Son inceleme ve güncelleme: Ağustos 2026.

Tarayıcı İş Akışları, Görsel Projeler ve Geliştirici Boru Hatları için 6 Ekran Kazıma Aracı

Ekran kazıma; tarayıcıda kullanıcının zaten görebildiği verileri çekmek, tekrar edilebilir bir görsel iş akışını kaydetmek, özel bir tarayıcı geliştirmek ya da bir uygulamadan veri çıkarma API’si çağırmak gibi farklı işleri kapsayabilir. Bu işlerin her birinin sahibi, bakım yaklaşımı ve ortaya çıkan çıktı bambaşka olur. Burada asıl kritik soru, en uzun özellik listesine sahip araç hangisi değil; sizin iş akışınıza hangisinin en iyi uyduğudur.

Bu rehber, güncel altı aracı bu iş akışına göre karşılaştırıyor: tarayıcı odaklı bir AI kazıyıcı, iki görsel proje oluşturucu, bir Python çerçevesi, API öncelikli bir veri çıkarma platformu ve tarif temelli bir tarayıcı eklentisi. Bunları yalnızca erişim izniniz olan veriler için kullanın; projeniz için geçerli izinleri, gizlilik kurallarını ve site politikalarını mutlaka dikkate alın.

Bir Ekran Kazıma Aracı Nasıl Seçilir?

Genel bir “kolay mı güçlü mü” ölçeğine bakmak yerine, önce iş modelinden başlayın:

• Bir işletme kullanıcısının hemen ihtiyaç duyduğu, tarayıcıda görünen veriler: Mevcut sayfayı yapılandırılmış bir tabloya çevirebilen tarayıcı odaklı bir araç seçin.
• Test edilebilir ve zamanlanabilir bulut çalıştırmaları olan tekrar edilebilir bir görsel iş akışı: Octoparse veya ParseHub gibi görsel bir görev oluşturucu seçin.
• Bakımı yapılan, kod sahipliği olan bir tarayıcı: Ekibiniz kod yazmaya, test etmeye, dağıtmaya ve sahiplenmeye hazırsa Scrapy gibi bir çerçeve seçin.
• API üzerinden bir uygulamaya dönen yapılandırılmış veri: Diffbot gibi API öncelikli bir ürünü değerlendirin.
• Tarif temelli bir tarayıcı görevi: Sayfanın yapısı buna uygunsa ve iş doğal olarak tarayıcı içinde yürüyorsa DataMiner gibi bir tarayıcı eklentisini değerlendirin.

Ayrıca sonuçların nereye gideceğine, sayfa değiştiğinde çıkarım sürecini kimin sürdüreceğine ve veri toplama işleminin kaynak veri açısından izinli olup olmadığına karar verin.

1. Thunderbit: Tarayıcı Odaklı AI Ekran Kazıma

Thunderbit, bir kullanıcının tarayıcıda görüntülemeye yetkili olduğu verileri toplamak için tasarlanmış, ajan tabanlı bir web kazıyıcıdır — web kazıma için bir AI ajanı. Tarayıcıda görünen liste, dizin, ürün sayfası, portal ve belgeleri; önce bir kazıma projesi oluşturmanıza ya da seçici tanımlamanıza gerek kalmadan yapılandırılmış satırlara dönüştürmek için geliştirilmiştir.

Etkileşim bilerek kısa tutulur: AI Suggest Fields mevcut sayfa veya belge için sütunlar önerir; kullanıcı bunları gözden geçirip isterse düzenledikten sonra tek bir Scrape tıklaması çıkarımı başlatır. Ortaya çıkan tablo Excel, Google Sheets, Airtable ve Notion gibi araçlara aktarılabilir.

En uygun kullanım alanı: Satış, operasyon, pazar araştırması, gayrimenkul ve e-ticaret ekiplerinin; görsel akış şeması ya da kod deposuyla başlamadan, yetkili web verisini yapılandırılmış biçimde alması.

