Improving the Data Collection Process.

Veri Kaynağı Yönetimi (Adapter Pattern ile) Amaç: Farklı veri kaynaklarından veri toplarken her kaynak için ayrı bir modül (adapter) kullanmak. Böylece farklı kaynaklardan (Web, API, RSS, vb.) gelen verileri aynı altyapı üzerinden toplayabilirsiniz. Adımlar: Adapter pattern ile farklı veri kaynakları için ayrı sınıflar oluşturun. Her sınıf, bir veri kaynağı türünü temsil eder (API, Web Scraping, RSS, vb.). Her sınıfta fetch_data() gibi standart bir metot implement edin, bu metot ilgili kaynaktan veriyi çeker. Örnek: python Copy code class ApiAdapter: def init(self, source_url, params): self.source_url = source_url self.params = params

def fetch_data(self):
    response = requests.get(self.source_url, params=self.params)
    return response.json()

class WebScrapingAdapter: def init(self, source_url): self.source_url = source_url

def fetch_data(self):
    # Web scraping kodu
    pass

Veritabanı Yönetimi (MongoDB ve PostgreSQL ile) Amaç: Düzensiz ve yapılandırılmış verileri doğru şekilde ayırarak depolamak. Adımlar: MongoDB: Düzensiz veriler (JSON, XML, HTML) için kullanılacak. Özellikle API ve web scraping sonuçları burada tutulabilir. PostgreSQL: Yapısal veriler (örneğin trend analizi, kategoriler, vb.) PostgreSQL’de tutulur. Veri Ayırımı: JSON/XML gibi düzensiz formatlar için MongoDB’yi kullanın. Yapısal ve ilişkisel veriler için PostgreSQL tercih edin. Veriyi toplarken kaynağa ve veri tipine göre hangi veritabanını kullanacağınızı belirleyin. Örnek Ayırma Kararı: Web scraping verisi -> MongoDB Kategoriler ve trendler -> PostgreSQL
Asenkron Veri Toplama (Async & Parallel Processing) Amaç: Farklı kaynaklardan gelen verilerin aynı anda, asenkron bir şekilde toplanmasını sağlamak. Adımlar: Python (asyncio) veya Node.js (Promises) gibi teknolojilerle asenkron veri toplama yapısı kurun. Queue mekanizması (Kafka, RabbitMQ) ekleyerek veri toplama sürecini organize edin. Her bir veri kaynağı için bağımsız olarak veri toplama işlemi başlatın ve sonuçları ilgili veritabanına yazın.
Konfigürasyon Yönetimi (.env veya JSON ile) Amaç: Veritabanı bağlantı ayarları, API anahtarları gibi hassas bilgilerin güvenli ve esnek yönetimi. Adımlar: .env dosyası ile hassas bilgileri yönetin (API keys, DB connection strings). Konfigürasyonları JSON dosyasında tutmayı düşünüyorsanız, .env dosyasındaki environment değişkenleri ile birlikte JSON dosyasına yönlendirme yapabilirsiniz. Yapı: env Copy code DB_HOST=localhost DB_USER=username DB_PASS=password Bu bilgileri uygulamanıza import edin: python Copy code from dotenv import load_dotenv load_dotenv()

db_host = os.getenv('DB_HOST')

Repository Pattern (Veri Okuma ve Yazma için) Amaç: Veriye erişim süreçlerini standart hale getirmek, veritabanından veri okuma ve yazmayı soyutlamak. Adımlar: Repository pattern’i kullanarak, her veritabanı için veri okuma ve yazma işlemlerini bir sınıf ile soyutlayın.

MongoDB için bir Repository:

python Copy code class MongoRepository: def init(self, collection_name): self.collection = mongo_client[collection_name]

def insert_data(self, data):
    return self.collection.insert_one(data)

def find_data(self, query):
    return self.collection.find(query)

PostgreSQL için bir Repository:

python Copy code class PostgreSQLRepository: def init(self, connection): self.conn = connection

def insert_data(self, table, data):
    with self.conn.cursor() as cur:
        # Veri ekleme kodu
        cur.execute(f"INSERT INTO {table} ...")

Çoklu Dil ve Coğrafya Desteği (Dil ve Bölge Bazlı Kayıt) Amaç: Her kaynağın dil ve coğrafya bilgisine göre veriyi kaydetmek ve ileride doğru dilde sunmak. Adımlar: Veri Çekme: Veri kaynağını çekerken dil ve bölge bilgilerini kaynak veritabanında tutarak veriyi toplarken bu bilgiyi de kullanın. Kaydetme: Veriyi toplarken dil ve bölge bilgisine göre ilgili MongoDB veya PostgreSQL tablosuna yazın. Örnek: Veriyi MongoDB’ye kaydederken dil ve coğrafya bilgisiyle birlikte kaydedin: python Copy code data = { "title": "Sample trend", "content": "This is a sample trend content", "language": "ENG", "geo": "Global", "source": "API", "date": "2024-10-20" } mongo_repository.insert_data(data)
Veri Aktarımı İçin Metadata Eklemek Amaç: Veriyi kaydederken kaynağı, dil ve coğrafya gibi metadataları ekleyerek, diğer katmanlara aktarımı standardize etmek. Adımlar: Her veri kaydına metadata ekleyin. Örneğin: Kaynak Bilgisi: Hangi API'den geldi? Dil ve Coğrafya: Hangi dilde ve coğrafyada geçerli? Zaman Damgası: Verinin toplandığı zaman. Bu metadata’yı her veri kaynağından çekilen veriyle birlikte işleyin ve veritabanına kaydedin.

AutoContentLabs / data-collection

Improving the Data Collection Process. #4