سرویس اختصاصی WebScraper.ir

برای سایت یا منبع شما، ربات استخراج اختصاصی می‌سازیم

وقتی داده‌تان داخل یک سایت، پنل یا سامانه خاص است و ابزار آماده کافی نیست، برای همان منبع رباتی می‌سازیم که استخراج، بررسی و تحویل را خودکار انجام دهد.

  • ربات اختصاصی
  • اجرای زمان‌بندی‌شده
  • کنترل کیفیت
  • تحویل سورس
بررسی منبع من مشاهده نمونه اجرا

ابتدا منبع بررسی می‌شود؛ سپس روی نمونه واقعی تست و تحویل می‌گردد.

توسعه ربات و Scraper اختصاصی — استخراج خودکار از سایت و پنل — WebScraper.ir
منبع
سایت، پنل، فایل
خروجی
JSON، Excel، DB، API
اجرای
زمان‌بندی + هشدار
تحویل
سورس و مستندات

کاربردهای واقعی

دقیقاً چه کاری می‌توانیم برای شما انجام دهیم؟

مثال ۱ — استخراج از یک سایت خاص

سایتی دارید که محصولات یا اطلاعات خاصی دارد و می‌خواهید هر روز — یا هر چند ساعت — داده‌هایش را بگیرید.

سایت هدف ← ربات استخراج ← داده تمیز ← Excel / JSON / Database

مثلاً نام محصول، قیمت، موجودی، تصویر، دسته‌بندی و لینک — بدون کپی دستی صفحه‌به‌صفحه توسط اپراتور.

مثال ۲ — استخراج از پنل نیازمند ورود

اطلاعات داخل پنل تأمین‌کننده یا سامانه داخلی است و عمومی نیست.

ورود ← صفحات موردنظر ← استخراج ← ذخیره خروجی

در محدوده فنی توافق‌شده؛ برای نشست، صفحه پویا یا ورود دو مرحله‌ای، در امکان‌سنجی معماری مناسب (مثلاً مرورگر خودکار) انتخاب می‌شود.

مثال ۳ — فایل + وب با هم

گاهی داده از یک منبع نمی‌آید — مثلاً Excel روزانه تأمین‌کننده به‌همراه سایت محصولات.

Excel ← اطلاعات پایه ← سایت ← تکمیل فیلدها ← خروجی نهایی

یک خط واحد به‌جای دو فرایند دستی جدا.

مثال ۴ — اجرای خودکار روزانه

مثلاً هر شب ساعت ۲ داده‌ها به‌روز شوند.

زمان‌بندی ← اجرای Scraper ← کنترل کیفیت ← ذخیره ← گزارش اجرا

اگر اجرای شبانه مشکل داشت، برای تیم شما هشدار ثبت می‌شود.

مثال ۵ — اگر سایت تغییر کرد چه؟

ساختار صفحه عوض می‌شود و Scraper ناگهان خطا می‌دهد — پروژه باید قابل نگهداری باشد، نه فقط یک فایل یک‌بار مصرف.

تغییر انتخابگر ← تشخیص خطا ← ثبت اجرا ← هشدار

گزارش اجرا، هشدار انحراف و نگهداری قراردادی در محدوده سرویس پیش‌بینی می‌شود.

مثال ۶ — قبل از استخراج کامل، پایلوت

پروژه باید صدها هزار رکورد جمع کند؛ اول مستقیم سراغ کل حجم نمی‌رویم.

۱۰۰ رکورد نمونه ← بررسی کیفیت ← تأیید شما ← اجرای کامل

پایلوت روی نمونه واقعی و چک‌لیست پذیرش قبل از مقیاس‌دهی.

مثال ۷ — تحویل به دیتابیس یا API

خروجی لزوماً فایل نیست — داده مستقیم به سیستم شما می‌رود.

Scraper ← <a href="https://www.postgresql.org/docs/" target="_blank" rel="noopener">PostgreSQL</a> ← API ← سیستم شما

یا Scraper ← JSON / CSV، یا Scraper ← Database ← داشبورد.

مثال ۸ — تحویل سورس به تیم شما

می‌خواهید پروژه روی زیرساخت خودتان اجرا و نگهداری شود.

Source Code + <a href="https://docs.docker.com/" target="_blank" rel="noopener">Docker</a> + README + تنظیمات اجرا

تیم فنی شما مخزن کد، اجرا و به‌روزرسانی را در اختیار دارد.