Teknik veri iş akışları için Thunderbit; bir API, MCP sunucusu ve CLI destekler. Bu arayüzler, tarayıcı merkezli bir çıkarımın dahili bir sisteme, zamanlanmış bir sürece ya da ajan iş akışına beslenmesi gerektiğinde oldukça kullanışlıdır.

Tarayıcı Tabanlı Ekran Kazıma için Thunderbit’i Deneyin

2. Octoparse: Görsel ve Tekrar Edilebilir Çıkarma İş Akışları

Octoparse, kazıma görevini tekrar edilebilir bir iş akışı olarak düzenler: görevi bir URL, şablon ya da özel yapılandırmadan oluşturun; örnekle test edin; yerelde veya bulutta çalıştırın; ardından yapılandırılmış sonuçları dışa aktarın. Güncel dokümantasyonu; tıklama, kaydırma, sayfalama ve detay sayfası açma gibi görsel eylemleri anlatır.

Bu yapı, bir ekibin önce net bir görsel iş akışı oluşturup test etmek, sonra da bunu zamanlanmış veya gözetimsiz toplama için bulutta çalıştırmak istediği durumlarda Octoparse’u güçlü bir seçenek haline getirir. Güncel dokümantasyon ayrıca dosyalara, elektronik tablolara, veritabanlarına, bulut depolamaya ve diğer bağlı sistemlere dışa aktarmayı da açıklar.

En uygun kullanım alanı: Tekrar kullanılabilir görsel iş akışına, test aşamasına ve yerel ya da bulut tabanlı çalışma modeline ihtiyaç duyan analist ve operasyon ekipleri.

Şu durumda değerlendirin: Çıkarma işlemi hızlı bir tarayıcı görevinden fazlasıysa ve ekipteki birinin, hedef site değiştikçe iş akışı yapılandırmasını sahiplenmesi gerekiyorsa.

3. ParseHub: Bulut Çalıştırmalı Masaüstü Görsel Projeler

ParseHub, masaüstü tabanlı bir proje oluşturucu etrafında şekillenen görsel bir çıkarım ürünüdür. Güncel ürün materyali, projenin yerelde oluşturulmasını, yerelde test edilmesini ve bulutta çalıştırılmasını anlatır; ayrıca API üzerinden programatik erişimi ve ücretli planlarda zamanlamayı da belgeler.

ParseHub, çalıştırmaları buluta devretmeden önce bir projeyi masaüstü arayüzünde kurup incelemeyi tercih eden ekipler için pratik bir seçenektir. Buradaki karşılaştırma “her dinamik sayfada en iyi olan” değil; bu proje temelli masaüstü iş akışının, görevi yapılandıracak ve sürdürecek kişilerle uyumlu olup olmadığıdır.

En uygun kullanım alanı: Bulut yürütme ve API erişimiyle birlikte masaüstü görsel proje iş akışı isteyen araştırmacılar, analistler ve küçük teknik ekipler.

Şu durumda değerlendirin: Bir çıkarım projesini yerelde kurup test etmek, ardından ParseHub’ın bulut özellikleri üzerinden sonuçlarını almak ya da zamanlamak istiyorsanız.

4. Scrapy: Koda Sahip Çıkılan Tarayıcılar için Python Çerçevesi

Scrapy, tarayıcılar ve veri çıkarma projeleri oluşturmak için açık kaynaklı bir Python çerçevesidir. Dokümantasyonu; spider’ları, CSS ve XPath seçicileri, item’ları, item pipeline’larını, feed export’larını, middleware bileşenlerini ve projeleri yönetmeye yönelik komut satırı iş akışını kapsar.

Çıkarma mantığının bir yazılım kod tabanında yer alması gereken durumlarda doğru araç kategorisidir: geliştiriciler tarayıcıyı tanımlayabilir, öğeleri pipeline’larda dönüştürüp saklayabilir ve projeyi kendi dağıtım ve veri sistemlerine bağlayabilir. Ancak bu kontrol, uygulamanın, testin, altyapının ve güncellemelerin sorumluluğunu da beraberinde getirir.

