چگونه WebElements را اسکرپ کنیم: راهنمای استخراج دادههای جدول تناوبی
دادههای دقیق عناصر شیمیایی را از WebElements استخراج کنید. وزنهای اتمی، خواص فیزیکی و تاریخچه کشف عناصر را برای پژوهش و کاربردهای AI اسکرپ کنید.
درباره WebElements
کشف کنید WebElements چه چیزی ارائه میدهد و چه دادههای ارزشمندی میتوان استخراج کرد.
سایت WebElements یک جدول تناوبی آنلاین پیشرو است که توسط Mark Winter در University of Sheffield مدیریت میشود. این سایت که در سال ۱۹۹۳ راهاندازی شد، اولین جدول تناوبی در World Wide Web بود و از آن زمان به منبعی با اعتبار بالا برای دانشجویان، دانشگاهیان و شیمیدانان حرفهای تبدیل شده است. این سایت دادههای عمیق و ساختاریافتهای درباره هر عنصر شیمیایی شناخته شده، از وزنهای اتمی استاندارد تا آرایشهای الکترونی پیچیده را ارائه میدهد.
ارزش اسکرپ کردن WebElements در دادههای علمی باکیفیت و داوریشده (peer-reviewed) آن نهفته است. برای توسعهدهندگانی که ابزارهای آموزشی میسازند، محققانی که تحلیل روندها را در جدول تناوبی انجام میدهند، یا دانشمندان موادی که مدلهای machine learning را آموزش میدهند، WebElements یک منبع حقیقت قابل اعتماد و غنی از نظر فنی فراهم میکند که تجمیع دستی آن بسیار دشوار است.
چرا WebElements را اسکرپ کنیم؟
ارزش تجاری و موارد استفاده برای استخراج داده از WebElements را کشف کنید.
جمعآوری دادههای علمی باکیفیت برای توسعه ابزارهای آموزشی.
تجمیع ویژگیهای عناصر برای تحقیقات علم مواد و مدلهای machine learning.
پر کردن خودکار سیستمهای موجودی آزمایشگاه با مشخصات شیمیایی.
تحلیل تاریخی کشف عناصر و پیشرفتهای علمی.
ایجاد مجموعهدادههای جامع از ویژگیهای شیمیایی برای انتشارات آکادمیک.
چالشهای اسکرپینگ
چالشهای فنی که ممکن است هنگام اسکرپ WebElements با آنها مواجه شوید.
دادهها در چندین زیرصفحه برای هر عنصر (مانند history/ یا compounds/) پخش شدهاند.
ساختارهای قدیمی HTML مبتنی بر جدول، به منطق انتخاب (selection logic) دقیقی نیاز دارند.
تشابه نام دامنه با کلاس 'WebElement' در Selenium هنگام جستجو برای پشتیبانی فنی.
استخراج داده از WebElements با هوش مصنوعی
بدون نیاز به کدنویسی. با اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی در چند دقیقه داده استخراج کنید.
نحوه عملکرد
نیاز خود را توصیف کنید
به هوش مصنوعی بگویید چه دادههایی را میخواهید از WebElements استخراج کنید. فقط به زبان طبیعی بنویسید — بدون نیاز به کد یا سلکتور.
هوش مصنوعی دادهها را استخراج میکند
هوش مصنوعی ما WebElements را مرور میکند، محتوای پویا را مدیریت میکند و دقیقاً آنچه درخواست کردهاید را استخراج میکند.
دادههای خود را دریافت کنید
دادههای تمیز و ساختاریافته آماده برای صادرات به CSV، JSON یا ارسال مستقیم به برنامههای شما دریافت کنید.
چرا از هوش مصنوعی برای استخراج داده استفاده کنید
هوش مصنوعی استخراج داده از WebElements را بدون نوشتن کد آسان میکند. پلتفرم ما با هوش مصنوعی میفهمد چه دادههایی میخواهید — فقط به زبان طبیعی توصیف کنید و هوش مصنوعی به طور خودکار استخراج میکند.
How to scrape with AI:
- نیاز خود را توصیف کنید: به هوش مصنوعی بگویید چه دادههایی را میخواهید از WebElements استخراج کنید. فقط به زبان طبیعی بنویسید — بدون نیاز به کد یا سلکتور.
- هوش مصنوعی دادهها را استخراج میکند: هوش مصنوعی ما WebElements را مرور میکند، محتوای پویا را مدیریت میکند و دقیقاً آنچه درخواست کردهاید را استخراج میکند.
- دادههای خود را دریافت کنید: دادههای تمیز و ساختاریافته آماده برای صادرات به CSV، JSON یا ارسال مستقیم به برنامههای شما دریافت کنید.
Why use AI for scraping:
- ناوبری بدون کد (No-code) در ساختارهای سلسلهمراتبی عناصر.
- مدیریت استخراج جداول پیچیده علمی به صورت خودکار.
- اجرا در کلاود که امکان استخراج کامل مجموعهداده را بدون توقف سیستم محلی فراهم میکند.
- خروجی آسان به فرمتهای CSV/JSON برای استفاده مستقیم در ابزارهای آنالیز علمی.
- مانیتورینگ زمانبندی شده برای تشخیص بهروزرسانیها در دادههای عناصر تایید شده.
اسکرپرهای وب بدون کد برای WebElements
جایگزینهای کلیک و انتخاب برای اسکرپینگ مبتنی بر AI
چندین ابزار بدون کد مانند Browse.ai، Octoparse، Axiom و ParseHub میتوانند به شما در اسکرپ WebElements بدون نوشتن کد کمک کنند. این ابزارها معمولاً از رابطهای بصری برای انتخاب داده استفاده میکنند، اگرچه ممکن است با محتوای پویای پیچیده یا اقدامات ضد ربات مشکل داشته باشند.
گردش کار معمول با ابزارهای بدون کد
چالشهای رایج
منحنی یادگیری
درک انتخابگرها و منطق استخراج زمان میبرد
انتخابگرها خراب میشوند
تغییرات وبسایت میتواند کل جریان کار را خراب کند
مشکلات محتوای پویا
سایتهای پر از JavaScript نیاز به راهحلهای پیچیده دارند
محدودیتهای CAPTCHA
اکثر ابزارها نیاز به مداخله دستی برای CAPTCHA دارند
مسدود شدن IP
استخراج تهاجمی میتواند منجر به مسدود شدن IP شما شود
اسکرپرهای وب بدون کد برای WebElements
چندین ابزار بدون کد مانند Browse.ai، Octoparse، Axiom و ParseHub میتوانند به شما در اسکرپ WebElements بدون نوشتن کد کمک کنند. این ابزارها معمولاً از رابطهای بصری برای انتخاب داده استفاده میکنند، اگرچه ممکن است با محتوای پویای پیچیده یا اقدامات ضد ربات مشکل داشته باشند.
گردش کار معمول با ابزارهای بدون کد
- افزونه مرورگر را نصب کنید یا در پلتفرم ثبتنام کنید
- به وبسایت هدف بروید و ابزار را باز کنید
- عناصر دادهای مورد نظر را با کلیک انتخاب کنید
- انتخابگرهای CSS را برای هر فیلد داده پیکربندی کنید
- قوانین صفحهبندی را برای استخراج چندین صفحه تنظیم کنید
- CAPTCHA را مدیریت کنید (اغلب نیاز به حل دستی دارد)
- زمانبندی اجرای خودکار را پیکربندی کنید
- دادهها را به CSV، JSON صادر کنید یا از طریق API متصل شوید
چالشهای رایج
- منحنی یادگیری: درک انتخابگرها و منطق استخراج زمان میبرد
- انتخابگرها خراب میشوند: تغییرات وبسایت میتواند کل جریان کار را خراب کند
- مشکلات محتوای پویا: سایتهای پر از JavaScript نیاز به راهحلهای پیچیده دارند
- محدودیتهای CAPTCHA: اکثر ابزارها نیاز به مداخله دستی برای CAPTCHA دارند
- مسدود شدن IP: استخراج تهاجمی میتواند منجر به مسدود شدن IP شما شود
نمونه کدها
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
# Target URL for a specific element (e.g., Gold)
url = 'https://www.webelements.com/gold/'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}
def scrape_element(element_url):
try:
response = requests.get(element_url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extracting the element name from the H1 tag
name = soup.find('h1').get_text().strip()
# Extracting Atomic Number using table label logic
atomic_number = soup.find('th', string=lambda s: s and 'Atomic number' in s).find_next('td').text.strip()
print(f'Element: {name}, Atomic Number: {atomic_number}')
except Exception as e:
print(f'An error occurred: {e}')
# Following robots.txt recommendations
time.sleep(1)
scrape_element(url)زمان استفاده
بهترین گزینه برای صفحات HTML ایستا که محتوا در سمت سرور بارگذاری میشود. سریعترین و سادهترین روش وقتی رندر JavaScript لازم نیست.
