اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع کرالینگ وب با پایتون و اسکرَپی

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع کرالینگ وب با پایتون و اسکرَپی

موضوع کلی: استخراج داده‌های وب و کرالینگ

موضوع میانی: فریم‌ورک‌های کرالینگ پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر کرالینگ وب و تفاوت با اسکریپت‌نویسی ساده
  • 2. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون
  • 3. آشنایی با معماری Scrapy و اجزای اصلی
  • 4. ساخت اولین پروژه Scrapy: startproject و ساختار پوشه‌ها
  • 5. تعریف Spiderها: کلاس‌های پایه و متد parse
  • 6. استفاده از Selectors: XPath و CSS برای انتخاب داده‌ها
  • 7. استخراج داده‌های ساختاریافته: Item، Field و ItemLoader
  • 8. مدیریت Request و Response: callback، errback و meta
  • 9. پیاده‌سازی Pagination و دنبال کردن لینک‌های بعدی
  • 10. کار با FormRequest برای ارسال فرم‌ها و لاگین
  • 11. مدیریت Cookies، Session و احراز هویت
  • 12. استفاده از Middlewareهای Downloader و Spider
  • 13. ساخت Pipelineهای پردازش داده: اعتبارسنجی، تمیزکاری، ذخیره‌سازی
  • 14. ذخیره داده در JSON، CSV، XML و Excel
  • 15. اتصال به پایگاه‌های داده: SQLite، PostgreSQL، MongoDB
  • 16. استفاده از Item Exporter برای خروجی‌های سفارشی
  • 17. مدیریت خطا و Retry_policy در Scrapy
  • 18. تنظیمات Settings: CONCURRENT_REQUESTS، DOWNLOAD_DELAY، AUTOTHROTTLE
  • 19. استفاده از Scrapy Shell برای تست و دیباگ سلکتورها
  • 20. لاگ‌گیری و مانیتورینگ اجرا با LOG_LEVEL و Stats Collection
  • 21. استفاده از Signals برای رویدادهای سفارشی
  • 22. استفاده از Feed Exports برای خروجی مستقیم به فایل یا استریم
  • 23. کرالینگ سایت‌های جاوااسکریپت‌محور با Splash
  • 24. ادغام Scrapy با Selenium/Playwright برای رندر مرورگر
  • 25. مدیریت User-Agent Rotation و Proxy Middleware
  • 26. استفاده از Scrapy-Redis برای کرالینگ توزیع‌شده
  • 27. پیاده‌سازی CrawlSpider و Rules برای استخراج لینک‌ها به صورت خودکار
  • 28. استفاده از Link Extractor و Allow/Deny patterns
  • 29. مدیریت سایت‌های با CAPTCHA و راهکارهای حل
  • 30. بهینه‌سازی حافظه و CPU در کرال‌های بزرگ
  • 31. استفاده از ItemAdapter برای کار با انواع Item
  • 32. تست واحد و یکپارچگی Spiderها با pytest
  • 33. استفاده از Contracts برای تست خودکار Spider
  • 34. مدیریت تنظیمات محیطی با .env و configparser
  • 35. استفاده از Scrapy Deploy (Scrapyd) برای استقرار در سرور
  • 36. پیکربندی Scrapyd و API برای زمان‌بندی کرال‌ها
  • 37. مانیتورینگ کرال‌ها با Scrapy Stats و Prometheus/Grafana
  • 38. استفاده از Scrapy Cloud (Zyte) برای مدیریت مقیاس‌پذیر
  • 39. امنیت در کرالینگ: احترام به robots.txt و Rate Limiting
  • 40. پردازش داده‌های بزرگ با Scrapy و Apache Beam / Spark
  • 41. استفاده از Item Pipeline برای انریچمنت داده (Geocoding، NLP)
  • 42. ساخت داشبورد نتایج کرال با Django/Flask و Chart.js
  • 43. استفاده از Scrapy برای استخراج داده‌های API مخفی (AJAX)
  • 44. مدیریت نسخه‌بندی Spiderها با Git و CI/CD
  • 45. استفاده از Docker برای کانتینرایز کردن پروژه Scrapy
  • 46. تنظیمات پیشرفته: Custom Settings Per Spider
  • 47. استفاده از Middleware برای فشرده‌سازی پاسخ (gzip، brotli)
  • 48. کار با فایل‌های استاتیک و دانلود تصاویر/فایل‌ها (FilesPipeline، ImagesPipeline)
  • 49. تبدیل داده‌های استخراج‌شده به فرمت‌های Linked Data (RDF، JSON-LD)
  • 50. استفاده از Scrapy برای تحلیل SEO: استخراج متا، هدرها، Schema.org
  • 51. پیاده‌سازی کرالینگ عمیق (Deep Crawl) با کنترل عمق
  • 52. استفاده از Scrapy برای مانیتورینگ تغییرات محتوا (Change Detection)
  • 53. بهینه‌سازی Selectorها برای عملکرد بالا
  • 54. استفاده از Scrapy برای استخراج داده از APIهای GraphQL
  • 55. ادغام با Elasticsearch برای جستجوی متنی داده‌های کرال‌شده
  • 56. استفاده از Scrapy برای تولید دیتاست‌های یادگیری ماشین
  • 57. مدیریت خطاهای شبکه: DNS، Timeout، Connection Reset
  • 58. استفاده از Scrapy برای کرالینگ وب‌سایت‌های چندزبانه
  • 59. استفاده از Scrapy برای استخراج داده از PDF و اسناد آفیس
  • 60. استفاده از Scrapy برای کرالینگ وب‌سایت‌های تک‌صفحه‌ای (SPA) با Pre-rendering
  • 61. استفاده از Scrapy برای استخراج داده‌های Real-time با WebSocket
  • 62. بهینه‌سازی Pipeline برای نوشتن دسته‌ای (Bulk Insert) در دیتابیس
  • 63. استفاده از Scrapy برای تست امنیتی: شناسایی فرم‌های آسیب‌پذیر
  • 64. استفاده از Scrapy برای مانیتورینگ قیمت و مقایسه محصولات
  • 65. استفاده از Scrapy برای استخراج داده‌های جغرافیایی و نقشه‌برداری
  • 66. استفاده از Scrapy برای کرالینگ شبکه‌های اجتماعی (API عمومی)
  • 67. استفاده از Scrapy برای ساخت موتور جستجوی اختصاصی
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: Automation Crawling CSS Selectors Data Extraction Data Pipeline Distributed Crawling Docker Machine Learning Datasets Python Scrapy Scrapyd SEO Analysis Web Scraping XPath

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.