استخراج بيانات المنتجات من الويب (Web Scraping) وهيكلتها باستخدام Python

نبذة عن المشروع:

بناء سكريبت مرن ودقيق لاستخراج البيانات (Data Extraction) من صفحات الويب وتحويلها من شكلها الخام غير المهيكل إلى بيانات مهيكلة جاهزة للتحليل. انطلاقاً من شغفي الدائم بتعلم وتطبيق أحدث تقنيات هندسة البيانات، قمت بتنفيذ هذا المشروع كخطوة أساسية تحاكي عمليات سحب البيانات لبناء خطوط نقل البيانات (Data Pipelines).

خطوات التنفيذ وأبرز ميزات العمل:

استخراج البيانات (Web Scraping): تحليل هيكل صفحة الويب (HTML Elements) واستخدام مكتبة BeautifulSoup للوصول إلى تفاصيل المنتجات بدقة (مثل: عنوان المنتج، السعر، وحالة التوفر في المخزون).

معالجة وهيكلة البيانات (Data Structuring): تحويل البيانات الخام التي تم جمعها إلى قواميس (Dictionaries) ثم إلى جداول بيانات (DataFrames) منظمة باستخدام مكتبة Pandas.

تصدير وحفظ البيانات (Data Exporting): أتمتة عملية حفظ البيانات المستخرجة بصيغ متعددة (CSV و Excel) لتسهيل قراءتها، تخزينها في قواعد البيانات، أو مشاركتها مباشرة مع فرق التحليل.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

لغة البرمجة: Python

المكتبات: BeautifulSoup (للاستخراج), Pandas (للهيكلة)

يعكس هذا العمل القدرة على توفير الوقت والجهد من خلال أتمتة عمليات جمع البيانات اليدوية، وتحويلها إلى أصول رقمية ذات قيمة.