مزایا
- ●سریعترین اجرا (بدون سربار مرورگر)
- ●کمترین مصرف منابع
- ●به راحتی با asyncio قابل موازیسازی
- ●عالی برای API و صفحات ایستا
محدودیتها
- ●قادر به اجرای JavaScript نیست
- ●در SPA و محتوای پویا ناموفق است
- ●ممکن است با سیستمهای ضد ربات پیچیده مشکل داشته باشد
How to Scrape WebElements with Code
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
# Target URL for a specific element (e.g., Gold)
url = 'https://www.webelements.com/gold/'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}
def scrape_element(element_url):
try:
response = requests.get(element_url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extracting the element name from the H1 tag
name = soup.find('h1').get_text().strip()
# Extracting Atomic Number using table label logic
atomic_number = soup.find('th', string=lambda s: s and 'Atomic number' in s).find_next('td').text.strip()
print(f'Element: {name}, Atomic Number: {atomic_number}')
except Exception as e:
print(f'An error occurred: {e}')
# Following robots.txt recommendations
time.sleep(1)
scrape_element(url)Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def run():
with sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
# Elements are linked from the main periodic table
page.goto('https://www.webelements.com/iron/')
# Wait for the property table to be present
page.wait_for_selector('table')
element_data = {
'name': page.inner_text('h1'),
'density': page.locator('th:has-text("Density") + td').inner_text().strip()
}
print(element_data)
browser.close()
run()Python + Scrapy
import scrapy
class ElementsSpider(scrapy.Spider):
name = 'elements'
start_urls = ['https://www.webelements.com/']
def parse(self, response):
# Follow every element link in the periodic table
for link in response.css('table a[title]::attr(href)'):
yield response.follow(link, self.parse_element)
def parse_element(self, response):
yield {
'name': response.css('h1::text').get().strip(),
'symbol': response.xpath('//th[contains(text(), "Symbol")]/following-sibling::td/text()').get().strip(),
'atomic_number': response.xpath('//th[contains(text(), "Atomic number")]/following-sibling::td/text()').get().strip(),
}Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://www.webelements.com/silver/');
const data = await page.evaluate(() => {
const name = document.querySelector('h1').innerText;
const meltingPoint = Array.from(document.querySelectorAll('th'))
.find(el => el.textContent.includes('Melting point'))
?.nextElementSibling.innerText;
return { name, meltingPoint };
});
console.log('Extracted Data:', data);
await browser.close();
})();با دادههای WebElements چه کارهایی میتوانید انجام دهید
کاربردهای عملی و بینشها از دادههای WebElements را بررسی کنید.
آموزش AI در علم مواد
آموزش مدلهای machine learning برای پیشبینی ویژگیهای آلیاژهای جدید بر اساس ویژگیهای عنصری.
نحوه پیادهسازی:
- 1استخراج ویژگیهای فیزیکی برای تمام عناصر فلزی.
- 2پاکسازی و نرمالسازی مقادیری مانند چگالی و نقاط ذوب.
- 3وارد کردن دادهها به مدلهای رگرسیون یا پیشبینی مواد.
- 4تأیید پیشبینیها در برابر دادههای تجربی موجود از آلیاژها.
از Automatio برای استخراج داده از WebElements و ساخت این برنامهها بدون نوشتن کد استفاده کنید.
