kullanılabilecek güçlü bir tekniktir. Ancak bu işlemi gerçekleştirirken
yukarıda belirtilen noktalara dikkat etmek önemlidir.
Bu
konuda daha fazla bilgi almak için şu anahtar kelimelerle arama yapabilirsiniz: web scraping, Python, Beautiful
Soup, Scrapy, API, makine öğrenmesi, doğal dil işleme.
Başka
sorularınız olursa çekinmeden sorabilirsiniz.
- Özellikle
hangi web sitelerinden veri toplamak istiyorsunuz?
- Toplanan
verilerle ne yapmak istiyorsunuz?
- Hangi
programlama dilini veya aracı kullanmak konusunda deneyiminiz var?
Bu
bilgilere göre size daha özel bir çözüm önerisi sunabilirim.
3
https://www.perplexity.ai/
Evet,
7 ayrı web sitesinde bulunan yazıların başlıklarını ve linklerini otomatik
olarak toplamak mümkündür. Bu işlem için çeşitli yapay zeka araçları ve
teknikleri mevcuttur. İşte bu konuda kesinti olması gereken bazı değişimler:
Yapay Zeka ve Otomasyon Araçları
1.
Web Scraping : Web scraping, belirli web sitelerinden veri toplamak için
kullanılan bir tekniktir. Python gibi programlama dilleriyle Beautiful Soup
veya Scrapy gibi kütüphaneler kullanılarak başlıklar ve linkler otomatik olarak
toplanabilir.
2.
API Kullanımı : Eğer hedef web siteleri bir API sunuyorsa, bu API'ler
aracılığıyla içeriklere erişim bölmesi. Bu, daha düzenli ve güvenilir bir veri
toplama yöntemi olabilir.
3. Yapay Zeka Metin Yazma Araçları : Bazı yapay zeka metin yazma araçları, içerik oluşturmak
için kaynakları veri toplayabilir. Örneğin, Neuraltext gibi platformlar,
belirli anahtar kelimelerle ilgili içerikleri otomatik olarak çözülebilir ve
bunları düzenleyebilir
4. Veria Araçları : Zoho Forms gibi toplam veri toplama sistemleri, çevrimiçi
formlar aracılığıyla veri toplamak için kullanılabilir. Bu tür araçların,
kullanıcıların belirli bilgilerini doldurmalarına olanak tanırken, bilgilerin
kayıtlarının düzenlenmesine de yardımcı olur
.
Uygulamalı Örnekler
·
Python ile Web Kazıma :
import requestsfrombs4importBeautifulSoup
url='https://example.com'
response=requests.get(url)
soup=BeautifulSoup(response.text,'html.parser')
forarticleinsoup.find_all('h2'):
title=article.text
link=article.find('a')['href']
print(f'Title: {title}, Link: {link}')
·
API Kullanımı : API üzerinden veri almak için uygun
endpoint'e istek göndererek bağlantı alabilir ve bağlantıyı alabilirsiniz.
