Wikipedia Verileri Nasıl Kazınır: Kapsamlı Web Scraping Rehberi
Makale metni, bilgi kutuları ve kategoriler gibi Wikipedia verilerini nasıl kazıyacağınızı keşfedin. Araştırma için verimli Wikipedia web scraping süreçlerine...
Anti-Bot Koruması Tespit Edildi
- Hız sınırlama
- IP/oturum başına zamana bağlı istek sayısını sınırlar. Dönen proxy'ler, istek gecikmeleri ve dağıtılmış kazıma ile atlatılabilir.
- User-Agent Filtering
- IP engelleme
- Bilinen veri merkezi IP'lerini ve işaretlenmiş adresleri engeller. Etkili atlatma için konut veya mobil proxy'ler gerektirir.
Wikipedia Hakkında
Wikipedia'in sunduklarını ve çıkarılabilecek değerli verileri keşfedin.
Dünyanın Bilgi Bankası
Wikipedia; gönüllülerden oluşan bir topluluk tarafından açık iş birliği modeliyle ve wiki tabanlı bir düzenleme sistemi kullanılarak yazılan, ücretsiz, çok dilli bir çevrimiçi ansiklopedidir. Tarihteki en büyük ve en çok okunan başvuru kaynağıdır ve küresel kamuoyu için temel bir bilgi kaynağı görevi görür. Wikimedia Foundation'a ait olan platform, yüzlerce dilde on milyonlarca makale barındırır.
Zengin Yapılandırılmış Veri Kaynağı
Web sitesi; makale başlıkları, tam metin açıklamaları, hiyerarşik kategoriler, belirli nitelikleri içeren bilgi kutuları ve konumlar için coğrafi koordinatlar dahil olmak üzere çok miktarda yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış veriye ev sahipliği yapar. Her makale kapsamlı bir şekilde çapraz bağlantılıdır ve referanslarla desteklenir, bu da onu web üzerindeki en bağlantılı veri setlerinden biri yapar.
İş ve Araştırma Değeri
Wikipedia verilerini kazımak (scraping); LLM eğitimi, bilgi grafikleri (knowledge graphs) oluşturma, akademik araştırmalar yürütme ve varlık bağlama (entity linking) gibi geniş bir uygulama yelpazesi için son derece değerlidir. Açık lisans yapısı (Creative Commons), onu veri zenginleştirme ve rekabet analizi için yüksek kaliteli, doğrulanmış veri arayan geliştiriciler ve araştırmacılar için tercih edilen bir seçenek haline getirir.
Neden Wikipedia Kazımalı?
Wikipedia'den veri çıkarmanın iş değerini ve kullanım durumlarını keşfedin.
Natural Language Processing (NLP) modelleri eğitimi
Bilgi Grafikleri (Knowledge Graphs) oluşturma ve genişletme
Tarihsel ve akademik araştırmalar yürütme
İş zekası veri setleri için veri zenginleştirme
Duygu analizi ve varlık tanıma çalışmaları
Belirli konuların zaman içindeki evrimini izleme
Kazıma Zorlukları
Wikipedia kazırken karşılaşabileceğiniz teknik zorluklar.
Karmaşık Wikitext ve HTML iç içe geçmeleri
Farklı kategorilerde değişen Bilgi Kutusu (Infobox) yapıları
MediaWiki API üzerindeki katı hız sınırları (rate limits)
Büyük ölçekli veri hacmi yönetimi
AI ile Wikipedia Kazıyın
Kod gerekmez. AI destekli otomasyonla dakikalar içinde veri çıkarın.
Nasıl Çalışır
İhtiyacınızı tanımlayın
AI'ya Wikipedia üzerinden hangi verileri çıkarmak istediğinizi söyleyin. Doğal dilde yazmanız yeterli — kod veya seçiciler gerekmez.
AI verileri çıkarır
Yapay zekamız Wikipedia'i dolaşır, dinamik içerikleri işler ve tam olarak istediğiniz verileri çıkarır.
