วิธีดึงข้อมูลจาก Wikipedia: คู่มือการทำ Web Scraping ฉบับสมบูรณ์
ค้นหาวิธีดึงข้อมูลจาก Wikipedia เช่น เนื้อหาบทความ infobox และหมวดหมู่ เรียนรู้เครื่องมือและเคล็ดลับที่ดีที่สุดสำหรับการทำ web scraping บน Wikipedia...
ตรวจพบการป้องกันบอท
- การจำกัดอัตรา
- จำกัดคำขอต่อ IP/เซสชันตามเวลา สามารถหลีกเลี่ยงได้ด้วยพร็อกซีหมุนเวียน การหน่วงเวลาคำขอ และการสแกรปแบบกระจาย
- User-Agent Filtering
- การบล็อก IP
- บล็อก IP ของศูนย์ข้อมูลที่รู้จักและที่อยู่ที่ถูกทำเครื่องหมาย ต้องใช้พร็อกซีที่อยู่อาศัยหรือมือถือเพื่อหลีกเลี่ยงอย่างมีประสิทธิภาพ
เกี่ยวกับ Wikipedia
ค้นพบสิ่งที่ Wikipedia นำเสนอและข้อมูลที่มีค่าที่สามารถดึงได้
คลังความรู้ของโลก
Wikipedia คือสารานุกรมออนไลน์หลายภาษาที่ใช้งานฟรี เขียนและดูแลโดยชุมชนอาสาสมัครผ่านโมเดลการทำงานร่วมกันแบบเปิดและใช้ระบบการแก้ไขแบบ wiki เป็นแหล่งอ้างอิงที่ใหญ่ที่สุดและมีผู้อ่านมากที่สุดในประวัติศาสตร์ และทำหน้าที่เป็นแหล่งข้อมูลพื้นฐานสำหรับสาธารณชนทั่วโลก ดำเนินการโดย Wikimedia Foundation บรรจุบทความหลายสิบล้านบทความในหลายร้อยภาษา
ข้อมูลที่มีโครงสร้างมหาศาล
เว็บไซต์นี้เป็นแหล่งรวมข้อมูลที่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้างจำนวนมหาศาล รวมถึงชื่อบทความ คำอธิบายแบบเต็ม หมวดหมู่ตามลำดับชั้น infobox ที่มีคุณลักษณะเฉพาะ และพิกัดทางภูมิศาสตร์สำหรับสถานที่ ทุกบทความมีการเชื่อมโยงระหว่างกันอย่างกว้างขวางและมีแหล่งอ้างอิงรองรับ ทำให้เป็นหนึ่งในชุดข้อมูลที่มีการเชื่อมโยงกันมากที่สุดบนเว็บ
คุณค่าทางธุรกิจและการวิจัย
การ scraping ข้อมูลจาก Wikipedia มีคุณค่าสูงสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย รวมถึงการฝึกฝน Large Language Models (LLMs), การสร้างกราฟความรู้ (knowledge graphs), การทำวิจัยทางวิชาการ และการเชื่อมโยงเอนทิตี (entity linking) ด้วยลักษณะสัญญาอนุญาตแบบเปิด (Creative Commons) ทำให้เป็นตัวเลือกที่นักพัฒนาและนักวิจัยชื่นชอบในการค้นหาข้อมูลคุณภาพสูงที่ผ่านการตรวจสอบแล้วเพื่อใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกทางการแข่งขัน
ทำไมต้อง Scrape Wikipedia?
