اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استخراج اطلاعات وب با پایتون: مقدمه‌ای بر Scrapy و BeautifulSoup

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج اطلاعات وب با پایتون: مقدمه‌ای بر Scrapy و BeautifulSoup

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و برنامه‌نویسی

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزار و ابزارهای کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی استخراج اطلاعات وب
• 2. مقدمه‌ای بر پایتون برای استخراج اطلاعات
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
• 4. آشنایی با کتابخانه BeautifulSoup
• 5. مفاهیم اولیه HTML و CSS
• 6. انتخاب و استخراج عناصر با BeautifulSoup
• 7. کار با تگ‌ها و ویژگی‌ها در BeautifulSoup
• 8. استخراج متن و مقادیر صفات
• 9. پیمایش ساختار DOM با BeautifulSoup
• 10. مدیریت خطاهای رایج در BeautifulSoup
• 11. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک Scrapy
• 12. نصب و پیکربندی Scrapy
• 13. ایجاد یک پروژه Scrapy جدید
• 14. ساختار پروژه‌های Scrapy
• 15. نوشتن اولین Spider در Scrapy
• 16. آشنایی با Request و Response در Scrapy
• 17. استخراج داده‌ها با Selectors در Scrapy
• 18. استفاده از XPath برای انتخاب عناصر
• 19. استفاده از CSS Selectors در Scrapy
• 20. مدیریت لینک‌ها و صفحات پی‌درپی
• 21. استخراج داده‌های ساختاریافته
• 22. ذخیره‌سازی داده‌های استخراج شده (JSON, CSV)
• 23. استفاده از Items برای تعریف ساختار داده
• 24. Pipelines برای پردازش و ذخیره‌سازی داده‌ها
• 25. مدیریت درخواست‌های HTTP در Scrapy
• 26. تنظیمات و پیکربندی Scrapy
• 27. استفاده از Middlewares در Scrapy
• 28. نوشتن Custom Middlewares
• 29. عیب‌یابی و دیباگ کردن پروژه‌های Scrapy
• 30. استخراج داده از وب‌سایت‌های پویا (JavaScript)
• 31. آشنایی با Selenium برای وب‌سایت‌های پویا
• 32. استفاده از Selenium در کنار Scrapy
• 33. مدیریت کوکی‌ها و سشن‌ها
• 34. کار با فرم‌ها و ورود به سیستم
• 35. استخراج اطلاعات از APIها
• 36. مبانی API و RESTful Services
• 37. استفاده از کتابخانه Requests برای API
• 38. استخراج داده از JSON APIها
• 39. کار با توکن‌های احراز هویت
• 40. اصول اخلاقی در استخراج اطلاعات وب
• 41. رعایت قوانین robots.txt
• 42. مدیریت نرخ درخواست‌ها (Rate Limiting)
• 43. شناسایی و مدیریت CAPTCHA
• 44. استفاده از پراکسی در Scrapy
• 45. پراکسی‌های HTTP و SOCKS
• 46. مدیریت پراکسی‌های متغیر
• 47. آشنایی با وب‌سرویس‌ها
• 48. استخراج داده از وب‌سایت‌های پیچیده
• 49. تکنیک‌های پیشرفته استخراج
• 50. استفاده از XPaths پیچیده
• 51. استفاده از CSS Selectors پیشرفته
• 52. مدیریت داده‌های تکراری
• 53. پاکسازی و استانداردسازی داده‌ها
• 54. اعتبارسنجی داده‌های استخراج شده
• 55. استفاده از پایگاه داده برای ذخیره‌سازی
• 56. کار با پایگاه داده SQLite
• 57. کار با پایگاه داده PostgreSQL
• 58. کار با پایگاه داده MySQL
• 59. مدیریت حجم بالای داده
• 60. مقیاس‌پذیری پروژه‌های استخراج اطلاعات
• 61. استقرار پروژه‌های Scrapy
• 62. استفاده از Docker برای استقرار
• 63. نظارت و مانیتورینگ پروژه‌های استخراج
• 64. امنیت در استخراج اطلاعات وب
• 65. حفاظت از داده‌های حساس
• 66. مدیریت خطا و بازیابی
• 67. اصول طراحی سیستم‌های استخراج اطلاعات
• 68. مدیریت منابع سیستم
• 69. کارایی و بهینه‌سازی در Scrapy
• 70. تست در پروژه‌های Scrapy
• 71. نوشتن Unit Tests
• 72. نوشتن Integration Tests
• 73. مستندسازی پروژه‌های Scrapy
• 74. استفاده از ابزارهای مستندسازی
• 75. آشنایی با معماری‌های نرم‌افزار
• 76. الگوهای طراحی در استخراج اطلاعات
• 77. مدیریت وابستگی‌ها
• 78. ابزارهای خودکارسازی در استخراج
• 79. استفاده از ابزارهای خط فرمان
• 80. خلاصه مباحث پیشرفته Scrapy
• 81. نکات تکمیلی و بهترین شیوه‌ها
• 82. مقدمه‌ای بر تجزیه و تحلیل داده‌ها
• 83. تجسم داده‌های استخراج شده
• 84. کار با کتابخانه Matplotlib
• 85. کار با کتابخانه Seaborn
• 86. اصول مصورسازی داده‌ها
• 87. کار با داده‌های متنی
• 88. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 89. استفاده از NLTK برای NLP
• 90. استفاده از SpaCy برای NLP
• 91. تحلیل احساسات از داده‌های استخراج شده
• 92. کاربرد استخراج اطلاعات در کسب و کار
• 93. مطالعات موردی موفق
• 94. آینده استخراج اطلاعات وب
• 95. یادگیری ماشین در استخراج اطلاعات
• 96. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 97. استفاده از Scikit-learn
• 98. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی
• 99. آموزش مدل‌های رگرسیون
• 100. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین