قراره تو این دوره چی یاد بگیرم؟

  • نحوه استخراج اطلاعات از وب را با بهترین رو یاد خواهید گرفت.
  • بر Web Scraping تسلط نسبی پیدا خواهید کرد.
  • مفاهیم مهم در این زمینه را فرا خواهید گرفت.

سرفصل های دوره

۲ فصل
۸ جلسه
۳ ساعت
۱

آموزش پیشنیاز ها

۵ قسمت
۰۱:۵۶:۱۰
1

مروری بر پایتون

رایگان
۲۴:۰۹
2

آموزش json در پایتون

۲۲:۳۰
3

آموززش ریجکس

۱۹:۳۱
4

ریجکس ها در پایتون

۱۷:۵۰
5

آموزش html

۳۲:۱۰
۲

آموزش web scraping

۳ قسمت
۰۱:۰۶:۳۳

توضیحات آموزش Web Scraping :

بی شک برای دریافت اطلاعات از وب سایت ها به مشکل برخورد کرده اید و نیاز داشته باشید که اطلاعات را از طریق وب سایت های دیگری دریافت کنید و در وبسایت یا نرم افزار خود از آن بهره ببرید. زیاد و سنگین بودن حجم اطلاعات و اپدیت شدن لحظه ای موارد، باعث میشود که ما این کار را به نرم افزار ها بسپاریم. Web Scraping  به ما کمک می کند تا به وبسایت های مختلف متصل شده و داده مورد نیاز خود را با سرعت بالا و همچنین با دقت و به صورت طبقه بندی شده، استخراج کند.

ما در آموزش Web Scraping با توجه به محبوب بودن و سریع بودن زبان پایتون تصمیم به آموزش این مورد گرفتیم که به شما کمک میکند بتوانید به سرعت اسکریپت خود را توسعه دهید و اطلاعات را دریافت کنید.

در این آموزش چه می آموزید؟

در این دوره به کمک پایتون نحوه استخراج داده از وب سایت ها به شما  آموزش داده می شود.

این دوره آموزشی چه بازار کاری دارد؟

بعد از این آموزش شما می توانید ربات های خزنده را طراحی کنید که متن و اطلاعات را استخراج کرده در وب سایت های دیگر استفاده کنید که باعث پیشرفت وبسایت در مدت زمان بالا می شود و باداشتن این مهارت شرکت های زیادی خواهان همکاری با شما خواهند بود.

پیش نیازهای دوره آموزش اسکرپینک با پایتون چیست؟

برای گذراندن این دوره آموزشی شما باید آشنایی مقدماتی با زبان برنامه نویسی پایتون داشته باشید.

سرفصل های دوره آموزش Web Scraping در پایتون :

  • در قسمت اول توضیحاتی راجب دوره گفته میشود و سرفصل ها توضیح داده می شود.
  • در قسمت دوم برنامه مورد نیاز توضیح داده می شود ( IDE که استفاده میشود و روش نصب گفته می شود ).
  • در قسمت سوم مرور بر پایتون می کنیم.
  • در قسمت چهارم json بررسی میشود و مثال ها حل می شوند.
  • در قسمت پنجم و ششم regex(ریجکس) بررسی میشود و حل مثال می شود.
  • در قسمت هفتم html را به شکل مناسبی بررسی می کنیم.
  • در قسمت هشتم requests و BeautifulSoup بررسی و مثال ها حل می شود.
  • در قسمت نهم و دهم به حل مثال که سایت سایت دانشجویار است می پردازیم.

 دوره آموزش Web Scraping برای چه کسانی مناسب است؟

تمامی افرادی که به برنامه نویسی علاقه مند هستند و قصد برنامه نویسی حرفه ای با پایتون را دارند.

چه نرم افزارهایی در این دوره استفاده شده است؟

در این آموزش از نرم افزار pycharm استفاده شده است.

مزیت این دوره نسبت به سایر دوره های مشابه چیست؟

در این دوره تمامی مراحل را قدم به قدم و با حل مثال برایتان آموزش میدهیم که باعث میشود تمامی مباحث در ذهن شما جا افتاده و به سریع ترین شکل و  با ماندگاری و کیفیت بالا فرا بگیرید.قبل از هر آموزش مرور کردن پیش نیاز ها باعث امادگی ذهنی شما شده که خودتان نیز این را بعد از گذراندن دوره متوجه خواهید شد.

Web Scraping چیست؟

Web Scraping فرایندی است که به شما امکان می‌دهد اطلاعات موجود در وب‌سایت‌ها را به طور خودکار استخراج و ذخیره کنید. این کار می‌تواند برای جمع‌آوری داده‌های مفید برای تجزیه و تحلیل، پایش قیمت‌ها، جستجوی اطلاعات و موارد دیگر مفید باشد. Web Scraping معمولاً با استفاده از برنامه‌های کامپیوتری انجام می‌شود که به طور خودکار صفحات وب را بررسی می‌کنند، اطلاعات مورد نظر را شناسایی و استخراج می‌کنند.

