## 🚀 **Daha hızlı ve daha basit bir ölçekli kazıma yöntemi (sadece 5 satır kod) mi arıyorsunuz?** [**ScrapeGraphAI.com**](https://scrapegraphai.com/?utm_source=github&utm_medium=readme&utm_campaign=oss_cta&utm_content=top_banner)'daki geliştirilmiş sürümümüze göz atın! 🚀
---
# 🕷️ ScrapeGraphAI: Yalnızca Bir Kez Kazıyın
[English](../README.md) | [中文](chinese.md) | [日本語](japanese.md)
| [한국어](korean.md)
| [Русский](russian.md) | [Türkçe](turkish.md)
| [Deutsch](german.md)
| [Español](spanish.md)
| [français](french.md)
| [Português](portuguese.md)
| [Italiano](italian.md)
[](https://pepy.tech/projects/scrapegraphai)
[](https://opensource.org/licenses/MIT)
[](https://discord.gg/gkxQDAjfeX)
ScrapeGraphAI, LLM ve grafik mantığını kullanarak web siteleri ve yerel belgeler (XML, HTML, JSON, Markdown vb.) için kazıma süreçleri oluşturan bir _web kazıma_ Python kütüphanesidir.
Sadece hangi bilgiyi çıkarmak istediğinizi söyleyin, kütüphane sizin için yapar!
## 🚀 Entegrasyonlar
ScrapeGraphAI, kazıma yeteneklerinizi geliştirmek için popüler çerçeveler ve araçlarla sorunsuz entegrasyon sunar. Python veya Node.js ile geliştirme yapıyor olsanız da, LLM çerçeveleri kullanıyor olsanız da, no-code platformlarda çalışıyor olsanız da, kapsamlı entegrasyon seçeneklerimizle yanınızdayız.
Daha fazla bilgiyi aşağıdaki [bağlantıda](https://scrapegraphai.com) bulabilirsiniz
**Entegrasyonlar**:
- **API**: [Dokümantasyon](https://docs.scrapegraphai.com/introduction)
- **SDKs**: [Python](https://docs.scrapegraphai.com/sdks/python), [Node](https://docs.scrapegraphai.com/sdks/javascript)
- **LLM Çerçeveleri**: [Langchain](https://docs.scrapegraphai.com/integrations/langchain), [Llama Index](https://docs.scrapegraphai.com/integrations/llamaindex), [Crew.ai](https://docs.scrapegraphai.com/integrations/crewai), [Agno](https://docs.scrapegraphai.com/integrations/agno), [CamelAI](https://github.com/camel-ai/camel)
- **Low-code Çerçeveleri**: [Pipedream](https://pipedream.com/apps/scrapegraphai), [Bubble](https://bubble.io/plugin/scrapegraphai-1745408893195x213542371433906180), [Zapier](https://zapier.com/apps/scrapegraphai/integrations), [n8n](http://localhost:5001/dashboard), [Dify](https://dify.ai), [Toolhouse](https://app.toolhouse.ai/mcp-servers/scrapegraph_smartscraper)
- **MCP sunucusu**: [Bağlantı](https://smithery.ai/server/@ScrapeGraphAI/scrapegraph-mcp)
## 🚀 Hızlı Kurulum
Scrapegraph-ai için referans sayfası PyPI'nin resmi sayfasında mevcuttur: [pypi](https://pypi.org/project/scrapegraphai/).
```bash
pip install scrapegraphai
# ÖNEMLİ (web sitesi içeriğini almak için)
playwright install
```
**Not**: Diğer kütüphanelerle çakışmaları önlemek için kütüphaneyi sanal bir ortamda kurmanız önerilir 🐱
## 💻 Kullanım
Web sitesinden (veya yerel dosyadan) bilgi çıkarmak için kullanılabilecek birden fazla standart kazıma süreci vardır.
En yaygın olanı `SmartScraperGraph`'tır; bu, bir kullanıcı isteği ve kaynak URL'si verildiğinde tek bir sayfadan bilgi çıkarır.