ค้นพบคุณค่าทางธุรกิจและกรณีการใช้งานสำหรับการดึงข้อมูลจาก Wikipedia
การฝึกฝนโมเดล Natural Language Processing (NLP)
การสร้างและขยาย Knowledge Graphs
การดำเนินการวิจัยทางประวัติศาสตร์และวิชาการ
การเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลสำหรับชุดข้อมูล business intelligence
การวิเคราะห์ความรู้สึกและการศึกษาการจดจำเอนทิตี
การติดตามวิวัฒนาการของหัวข้อเฉพาะตามกาลเวลา
ความท้าทายในการ Scrape
ความท้าทายทางเทคนิคที่คุณอาจพบเมื่อ Scrape Wikipedia
โครงสร้าง Wikitext และ HTML ที่ซับซ้อนและซ้อนกัน
โครงสร้างของ Infobox ที่แตกต่างกันในแต่ละหมวดหมู่
การจำกัดอัตรา (rate limits) ที่เข้มงวดของ MediaWiki API
การจัดการปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่
สกัดข้อมูลจาก Wikipedia ด้วย AI
ไม่ต้องเขียนโค้ด สกัดข้อมูลภายในไม่กี่นาทีด้วยระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI
วิธีการทำงาน
อธิบายสิ่งที่คุณต้องการ
บอก AI ว่าคุณต้องการสกัดข้อมูลอะไรจาก Wikipedia แค่พิมพ์เป็นภาษาธรรมชาติ — ไม่ต้องเขียนโค้ดหรือตัวเลือก
AI สกัดข้อมูล
ปัญญาประดิษฐ์ของเรานำทาง Wikipedia จัดการเนื้อหาแบบไดนามิก และสกัดข้อมูลตรงตามที่คุณต้องการ
รับข้อมูลของคุณ
รับข้อมูลที่สะอาดและมีโครงสร้างพร้อมส่งออกเป็น CSV, JSON หรือส่งตรงไปยังแอปของคุณ
ทำไมต้องใช้ AI ในการสกัดข้อมูล
AI ทำให้การสกัดข้อมูลจาก Wikipedia เป็นเรื่องง่ายโดยไม่ต้องเขียนโค้ด แพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ของเราเข้าใจว่าคุณต้องการข้อมูลอะไร — แค่อธิบายเป็นภาษาธรรมชาติ แล้ว AI จะสกัดให้โดยอัตโนมัติ
How to scrape with AI:
- อธิบายสิ่งที่คุณต้องการ: บอก AI ว่าคุณต้องการสกัดข้อมูลอะไรจาก Wikipedia แค่พิมพ์เป็นภาษาธรรมชาติ — ไม่ต้องเขียนโค้ดหรือตัวเลือก
- AI สกัดข้อมูล: ปัญญาประดิษฐ์ของเรานำทาง Wikipedia จัดการเนื้อหาแบบไดนามิก และสกัดข้อมูลตรงตามที่คุณต้องการ
- รับข้อมูลของคุณ: รับข้อมูลที่สะอาดและมีโครงสร้างพร้อมส่งออกเป็น CSV, JSON หรือส่งตรงไปยังแอปของคุณ
Why use AI for scraping:
- อินเทอร์เฟซแบบ no-code สำหรับการเลือกองค์ประกอบที่ซับซ้อน
- การจัดการ pagination อัตโนมัติสำหรับรายการหมวดหมู่
- การทำงานบน cloud ช่วยลดภาระด้านฮาร์ดแวร์ในเครื่อง
- ตั้งเวลาทำงานเพื่อติดตามการอัปเดตและประวัติบทความ
- การส่งออกข้อมูลไปยัง Google Sheets และ JSON ได้อย่างราบรื่น
No-code web scrapers สำหรับ Wikipedia
ทางเลือกแบบ point-and-click สำหรับการ scraping ด้วย AI
เครื่องมือ no-code หลายตัวเช่น Browse.ai, Octoparse, Axiom และ ParseHub สามารถช่วยคุณ scrape Wikipedia โดยไม่ต้องเขียนโค้ด เครื่องมือเหล่านี้มักใช้อินเทอร์เฟซแบบภาพเพื่อเลือกข้อมูล แม้ว่าอาจมีปัญหากับเนื้อหาไดนามิกที่ซับซ้อนหรือมาตรการ anti-bot
ขั้นตอนการทำงานทั่วไปกับเครื่องมือ no-code
ความท้าทายทั่วไป
เส้นโค้งการเรียนรู้
การทำความเข้าใจ selectors และตรรกะการดึงข้อมูลต้องใช้เวลา
Selectors เสีย
