# Web Scraping (Data Science & ML)

> BeautifulSoup, requests, HTML ayrıştırma, XPath, CSS seçicileri, API'ler, sayfalama, en iyi uygulamalar

- 18 mülakat soruları
- Mid-Level
- [Mülakat Soruları: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari.md)

## 1. HTML içeriğini ayrıştırmadan önce HTTP istekleri yapmak için tipik olarak hangi Python kütüphanesi kullanılır?

**Cevap**

requests kütüphanesi, HTTP isteklerini basit ve sezgisel bir şekilde yapmak için Python'daki standarttır. Net bir API ile GET, POST ve diğer HTTP fiillerini gerçekleştirmeye olanak tanır. BeautifulSoup HTTP istekleri yapmaz, yalnızca alındıktan sonra HTML'yi ayrıştırır.

## 2. Bir web scraping projesinde BeautifulSoup'un ana rolü nedir?

**Cevap**

BeautifulSoup, bir HTML belgesinden veri gezinmeyi, aramayı ve çıkarmayı sağlayan bir HTML/XML ayrıştırma kütüphanesidir. find() ve find_all() gibi yöntemler kullanarak öğelerin aranmasını kolaylaştıran bir belge ağacı oluşturur. HTTP istekleri yapmaz.

## 3. Verilen bir kritere uyan tüm öğeleri hangi BeautifulSoup yöntemi bulur?

**Cevap**

find_all() yöntemi, belirtilen kriterlere (etiket, öznitelikler, sınıf, vb.) uyan tüm öğelerin bir listesini döndürür. find() yöntemi yalnızca eşleşen ilk öğeyi döndürür. select() CSS seçicileri kullanır ve select_one() bir CSS seçici ile tek bir öğe döndürür.

## 15 soru daha mevcut

- requests ile bir istek yaparken özel bir User-Agent başlığı nasıl belirtilir?
- Response nesnesinin hangi özniteliği HTML içeriğini metin olarak döndürür?

Ücretsiz kaydol: https://sharpskill.dev/tr/login

## Diğer Data Science & ML mülakat konuları

- [Python Temelleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/python-basics.md): 25 soru, Junior
- [Python Nesne Yönelimli Programlama](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/python-oop.md): 20 soru, Junior
- [Python Veri Yapıları](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/python-data-structures.md): 20 soru, Junior
- [Git Temelleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/git-fundamentals.md): 18 soru, Junior
- [SQL Temelleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/sql-basics.md): 20 soru, Junior
- [NumPy Temelleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/numpy-fundamentals.md): 22 soru, Junior
- [Pandas Temelleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/pandas-basics.md): 22 soru, Junior
- [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/jupyter-colab.md): 16 soru, Junior
- [SQL Joins ve Gelişmiş Sorgular](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/sql-joins-advanced.md): 22 soru, Mid-Level
- [İleri Pandas](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/pandas-advanced.md): 24 soru, Mid-Level
- [Matplotlib & Seaborn ile Görselleştirme](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/matplotlib-seaborn.md): 20 soru, Mid-Level
- [Plotly ile Etkileşimli Görselleştirmeler](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/plotly-interactive.md): 18 soru, Mid-Level
- [Tanımlayıcı İstatistik](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/statistics-descriptive.md): 20 soru, Mid-Level
- [Çıkarımsal İstatistik](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/statistics-inferential.md): 24 soru, Mid-Level
- [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/bigquery-cloud.md): 18 soru, Mid-Level
- [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/feature-engineering.md): 22 soru, Mid-Level
- [Denetimli ML: Regresyon](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/ml-supervised-regression.md): 24 soru, Mid-Level
- [Denetimli ML: Sınıflandırma](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/ml-supervised-classification.md): 24 soru, Mid-Level
- [Karar Ağaçları ve Topluluk Yöntemleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/ml-trees-ensembles.md): 24 soru, Mid-Level
- [Denetimsiz ML](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/ml-unsupervised.md): 22 soru, Mid-Level
- [ML Pipeline'ları & Doğrulama](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/ml-pipelines-validation.md): 22 soru, Mid-Level
- [Zaman Serileri & Tahminleme](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/time-series-forecasting.md): 22 soru, Mid-Level
- [Deep Learning Temelleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/deep-learning-fundamentals.md): 24 soru, Senior
- [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/tensorflow-keras.md): 22 soru, Senior
- [CNN ve görüntü sınıflandırma](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/cnn-image-classification.md): 24 soru, Senior
- [RNN ve Diziler](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/rnn-sequences.md): 22 soru, Senior
- [Transformers ve Attention](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/transformers-attention.md): 24 soru, Senior
- [NLP ve Hugging Face](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/nlp-huggingface.md): 24 soru, Senior
- [GenAI ve LangChain](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/genai-langchain.md): 24 soru, Senior
- [MLOps ve Dağıtım](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/mlops-deployment.md): 24 soru, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/web-scraping