به زبان ساده: شما منبع و داده موردنیاز را مشخص می‌کنید؛ ما رباتی می‌سازیم که همان داده را خودکار، قابل کنترل و قابل نگهداری استخراج کند.

شروع ساده

شما فقط ۳ چیز را مشخص کنید

  1. منبع چیست؟

    مثلاً:

    • سایت عمومی
    • پنل نیازمند ورود
    • API
    • فایل
    • پورتال داخلی
    • سامانه سازمانی

  2. چه داده‌ای می‌خواهید؟

    مثلاً:

    • قیمت
    • محصول
    • خبر
    • آگهی
    • موجودی
    • اطلاعات مشتری
    • هر فیلد مشخص دیگر

  3. خروجی را کجا می‌خواهید؟

    مثلاً:

    • Excel
    • JSON
    • Database
    • API
    • Dashboard
    • <a href="https://telegram.org" target="_blank" rel="noopener">Telegram</a> / Email alert
پایلوت نمونه واقعی قبل از مقیاس کامل
کنترل کیفیت هر اجرا گزارش و هشدار
زمان‌بندی خودکار شبانه یا دوره‌ای
سورس تحویل کد Docker و README

کدی می‌نویسیم که همان صفحات و ستون‌هایی را که در امکان‌سنجی بستید استخراج کند — با نگهداری قراردادی وقتی سایت منبع عوض شد.

در یک نگاه

اسکریپر دقیقاً برای سایت و فیلدهای شما

نتیجهٔ عملی

تحویل قابل اجرا در محیط شما

مثال: اجرای روزانه روی سرور شما، خروجی JSON یا Excel

کد، Dockerfile در صورت نیاز، و راهنمای اجرا — مالکیت با شماست.

  • محدوده فقط منابع و فیلدهای توافق‌شده؛ تغییر گستردهٔ سایت منبع فاز جداگانه است.
  • کیفیت نمونه خروجی تأییدشده قبل از تحویل نهایی و تست روی حجم واقعی پروژه.

معرفی

ربات استخراج اختصاصی یعنی مهندسی خط، نه یک فایل Python روی لپ‌تاپ

انتخاب Playwright در برابر Scrapy به پویایی صفحه، ورود و توان عملیاتی بستگی دارد — در امکان‌سنجی صریح می‌گوییم کدام لایه برای منبع شما هزینه و پایداری بهتری دارد.

تحویل سورس به معنی بی‌نیاز شدن از به‌روزرسانی انتخابگر نیست؛ قرارداد نگهداری، هشدار انحراف و SLA جدا تعریف می‌شود تا محیط اصلی قابل پیش‌بینی بماند.

محدودیت ضدربات، CAPTCHA و محدودیت درخواست روی انتخاب لایه (Requests، Scrapy، Playwright) و هزینه نگهداری اثر دارد؛ در امکان‌سنجی معماری پیشنهادی و ریسک فنی را شفاف گزارش می‌کنیم.

چک‌لیست پذیرش: N رکورد نمونه که تیم شما امضا می‌کند — قبل از مقیاس‌دهی و زمان‌بندی در محیط اصلی.

قبل و بعد از خط کارگاهی

قبل — اسکریپت موردی

  • یک فایل بدون ساختار داده و بدون ثبت گزارش خطا
  • انتخابگر می‌شکند — کسی هشدار نمی‌گیرد
  • توسعه روی Windows، محیط عملیاتی روی سرور دیگر

بعد — خط استخراج قابل ممیزی

  • امکان‌سنجی تا هشدار با قرارداد فیلد مشخص
  • کنترل کیفیت رکورد + گزارش ناموفق و انحراف
  • Docker، README و نمونه متغیر محیط برای عملیات فنی

مخاطب

این سرویس برای چه تیمی معنا دارد؟

سه نقش رایج — در امکان‌سنجی با منبع، خروجی و مدل تحویل شما هم‌تراز می‌کنیم.

خروجی تمیز با ساختار داده ثابت

فیلدهای توافق‌شده، اعتبارسنجی قبل از ذخیره و نمونه JSON برای تست خط پردازش داخلی — بدون غافلگیری در ستون‌های DB.

  • ساختار داده
  • کنترل کیفیت
  • خروجی‌گیری

محدوده

دقیقاً چه چیزی داخل قرارداد است؟

طراحی، ساخت و تحویل خط استخراج — نه مالکیت داده منبع یا ضمانت تغییر نکردن سایت سرویس بیرونی.

