Identifizieren Sie Ihre Zielwebseite, überprüfen Sie das gesamte HTML, suchen Sie nach den benötigten Daten, verwenden Sie Parsing-Tools zum Extrahieren, verwalten Sie Ihre Proxys manuell und hoffen Sie, dass Sie nicht blockiert werden, wenn Sie dies wiederholt tun. Es ist ein mühsamer Prozess, aber so sah Web Scraping aus, bevor es API-basiertes Scraping gab.

Heute bieten Dienste wie Crawlbase machen den gesamten Prozess so viel einfacher. Sie überspringen alle komplizierten Schritte und können sich auf das Wesentliche konzentrieren: den Erhalt der benötigten Daten.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die wichtigsten Unterschiede zwischen traditionellem und API-basiertem Scraping erkennen und wie Sie mit einem effizienteren Ansatz zur Webdatenextraktion beginnen können. Crawlbase.

Inhaltsverzeichnis

  1. Die Grenzen herkömmlicher Schaber
  1. Beispiele für traditionelle Ansätze
  1. Hauptvorteile des API-basierten Scrapings
  1. Crawlbase API-basierter Ansatz
  1. Warum API-basiertes Scraping mit Crawlbase Gewinnt
  1. Häufig gestellte Fragen

Die Grenzen herkömmlicher Schaber

Einen Web Scraper von Grund auf neu zu erstellen ist leichter gesagt als getan. Für den Anfang benötigen Sie ein solides Verständnis von wie HTML funktioniert. Sie müssen die Struktur der Seite überprüfen und herausfinden, welche Tags wie <div>, <span>oder <a>; Sie verfügen über die gewünschten Daten und wissen genau, wie Sie diese extrahieren. Und das ist erst der Anfang. Traditionelles Scraping bringt noch weitere Herausforderungen mit sich:

Umgang mit mit JavaScript gerenderten Seiten

Die Lösung dieses Problems erfordert viel Aufwand. Sie benötigen wahrscheinlich Tools wie Selenium oder Playwright, um eine kopfloser Browser, da die gesuchten Daten nicht immer im ursprünglichen HTML der Seite erscheinen. Sie werden oft dynamisch generiert, nachdem die Seite geladen wurde. Wenn Sie sich auf eine einfache GET-Anfrage verlassen, gibt Ihr Scraper wahrscheinlich eine leere Antwort zurück.

IP-Sperren und Ratenbegrenzung

Dies ist eine der größten Herausforderungen beim traditionellen Scraping, da Websites auf diese Weise automatisierte Crawling- und Scraping-Aktivitäten erkennen und blockieren. Um diese Abwehrmaßnahmen zu umgehen, muss oft benutzerdefinierter Code geschrieben werden, um Proxys oder IP-Adressen zu rotieren und Logik hinzuzufügen, um menschliches Surfverhalten nachzuahmen. All dies erfordert fortgeschrittene Programmierkenntnisse und erhöht die Komplexität Ihres Scrapers erheblich.

Wartungskosten

Herkömmliche Scraper sind fast immer teurer – nicht nur finanziell, sondern auch in Bezug auf Entwicklungszeit und -aufwand. Manuell programmierte Scraper neigen dazu, häufig zu brechen und müssen ständig aktualisiert werden. Die Verwaltung fehlerfreier IPs oder rotierender Proxys erhöht den Wartungsaufwand zusätzlich. Fehlgeschlagene Scraper oder unvollständige Daten führen zudem zu einer Verschwendung von Rechenressourcen. Die meisten dieser Probleme lassen sich durch den Einsatz moderner, gut unterstützter APIs vermeiden.

Mangelnde Skalierbarkeit

Angesichts all dieser Probleme ist es nicht verwunderlich, dass die Skalierung ein großes Problem darstellt. Die hohen Kosten und die geringe Zuverlässigkeit machen es zu einer schlechten Wahl, insbesondere wenn Sie Ihr Projekt für größere Unternehmen skalieren möchten. Wenn Wachstum und Effizienz wichtig sind, ist es nicht sinnvoll, beim traditionellen Scraping zu bleiben, insbesondere heute, wo API-basierte Tools wie Crawlbase existieren.

Beispiele für traditionelles Scraping

Diese Methode ist relativ unkompliziert. In diesem Beispiel verwenden wir die Requests-Bibliothek von Python, um die einfachste Form des Crawlens und Scrapens einer Website zu demonstrieren.

