نحوه اسکرپ کردن Wikipedia: راهنمای نهایی استخراج داده از وب
کشف کنید چگونه دادههای Wikipedia مانند متن مقالات، infoboxها و دستهبندیها را استخراج کنید. بهترین ابزارها و نکات را برای اسکرپ کردن بهینه Wikipedia برای...
حفاظت ضد ربات شناسایی شد
- محدودیت نرخ
- درخواستها را بر اساس IP/جلسه در طول زمان محدود میکند. با پراکسیهای چرخشی، تأخیر درخواستها و اسکرپینگ توزیعشده قابل دور زدن است.
- User-Agent Filtering
- مسدودسازی IP
- IPهای شناختهشده مراکز داده و آدرسهای علامتگذاریشده را مسدود میکند. نیاز به پراکسیهای مسکونی یا موبایل برای دور زدن مؤثر دارد.
درباره Wikipedia
کشف کنید Wikipedia چه چیزی ارائه میدهد و چه دادههای ارزشمندی میتوان استخراج کرد.
پایگاه دانش جهانی
Wikipedia یک دانشنامه آنلاین رایگان و چندزبانه است که توسط جامعهای از داوطلبان از طریق مدل همکاری باز و با استفاده از سیستم ویرایش مبتنی بر ویکی نوشته و نگهداری میشود. این بزرگترین و پرخوانندهترین اثر مرجع در تاریخ است و به عنوان منبع بنیادی اطلاعات برای عموم مردم جهان عمل میکند. این وبسایت متعلق به بنیاد Wikimedia است و شامل دهها میلیون مقاله به صدها زبان مختلف است.
ثروت عظیمی از دادههای ساختاریافته
این وبسایت میزبان حجم وسیعی از دادههای ساختاریافته و نیمهساختاریافته است، از جمله عناوین مقالات، توصیفات متنی کامل، دستهبندیهای سلسلهمراتبی، infoboxهای حاوی ویژگیهای خاص و مختصات جغرافیایی مکانها. هر مقاله دارای لینکهای داخلی گسترده و مراجع معتبر است که آن را به یکی از متصلترین مجموعهدادههای موجود در وب تبدیل میکند.
ارزش تجاری و تحقیقاتی
اسکرپ کردن Wikipedia برای طیف وسیعی از کاربردها بسیار ارزشمند است، از جمله آموزش LLM، ساخت گرافهای دانش (knowledge graphs)، انجام تحقیقات دانشگاهی و پیوند نهادها (entity linking). ماهیت لایسنس باز آن (Creative Commons) آن را به انتخابی ارجح برای توسعهدهندگان و محققانی تبدیل کرده است که به دنبال دادههای باکیفیت و تأیید شده برای غنیسازی دادهها و هوش رقابتی هستند.
چرا Wikipedia را اسکرپ کنیم؟
ارزش تجاری و موارد استفاده برای استخراج داده از Wikipedia را کشف کنید.
آموزش مدلهای NLP
ساخت و گسترش گرافهای دانش (Knowledge Graphs)
انجام تحقیقات تاریخی و دانشگاهی
غنیسازی دادهها برای مجموعهدادههای هوش تجاری
مطالعات تحلیل احساسات و شناسایی نهادها (entity recognition)
رهگیری تکامل موضوعات خاص در طول زمان
چالشهای اسکرپینگ
چالشهای فنی که ممکن است هنگام اسکرپ Wikipedia با آنها مواجه شوید.
پیچیدگی Wikitext و تو در تو بودن HTML
ساختارهای متغیر Infoboxها در دستهبندیهای مختلف
محدودیتهای نرخ (rate limits) سختگیرانه در MediaWiki API
مدیریت حجم عظیم دادهها در مقیاس بالا
استخراج داده از Wikipedia 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 Wikipedia استخراج کنید. فقط به زبان طبیعی بنویسید — بدون نیاز به کد یا سلکتور.
هوش مصنوعی دادهها را استخراج میکند
هوش مصنوعی ما Wikipedia 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 Wikipedia 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 Wikipedia استخراج کنید. فقط به زبان طبیعی بنویسید — بدون نیاز به کد یا سلکتور.