داخل محدوده قرارداد

  • امکان‌سنجی منبع، ساختار HTML/API، نشست و خروجی هدف
  • پیاده‌سازی کشف → استخراج → اعتبارسنجی → ذخیره → هشدار
  • پایلوت روی نمونه واقعی و چک‌لیست پذیرش
  • Docker، README، نمونه متغیر محیط و تحویل سورس در Git توافقی
  • ثبت گزارش اجرا، تلاش مجدد خطای موقت و هشدار انحراف انتخابگر
  • زمان‌بندی cron/Celery و استقرار اولیه روی سرور توافقی

خارج از محدوده قرارداد

  • CAPTCHA یا ضدربات بدون مسیر فنی پایدار در امکان‌سنجی
  • ضمانت دسترس‌پذیری یا ثبات چیدمان سایت سرویس بیرونی
  • مشاوره حقوقی استفاده از داده یا مجوز محتوا
  • نگهداری نامحدود بدون قرارداد SLA
  • تبدیل خودکار هر منبع دنیا بدون امکان‌سنجی جدا

تأخیر

چه چیزهایی خط را کند یا متوقف می‌کند؟

توان عملیاتی روی اسلاید تبلیغاتی ≠ زمان واقعی اجرا در محیط اصلی — در طراحی صریح می‌گوییم کجا گلوگاه و ریسک انحراف داریم.

بالا

پویایی صفحه و ورود

برنامه تک‌صفحه‌ای، احراز هویت دو مرحله‌ای، نشست کوتاه — Playwright سنگین‌تر از Scrapy

متوسط

محدودیت درخواست و خزش

محدودسازی نرخ در معماری، صف و سقف درخواست توافقی

متوسط

اعتبارسنجی و کنترل کیفیت

ساختار داده سخت‌گیرانه — رکوردهای ناموفق بیشتر ولی داده تمیزتر

بحرانی

CAPTCHA و ضدربات

انتخاب لایه (HTTP، مرورگر، پروکسی) — روی هزینه و زمان اثر مستقیم دارد

مداوم

تغییر چیدمان منبع

انحراف انتخابگر — هشدار و قرارداد نگهداری

کاربرد

کاربردهای رایج ربات استخراج اختصاصی

VPN

پورتال پشت VPN

اطلاعات ورود امن سازمان شما — استخراج با Playwright و ثبت گزارش دسترسی.

منبع قدیمی

HTML قدیمی

تجزیه‌گر مقاوم با جایگزین و تست پایش یکنواختی روی نمونه ثابت صفحه.

ترکیبی

فایل + وب

دریافت روزانه + استخراج تکمیلی — یک خط پردازش واحد.

عملیات

نگه‌داری روی سرور ۲۴/۷

اجرای زمان‌بندی‌شده روی سرور ما — گزارش اجرا و هشدار.

API

ورودی API داخلی

ذخیره ← REST با سرویس توسعه API در معماری مشترک.

گزارش

اتوماسیون گزارش

خلاصه کنترل کیفیت و رکوردهای ناموفق به Slack یا ایمیل — با اتوماسیون گردش کار.

تحویل

خط را چطور تحویل و اجرا می‌کنید؟

همان خروجی‌هایی که تیم شما واقعاً برای استقرار و ممیزی نیاز دارد.

۱

سورس + Git

مخزن با شاخه محافظت‌شده، تاریخچه تمیز و بازبینی کد داخلی شما.

  • Python
  • مالکیت
  • درخواست ادغام
۲

Docker

ایمیج و compose نمونه — توسعه و عملیاتی یکسان.

  • عملیات فنی
  • متغیر محیط
  • CI
۳

گزارش اجرا / DB

متادیتای اجرا و رکوردها در PostgreSQL یا فایل خروجی.

  • ثبت گزارش
  • کنترل کیفیت
  • نگهداری داده
۴

نگه‌داری روی سرور

اجرای زمان‌بندی‌شده، پایش و اصلاح انتخابگر طبق SLA.

  • ۲۴/۷
  • هشدار
  • SLA

فرایند

از امکان‌سنجی تا تحویل و نگهداری

  1. امکان‌سنجی

    URL، ساختار منبع، ورود و خروجی هدف

  2. پایلوت

    ~۱۰۰ رکورد + چک‌لیست پذیرش

  3. مهندسی خط

    استخراج، اعتبارسنجی، ذخیره، هشدار

  4. تحویل

    Git، Docker، README

  5. نگهداری

    SLA، انحراف و مقیاس‌دهی پردازشگر

گروه‌بندی در ثبت گزارش و گزارش اجرا

ستون‌ها در نگاشت قرارداد با تیم شما ثبت می‌شود.

