كيف يتم استخراج البيانات من الإنترنت برمجياً؟ شرح Web Scraping وWeb Crawling

مقدمة

في هذا المقال، نفتح نافذة على أحد أكثر المجالات التقنية إثارة وأهمية في العصر الرقمي: استخراج البيانات من الويب أو ما يُعرف بـ Web Scraping وWeb Crawling. ورغم انتشارهما الواسع في الشركات العالمية، إلا أنهما لا يزالان غير مفهومَين بالشكل الكافي في عالمنا العربي. لذا، دعونا نبدأ سلسلة جديدة نناقش فيها هذا المجال من جذوره حتى تطبيقاته المتقدمة.

ما هو Web Scraping؟

ببساطة، هو عملية استخراج البيانات من صفحات الإنترنت بشكل آلي ومنظم باستخدام الأكواد البرمجية. بدلًا من نقل البيانات يدويًا من موقع إلى جدول، يقوم البرنامج بجلبها خلال ثوانٍ. يُستخدم غالبًا عندما لا يوفر الموقع واجهة برمجية (API)، أو عندما تكون البيانات المعروضة بحاجة إلى معالجة خاصة.

ما هو Web Crawling؟

Web Crawling هو عملية تصفّح المواقع بشكل آلي لاكتشاف صفحاتها الداخلية عن طريق تتبّع الروابط الموجودة داخل كل صفحة. يُستخدم عادةً من قبل محركات البحث أو أدوات تحليل المحتوى لتجميع صفحات كثيرة. البرامج التي تنفّذ هذه العملية تُعرف باسم Spiders أو Crawlers. وهو خطوة غالبًا ما تسبق Web Scraping، لأن الزاحف الإلكتروني (Crawler) يجمع عناوين الصفحات، ثم يتم استخراج البيانات منها لاحقًا باستخدام Scraping.

الفرق بين Web Scraping وWeb Crawling

Web Scraping يركز على استخراج بيانات من صفحة محددة، أما Web Crawling فهو عملية استكشاف الموقع بالكامل عبر الروابط المتوفرة في صفحاته، ومن ثم تطبيق Web Scraping على كل صفحة يتم الوصول إليها. البرامج التي تقوم بهذه المهام تُعرف بـ Spiders أو Crawlers.

دور Web Scraping قبل الذكاء الاصطناعي

• مراقبة ومقارنة أسعار المنتجات والمنافسين.
• تجميع بيانات العملاء المحتملين (Lead Generation).
• بناء محركات بحث مشابهة لجوجل.
• تجميع قواعد بيانات لتدريب النماذج الذكية.
• عرض بيانات العقارات والخدمات المختلفة.

دوره في الثورة الحالية للذكاء الاصطناعي

كل نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة، من GPT إلى Claude، تعتمد على كم هائل من البيانات المجمّعة من الإنترنت. ومعظم هذه البيانات تم جمعها عن طريق Web Scraping، سواء بشكل مباشر أو من خلال شركات متخصصة. لا يمكن تدريب نموذج ذكي بدون تغذيته بالبيانات، وWeb Scraping هو المصدر الأسرع والأكثر تنوعًا لتلك البيانات.

هل Web Scraping قانوني؟

قانونية المجال تختلف حسب عدة عوامل:

• هل البيانات عامة أم خلف تسجيل دخول؟
• هل وافق المستخدم على الشروط وسياسات الموقع؟
• هل تم استخدام البيانات في منافسة غير عادلة؟

على سبيل المثال، في قضية بين LinkedIn وhiQ Labs، قضت المحكمة بجواز استخراج البيانات العامة. أما في أوروبا، أُدينت شركات مثل Booking لانتهاك شروط موقع Ryanair.

أهم التحديات البرمجية في Web Scraping

• تغيُّر تصميم الموقع يُبطل الكود.
• غياب البُنى المنظمة في الصفحة (Classes عشوائية).
• وجود أنظمة حماية متقدمة مثل الكابتشا أو كشف السلوك.

ولهذا السبب، تتطلب مشاريع Scraping احترافية في التعامل مع المشاكل التقنية، خصوصًا إن كانت تشمل مواقع كثيرة أو صفحات ديناميكية معقدة.

أخلاقيات المجال

• الالتزام بقوانين المواقع (robot.txt).
• عدم انتهاك حقوق الخصوصية أو استخدام بيانات حساسة.
• الحد من الضغط على الخوادم بعدد كبير من الطلبات.

كلمة أخيرة

Web Scraping وWeb Crawling لم يعودا مجرد أدوات مساعدة، بل أصبحا عنصرين جوهريين في بناء الأنظمة الذكية وتقديم خدمات تعتمد على البيانات. ومع تطور الذكاء الاصطناعي، فإن من يتقن هذا المجال سيملك سلاحًا قويًا في مستقبل التقنية.

إذا أعجبك هذا المقال ووجدت فيه فائدة، شاركه مع من يهتم. وإن أردت سلسلة مستمرة حول المجال، اكتب لنا في التعليقات. نحن في tecBamin نؤمن بأن نشر المعرفة مسؤولية.