- هوش مصنوعی دادهها را استخراج میکند: هوش مصنوعی ما Wikipedia 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:
- رابط کاربری بدون کد (no-code) برای انتخاب عناصر پیچیده
- مدیریت خودکار صفحهبندی برای لیستهای دستهبندی
- اجرا در فضای ابری که وابستگی به سختافزار محلی را حذف میکند
- زمانبندی اجرا برای رهگیری بهروزرسانیها و تاریخچه مقالات
- خروجی گرفتن بیدردسر دادهها به Google Sheets و JSON
اسکرپرهای وب بدون کد برای Wikipedia
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 Wikipedia 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 Wikipedia
چندین ابزار بدون کد مانند Browse.ai، Octoparse، Axiom و ParseHub میتوانند به شما در اسکرپ Wikipedia 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
# Wikipedia URL to scrape
url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Web_scraping'
# Wikimedia suggests identifying your bot in the User-Agent
headers = {'User-Agent': 'DataScraperBot/1.0 (contact@example.com)'}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status() # Raise error for bad status codes
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extracting the main title
title = soup.find('h1', id='firstHeading').text
print(f'Article Title: {title}')
# Extracting the first paragraph of the lead section
first_para = soup.find('div', class_='mw-parser-output').p.text
print(f'Summary Snippet: {first_para}')
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f'An error occurred: {e}')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 Wikipedia with Code
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Wikipedia URL to scrape
url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Web_scraping'
# Wikimedia suggests identifying your bot in the User-Agent
headers = {'User-Agent': 'DataScraperBot/1.0 (contact@example.com)'}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status() # Raise error for bad status codes
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extracting the main title
title = soup.find('h1', id='firstHeading').text
print(f'Article Title: {title}')
# Extracting the first paragraph of the lead section
first_para = soup.find('div', class_='mw-parser-output').p.text
print(f'Summary Snippet: {first_para}')
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f'An error occurred: {e}')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_wikipedia():
with sync_playwright() as p:
# Launch headless browser
browser = p.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
# Navigate to a random Wikipedia article
page.goto('https://en.wikipedia.org/wiki/Special:Random')
# Wait for the heading element to load
page.wait_for_selector('#firstHeading')
# Extract the title
title = page.inner_text('#firstHeading')
print(f'Random Article Title: {title}')
# Close the browser session
browser.close()
if __name__ == '__main__':
scrape_wikipedia()Python + Scrapy
import scrapy
class WikiSpider(scrapy.Spider):
name = 'wiki_spider'
allowed_domains = ['en.wikipedia.org']
# Starting with a category page to crawl multiple articles
start_urls = ['https://en.wikipedia.org/wiki/Category:Web_scraping']
def parse(self, response):
# Extract all article links from the category page
links = response.css('.mw-category-group a::attr(href)').getall()
for link in links:
yield response.follow(link, self.parse_article)
def parse_article(self, response):
# Yield structured data for each article page
yield {
'title': response.css('#firstHeading::text').get(),
'url': response.url,
'categories': response.css('#mw-normal-catlinks ul li a::text').getall()
}Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
// Launch the browser
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
// Set a custom User-Agent to avoid generic bot blocks
await page.setUserAgent('MyResearchScraper/1.0');
// Navigate to target article
await page.goto('https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence');
// Execute script in the context of the page to extract data
const pageData = await page.evaluate(() => {
const title = document.querySelector('#firstHeading').innerText;
const firstSection = document.querySelector('.mw-parser-output > p:not(.mw-empty-elt)').innerText;
return { title, firstSection };
});
console.log('Title:', pageData.title);
await browser.close();
})();با دادههای Wikipedia چه کارهایی میتوانید انجام دهید
کاربردهای عملی و بینشها از دادههای Wikipedia را بررسی کنید.
مجموعهدادههای آموزشی machine learning
محققان از متون گسترده و چندزبانه برای آموزش و fine-tuning مدلهای زبانی بهره میبرند.
نحوه پیادهسازی:
- 1دانلود دامپ مقالات از طریق دامپهای عمومی Wikimedia.
