Python Web Scraping yöntemi ile hava durumu ve iklim verilerini toplayın Bu kullanışlı teknikle istediğiniz şehirlerdeki meteorolojik verileri elde edebilir ve analiz edebilirsiniz Hemen öğrenin!
Python, son yıllarda oldukça popüler olan bir programlama dili haline geldi. Web scraping (veri kazıma), Python programlama dilinin sunduğu avantajlar sayesinde oldukça önemli bir noktaya geldi. Web scraping işlemi, internet üzerindeki herhangi bir web sayfasındaki verilerin toplanarak analiz edilmesi işlemidir.
Web scraping, veri toplama işlemini kolaylaştırdığı için birçok farklı sektörde kullanılmaktadır. Özellikle hava durumu ve iklim verileri, seyahat, turizm, emlak gibi pek çok farklı sektör için oldukça önemlidir. Veri toplamak için herhangi bir siteyi düzenli olarak kontrol etmek yerine, web scraping ile veriler anında elde edilebilir ve analiz edilebilir.
Web scraping işlemi, internet üzerindeki web sitelerindeki verilerin toplanması ve analiz edilmesi işlemidir. Bu işlem, Python programlama dilinin sunduğu avantajlar sayesinde oldukça kolay bir şekilde gerçekleştirilebilir. Web scraping, özellikle büyük miktarda veri toplama işlemlerinde oldukça avantajlıdır.
Web scraping, internet üzerindeki herhangi bir web sayfasında yer alan verilere erişmek için gerekli olan veri yapısını anlamak ve o verilere erişmek için gerekli kodları yazmakla gerçekleştirilir. Web scraping işlemi, internet üzerindeki verilerin toplanması için oldukça güçlü bir araçtır.
Web scraping, özellikle hava durumu ve iklim verisi gibi büyük miktarda veri toplama işlemleri için oldukça avantajlıdır. Bu veriler, analiz edilerek pek çok sektörde farklı amaçlar için kullanılabilir.
Hava Durumu ve İklim Verileri Toplama
Hava durumu ve iklim verileri toplama, birçok sektör için oldukça önemlidir. Tarım sektörü için iklime göre hangi ürünlerin hangi zamanlarda ekileceği, inşaat sektörü için hangi periyotlarda çalışmaların yapılacağı, turizm sektörü için hangi zamanlarda hangi destinasyonların tercih edileceği gibi birçok alanda hava durumu ve iklim verileri oldukça kritik bir rol oynamaktadır.
Bunun yanı sıra hava durumu ve iklim verilerini toplamak, gelecekteki hava durumu koşullarının önceden tahmin edilebilmesi adına da oldukça önemlidir. Bu sayede ilgili sektörler, ihtiyaçları doğrultusunda önlemlerini alabilir veya planlarını yapabilir. Ayrıca, geçmiş hava ve iklim verilerinin tutulması, gelecekteki doğal afetler gibi birçok önemli faktör için de oldukça faydalıdır.
Veriler Nereden Alınır?
Web scraping ile hava durumu ve iklim verileri toplayabilmek için verilerin alınabileceği bazı web siteleri vardır. Bunların başında hava durumu hizmeti veren web siteleri gelir. Türkiye genelinde en sık kullanılan hava durumu web siteleri arasında Meteoroloji Genel Müdürlüğü'nün resmi web sitesi yer alır. Bu web sitesinden il ve ilçelere ait detaylı hava durumu bilgilerine ulaşmak mümkündür.
Bunun dışında, diğer hava durumu hizmeti veren web siteleri de kullanılabilir. Örneğin, AccuWeather, Weather.com, WindFinder, Wunderground gibi dünya genelinde yaygın olarak kullanılan hava durumu web siteleri veri toplamak için kullanılabilir. Bu web sitelerinin bazıları ücretsiz olarak hava durumu verilerini sağlasa da bazıları ücretli olabilir.
İklim verileri için ise Dünya Meteoroloji Örgütü, Türkiye İstatistik Kurumu gibi resmi kurumların web siteleri kullanılabilir. Ayrıca, NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) ve NASA (National Aeronautics and Space Administration) gibi kurumların web sitelerinden de iklim verilerine ulaşmak mümkündür.
- Meteoroloji Genel Müdürlüğü: http://www.mgm.gov.tr/
- AccuWeather: https://www.accuweather.com/
- Weather.com: https://weather.com/
- WindFinder: https://www.windfinder.com/
- Wunderground: https://www.wunderground.com/
- Dünya Meteoroloji Örgütü: https://public.wmo.int/
- Türkiye İstatistik Kurumu: https://tuikweb.tuik.gov.tr/
- NOAA: https://www.noaa.gov/
- NASA: https://www.nasa.gov/
Python ve BeautifulSoup Kullanarak Web Scraping
Web Scraping, web sayfalarındaki verileri toplayan bir tekniktir. Python ve BeautifulSoup kullanarak web scraping işlemi oldukça kolay hale gelmiştir. Öncelikle Python kurulumu, ardından BeautifulSoup kurulumu gerçekleştirilir ve web sitelerinden veri toplama işlemine başlanır.
Python Kurulumu:Python kurulumu, resmi internet sitesinden indirilen Python paketinin kurulumu ile gerçekleştirilir. İndirme işlemi tamamlandıktan sonra paket açılır ve adımlar takip edilerek kurulumu tamamlanır.
BeautifulSoup Kurulumu:BeautifulSoup kurulumu, Python paket yöneticisi pip aracılığıyla yapılır. Terminal üzerinden "pip install beautifulsoup4" kodu çalıştırılarak kurulum gerçekleştirilir.
Verileri Toplama İşlemi:Python ve BeautifulSoup kullanarak web sitelerinden veri toplama adımları şu şekildedir:
1. requests modülünü kullanarak web sitesinin kaynak kodu çekilir.2. BeautifulSoup modülü kullanılarak kaynak kodu analiz edilir ve istenilen veriler çekilir.3. İstenilen veriler Pandas DataFrame yapısına dönüştürülerek manipüle edilebilir hale getirilir.
Özetle, Python ve BeautifulSoup kullanarak web scraping işlemi oldukça kolay ve hızlı bir şekilde gerçekleştirilebilir. Bu sayede web sitelerinden hava durumu ve iklim verileri gibi pek çok veri toplama işlemi yapılabilir.
Python Kurulumu
Python, web scraping işlemleri için oldukça popüler bir dil olarak kullanılır. Bu nedenle, Python kullanarak hava durumu ve iklim verileri toplamak için öncelikle Python kurulumunu yapmak gerekiyor.
Kurulum işlemi oldukça basittir. Resmi Python web sitesinden son sürümü indirmeniz yeterlidir ve bu sürümün işletim sisteminize uygun olmasına dikkat etmeniz gerekiyor. Ardından, belirtilen adımları takip ederek kurulumu tamamlayabilirsiniz.
| Adım | Açıklama |
|---|---|
| 1 | Python web sitesine giderek son sürümü indirin. |
| 2 | İndirilen dosyayı açarak kurulum işlemine başlayın. |
| 3 | Kurulumun dil ayarını yapın. |
| 4 | Kurulumun hedef konumunu seçin, genellikle varsayılan konumda bırakabilirsiniz. |
| 5 | Yüklenmesi gereken özellikleri seçin. |
| 6 | Kurulumun tamamlanmasını bekleyin ve sonraki adıma geçin. |
Python kurulumu bu kadar basittir. Sıradaki adım ise, Python kullanarak web scraping için gerekli kütüphane olan BeautifulSoup'ın kurulumudur.
BeautifulSoup Kurulumu
BeautifulSoup, Python dilinde web scraping yaparken kullanılan bir kütüphanedir. Bu kütüphane ile web sayfalarının HTML kodlarını çözümlemek ve sayfadaki belirli bilgilere erişmek mümkündür. BeautifulSoup kütüphanesini kullanmak için öncelikle Python kurulumu gerçekleştirilmelidir. Python'ın son sürümünü indirip kurduktan sonra, terminal veya komut istemcisine "pip install beautifulsoup4" komutunu yazarak kurulumu gerçekleştirebilirsiniz.