En uygun kullanım alanı: Koda sahip çıkılan bir veri boru hattının parçası olarak özelleştirilebilir bir tarayıcıya ihtiyaç duyan mühendislik ve veri ekipleri.

Şu durumda değerlendirin: Python geliştirme kapasiteniz varsa ve kazıyıcının davranışının, dışa aktarımlarının ve entegrasyonlarının kendi projenizde uygulanıp sürdürülmesini istiyorsanız.

5. Diffbot: API Öncelikli Yapılandırılmış Web Çıkarma

Diffbot, web içeriğini kategorize edip yapılandırılmış JSON’a dönüştüren API’ler sunar. Güncel Extract API dokümantasyonu; otomatik analiz ile birlikte makale, ürün, görsel, video, tartışma, etkinlik, liste ve iş ilanı gibi sayfa türlerine yönelik API’leri kapsar; ayrıca kurallarla tanımlanan çıktı için bir Custom API de sunar.

Diffbot’un Crawl ürünü, başlangıç URL’leriyle başlayıp bağlantıları takip edebilir ve uygun sayfaları bir Extract API’ye gönderebilir; böylece yapılandırılmış sonuçlar birlikte toplanır. Bu, bir tarayıcı eklentisinde tıklayarak ilerlemekten ya da bir Python tarayıcı geliştirmekten farklı bir çalışma modelidir: veriyi kullanan uygulama bir API ile entegre olur ve dönen veriyi kullanır.

En uygun kullanım alanı: Yapılandırılmış sayfa verisini çıkarmak veya site düzeyinde tarama işleri çalıştırmak için API merkezli bir yaklaşım isteyen ürün, veri ve mühendislik ekipleri.

Şu durumda değerlendirin: Ana entegrasyon noktanız bir uygulama ya da veri servisi ise ve içerik sınıflandırma ile çıkarımı bir API üzerinden almak istiyorsanız.

6. DataMiner: Tarif Temelli Tarayıcı Çıkarımı

DataMiner, Chrome ve Edge için tarayıcı eklentisidir; tarayıcıda görünen sayfa verilerini CSV veya Excel’e çıkarır. Güncel ürün dokümantasyonu, çıkarım için tarifler kullanmayı ve özelleştirilmiş kurallar oluşturmayı anlatır; yardım merkezi ise bir tarifi önizleme, kazıma yöntemini seçme ve elde edilen veriyi indirme akışını gösterir.

DataMiner, uyumlu bir tarifin mantıklı bir başlangıç sunduğu ve işi yapan kişinin çıkarımı tarayıcı içinde incelemek istediği tarayıcı tabanlı toplama senaryoları için uygundur. Yardım dokümantasyonu ayrıca, sayfalama yapılmış bir liste boyunca toplama için bir seçenek olarak sonraki sayfa otomasyonunu da açıklar.

En uygun kullanım alanı: Tarif seçimi ve çıktı önizlemesinin merkezde olduğu araştırmacılar, büyüme ve operasyon kullanıcıları ile tarayıcı tabanlı iş akışları.

Şu durumda değerlendirin: Bir tarayıcı eklentisiyle çalışmak, bir tarifi seçmek ya da iyileştirmek, bir önizlemeyi incelemek ve tablo odaklı bir sonucu indirmek istiyorsanız.