کاربردهای وب اسکرپینگ

برخی از کاربردهای اصلی وب اسکرپینگ عبارتند از:

مدیریت محتوا و داده‌ها

وب اسکرپینگ یکی از ابزارهای قدرتمند برای مدیریت محتوا و داده‌ها است. با استفاده از این فناوری می‌توان محتوا و داده‌های موردنیاز را به صورت خودکار از وب استخراج و به پایگاه‌های داده منتقل کرد. این امکان به ویژه برای به‌روزرسانی مداوم وب‌سایت‌ها و بانک‌های اطلاعاتی کاربردی است. علاوه بر این، داده‌های جمع‌آوری‌شده از طریق وب اسکرپینگ می‌توانند در توسعه و تکمیل پایگاه‌های داده سازمانی نیز به کار گرفته شوند.

اتوماسیون و خودکارسازی

وب اسکرپینگ قابلیت خودکارسازی فرآیندهای مختلف را فراهم می‌کند. با استفاده از این فناوری می‌توان انتشار محتوا، تولید خبر، به‌روزرسانی داده‌ها و بسیاری از فعالیت‌های تکراری دیگر را به صورت خودکار انجام داد. این امکان نه تنها باعث صرفه‌جویی در زمان و هزینه می‌شود، بلکه دقت و سرعت عملکرد را نیز افزایش می‌دهد.

تجزیه‌وتحلیل بازار و رقابت

وب اسکرپینگ ابزاری قدرتمند برای جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز در تحلیل بازار و رقابت است. با استخراج داده‌هایی مانند قیمت‌ها، تخفیف‌ها، موجودی محصولات و همچنین بررسی فعالیت‌های رقبا در وب، می‌توان به طور دقیق وضعیت رقابتی بازار را تحلیل و در تنظیم استراتژی‌های بازاریابی و فروش مؤثر عمل کرد.

تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی

با استفاده از وب اسکرپینگ می‌توان داده‌های مربوط به بازخوردها و نظرات کاربران در شبکه‌های اجتماعی را استخراج و تحلیل کرد. این امکان به شرکت‌ها و برندها کمک می‌کند تا به طور مداوم روند شهرت و وضعیت خود را در فضای آنلاین پایش و در صورت نیاز، اقدامات لازم را برای مدیریت بحران‌های احتمالی انجام دهند.

کشف فرصت‌های کاری و استخدام

وب اسکرپینگ ابزاری مفید برای کشف فرصت‌های شغلی و فرآیند استخدام است. با استخراج و تحلیل اطلاعات مربوط به آگهی‌های استخدام، شرح شغل‌ها و رزومه‌های کاربران در وب، می‌توان به طور هدفمند به دنبال مشاغل موردنظر گشت و همچنین تحلیل‌های مناسبی از بازار کار و نیازهای استخدامی کسب کرد.

بازاریابی و فروش

وب اسکرپینگ در زمینه بازاریابی و فروش نیز کاربردهای متنوعی دارد. با استخراج اطلاعات مشتریان هدف از سایت‌های رقبا و پلتفرم‌های آنلاین، می‌توان استراتژی‌های بازاریابی و فروش هدفمندی را اجرا کرد. همچنین پایش قیمت‌ها و تخفیف‌های رقبا با استفاده از وب اسکرپینگ به تنظیم استراتژی‌های قیمت‌گذاری مناسب کمک می‌کند.

چالش های وب اسکرپینگ

وب اسکرپینگ یا استخراج اطلاعات از وب، به صورت خودکار، یک فرآیند پیچیده است که با چالش‌های مختلفی همراه است. یکی از مهم‌ترین این چالش‌ها تغییر مداوم ساختار وب‌سایت‌ها است. وب‌سایت‌ها مرتباً در حال به‌روزرسانی و تغییر هستند و این می‌تواند باعث از کار افتادن برنامه‌های وب اسکرپینگ شود. به همین دلیل، برنامه‌نویسان باید به طور مداوم برنامه‌های خود را به‌روز نگه دارند تا بتوانند به اطلاعات مورد نظر دسترسی داشته باشند.

همچنین، محدودیت‌های نرخ درخواست که بسیاری از وب‌سایت‌ها برای جلوگیری از بار زیاد بر روی سرورهای خود اعمال می‌کنند، چالش دیگری در وب اسکرپینگ است. این محدودیت‌ها می‌توانند مانع اصلی برای برنامه‌های وب اسکرپینگ باشند.

یکی دیگر از چالش‌های مهم در وب اسکرپینگ، کشف و تجزیه و تحلیل ساختار پیچیده صفحات وب است. اغلب صفحات وب ساختارهای پیچیده‌ای دارند و برنامه‌نویسان باید بتوانند این ساختارها را به درستی تجزیه و تحلیل کنند تا بتوانند اطلاعات مورد نظر را استخراج کنند.

علاوه بر این، محدودیت‌های قانونی و سیاست‌های حفاظت از داده‌ها که برخی وب‌سایت‌ها دارند، می‌تواند چالش دیگری برای وب اسکرپرها باشد. در برخی موارد، وب‌سایت‌ها ممکن است اقدامات قانونی علیه web scraperها اتخاذ کنند.