Uygulamalı web tarama eğitim serimizin son bölümüne hoş geldiniz. Geleneksel bir ders yerine, farklı bir yaklaşım benimsiyoruz. Bu bölüm için, ./apps/metascraper dizinindeki Housefly Metascraper'ı oluşturdum - öğrendiğimiz her şeyi gerçek dünya senaryosunda nasıl uygulayacağımızı gösteren bir tarayıcı.
Metascraper, adım adım yolculuğumuzun - basit statik HTML kazımadan, JavaScript ile oluşturulan içerikte gezinmeden, API'lerle etkileşim kurma ve tarama savunmalarını aşmaya kadar - yapılandırılmamış, çeşitli ve kaotik web'i ölçekte idare edebilen bir araçta nasıl doruk noktasına ulaştığını gösterir.
Önceden ne tür veri yapıları bekleyeceğimizi bilmeden - geniş bir web sitesi yelpazesinde nasıl tarama yapacağımızı keşedeceğiz ve AI destekli ayrıştırma, dinamik şema algılama ve çöküntiye uğramadan binlerce (veya milyonlarca) sayfaya ölçekleme için gereken teknikleri tanıtacağız.
"Yapılandırılmamış" ve "Büyük Ölçekli" Gerçekten Ne Anlama Geliyor?
Önceki bölümlerde, genellikle biliyorduk:
- Hangi siteleri hedefleyeceğimizi.
- Hangi verileri istediğimizi (tablolar, listeler, JSON yanıtları gibi).
- Kaç sayfa ziyaret etmemiz gerektiğini.
Ancak büyük ölçekli yapılandırılmamış taramada:
- Web siteleri çok çeşitli: bazıları yapılandırılmış, diğerleri düzensiz biçimlendirmeli bloglar.
- Yollar ve URL'ler öngörülemez.
- Şema tutarsız veya mevcut değil.
- Binlerce sayfayı taramak istiyoruz, potansiyel olarak birden fazla etki alanı genelinde.
Düşünün:
- Akademik web siteleri genelinde veri toplayan araştırma tarayıcıları.
- Konuya özgü bilgi için blogları dizinleyen AI asistanları.
- Tüm kamu internet'ini genellemek zorunda olan arama motorları.
Bu web tarama'nın son patronu.
Bölüm 1: Büyük Ölçekli Tarama için Mimari
Ayrıştırma konusunda endişelenmeden önce tarayıcınızı nasıl ölçekleyeceğiniz hakkında konuşalalım.
Tasarım Desenleri
Büyük ölçekli tarayıcı oluşturmak için, mimarinizin şöyle olması gerekir:
- Kuyruk güdümlü: Bekleyen URL'leri saklamak için mesaj kuyruğu (Redis, RabbitMQ veya Kafka gibi) kullanın.
- İşçi tabanlı: Tarayıcıları kuyruktan çeken ve işleri bağımsız olarak işleyen işçi süreçlere ayırın.
- Tekilileştirilmiş: Aynı sayfayı iki kez işlemekten kaçınmak için parmak izi dizini (URL veya HTML içeriğinin SHA1'i gibi) koruyun.
- Devam ettirilebilir: Çökmelerden kurtulabilmesi için tarama durumunu saklayın.
Burada minimal tasarım diyagramı:
Bölüm 2: 2025 için Keskin Kenar Teknikler
Konut Vekil Sunucuları
Büyük ölçekli kazımadaki en önemli gelişmelerden biri konut vekil sunucularının kullanımıdır. Web sitelerinin kolaylıkla tespit edip engelleyebileceği veri merkezi IP'lerinin aksine, konut vekil sunucuları isteklerinizi gerçek tüketici IP adresleri üzerinden yönlendirerek kazıyıcınızı meşru bir kullanıcı gibi gösterir.
AI Gücünü Kullanan Otonom Ajanlar
2025'teki en devrimci gelişme ajantik kazımadır. Her site formatı için kazıyıcıları sabit kodlamak yerine:
- Görün yetenekleri olan LLM'ler daha önce görülmemiş düzenlerdeki verileri anlayabilir ve çıkarabilir
- AI ajanları insan tarama desenlerini taklit ederek karmaşık sitelerde özerk olarak gezinebilir
- Uyarlanabilir ayrıştırma, kod güncellemeleri gerektirmeden düzen değişiklikleriyle otomatik olarak uyum sağlar
Mutlu kazıma