با دادههای WebElements چه کارهایی میتوانید انجام دهید
- آموزش AI در علم مواد
آموزش مدلهای machine learning برای پیشبینی ویژگیهای آلیاژهای جدید بر اساس ویژگیهای عنصری.
- استخراج ویژگیهای فیزیکی برای تمام عناصر فلزی.
- پاکسازی و نرمالسازی مقادیری مانند چگالی و نقاط ذوب.
- وارد کردن دادهها به مدلهای رگرسیون یا پیشبینی مواد.
- تأیید پیشبینیها در برابر دادههای تجربی موجود از آلیاژها.
- محتوای اپلیکیشنهای آموزشی
تغذیه جداول تناوبی تعاملی برای دانشجویان شیمی با دادههای علمی معتبر.
- اسکرپ کردن اعداد اتمی، نمادها و توضیحات عناصر.
- استخراج بافت تاریخی و جزئیات کشف عناصر.
- سازماندهی دادهها بر اساس گروه و بلوک تناوبی.
- یکپارچهسازی در یک رابط کاربری با ساختارهای کریستالی بصری.
- تحلیل روندهای شیمیایی
تجسم روندهای تناوبی مانند انرژی یونیزاسیون یا شعاع اتمی در دورهها و گروهها.
- جمعآوری دادههای ویژگی برای هر عنصر به ترتیب عددی.
- دسته بندی عناصر در گروههای مربوطه.
- استفاده از کتابخانههای نموداری برای تجسم روندها.
- شناسایی و تحلیل نقاط داده غیرعادی در بلوکهای خاص.
- مدیریت موجودی آزمایشگاه
پر کردن خودکار سیستمهای مدیریت مواد شیمیایی با دادههای ایمنی فیزیکی و چگالی.
- تطبیق لیست موجودی داخلی با ورودیهای WebElements.
- اسکرپ کردن دادههای چگالی، خطرات نگهداری و نقطه ذوب.
- بهروزرسانی دیتابیس متمرکز آزمایشگاه از طریق API.
- تولید هشدارهای ایمنی خودکار برای عناصر با ریسک بالا.
گردش کار خود را با اتوماسیون AI
Automatio قدرت عاملهای AI، اتوماسیون وب و ادغامهای هوشمند را ترکیب میکند تا به شما کمک کند در زمان کمتر بیشتر انجام دهید.
نکات حرفهای برای اسکرپ WebElements
توصیههای تخصصی برای استخراج موفق داده از WebElements.
به Crawl-delay
1 مشخص شده در فایل robots.txt سایت احترام بگذارید.
از Atomic Number به عنوان primary key برای حفظ یکپارچگی دیتابیس استفاده کنید.
برای داشتن مجموعه داده کامل برای هر عنصر، زیرصفحههای 'history' و 'compounds' را کراول کنید.
بر روی انتخابگرهای مبتنی بر جدول (table-based selectors) تمرکز کنید، زیرا ساختار سایت بسیار سنتی و پایدار است.
اگر از دادهها برای تحقیقات حساس استفاده میکنید، آنها را با استانداردهای IUPAC مطابقت دهید.
مقادیر عددی مانند چگالی یا نقاط ذوب را به صورت float ذخیره کنید تا آنالیز آنها آسانتر شود.
نظرات
کاربران ما چه میگویند
به هزاران کاربر راضی که گردش کار خود را متحول کردهاند بپیوندید
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
مرتبط Web Scraping
How to Scrape GitHub | The Ultimate 2025 Technical Guide
How to Scrape RethinkEd: A Technical Data Extraction Guide
How to Scrape Britannica: Educational Data Web Scraper
How to Scrape Wikipedia: The Ultimate Web Scraping Guide
How to Scrape Pollen.com: Local Allergy Data Extraction Guide
How to Scrape Weather.com: A Guide to Weather Data Extraction
How to Scrape Worldometers for Real-Time Global Statistics
How to Scrape American Museum of Natural History (AMNH)
سوالات متداول درباره WebElements
پاسخ سوالات رایج درباره WebElements را بیابید