Verilerinizi alın
CSV, JSON olarak dışa aktarmaya veya doğrudan uygulamalarınıza göndermeye hazır temiz, yapılandırılmış veriler alın.
Kazıma için neden AI kullanmalısınız
AI, kod yazmadan Wikipedia'i kazımayı kolaylaştırır. Yapay zeka destekli platformumuz hangi verileri istediğinizi anlar — doğal dilde tanımlayın, AI otomatik olarak çıkarsın.
How to scrape with AI:
- İhtiyacınızı tanımlayın: AI'ya Wikipedia üzerinden hangi verileri çıkarmak istediğinizi söyleyin. Doğal dilde yazmanız yeterli — kod veya seçiciler gerekmez.
- AI verileri çıkarır: Yapay zekamız Wikipedia'i dolaşır, dinamik içerikleri işler ve tam olarak istediğiniz verileri çıkarır.
- Verilerinizi alın: CSV, JSON olarak dışa aktarmaya veya doğrudan uygulamalarınıza göndermeye hazır temiz, yapılandırılmış veriler alın.
Why use AI for scraping:
- Karmaşık öğe seçimi için no-code arayüz
- Kategori listeleri için otomatik sayfalama (pagination) yönetimi
- Bulut üzerinde çalıştırma ile yerel donanım bağımlılığının ortadan kalkması
- Makale güncellemelerini ve geçmişini izlemek için zamanlanmış görevler
- Google Sheets ve JSON formatına sorunsuz veri aktarımı
Wikipedia için Kodsuz Web Kazıyıcılar
AI destekli kazımaya tıkla ve seç alternatifleri
Browse.ai, Octoparse, Axiom ve ParseHub gibi birçok kodsuz araç, kod yazmadan Wikipedia kazımanıza yardımcı olabilir. Bu araçlar genellikle veri seçmek için görsel arayüzler kullanır, ancak karmaşık dinamik içerik veya anti-bot önlemleriyle zorlanabilirler.
Kodsuz Araçlarla Tipik İş Akışı
Yaygın Zorluklar
Öğrenme eğrisi
Seçicileri ve çıkarma mantığını anlamak zaman alır
Seçiciler bozulur
Web sitesi değişiklikleri tüm iş akışınızı bozabilir
Dinamik içerik sorunları
JavaScript ağırlıklı siteler karmaşık çözümler gerektirir
CAPTCHA sınırlamaları
Çoğu araç CAPTCHA için manuel müdahale gerektirir
IP engelleme
Agresif scraping IP'nizin engellenmesine yol açabilir
Wikipedia için Kodsuz Web Kazıyıcılar
Browse.ai, Octoparse, Axiom ve ParseHub gibi birçok kodsuz araç, kod yazmadan Wikipedia kazımanıza yardımcı olabilir. Bu araçlar genellikle veri seçmek için görsel arayüzler kullanır, ancak karmaşık dinamik içerik veya anti-bot önlemleriyle zorlanabilirler.
Kodsuz Araçlarla Tipik İş Akışı
- Tarayıcı eklentisini kurun veya platforma kaydolun
- Hedef web sitesine gidin ve aracı açın
- Çıkarmak istediğiniz veri öğelerini tıklayarak seçin
- Her veri alanı için CSS seçicileri yapılandırın
- Birden fazla sayfayı scrape etmek için sayfalama kuralları ayarlayın
- CAPTCHA'ları yönetin (genellikle manuel çözüm gerektirir)
- Otomatik çalıştırmalar için zamanlama yapılandırın
- Verileri CSV, JSON'a aktarın veya API ile bağlanın
Yaygın Zorluklar
- Öğrenme eğrisi: Seçicileri ve çıkarma mantığını anlamak zaman alır
- Seçiciler bozulur: Web sitesi değişiklikleri tüm iş akışınızı bozabilir
- Dinamik içerik sorunları: JavaScript ağırlıklı siteler karmaşık çözümler gerektirir
- CAPTCHA sınırlamaları: Çoğu araç CAPTCHA için manuel müdahale gerektirir
- IP engelleme: Agresif scraping IP'nizin engellenmesine yol açabilir
Kod Örnekleri
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Kazınacak Wikipedia URL'si
url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Web_scraping'
# Wikimedia, User-Agent içinde botunuzu tanıtmanızı önerir
headers = {'User-Agent': 'DataScraperBot/1.0 (contact@example.com)'}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status() # Hatalı durum kodları için hata fırlat
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Ana başlığı çıkarma
title = soup.find('h1', id='firstHeading').text
print(f'Makale Başlığı: {title}')
# Giriş bölümünün ilk paragrafını çıkarma
first_para = soup.find('div', class_='mw-parser-output').p.text
print(f'Özet Kesiti: {first_para}')
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f'Bir hata oluştu: {e}')Ne Zaman Kullanılır
Minimal JavaScript içeren statik HTML sayfaları için en iyisi. Bloglar, haber siteleri ve basit e-ticaret ürün sayfaları için idealdir.