- 2پاکسازی Wikitext با استفاده از پارسرهایی مانند mwparserfromhell.
- 3توکنگذاری و ساختاردهی متن برای ورود به مدل.
از Automatio برای استخراج داده از Wikipedia و ساخت این برنامهها بدون نوشتن کد استفاده کنید.
با دادههای Wikipedia چه کارهایی میتوانید انجام دهید
- مجموعهدادههای آموزشی machine learning
محققان از متون گسترده و چندزبانه برای آموزش و fine-tuning مدلهای زبانی بهره میبرند.
- دانلود دامپ مقالات از طریق دامپهای عمومی Wikimedia.
- پاکسازی Wikitext با استفاده از پارسرهایی مانند mwparserfromhell.
- توکنگذاری و ساختاردهی متن برای ورود به مدل.
- ساخت خودکار گراف دانش (Knowledge Graph)
شرکتهای فناوری میتوانند نقشههای رابطه ساختاریافته بین موجودیتها را برای بهینهسازی موتورهای جستجو بسازند.
- اسکرپ کردن infoboxها برای شناسایی ویژگیهای موجودیتها.
- استخراج لینکهای داخلی برای تعریف روابط بین مقالات.
- نگاشت دادههای استخراج شده به هستیشناسیهایی مانند DBpedia یا Wikidata.
- رهگیری تغییرات تاریخی
روزنامهنگاران و مورخان از بررسی تغییر حقایق در طول زمان در مورد موضوعات جنجالی بهرهمند میشوند.
- اسکرپ کردن تب 'History' در مقالات خاص.
- استخراج تفاوتها (diffs) بین شناسه بازبینیهای خاص.
- تحلیل الگوهای ویرایشی و فرکانس مشارکت کاربران.
- نقشهبرداری دادههای جغرافیایی
اپلیکیشنهای مسافرتی و لجستیکی میتوانند مختصات نقاط دیدنی را برای ساخت لایههای نقشه سفارشی استخراج کنند.
- فیلتر کردن مقالات در 'Category:Coordinates'.
- استخراج ویژگیهای طول و عرض جغرافیایی از HTML.
- قالببندی دادهها برای نرمافزارهای GIS یا API گوگل مپ (Google Maps API).
- تحلیل سوگیری و تحلیل احساسات
دانشمندان علوم اجتماعی از این دادهها برای مطالعه سوگیریهای فرهنگی در نسخههای مختلف زبانی یک مقاله استفاده میکنند.
- اسکرپ کردن یک مقاله مشابه در چندین زیردامنه زبانی.
- انجام ترجمه یا تحلیل احساسات بینزبانی.
- شناسایی تفاوتها در پوشش یا چارچوببندی رویدادهای تاریخی.
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 Wikipedia
توصیههای تخصصی برای استخراج موفق داده از Wikipedia.
همیشه ابتدا API Wikimedia را بررسی کنید، زیرا این روش پایدارترین راه برای دریافت دادهها است.
یک رشته User-Agent توصیفی شامل اطلاعات تماس خود را در هدرها قرار دهید.
به فایل robots.txt احترام بگذارید و یک تأخیر در خزیدن معقول (حداقل ۱ ثانیه) تنظیم کنید.
برای دانلود فایلهای ZIM جهت اسکرپ کردن آفلاین کل پایگاه داده، از ابزارهایی مانند Kiwix استفاده کنید.
زیردامنههای زبانی خاص مانند es.wikipedia.org را هدف قرار دهید تا اطلاعات بومیسازی شده را جمعآوری کنید.
از انتخابگرهای CSS خاص برای infoboxها مانند '.infobox' استفاده کنید تا از استخراج دادههای غیرمرتبط ستونهای کناری جلوگیری 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 Britannica: Educational Data Web Scraper
How to Scrape Worldometers for Real-Time Global Statistics
How to Scrape RethinkEd: A Technical Data Extraction 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 American Museum of Natural History (AMNH)
How to Scrape Poll-Maker: A Comprehensive Web Scraping Guide
سوالات متداول درباره Wikipedia
پاسخ سوالات رایج درباره Wikipedia را بیابید