```python
from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph
# Kazıma süreci için yapılandırmayı tanımlayın
graph_config = {
"llm": {
"model": "ollama/llama3.2",
"model_tokens": 8192,
"format": "json",
},
"verbose": True,
"headless": False,
}
# SmartScraperGraph örneğini oluşturun
smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(
prompt="Web sayfasından yararlı bilgileri çıkarın, şirketin ne yaptığına dair bir açıklama, kurucular ve sosyal medya bağlantılarını dahil edin",
source="https://scrapegraphai.com/",
config=graph_config
)
# Süreci çalıştırın
result = smart_scraper_graph.run()
import json
print(json.dumps(result, indent=4))
```
> [!NOTE]
> OpenAI ve diğer modeller için sadece llm yapılandırmasını değiştirmeniz yeterlidir!
> ```python
>graph_config = {
> "llm": {
> "api_key": "YOUR_OPENAI_API_KEY",
> "model": "openai/gpt-4o-mini",
> },
> "verbose": True,
> "headless": False,
>}
>```
Çıktı aşağıdaki gibi bir sözlük olacaktır:
```python
{
"description": "ScrapeGraphAI transforms websites into clean, organized data for AI agents and data analytics. It offers an AI-powered API for effortless and cost-effective data extraction.",
"founders": [
{
"name": "",
"role": "Founder & Technical Lead",
"linkedin": "https://www.linkedin.com/in/perinim/"
},
{
"name": "Marco Vinciguerra",
"role": "Founder & Software Engineer",
"linkedin": "https://www.linkedin.com/in/marco-vinciguerra-7ba365242/"
},
{
"name": "Lorenzo Padoan",
"role": "Founder & Product Engineer",
"linkedin": "https://www.linkedin.com/in/lorenzo-padoan-4521a2154/"
}
],
"social_media_links": {
"linkedin": "https://www.linkedin.com/company/101881123",
"twitter": "https://x.com/scrapegraphai",
"github": "https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai"
}
}
```
Birden fazla sayfadan bilgi çıkarmak, Python scriptleri oluşturmak veya hatta ses dosyaları oluşturmak için kullanılabilecek diğer süreçler de vardır.
| Süreç Adı | Açıklama |
| ----------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| SmartScraperGraph | Sadece bir kullanıcı isteği ve bir kaynak girişi gerektiren tek sayfalık kazıyıcı. |
| SearchGraph | Bir arama motorunun en iyi n arama sonucundan bilgi çıkaran çok sayfalı kazıyıcı. |
| SpeechGraph | Bir web sitesinden bilgi çıkaran ve bir ses dosyası oluşturan tek sayfalık kazıyıcı. |
| ScriptCreatorGraph | Bir web sitesinden bilgi çıkaran ve bir Python scripti oluşturan tek sayfalık kazıyıcı. |
| SmartScraperMultiGraph | Tek bir bilgi istemi ve kaynak listesi verilen birden çok sayfadan bilgi ayıklayan çok sayfalı kazıyıcı. |
| ScriptCreatorMultiGraph | Birden fazla sayfa veya kaynaktan bilgi çıkarmak için bir Python scripti oluşturan çok sayfalı kazıyıcı. |
Bu süreçlerin her biri için çoklu versiyon vardır. Bu, LLM çağrılarını paralel olarak yapmanızı sağlar.
**OpenAI**, **Groq**, **Azure** ve **Gemini** gibi API'ler aracılığıyla farklı LLM'leri kullanmak veya **Ollama** kullanarak yerel modelleri kullanmak mümkündür.
Yerel modelleri kullanmak istiyorsanız, [Ollama](https://ollama.com/) kurulu olduğundan ve **ollama pull** komutunu kullanarak modelleri indirdiğinizden emin olun.
## 📖 Dokümantasyon
[](https://colab.research.google.com/drive/1sEZBonBMGP44CtO6GQTwAlL0BGJXjtfd?usp=sharing)
ScrapeGraphAI dokümantasyonuna [buradan](https://docs.scrapegraphai.com/introduction) ulaşabilirsiniz.
## 🤝 Katkıda Bulunun
Projeye katkıda bulunmaktan çekinmeyin ve geliştirmeleri tartışmak ve bize önerilerde bulunmak için Discord sunucumuza katılın!
Lütfen [katkıda bulunma yönergelerine](https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai/blob/main/CONTRIBUTING.md) bakın.
[](https://discord.gg/uJN7TYcpNa)
[](https://www.linkedin.com/company/scrapegraphai/)
[](https://twitter.com/scrapegraphai)
## 🔗 ScrapeGraph API & SDKs
Sisteminize ScrapeGraph'u entegre etmek için hızlı bir çözüm arıyorsanız, güçlü API'mizi [burada!](https://dashboard.scrapegraphai.com/login) kontrol edin
[](https://dashboard.scrapegraphai.com/login)
Python ve Node.js için SDK'lar sunuyoruz, böylece projelerinize kolayca entegre edebilirsiniz. Aşağıda kontrol edin:
| SDK | Dil | GitHub Bağlantısı |
|-----------|----------|-----------------------------------------------------------------------------|
| Python SDK | Python | [scrapegraph-py](https://docs.scrapegraphai.com/sdks/python) |
| Node.js SDK | Node.js | [scrapegraph-js](https://docs.scrapegraphai.com/sdks/javascript) |
Resmi API Dokümantasyonu [burada](https://docs.scrapegraphai.com/introduction) bulunabilir.
## 🔥 Kıyaslama
Firecrawl kıyaslamasına göre [Firecrawl benchmark](https://scrapegraphai.com/compare/firecrawl), ScrapeGraph piyasadaki en iyi getirici!

## 📈 Telemetri
Paketimizin kalitesini ve kullanıcı deneyimini geliştirmek amacıyla anonim kullanım metrikleri topluyoruz. Bu veriler, iyileştirmelere öncelik vermemize ve uyumluluğu sağlamamıza yardımcı olur. İsterseniz, SCRAPEGRAPHAI_TELEMETRY_ENABLED=false ortam değişkenini ayarlayarak devre dışı bırakabilirsiniz. Daha fazla bilgi için lütfen [buraya](https://docs.scrapegraphai.com/introduction) bakın.
## ❤️ Katkıda Bulunanlar
[](https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai/graphs/contributors)
## 🎓 Atıflar
Kütüphanemizi araştırma amaçlı kullandıysanız, lütfen bizi aşağıdaki referansla alıntılayın:
```text
@misc{scrapegraph-ai,
author = {Lorenzo Padoan, Marco Vinciguerra},
title = {Scrapegraph-ai},
year = {2024},
url = {https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai},
note = {Büyük dil modellerinden yararlanan kazıma için bir Python kütüphanesi}
}
```
## Yazarlar
| | İletişim Bilgileri |
| ----------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Marco Vinciguerra | [](https://www.linkedin.com/in/marco-vinciguerra-7ba365242/) |
| Lorenzo Padoan | [](https://www.linkedin.com/in/lorenzo-padoan-4521a2154/) |
## 📜 Lisans
ScrapeGraphAI, MIT Lisansı altında lisanslanmıştır. Daha fazla bilgi için [LİSANS](https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai/blob/main/LICENSE) dosyasına bakın.
## Teşekkürler
- Projeye katkıda bulunan tüm katılımcılara ve açık kaynak topluluğuna destekleri için teşekkür ederiz.
- ScrapeGraphAI, yalnızca veri arama ve araştırma amacıyla kullanılmak üzere tasarlanmıştır. Kütüphanenin kötüye kullanılmasından sorumlu değiliz.
Made with ❤️ by [ScrapeGraph AI](https://scrapegraphai.com)
[Scarf tracking](https://static.scarf.sh/a.png?x-pxid=102d4b8c-cd6a-4b9e-9a16-d6d141b9212d)