การเปลี่ยนแปลงเว็บไซต์อาจทำให้เวิร์กโฟลว์ทั้งหมดเสียหาย
ปัญหาเนื้อหาไดนามิก
เว็บไซต์ที่ใช้ JavaScript มากต้องการวิธีแก้ไขที่ซับซ้อน
ข้อจำกัด CAPTCHA
เครื่องมือส่วนใหญ่ต้องการการแทรกแซงด้วยตนเองสำหรับ CAPTCHA
การบล็อก IP
การ scrape อย่างรุนแรงอาจส่งผลให้ IP ถูกบล็อก
No-code web scrapers สำหรับ Wikipedia
เครื่องมือ no-code หลายตัวเช่น Browse.ai, Octoparse, Axiom และ ParseHub สามารถช่วยคุณ scrape Wikipedia โดยไม่ต้องเขียนโค้ด เครื่องมือเหล่านี้มักใช้อินเทอร์เฟซแบบภาพเพื่อเลือกข้อมูล แม้ว่าอาจมีปัญหากับเนื้อหาไดนามิกที่ซับซ้อนหรือมาตรการ anti-bot
ขั้นตอนการทำงานทั่วไปกับเครื่องมือ no-code
- ติดตั้งส่วนขยายเบราว์เซอร์หรือสมัครใช้งานแพลตฟอร์ม
- นำทางไปยังเว็บไซต์เป้าหมายและเปิดเครื่องมือ
- เลือกองค์ประกอบข้อมูลที่ต้องการดึงด้วยการชี้และคลิก
- กำหนดค่า CSS selectors สำหรับแต่ละฟิลด์ข้อมูล
- ตั้งค่ากฎการแบ่งหน้าเพื่อ scrape หลายหน้า
- จัดการ CAPTCHA (มักต้องแก้ไขด้วยตนเอง)
- กำหนดค่าการตั้งเวลาสำหรับการรันอัตโนมัติ
- ส่งออกข้อมูลเป็น CSV, JSON หรือเชื่อมต่อผ่าน API
ความท้าทายทั่วไป
- เส้นโค้งการเรียนรู้: การทำความเข้าใจ selectors และตรรกะการดึงข้อมูลต้องใช้เวลา
- Selectors เสีย: การเปลี่ยนแปลงเว็บไซต์อาจทำให้เวิร์กโฟลว์ทั้งหมดเสียหาย
- ปัญหาเนื้อหาไดนามิก: เว็บไซต์ที่ใช้ JavaScript มากต้องการวิธีแก้ไขที่ซับซ้อน
- ข้อจำกัด CAPTCHA: เครื่องมือส่วนใหญ่ต้องการการแทรกแซงด้วยตนเองสำหรับ CAPTCHA
- การบล็อก IP: การ scrape อย่างรุนแรงอาจส่งผลให้ IP ถูกบล็อก
ตัวอย่างโค้ด
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# URL ของ Wikipedia ที่ต้องการดึงข้อมูล
url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Web_scraping'
# Wikimedia แนะนำให้ระบุตัวตน bot ของคุณใน User-Agent
headers = {'User-Agent': 'DataScraperBot/1.0 (contact@example.com)'}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status() # ตรวจสอบข้อผิดพลาดของ status codes
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# ดึงชื่อเรื่องหลัก
title = soup.find('h1', id='firstHeading').text
print(f'Article Title: {title}')
# ดึงย่อหน้าแรกของส่วนนำ
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}')เมื่อไหร่ควรใช้
เหมาะที่สุดสำหรับหน้า HTML แบบ static ที่มี JavaScript น้อย เหมาะสำหรับบล็อก ไซต์ข่าว และหน้าสินค้า e-commerce ธรรมดา
ข้อดี
- ●ประมวลผลเร็วที่สุด (ไม่มี overhead ของเบราว์เซอร์)
- ●ใช้ทรัพยากรน้อยที่สุด
- ●ง่ายต่อการทำงานแบบขนานด้วย asyncio
- ●เหมาะมากสำหรับ API และหน้า static
ข้อจำกัด
- ●ไม่สามารถรัน JavaScript ได้
- ●ล้มเหลวใน SPA และเนื้อหาไดนามิก
- ●อาจมีปัญหากับระบบ anti-bot ที่ซับซ้อน
วิธีสเครปข้อมูล Wikipedia ด้วยโค้ด
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# URL ของ Wikipedia ที่ต้องการดึงข้อมูล
url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Web_scraping'
