Semalt, 5 Trend Olan İçerik veya Veri Kazıma Tekniklerini Paylaşıyor

Web kazıma, veri çıkarma veya içerik madenciliğinin gelişmiş bir biçimidir. Bu tekniğin amacı, farklı web sayfalarından faydalı bilgiler elde etmek ve bunu elektronik tablolar, CSV ve veritabanı gibi anlaşılabilir biçimlere dönüştürmektir. Veri kazıma konusunda çok sayıda potansiyel senaryo olduğunu ve kamu kurumları, işletmeler, profesyoneller, araştırmacılar ve kar amacı gütmeyen kuruluşların verileri neredeyse her gün kazıdığını belirtmek güvenlidir. Bloglardan ve sitelerden hedeflenen verileri çıkarmak, işletmelerimizde etkili kararlar almamıza yardımcı olur. Aşağıdaki beş veri veya içerik kazıma tekniği günümüzde popülerdir.

1. HTML İçeriği

Tüm web sayfaları, web siteleri geliştirmek için temel dil olarak kabul edilen HTML tarafından yönlendirilir. Bu veri veya içerik kazıma tekniğinde, HTML biçimlerinde tanımlanan içerik köşeli parantez içinde görünür ve okunabilir bir biçimde kazınır. Bu tekniğin amacı, HTML belgelerini okumak ve bunları görünür web sayfalarına dönüştürmektir. Content Grabber, HTML belgelerinden kolayca veri çıkarmaya yardımcı olan böyle bir veri kazıma aracıdır .

2. Dinamik Web Sitesi Tekniği

Farklı dinamik sitelerde veri ayıklama yapmak zor olabilir. Bu nedenle, JavaScript'in nasıl çalıştığını ve dinamik web sitelerinden onunla nasıl veri çekileceğini anlamanız gerekir. Örneğin, HTML komut dosyalarını kullanarak, organize olmamış verileri organize bir forma dönüştürebilir, çevrimiçi işinizi artırabilir ve web sitenizin genel performansını artırabilirsiniz. Verileri doğru şekilde ayıklamak için, aldığınız dinamik içeriğin işarete kadar olması için biraz ayarlanması gereken import.io gibi doğru yazılımı kullanmanız gerekir.

3. XPath Tekniği

XPath tekniği, web kazıma işleminin kritik bir yönüdür. XML ve HTML formatlarındaki öğeleri seçmek için yaygın bir sözdizimidir. Çıkarmak istediğiniz verileri her vurguladığınızda, seçtiğiniz kazıyıcı bunu okunabilir ve ölçeklendirilebilir forma dönüştürür. Web kazıma araçlarının çoğu, yalnızca verileri vurguladığınızda web sayfalarından bilgi alır, ancak XPath tabanlı araçlar sizin adınıza veri seçimini ve ayıklamayı yöneterek işinizi kolaylaştırır.

4. Düzenli İfadeler

Düzenli ifadelerle, dizge içindeki arzu ifadelerini yazmak ve dev web sitelerinden yararlı metinler çıkarmak bizim için kolaydır. Kimono'yu kullanarak, İnternet üzerinde çeşitli görevleri gerçekleştirebilir ve normal ifadeleri daha iyi bir şekilde yönetebilirsiniz. Örneğin, tek bir web sayfası bir şirketin tüm adresini ve iletişim bilgilerini içeriyorsa, bu verileri Kimono benzeri web kazıma programlarını kullanarak kolayca elde edebilir ve kaydedebilirsiniz. Adres metinlerini kolaylık sağlamak için ayrı dizelere bölmek için normal ifadeleri de deneyebilirsiniz.

5. Anlamsal Ek Açıklama Tanıma

Kazınan web sayfaları anlamsal yapıyı, ek açıklamaları veya meta verileri içerebilir ve bu bilgiler belirli veri snippet'lerini bulmak için kullanılır. Ek açıklama bir web sayfasına katıştırılmışsa, semantik ek açıklama tanıma, istenen sonuçları görüntüleyecek ve çıkarılan verilerinizi kaliteden ödün vermeden depolayacak tek tekniktir. Böylece, veri şemasını ve kullanışlı talimatları farklı web sitelerinden kolayca alabilen bir web kazıyıcı kullanabilirsiniz.