Python کے ساتھ ماہر تجزیہ: API کے ذریعے Wildberries سے مصنوعات نکالنا

1. ڈیٹا پارس کرنا کیا ہے، اور آج کی ڈیٹا سے چلنے والی دنیا میں یہ کیوں اہم ہے؟
2. Python کو ڈیٹا پارس کرنے کے لیے مثالی پروگرامنگ زبان کیوں سمجھا جاتا ہے؟
3. آپ ویب سکریپنگ کے لیے خاص طور پر وائلڈ بیریز سے ڈیٹا نکالنے کے لیے APIs کو کیسے تلاش اور استعمال کر سکتے ہیں؟
4. ڈیٹا پارسنگ کے دوران ٹارگٹ سائٹ کے ذریعے آپ کے IP ایڈریس کو بلاک کرنے سے بچنے کے لیے کون سی حکمت عملی اختیار کی جا سکتی ہے؟
5. آپ وائلڈ بیریز سے نکالے گئے ڈیٹا کو پروسیس کرنے اور محفوظ کرنے کے لیے ازگر میں درخواستوں اور پانڈاس لائبریریوں کا استعمال کیسے کر سکتے ہیں؟

آج کی ڈیٹا سے چلنے والی دنیا میں، ویب سکریپنگ بہت سے پیشہ ور افراد کے لیے ایک لازمی مہارت بن گئی ہے۔ وائلڈ بیریز، روس کے سب سے بڑے بازاروں میں سے ایک، رجحانات، قیمتوں کا تعین اور صارفین کے رویے کا تجزیہ کرنے کے لیے مصنوعات کی معلومات کے ایک بھرپور ذریعہ کے طور پر کام کرتی ہے۔ یہ مضمون دریافت کرے گا کہ HTML صفحہ کوڈ کو پارس کرنے کی ضرورت کو نظرانداز کرتے ہوئے، Python اور سائٹ کے API کا استعمال کرتے ہوئے وائلڈ بیریز سے ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے کیسے نکالا جائے۔

ڈیٹا پارسنگ کا تعارف

ڈیٹا پارس آن لائن ذرائع سے معلومات نکالنے کا عمل ہے۔ فرسودہ طریقوں کے برعکس جن کے لیے HTML کوڈ کا تجزیہ کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، جدید نقطہ نظر میں APIs کے ساتھ کام کرنا شامل ہے، جو ڈیٹا ایسے فارمیٹ میں فراہم کرتے ہیں جس کا تجزیہ کرنا آسان ہو (اکثر JSON)۔ یہ ڈیٹا نکالنے کے عمل کو آسان بناتا ہے اور اسے زیادہ قابل اعتماد بناتا ہے۔

وائلڈ بیریز ڈیٹا پارسنگ کے لیے ازگر کا استعمال

Python اپنی لچک، طاقتور لائبریریوں اور سیکھنے میں آسانی کی وجہ سے ڈیٹا پارس کرنے کے لیے ایک مثالی پروگرامنگ زبان ہے۔ Python کے ساتھ تجزیہ شروع کرنے کے لیے، آپ کو چند لائبریریاں انسٹال کرنے کی ضرورت ہوگی:

• HTTP درخواستیں بھیجنے کی درخواستیں؛
• ڈیٹا میں ہیرا پھیری اور اسے CSV فارمیٹ میں محفوظ کرنے کے لیے پانڈا۔

APIs کو تلاش کرنا اور استعمال کرنا

Wildberries سے ڈیٹا پارس کرنے کے پہلے مرحلے میں پروڈکٹ کی معلومات ظاہر کرنے کے لیے سائٹ کے ذریعے استعمال کیے جانے والے مناسب API کا پتہ لگانا شامل ہے۔ یہ آپ کے براؤزر میں ڈویلپر ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے کیا جا سکتا ہے (مثلاً، گوگل کروم میں نیٹ ورک ٹیب) ان درخواستوں کی نشاندہی کرنے کے لیے جو پروڈکٹ ڈیٹا واپس کرتی ہیں۔

آئی پی بلاکنگ سے بچنا

ڈیٹا پارس کرنے کا ایک اہم پہلو آپ کے IP ایڈریس کو ٹارگٹ سائٹ کے ذریعے بلاک ہونے سے روک رہا ہے۔ پراکسی سرورز کا استعمال پابندیوں کو روکنے میں مدد کرتا ہے، بلاک ہونے کے خطرے کے بغیر ڈیٹا اکٹھا کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ مختلف خدمات سکریپنگ کے لیے پراکسی پیش کرتی ہیں، جن میں سے بہت سے شروع کرنے کے لیے مفت ٹریفک فراہم کرتے ہیں۔

درخواستوں اور پانڈاس لائبریریوں کے ساتھ کام کرنا

API اور اینٹی بلاکنگ اقدامات کو ترتیب دینے کے بعد، آپ اسکرپٹ کو پارس کرنے کے لیے لکھنا شروع کر سکتے ہیں۔ درخواستوں کی لائبریری کا استعمال API کو سوالات بھیجنے کے لیے کیا جاتا ہے، اور حاصل کردہ ڈیٹا کو پروسیسنگ اور محفوظ کرنے کے لیے پانڈوں کا استعمال کیا جاتا ہے۔ ذیل میں کوڈ کی مثالیں یہ بتاتی ہیں کہ اس کو عملی طور پر کیسے نافذ کیا جا سکتا ہے۔

مثال API درخواست

import requests
import pandas as pd

# URL and headers for the request
url = "API URL here"
headers = {
    "User-Agent": "Your User-Agent here"
}

# Sending the request and receiving data
response = requests.get(url, headers=headers)
data = response.json()

# Processing and saving data in CSV
df = pd.DataFrame(data['products'])
df.to_csv('wildberries_products.csv', index=False)

وائلڈ بیریز کی مصنوعات کا نمونہ

برانڈ	پروڈکٹ کا نام	قیمت	رعایت
نائکی	جوتے	4500	10%
سام سنگ	اسمارٹ فون	20000	15%
لیگو	بلڈنگ سیٹ	2599	5%

یہ جدول دکھاتا ہے کہ ڈیٹا کو پارس اور پروسیسنگ کے بعد کیسے پیش کیا جا سکتا ہے۔ پانڈوں کا استعمال ایسے ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا آسان بناتا ہے، بشمول تجزیہ، فلٹرنگ، اور مختلف فارمیٹس میں محفوظ کرنا۔

نتیجہ

API اور Python کے ساتھ ویب سکریپنگ ڈیٹا اکٹھا کرنے اور تجزیہ کرنے کے لیے ایک طاقتور ٹول پیش کرتی ہے۔ ویب وسائل تک خودکار رسائی سے متعلق قانونی پہلوؤں اور پابندیوں سے آگاہ ہونا ضروری ہے۔ سوچ سمجھ کر اور اخلاقی معیارات کی پابندی کے ساتھ، ڈیٹا پارس کرنے سے مارکیٹ کے رجحانات، مسابقتی تجزیہ، اور صارفین کے رویے کی بصیرت کھل سکتی ہے۔