# Wikimedia แนะนำให้ระบุตัวตน bot ของคุณใน User-Agent
headers = {'User-Agent': 'DataScraperBot/1.0 (contact@example.com)'}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status() # ตรวจสอบข้อผิดพลาดของ status codes
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# ดึงชื่อเรื่องหลัก
title = soup.find('h1', id='firstHeading').text
print(f'Article Title: {title}')
# ดึงย่อหน้าแรกของส่วนนำ
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:
# เปิด headless browser
browser = p.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
# ไปยังบทความสุ่มใน Wikipedia
page.goto('https://en.wikipedia.org/wiki/Special:Random')
# รอให้องค์ประกอบหัวเรื่องโหลด
page.wait_for_selector('#firstHeading')
# ดึงชื่อเรื่อง
title = page.inner_text('#firstHeading')
print(f'Random Article Title: {title}')
# ปิด 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']
# เริ่มต้นจากหน้าหมวดหมู่เพื่อ crawl หลายบทความ
start_urls = ['https://en.wikipedia.org/wiki/Category:Web_scraping']
def parse(self, response):
# ดึงลิงก์บทความทั้งหมดจากหน้าหมวดหมู่
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):
# ส่งคืนข้อมูลที่มีโครงสร้างสำหรับแต่ละหน้าบทความ
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 () => {
// เปิด browser
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
// ตั้งค่า User-Agent แบบกำหนดเองเพื่อหลีกเลี่ยงการถูกบล็อก bot ทั่วไป
await page.setUserAgent('MyResearchScraper/1.0');
// ไปยังบทความเป้าหมาย
await page.goto('https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence');
// รันสคริปต์ในบริบทของหน้าเว็บเพื่อดึงข้อมูล
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();
})();คุณสามารถทำอะไรกับข้อมูล Wikipedia
สำรวจการใช้งานจริงและข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล Wikipedia
ชุดข้อมูลสำหรับฝึกฝน Machine Learning
นักวิจัยได้รับประโยชน์จากการใช้ข้อความหลายภาษาจำนวนมหาศาลเพื่อฝึกฝนและทำ fine-tuning ให้กับ language models
วิธีการนำไปใช้:
- 1ดาวน์โหลดบทความผ่าน public dumps ของ Wikimedia
- 2ทำความสะอาด Wikitext โดยใช้ parser เช่น mwparserfromhell
- 3ทำ tokenize และจัดโครงสร้างข้อความเพื่อให้ model นำไปใช้งานได้
ใช้ Automatio เพื่อดึงข้อมูลจาก Wikipedia และสร้างแอปพลิเคชันเหล่านี้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด
คุณสามารถทำอะไรกับข้อมูล Wikipedia
- ชุดข้อมูลสำหรับฝึกฝน Machine Learning
นักวิจัยได้รับประโยชน์จากการใช้ข้อความหลายภาษาจำนวนมหาศาลเพื่อฝึกฝนและทำ fine-tuning ให้กับ language models
- ดาวน์โหลดบทความผ่าน public dumps ของ Wikimedia
- ทำความสะอาด Wikitext โดยใช้ parser เช่น mwparserfromhell
- ทำ tokenize และจัดโครงสร้างข้อความเพื่อให้ model นำไปใช้งานได้