اجرا
  • run_id
  • duration_sec
  • source
کیفیت
  • records_ok
  • records_failed
  • qc_pass_pct
عملیات
  • pipeline
  • alerts
  • sample_record

داده‌ها

فیلدهای گزارش اجرا و رکورد

نام فیلدها در خروجی فنی همان‌طور که در جدول است؛ توضیح فارسی برای تیم داده، عملیات فنی و پذیرش تحویل.

run_id شناسه یکتا هر اجرا
source نام منبع یا پروفایل قراردادی
pipeline مراحل فعال در این اجرا
records_ok / records_failed شمارش بعد از اعتبارسنجی
duration_sec مدت واقعی اجرا (ثانیه)
qc_pass_pct نسبت قبولی کنترل کیفیت
alerts[] انحراف، مهلت، احراز هویت
sample_record نمونه رکورد برای پذیرش
نمونه گزارش اجرا

داده نمایشی — اعداد واقعی نیستند. ساختار نهایی در امضای پروژه ثبت می‌شود. دسترس‌پذیری منبع سرویس بیرونی ضمانت نمی‌شود.

{
  "run_id": "2025-06-26T08:00:00Z",
  "source": "portal-internal",
  "pipeline": ["discovery", "extract", "validate", "store", "alert"],
  "records_ok": 842,
  "records_failed": 3,
  "duration_sec": 1240,
  "qc_pass_pct": 99.6,
  "alerts": [{"type": "selector_drift", "field": "price", "severity": "warn"}],
  "sample_record": {"id": "X-99", "field_a": "value", "scraped_at": "2025-06-26T08:19:40Z"}
}

ادامه مسیر

برای API، پلتفرم، اتوماسیون و اصول فنی اطراف خط استخراج.

درون سایت

منابع بیرونی

فنی

ابزارها، زمان‌بندی و محدودیت‌ها

Python

هسته استخراج و هماهنگی خط

Playwright

برنامه تک‌صفحه‌ای، ورود و رندر

Scrapy

خزش با توان عملیاتی بالا

PostgreSQL

ذخیره و گزارش اجرا

محدودیت‌های واقعی

  • CAPTCHA و ضدربات سخت بدون مسیر فنی پایدار در امکان‌سنجی
  • تغییر ناگهانی چیدمان و انحراف انتخابگر
  • محدودیت درخواست و ضدربات منبع
  • ورود با احراز هویت دو مرحله‌ای با فرآیند امنیتی سنگین
  • نیاز به نگهداری مداوم پس از تحویل اول

تحویل سورس ≠ بدون SLA — انحراف و به‌روزرسانی در قرارداد نگهداری تعریف می‌شود.

زمان‌بندی اجرا

cron ساده تا Celery با صف پردازشگر — بسته به حجم و محدودسازی نرخ توافقی در معماری.

SLA روی خط و زیرساخت استقرار ماست — تغییر چیدمان منبع در قرارداد نگهداری جدا شفاف می‌شود.

دستی / موردیاجرای درخواستی برای تست
زمان‌بندی‌شدهcron یا Celery beat
نگه‌داری روی سرورروی سرور ما یا VPS شما

محدوده پروژه و استفاده از داده

روش استخراج بر اساس معماری منبع، حجم داده و محدودیت‌های فنی در قرارداد تعریف می‌شود.

WebScraper.ir مشاور حقوقی نیست — مسئولیت استفاده نهایی از داده با مشتری است.

محدوده تحویل، فیلدها و SLA در امکان‌سنجی قبل از مقیاس‌دهی شفاف می‌شود.

داده حساس سازمانی فقط با کنترل دسترسی توافق‌شده پردازش می‌شود.

پرسش‌های متداول

پرسش‌های رایج قبل از قرارداد

در مدل توافقی بله — مخزن در Git شما یا خصوصی با مستندات اجرا.

سرویس‌ها و مطالب مرتبط

گام بعد

آدرس نمونه، خروجی مدنظر و محدودیت منبع را دارید؟

بفرستید — ابتدا منبع و ساختار داده بررسی می‌شود؛ سپس پایلوت روی نمونه واقعی و مدل تحویل (سورس، اجرا روی سرور یا نگهداری قراردادی) را مشخص می‌کنیم.

بررسی منبع من تماس با تیم