Hızlı Karşılaştırma

Araç	Çalışma modeli	En güçlü kullanım alanı
Thunderbit	Tarayıcı odaklı AI çıkarımı	Yetkili ve tarayıcıda görünen içeriği yapılandırılmış tablolara dönüştürmek
Octoparse	Görsel görev oluşturucu	Tekrar edilebilir iş akışlarını yerelde veya bulutta oluşturmak, test etmek, çalıştırmak ve dışa aktarmak
ParseHub	Masaüstü görsel projeler	Projeleri yerelde yapılandırmak ve bulut çalıştırmaları ya da API erişimi kullanmak
Scrapy	Python çerçevesi	Koda sahip çıkılan bir projede özel bir tarayıcı geliştirmek
Diffbot	Çıkarma ve tarama API’leri	Yapılandırılmış web verisini bir uygulamaya veya veri servisine entegre etmek
DataMiner	Tarif temelli tarayıcı eklentisi	Tarayıcıda görünen veriyi CSV veya Excel’e önizleyip çıkarmak

Hangi Araç İş Akışınıza Uyar?

Ekip, yetkili bir tarayıcı oturumunda zaten görünen veriyi yapılandırmaya ihtiyaç duyuyor ve alanları önermede AI desteği istiyorsa Thunderbit kullanın. Yapılandırılmış, test edilmiş ve ardından yerelde ya da bulutta çalıştırılan görsel bir göreve ihtiyacınız varsa Octoparse kullanın. Masaüstü görsel proje oluşturucu ve bulut yürütme, operasyon ekibinize uygunsa ParseHub kullanın. Geliştiricilerin kendi yığınlarında bakımı yapılacak bir Python tarayıcısına ihtiyacı varsa Scrapy kullanın. Son sistem bir çıkarım ya da tarama API’si çağıracaksa Diffbot kullanın. Tarif temelli bir tarayıcı eklentisi ve tarayıcı içi önizleme işinize uyuyorsa DataMiner kullanın.

En iyi seçim, ekibinizin uzun vadede sorumlu biçimde işletebildiği araçtır. Bir iş akışını devreye almadan önce tam sayfaları, izinleri, çıktı kalitesini, bakım sorumluluklarını ve mevcut plan ayrıntılarını doğrulayın.

SSS

Ekran kazıma nedir?
Ekran kazıma, bir web sitesinde veya tarayıcı arayüzünde sunulan bilgileri yapılandırılmış veriye dönüştürme pratiğidir. Bu terim; tarayıcı eklentilerinden görsel oluşturuculara, kod çerçevelerinden çıkarım API’lerine kadar çok farklı yöntemleri kapsar.

Teknik olmayan bir işletme kullanıcısı için en iyi araç hangisi?
Tarayıcıda görünen ve yetkili olan veriler için Thunderbit, seçicilerle ya da kodla başlamadan alan önermek ve tablo oluşturmak üzere tasarlanmıştır. DataMiner da tarif iş akışı sayfayla uyumlu olduğunda iyi bir tarayıcı tabanlı alternatiftir.

Geliştirici sahipliğinde bir boru hattı için en iyi araç hangisi?
Scrapy, koda sahip çıkılan bir projede tarayıcı oluşturmak için kullanılan bir Python çerçevesidir. Entegrasyonun tarayıcı uygulamasını sahiplenmek yerine yapılandırılmış çıkarımı bir API üzerinden tüketmesi gerekiyorsa Diffbot alternatif bir modeldir.

Tekrarlayan bir iş akışını zamanlayabilir miyim?
Octoparse, bulut görev zamanlamasını belgeler; ParseHub ise ücretli planlarda bulut zamanlamayı belgeler. Doğru seçim, ekibinizin görsel bir görev, masaüstü projesi, API entegrasyonu ya da koda sahip çıkılan bir dağıtım modelinden hangisini tercih ettiğine bağlıdır.

Bu araçlar her web sitesiyle çalışır mı?
Hayır, hiçbir ürün seçimi tam iş akışını test etme ihtiyacını ortadan kaldırmaz. Sayfa yapısı, erişim kontrolleri, izinler, kullanım koşulları ve gereken alanlar; belirli bir iş akışının uygun ve güvenilir olup olmadığını etkiler.

Tarayıcı Tabanlı Ekran Kazıma için Thunderbit’i Deneyin Get Started Free