Avantajlar
- ●En hızlı çalışma (tarayıcı yükü yok)
- ●En düşük kaynak tüketimi
- ●asyncio ile kolayca paralelleştirilebilir
- ●API'ler ve statik sayfalar için harika
Sınırlamalar
- ●JavaScript çalıştıramaz
- ●SPA'larda ve dinamik içerikte başarısız olur
- ●Karmaşık anti-bot sistemleriyle zorlanabilir
Kod ile Wikipedia Nasıl Kazınır
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Kazınacak Wikipedia URL'si
url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Web_scraping'
# Wikimedia, User-Agent içinde botunuzu tanıtmanızı önerir
headers = {'User-Agent': 'DataScraperBot/1.0 (contact@example.com)'}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status() # Hatalı durum kodları için hata fırlat
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Ana başlığı çıkarma
title = soup.find('h1', id='firstHeading').text
print(f'Makale Başlığı: {title}')
# Giriş bölümünün ilk paragrafını çıkarma
first_para = soup.find('div', class_='mw-parser-output').p.text
print(f'Özet Kesiti: {first_para}')
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f'Bir hata oluştu: {e}')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_wikipedia():
with sync_playwright() as p:
# Headless browser başlat
browser = p.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
# Rastgele bir Wikipedia makalesine git
page.goto('https://en.wikipedia.org/wiki/Special:Random')
# Başlık öğesinin yüklenmesini bekle
page.wait_for_selector('#firstHeading')
# Başlığı çıkar
title = page.inner_text('#firstHeading')
print(f'Rastgele Makale Başlığı: {title}')
# Tarayıcı oturumunu kapat
browser.close()
if __name__ == '__main__':
scrape_wikipedia()Python + Scrapy
import scrapy
class WikiSpider(scrapy.Spider):
name = 'wiki_spider'
allowed_domains = ['en.wikipedia.org']
# Birden fazla makaleyi taramak için bir kategori sayfasından başlanıyor
start_urls = ['https://en.wikipedia.org/wiki/Category:Web_scraping']
def parse(self, response):
# Kategori sayfasındaki tüm makale bağlantılarını çıkar
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):
# Her makale sayfası için yapılandırılmış veri döndür
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 () => {
// Tarayıcıyı başlat
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
// Bot engellerinden kaçınmak için özel bir User-Agent ayarla
await page.setUserAgent('MyResearchScraper/1.0');
// Hedef makaleye git
await page.goto('https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence');
// Veri çıkarmak için sayfa bağlamında betiği çalıştır
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('Başlık:', pageData.title);
await browser.close();
})();Wikipedia Verileriyle Neler Yapabilirsiniz
Wikipedia verilerinden pratik uygulamaları ve içgörüleri keşfedin.
Machine Learning Eğitim Veri Setleri
Araştırmacılar, dil modellerini eğitmek ve fine-tuning yapmak için devasa, çok dilli metinlerden yararlanır.
Nasıl uygulanır:
- 1Wikimedia'nın halka açık dökümleri aracılığıyla makale dökümlerini indirin.
- 2mwparserfromhell gibi ayrıştırıcılar kullanarak Wikitext'i temizleyin.