Kurulum işlemi bittikten sonra, BeautifulSoup kütüphanesini Python programınız içinde kullanmak için "import bs4" komutunu kullanmanız gerekmektedir. Bu komuttan sonra BeautifulSoup kütüphanesinde bulunan fonksiyonları kullanarak web scraping işlemleri gerçekleştirilebilir.
Ayrıca, BeautifulSoup kütüphanesi ile birlikte lxml veya html5lib gibi parser kütüphaneleri de kullanılabilir. Bu kütüphaneler sayfanın HTML kodlarının çözümlenmesine yardımcı olur ve daha hızlı sonuçlar verirler.
Kurulum işlemi ile ilgili bir örnek vermek gerekirse, öncelikle Python kurulumu gerçekleştirilir. Daha sonra, terminal veya komut istemcisine "pip install beautifulsoup4" komutu yazılır ve kurulum işlemi tamamlanır. Son olarak, Python programınızda "import bs4" komutunu kullanarak BeautifulSoup kütüphanesini import edebilirsiniz. Artık web scraping işlemleri için BeautifulSoup fonksiyonlarını kullanmaya hazırsınız.
Bu şekilde BeautifulSoup kütüphanesinin kurulumu kolayca gerçekleştirilebilir ve Python programı içinde kullanılarak web scraping işlemleri için gerekli fonksiyonlar kullanılabilir.
Verileri Toplama İşlemi
Web scraping işlemi yapmak için gerekli olan programlama dili Python ve scraping işlemi için kullanılan BeautifulSoup kütüphanesi yüklü olmalıdır. Bu adımlar tamamlandıktan sonra veri toplama işlemi gerçekleştirilebilir.
İlk olarak, veri toplanacak web sitesinin URL adresi belirlenir. Veri toplamak için ihtiyaç duyulan HTML kodlarına erişmek için requests kütüphanesi kullanılır.
```pythonimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoup
# URL adresi belirlenir.url = 'https://www.havadurumu15gunluk.net/istanbul-hava-durumu-15-gunluk.html'
# requests kütüphanesi kullanılarak HTML kodlarına erişilir.r = requests.get(url) # HTML kodları BeautifulSoup kullanılarak parse edilir.soup = BeautifulSoup(r.content, 'html.parser')```
Sonrasında, verilerin toplanacağı HTML etiketleri belirlenir. Bu adımda, Chrome Developer Tools kullanarak web sitesinin HTML yapılarına bakarak veri alınacak HTML etiketleri belirlenir.
```python# Hava durumu verilerinin alınacağı etiket belirlenir.results = soup.find_all('div', attrs={'class':'hava15b'})```
Son olarak, veri toplama işlemi gerçekleştirilir. Bu adımda, BeautifulSoup kullanılarak belirlenen HTML etiketleri üzerinden veriler toplanır ve istenilen formatta kaydedilir.
```python# Verilerin listeleneceği liste oluşturulur.data = [] # Her bir etiket üzerinde döngüye girilerek veriler tek tek toplanır.for result in results: date = result.find('div', attrs={'class':'panel-heading'}).text.strip() temp = result.find('div', attrs={'class':'hava15temp'}).text.strip() rainfall = result.find('div', attrs={'class':'hava15r'}).text.replace('/','').strip() wind_speed = result.find('div', attrs={'class':'hava15rd'}).text.strip() # Tek bir veri satırı oluşturulup, listeye eklenir. data.append((date, temp, rainfall, wind_speed)) # CSV formatında dosya oluşturulup, veriler kaydedilir.import csv with open('istanbul_hava_durumu_15_gunluk.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['Tarih', 'Sıcaklık', 'Yağış', 'Rüzgar Hızı']) writer.writerows(data)```Bu adımlar takip edilerek belirli bir web sitesinden hava durumu ve iklim verileri toplanabilir ve veri analizi için kullanılabilir.