Bu tekniklerle, çok sayıda web içeriğinin toplanması hem zaman kazandırır, hem de manuel iş kesintiye uğrar. Ancak web scraping sırasında hedef sitelerin kullanımının kontrol edilmesi önemlidir; Bazı siteler kazıma işlemlerine izin vermeyebilir.İlgili
Hangi yapay zeka araçları en iyi sonuçları verirOtomatik veri toplama teknolojileri hangi alanlarda kullanılır
Neuraltext gibi platformlar hangi genel bilgiler için kullanılır
Excel'de otomatik toplam yapma diğer yöntemler nelerdir
Otomatik tanıma ve veri toplama teknolojileri nasıl çalışır
4
Claude.ai
Evet, web sitelerinden başlık ve
bağlantıların otomatik olarak toplanması mümkündür. Bunun için birkaç yaygın
yöntem bulunuyor:
- Web Scraping: Python gibi programlama dillerini
kullanarak, BeautifulSoup veya Scrapy gibi kütüphanelerle web sitelerinden
veri çekebilirsiniz. Boyut basit bir örnek göstereyim:
Web Kazıma Komut Dosyası
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
def scrape_website(url):
"""
Verilen URL'den başlıkları ve linkleri
çeker
"""
# Web sitesine istek gönder
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content,
'html.parser')
# Başlık ve linkleri saklamak için listeler
titles = []
links = []
# Örnek olarak tüm <a> etiketlerini tara
for article in soup.find_all('a'):
title = article.get_text().strip()
link = article.get('href')
if title and link: # Boş olmayan başlık ve linkler
titles.append(title)
links.append(link)
# Sonuçları DataFrame'e dönüştür
df = pd.DataFrame({
'Başlık': titles,
'Link': links
})
return df
# Birden fazla siteyi
taramak için
websites = [
'https://site1.com',
'https://site2.com',
# ... diğer siteler
]
all_results = pd.DataFrame()
for site in websites:
try:
results = scrape_website(site)
results['Kaynak'] = site
all_results = pd.concat([all_results,
results])
except Exception as e:
print(f"Hata: {site} için veri çekilemedi - {str(e)}")
# Sonuçları CSV
dosyasına kaydet
all_results.to_csv('scraped_data.csv', index=False)
Son
düzenleme az önce yapıldı
Kodu açmak için tıklayın
- RSS Beslemeleri: Eğer web siteleri RSS beslemesi
sunuyorsa, bu beslemelerden başlık ve link almak çok daha kolay olur.
- API Kullanımı: Bazı web siteleri API hizmeti
sunmaktadır. Bu durumda veri çekmek için API'leri kullanabilirsiniz.
Ancak dikkat edilmesi gereken önemli
noktalar:
- Web sitelerinin kullanım koşullarını ve
robots.txt değerlerini kontrol edin
- Aşırı talebin kesilmesinden ve makul
gelişmelerden veri çekilmesinden
- Bazı siteler web scraping'i engelleyebilir veya
CAPTCHA kullanabilir
- Çektiğiniz telif haklarına dikkat edin
Bu işlemi yapmak için teknik bilginiz
yoksa şu alternatifleri değerlendirebilirsiniz:
- Hazır web kazıma araçları (örn. Octoparse,
ParseHub)
- RSS okuyucu yazılımları
- IFTTT veya Zapier gibi otomasyon platformları
Boyut nasıl bir çözüm ve uygun olur?
Teknik detayları konuşmak isterseniz yardımcı olabilirim.
5
Copilot
7 ayrı web sitesinde bulunan yazıların başlıklarını ve
linklerini yapay zeka aracılığıyla veya başka teknik ve imkanlarla otomatik
olarak toplamak mümkün müdür
Evet, bu mümkündür! Bu tür işlemi
gerçekleştirmek için genellikle web scraping (veri kazıma) teknikleri
kullanılır. Web scraping, bir web sayfasının içeriğini analiz ederek, ihtiyaç
duyulan verilerin otomatik olarak çekilmesini sağlar2. Python gibi programlama
dilleri ve çeşitli kütüphaneler (örneğin BeautifulSoup, Scrapy) ile bu işlemi
yapabilirsiniz.
Ancak, web scraping yaparken dikkat
etmeniz gereken bazı önemli hususlar vardır:
- Yasal ve etik kurallar: Web sitelerinin hizmet şartlarını ihlal etmemek ve veri sahiplerinin
izni alınması önemlidir.
- Veri kalitesi: Toplanan verilerin
doğruluğunu ve kalitesini sağlamak gerekir.
- Performans: Büyük veri setleri
toplandığında performansı artırmak için uygun yöntemler kullanılmalıdır.
Bu konuda daha fazla bilgi edinmek
isterseniz, bu rehber size yardımcı olabilir.
Başka bir konuda yardımcı olabilir
miyim?
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder