Web Scraping & Bots · Ders

HTML Tablolarından Veri Çıkarma

Tablo biçimindeki HTML verilerini güvenilir biçimde ayrıştırmayı, rowspan ve colspan'ı işlemeyi ve karmaşık tabloları temiz yapılandırılmış satırlara dönüştürmeyi öğrenin.

HTML Tablolarından Veri Çıkarma, CoddyKit'te ücretsiz bir Web Scraping & Bots dersidir. Bu, 4 dersinin 4. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Web Scraping & Bots öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Web Scraping & Bots kursu toplamda 4 dersten oluşur.

Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.

Why Tables Are Tricky

HTML <table> elements look simple but are one of the most error-prone targets in scraping. Rows can merge cells, headers can repeat, and layout tables masquerade as data tables.

Data tables hold real records you want.
Layout tables only control visual structure.

This lesson focuses on extracting clean rows from genuine data tables.

Anatomy of a Table

A table is built from a few key tags:

<thead> / <tbody> group header and body rows.
<tr> is a single row.
<th> is a header cell, <td> is a data cell.

Knowing these landmarks lets you target rows precisely instead of grabbing raw text.

<table>
  <thead><tr><th>Name</th><th>Price</th></tr></thead>
  <tbody>
    <tr><td>Widget</td><td>$9.99</td></tr>
    <tr><td>Gadget</td><td>$14.50</td></tr>
  </tbody>
</table>

Selecting Rows

With a parser like BeautifulSoup you first find the table, then iterate its rows. Always scope your selection to tbody when present so the header row does not contaminate your data.

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
table = soup.select_one('table')
rows = table.select('tbody tr')
print(len(rows), 'data rows found')

Reading Cell Values

For each row, collect the cell text. Use get_text(strip=True) to drop surrounding whitespace and nested tag noise.

for row in rows:
    cells = [c.get_text(strip=True) for c in row.select('td')]
    print(cells)

Mapping Headers to Values

Raw lists of cells are fragile. Pair each value with its column header so your output is self-describing and column-order changes do not break downstream code.

headers = [h.get_text(strip=True) for h in table.select('thead th')]
records = []
for row in rows:
    cells = [c.get_text(strip=True) for c in row.select('td')]
    records.append(dict(zip(headers, cells)))
print(records[0])

Handling colspan

A cell with colspan="2" visually spans two columns. If you ignore it, every following cell shifts left and misaligns with its header. Read the attribute and pad accordingly.

span = int(cell.get('colspan', 1))
values.extend([text] * span)

Handling rowspan

rowspan is harder: a cell carries down into rows below it. Track a buffer of pending values keyed by column index and inject them into subsequent rows until the span is exhausted.

pending = {}
for r_idx, row in enumerate(rows):
    col = 0
    for cell in row.select('td'):
        while col in pending and pending[col][1] > 0:
            col += 1
        rs = int(cell.get('rowspan', 1))
        if rs > 1:
            pending[col] = [cell.get_text(strip=True), rs]
        col += 1

Cleaning Extracted Values

Cells often contain currency symbols, thousands separators, or stray unicode. Normalize before storing:

Strip $, , and whitespace.
Cast numeric strings to numbers.
Replace non-breaking spaces.

def clean_price(text):
    text = text.replace('$', '').replace(',', '').strip()
    return float(text) if text else None

print(clean_price('$1,299.00'))

Pandas read_html Shortcut

For well-formed tables, pandas.read_html parses every table on a page into DataFrames in one call. Use it for quick wins, then fall back to manual parsing for tables with merged cells.

import pandas as pd
tables = pd.read_html(html)
df = tables[0]
print(df.head())

Detecting Layout vs Data Tables

Before extracting, confirm the table holds real data. Heuristics:

Has a <thead> or repeated <th> cells.
Multiple rows with consistent column counts.
No nested tables used purely for spacing.

Skip tables that fail these checks.

Putting It Together

A robust table extractor: locate the data table, read headers, walk rows while resolving spans, clean each value, and emit a list of dictionaries. This pipeline survives most real-world markup.

def extract_table(table):
    headers = [h.get_text(strip=True) for h in table.select('thead th')]
    out = []
    for row in table.select('tbody tr'):
        vals = [c.get_text(strip=True) for c in row.select('td')]
        out.append(dict(zip(headers, vals)))
    return out

Quick Check

Test your understanding of table parsing.

Recap

You learned to extract clean records from HTML tables: scope to tbody, map headers to values, resolve colspan and rowspan, clean cell text, and use pandas.read_html for simple cases.

With these skills you can turn even messy tabular markup into reliable structured data.

Sıkça Sorulan Sorular

“HTML Tablolarından Veri Çıkarma” dersi ücretsiz mi?

Evet — “HTML Tablolarından Veri Çıkarma” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Web Scraping & Bots kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Web Scraping & Bots kursu toplamda 4 dersten oluşur.

“HTML Tablolarından Veri Çıkarma” dersinde ne öğreneceğim?

Tablo biçimindeki HTML verilerini güvenilir biçimde ayrıştırmayı, rowspan ve colspan'ı işlemeyi ve karmaşık tabloları temiz yapılandırılmış satırlara dönüştürmeyi öğrenin. Web Scraping & Bots ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.

Web Scraping & Bots öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?

Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Web Scraping & Bots, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 4. dersidir.

“HTML Tablolarından Veri Çıkarma” dersi ne kadar sürer?

Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.

Bu Web Scraping & Bots dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?

Evet. Her Web Scraping & Bots dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.

Bu kursun tüm dersleri

← Web Scraping & Bots Sayfasına Dön