- 3Metni model girişi için tokenize edin ve yapılandırın.
Wikipedia sitesinden veri çıkarmak ve kod yazmadan bu uygulamaları oluşturmak için Automatio kullanın.
Wikipedia Verileriyle Neler Yapabilirsiniz
- Machine Learning Eğitim Veri Setleri
Araştırmacılar, dil modellerini eğitmek ve fine-tuning yapmak için devasa, çok dilli metinlerden yararlanır.
- Wikimedia'nın halka açık dökümleri aracılığıyla makale dökümlerini indirin.
- mwparserfromhell gibi ayrıştırıcılar kullanarak Wikitext'i temizleyin.
- Metni model girişi için tokenize edin ve yapılandırın.
- Otomatik Bilgi Grafiği (Knowledge Graph) Oluşturma
Teknoloji şirketleri, arama motoru optimizasyonu için varlıklar arasında yapılandırılmış ilişki haritaları oluşturabilir.
- Varlık niteliklerini belirlemek için bilgi kutularını kazıyın.
- Makaleler arasındaki ilişkileri tanımlamak için dahili bağlantıları çıkarın.
- Çıkarılan verileri DBpedia veya Wikidata gibi ontolojilerle eşleştirin.
- Tarihsel Revizyon Takibi
Gazeteciler ve tarihçiler, tartışmalı konularda gerçeklerin zaman içinde nasıl değiştiğini izleyerek fayda sağlar.
- Belirli makalelerin 'Geçmiş' sekmesini kazıyın.
- Belirli revizyon kimlikleri (IDs) arasındaki farkları çıkarın.
- Düzenleme kalıplarını ve kullanıcı katkı sıklıklarını analiz edin.
- Coğrafi Veri Eşleme
Seyahat ve lojistik uygulamaları, özel harita katmanları oluşturmak için simge yapıların koordinatlarını çıkarabilir.
- 'Kategori:Koordinatlar' içindeki makaleleri filtreleyin.
- HTML'den enlem ve boylam niteliklerini çıkarın.
- Verileri GIS yazılımı veya Google Maps API için formatlayın.
- Duygu ve Yanlılık Analizi
Sosyal bilimciler, aynı makalenin farklı dil versiyonlarındaki kültürel önyargıları incelemek için bu verileri kullanır.
- Aynı makaleyi birden fazla dil alt alan adında kazıyın.
- Çeviri veya diller arası duygu analizi yapın.
- Tarihsel olayların işlenişindeki veya çerçevelenmesindeki farklılıkları belirleyin.
İş akışınızı güçlendirin Yapay Zeka Otomasyonu
Automatio, yapay zeka ajanlari, web otomasyonu ve akilli entegrasyonlarin gucunu birlestirerek daha az zamanda daha fazlasini basarmaniza yardimci olur.
Wikipedia Kazımak için Pro İpuçları
Wikipedia'den başarılı veri çıkarmak için uzman tavsiyeler.
Veri almanın en sağlam yolu olduğu için her zaman önce Wikimedia API'yi kontrol edin.
Header'larınıza iletişim bilgilerini içeren açıklayıcı bir User-Agent dizesi ekleyin.
robots.txt dosyasına uyun ve en az 1 saniyelik makul bir tarama gecikmesi (crawl delay) ayarlayın.
Veritabanının tamamını çevrimdışı kazımak (scraping) amacıyla ZIM dosyalarını indirmek için Kiwix gibi araçlar kullanın.
Yerelleştirilmiş bilgi toplamak için es.wikipedia.org gibi belirli dil alt alan adlarını hedefleyin.
İlişkisiz kenar çubuğu verilerini yakalamamak için bilgi kutuları (infoboxes) için '.infobox' gibi belirli CSS seçicileri kullanın.
Referanslar
Kullanicilarimiz Ne Diyor
Is akisini donusturen binlerce memnun kullaniciya katilin
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.
İlgili 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
Wikipedia Hakkında Sık Sorulan Sorular
Wikipedia hakkında sık sorulan soruların cevaplarını bulun