Verilerin Üzerinde Analiz Yapma
Verilerin toplanmasının ardından, analiz yapmak da oldukça önemlidir. Bu nedenle, toplanan hava durumu ve iklim verileri üzerinde analiz yapmak için bir analiz aracı kullanılabilir. Bu araç, Python dilinde Pandas modülüdür.
Pandas modülü, verilerin analizi, manipülasyonu ve temizlenmesi için kullanılan bir araçtır. Bu modül, verilerinizi kolayca sıralamanıza, filtrelere göre ayırmanıza ve manipüle etmenize olanak tanır. Ayrıca, verilerinizi grafiksel olarak göstermenizi sağlar. Bu, verileri daha kolay analiz etmenizi sağlar.
Veri analizi için öncelikle Pandas modülü yüklenmelidir. Daha sonra, verilerinizi bir DataFrame'e dönüştürmeniz gerekir. Bu dönüştürme işlemi, verilerinizi daha kolay yönetmenizi sağlar. DataFrame oluşturulduktan sonra, analiz yapmak istediğiniz sütunları, istatistikleri ve grafikleri seçebilirsiniz.
Örneğin, hava durumu verilerinde, sıcaklık, nem, rüzgar hızı gibi sütunlar bulunur. Bu sütunlardaki verilerin istatistikleri alınabilir. Ayrıca, sıcaklık ve nem arasındaki ilişkiyi analiz etmek için bir grafik oluşturulabilir. Bu, hava durumu verilerinin daha iyi anlaşılmasını sağlar.
Verilerin analizi işlemlerinden sonra, sonuçlar tablolar veya grafikler şeklinde sunulabilir. Bu veriler, hava durumu ve iklim verileri hakkında daha fazla bilgi sağlar. Analiz sonuçları, hava durumu tahminleri ve iklim modellerinin geliştirilmesinde de kullanılabilir.
Bu nedenle, verilerin analizi, hava durumu ve iklim verilerinin toplanmasının ardından önemli bir aşamadır. Pandas modülü ise, verilerin analizi, manipülasyonu ve temizlenmesi için kullanabileceğiniz kolay bir araçtır.
Sonuç
Web scraping ile hava durumu ve iklim verileri toplamak oldukça kullanışlıdır. Toplanan veriler, bu alanlarda faaliyet gösteren şirketlerin, tarım sektörünün ve turizm sektörünün yanı sıra hükümetlerin de işine yarayabilir.
Hava durumu ve iklim verileri toplama işlemi, web scraping ile çok daha kolay hale gelir. Bu sayede verilerin manuel olarak toplanmasıyla oluşabilecek hatalar da önlenir. Ayrıca, toplanan verilerin analizi de oldukça kolaydır.
Pandas modülü, toplanan verilerin analizi için oldukça faydalıdır. Verileri grafiksel olarak göstererek, daha kolay anlaşılabilir hale getirir. Örneğin, daha önce hiçbir şirket tarafından toplanmamış bir bölgenin hava durumu ve iklim verilerinin analizi kolaylıkla yapılabileceği gibi, turizm sektörü için de yararlı olabilir. Bu sayede, bir bölgedeki hava durumu ve iklim verilerinin değerlendirilmesi sonucunda hangi aylarda turizmin yoğunlaşacağı tahmin edilebilir.
Ayrıca, toplanan veriler değişkenlik gösterdiğinde, bu değişiklikleri takip etmek ve analiz etmek için de web scraping oldukça faydalıdır. Bu nedenle, hava durumu ve iklim verileri toplama işlemi, sadece turizm sektörü için değil, herhangi bir sektör için de oldukça faydalıdır.
Web scraping ile hava durumu ve iklim verileri toplayarak yapılacak çok iş var. Bu nedenle, web scraping yeteneklerinizi geliştirin ve veri madenciliği alanında başarılı bir kariyer yapma yolunda ilerleyin.