- การสร้าง Knowledge Graph อัตโนมัติ
บริษัทเทคโนโลยีสามารถสร้างแผนผังความสัมพันธ์ที่มีโครงสร้างระหว่างเอนทิตีเพื่อการทำ search engine optimization
- ดึงข้อมูลจาก infobox เพื่อระบุคุณลักษณะของเอนทิตี
- ดึงลิงก์ภายในเพื่อกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างบทความ
- แมปข้อมูลที่ดึงมาเข้ากับ ontology อย่าง DBpedia หรือ Wikidata
- การติดตามการแก้ไขย้อนหลัง
นักข่าวและนักประวัติศาสตร์ได้รับประโยชน์จากการตรวจสอบว่าข้อเท็จจริงเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรตามกาลเวลาในหัวข้อที่กำลังเป็นประเด็นถกเถียง
- ดึงข้อมูลจากแท็บ 'History' ของบทความที่ต้องการ
- ดึงส่วนต่าง (diffs) ระหว่างรหัสการแก้ไข (revision IDs) ที่เฉพาะเจาะจง
- วิเคราะห์รูปแบบการแก้ไขและความถี่ในการมีส่วนร่วมของผู้ใช้
- การทำแผนที่ข้อมูลทางภูมิศาสตร์
แอปพลิเคชันด้านการท่องเที่ยวและโลจิสติกส์สามารถดึงพิกัดของสถานที่สำคัญเพื่อสร้างเลเยอร์แผนที่แบบกำหนดเอง
- กรองบทความที่อยู่ใน 'Category:Coordinates'
- ดึงค่าละติจูดและลองจิจูดจาก HTML
- จัดรูปแบบข้อมูลสำหรับซอฟต์แวร์ GIS หรือ Google Maps API
- การวิเคราะห์ความรู้สึกและอคติ
นักสังคมศาสตร์ใช้ข้อมูลเพื่อศึกษาอคติทางวัฒนธรรมใน Wikipedia เวอร์ชันภาษาต่างๆ ของบทความเดียวกัน
- ดึงบทความเดียวกันจากโดเมนย่อยหลายภาษา
- ทำการแปลภาษาหรือวิเคราะห์ความรู้สึก (sentiment analysis) ข้ามภาษา
- ระบุความแตกต่างในการนำเสนอหรือการวางโครงเรื่องของเหตุการณ์ทางประวัติศาสตร์
เพิ่มพลังให้เวิร์กโฟลว์ของคุณด้วย ระบบอัตโนมัติ AI
Automatio รวมพลังของ AI agents การอัตโนมัติเว็บ และการผสานรวมอัจฉริยะเพื่อช่วยให้คุณทำงานได้มากขึ้นในเวลาน้อยลง
เคล็ดลับมืออาชีพสำหรับการ Scrape Wikipedia
คำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญสำหรับการดึงข้อมูลจาก Wikipedia อย่างประสบความสำเร็จ
ตรวจสอบ Wikimedia API ก่อนเสมอเนื่องจากเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการรับข้อมูล
ระบุข้อความ User-Agent ที่ชัดเจนใน header พร้อมข้อมูลการติดต่อของคุณ
ปฏิบัติตามไฟล์ robots.txt และตั้งค่า crawl delay ให้เหมาะสมอย่างน้อย 1 วินาที
ใช้เครื่องมืออย่าง Kiwix เพื่อดาวน์โหลดไฟล์ ZIM สำหรับการ scraping ฐานข้อมูลทั้งหมดแบบออฟไลน์
กำหนดเป้าหมายโดเมนย่อยของแต่ละภาษา เช่น es.wikipedia.org เพื่อรวบรวมข้อมูลเฉพาะท้องถิ่น
ใช้ CSS selectors ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับ infobox เช่น '.infobox' เพื่อหลีกเลี่ยงการดึงข้อมูล sidebar ที่ไม่เกี่ยวข้อง
คำรับรอง
ผู้ใช้ของเราพูดอย่างไร
เข้าร่วมกับผู้ใช้ที่พึงพอใจนับพันที่ได้เปลี่ยนแปลงเวิร์กโฟลว์ของพวกเขา
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.
ที่เกี่ยวข้อง 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
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Wikipedia
ค้นหาคำตอบสำหรับคำถามทั่วไปเกี่ยวกับ Wikipedia