لقد أصبح كشط الويب مهارة حيوية لمطوّري Python ومحللي البيانات وأي شخص يعمل مع مجموعات البيانات. عندما يتعلق الأمر بالبيانات المنظمة والغنية، غالبًا ما تكون الجداول الموجودة على مواقع الويب منجمًا من الذهب للمعلومات. سواءً كنت تبحث في الويب عن كتالوجات المنتجات أو الإحصاءات الرياضية أو البيانات المالية، فإن القدرة على استخراج بيانات الجداول وحفظها باستخدام Python هي أداة لا تقدر بثمن.

يأخذك هذا الدليل العملي خطوة بخطوة خلال عملية كشط الجداول من المواقع الإلكترونية باستخدام Python. بحلول النهاية، ستعرف كيفية استخدام المكتبات الشائعة مثل الطلبات والحساء الجميل وحتى الباندا للوصول إلى بيانات الجداول وتخزينها بتنسيقات قابلة لإعادة الاستخدام مثل ملفات CSV.

يعد اختبار وتطوير واجهة برمجة التطبيقات (API) من المهام الحاسمة للمطورين ومحترفي تكنولوجيا المعلومات والمختبرين. من بين الأدوات المتاحة، تبرز Postman كمنصة قوية وسهلة الاستخدام لإرسال الطلبات وتحليل الاستجابات وتصحيح أخطاء واجهات برمجة التطبيقات. 

عند العمل مع Selenium لكشط الويب أو الأتمتة، فإن دمج البروكسيات أمر لا بد منه. تسمح لك الوكلاء بتجاوز الحظر وحدود المعدل والقيود الجغرافية، مما يجعل مهامك سلسة وفعالة. لكن تكوين البروكسيات في Selenium يمكن أن يمثل تحديًا، خاصةً إذا كنت تتعامل مع المصادقة أو تحتاج إلى مراقبة طلبات HTTP. وهنا يأتي دور سيلينيوم واير.

في العصر الرقمي، حيث كل ثانية لها أهميتها، فإن ضمان أن يكون أداء موقعك الإلكتروني على مستوى عالٍ ليس مجرد ضرورة - بل هو استراتيجية بقاء. ومع ارتفاع توقعات المستخدمين أكثر من أي وقت مضى، فإن بطء تحميل الصفحة قد يعني الفرق بين العميل المحول إلى عميل محوّل وفرصة ضائعة. هنا يأتي دور Apache JMeter™ وخوادم البروكسي التي تقدم مزيجًا قويًا لاختبار تحميل موقعك الإلكتروني لضمان قدرته على التعامل مع أحجام الزيارات العالية دون المساس بالسرعة أو تجربة المستخدم.

يُعد موقع eBay أحد أكبر الأسواق على الإنترنت في العالم، حيث يستضيف ملايين المنتجات في مختلف الفئات. يمكن أن يكون البحث في eBay لا يقدر بثمن في مهام مثل:

• مقارنة الأسعار
• تحليل السوق
• تتبع اتجاهات المنتجات

في هذا الدليل، سنوضح لك في هذا الدليل كيفية إنشاء برنامج نصي بسيط من Python للبحث عن كلمة رئيسية، واستخراج تفاصيل المنتج مثل العنوان والسعر والعملة والتوافر والمراجعات والتقييمات، وحفظ البيانات في ملف CSV. هذا البرنامج التعليمي رائع للمبتدئين الذين يرغبون في تعلُّم كشط الويب بالطريقة الصحيحة، مع نصائح حول احترام شروط الخدمة واستخدام البروكسيات بشكل مسؤول.

في المشهد الرقمي الشاسع، حيث يتنافس عدد لا يحصى من المواقع الإلكترونية على جذب الانتباه، من الضروري فهم قواعد المشاركة. بالنسبة لمطوّري الويب، ومحترفي تحسين محركات البحث، ومنشئي المحتوى، فإن فك تشفير robots.txt هو مفتاح الكشط الأخلاقي والفعال على الويب. سيساعدك هذا الدليل على فهم كيفية التفاعل بمسؤولية مع مواقع الويب باستخدام robots.txt وخرائط الموقع.

تعد محددات HTML أساسية في عملية كشط الويب، مما يسمح للمطورين باستهداف عناصر محددة على صفحة ويب. باستخدام هذه المحددات، يمكن للمطورين استخراج البيانات بدقة.

يتضمن كشط الويب الحصول على البيانات من المواقع الإلكترونية من خلال التنقل في بنية HTML الخاصة بها. تعتبر محددات HTML مهمة، حيث تتيح لك تحديد علامات أو سمات أو محتوى معين. سواء كنت تستخرج أسعار المنتجات أو العناوين الرئيسية، فإن المحددات هي دليلك.

يؤدي استخدام محددات HTML إلى تبسيط عملية استخراج البيانات بشكل فعال وتقليل الأخطاء. فهي تساعدك على التركيز على العناصر المهمة، مما يوفر الوقت والجهد في جمع الرؤى من المصادر عبر الإنترنت.

في عالم اليوم القائم على البيانات، المعلومات هي القوة. وأولئك الذين يستطيعون جمع البيانات وتحليلها بكفاءة يتمتعون بميزة واضحة. وسرعان ما أصبح تجريف الويب أداة أساسية للمطورين ومحللي البيانات الذين يتطلعون إلى استخراج معلومات قيّمة من المواقع الإلكترونية. ولكن لماذا اختيار Kotlin لهذه المهمة؟ تقدم لغة Kotlin، وهي لغة برمجة حديثة، منظورًا جديدًا وأدوات قوية لكشط الويب، مما يجعلها أبسط وأكثر كفاءة.

أنظمة مكافحة الروبوتات هي تقنيات مصممة لحماية المواقع الإلكترونية من التفاعلات الآلية، مثل الرسائل غير المرغوب فيها أو هجمات حجب الخدمة الموزعة. ومع ذلك، ليست كل الأنشطة المؤتمتة ضارة: على سبيل المثال، تكون الروبوتات ضرورية في بعض الأحيان لاختبار الأمان، وبناء فهارس البحث، وجمع البيانات من المصادر المفتوحة. لأداء مثل هذه المهام دون أن تحظرها أنظمة مكافحة الروبوتات، ستحتاج إلى أدوات متخصصة.

لقد تطورت عملية كشط الويب من الاستخراج البسيط القائم على القواعد إلى تقنيات أكثر تقدمًا تعتمد على نماذج لغوية كبيرة (LLMs) لاستخراج البيانات المدركة للسياق. يحتل ScrapegraphAI موقع الصدارة في هذا التطور، مما يتيح تجريف الويب من خلال نماذج لغوية كبيرة مثل OpenAI و Gemini وحتى النماذج المحلية مثل Ollama. في هذه المدونة، سنتعمق في هذه المدونة في ماهية ScrapegraphAI، وكيف يعمل، وسنتعرف على مثال واقعي لكشط البيانات من موقع ويب مع تكامل الوكيل.