استخراج بيانات عقارات

قمت بتنفيذ مشروع Web Scraping متقدم لاستخراج بيانات العقارات من موقع Property Finder، بهدف بناء Dataset غني ومنظم يمكن استخدامه في تحليل السوق العقاري أو بناء تطبيقات تعتمد على البيانات. ركزت في المشروع على استخراج البيانات بشكل سريع وفعال من عدد كبير من الصفحات بدون التأثير على الأداء أو فقدان البيانات. اعتمدت على Python Asynchronous Programming (asyncio + aiohttp) لتنفيذ عمليات استخراج البيانات بشكل متوازي (concurrent requests)، مما زاد من سرعة الـ scraping بشكل كبير مقارنة بالطرق التقليدية. كما استخدمت BeautifulSoup لتحليل صفحات الويب واستخراج البيانات، بالإضافة إلى التعامل مع JSON المدمج داخل الصفحة (NEXT_DATA) للحصول على بيانات دقيقة ومنظمة مباشرة من المصدر. قمت باستخراج مجموعة كبيرة من الحقول المهمة مثل السعر، المساحة، الموقع، نوع العقار، وسائل الدفع، والإحداثيات الجغرافية، مع التعامل مع الحالات المختلفة للبيانات (مثل وجود تقسيط أو عدمه). كما تم بناء نظام ذكي لإيقاف عملية الاستخراج تلقائيًا عند انتهاء الصفحات، مع تنظيم النتائج وتحويلها إلى DataFrame باستخدام pandas ثم حفظها في ملف CSV جاهز للتحليل. المشروع يعكس قدرتي على بناء حلول Data Extraction قوية وسريعة وقابلة للتوسع للتعامل مع مصادر بيانات حقيقية.