Einrichten der Codierungsumgebung

  1. Installieren Sie Python 3 auf deinem Computer
  2. Öffnen Sie Ihr Terminal und führen Sie
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python -m pip Installationsanforderungen

Einfache (nicht JavaScript-basierte) Seite

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importieren Zugriffe
von Anfragen.Ausnahmen importieren RequestException

# Konfiguration
TARGET_URL = "https://www.google.com/search?q=Mike+Tyson"
HEADERS = {
    "Benutzer-Agent": (
        „Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)“
        „AppleWebKit/537.36 (KHTML, wie Gecko)“
        „Chrome/122.0.0.0 Safari/537.36“
    )
}

# Holen Sie den HTML-Inhalt der Seite
versuchen:
    Antwort = Anfragen.get(ZIEL-URL, Header=HEADERS)
    Response.raise_for_status()

    html_content = antwort.text
    drucken(HTML-Inhalt)  # Den rohen HTML-Inhalt ausgeben

    # Um strukturierte Daten (z. B. Suchergebnisse) zu extrahieren,
    # Verwenden Sie einen Parser wie Beautiful Soup für „html_content“.

ausgeschlossen RequestException as Fehler:
    drucken(f"\n Die Seite konnte nicht abgerufen werden: {Fehler}\N")

Speichern Sie den folgenden Code in einer Datei namens basic_page.py, und führen Sie es dann von der Befehlszeile aus mit:

1
python basic_page.py

Ausgang:

Screenshot der Beispielausgabe nach herkömmlichem Scraping

Wie Sie an der Ausgabe sehen können, gibt diese Methode das reine HTML der Seite zurück. Sie funktioniert zwar für einfache oder statische Seiten, ist aber bei modernen Websites, die stark auf JavaScript zur Darstellung von Inhalten angewiesen sind, unzureichend, wie Sie im nächsten Beispiel sehen werden.

JavaScript-Seite

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importieren Zugriffe
von Anfragen.Ausnahmen importieren RequestException

# Konfiguration
TARGET_URL = „https://www.instagram.com/leomessi“
OUTPUT_FILE_NAME = "ausgabe.html"
HEADERS = {
    "Benutzer-Agent": (
        „Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)“
        „AppleWebKit/537.36 (KHTML, wie Gecko)“
        „Chrome/122.0.0.0 Safari/537.36“
    )
}

# Seite abrufen und speichern
versuchen:
    Antwort = Anfragen.get(ZIEL-URL, Header=HEADERS)
    Response.raise_for_status()

    mit XNUMXh geöffnet(AUSGABEDATEINAME, "w", Kodierung="utf-8") as Datei:
        Datei.Schreiben(Antwort.Text)

    drucken(f"\nSeite erfolgreich gespeichert in '{AUSGABE_DATEINAME}'\N")

ausgeschlossen RequestException as Fehler:
    drucken(f"\nDie Seite konnte nicht abgerufen werden: {Fehler}\N")

Speichern Sie den folgenden Code in einer Datei namens javascript_page.py, und führen Sie es dann von der Befehlszeile aus mit:

1
Python javascript_page.py

Hier ist die Ausgabe der Terminalkonsole:

Screenshot der Terminalkonsolenausgabe nach dem herkömmlichen Scraping

Und wenn Sie die Datei öffnen output.html in einem Browser:

Screenshot des Browsers nach dem herkömmlichen Scraping

Der Browser rendert eine leere Instagram-Seite, da das für das Laden des Inhalts verantwortliche JavaScript während des Crawling-Vorgangs nicht ausgeführt wurde.

In solchen Fällen müssen Sie zusätzliche Tools implementieren oder auf fortschrittlichere Lösungen umsteigen, z. B. die Verwendung eines Headless-Browsers oder, noch besser, eines API-basierten Scrapers, um Zeit und Aufwand zu sparen.

Hauptvorteile des API-basierten Scrapings

Im Kontext des Scrapings bedeutet „API-basiert“, dass Daten durch Anfragen an offizielle Endpunkte einer Website oder eines Dienstes gesammelt werden. Dies macht den gesamten Prozess schneller, zuverlässiger und deutlich unkomplizierter.

Während offizielle APIs wie GitHub-API sind eine gute Alternative zum herkömmlichen Schaben, Crawlbase bietet eine noch leistungsfähigere Lösung. Der allgemeine Ansatz ermöglicht das Scrapen nahezu aller öffentlich zugänglichen Websites. Zudem kann es zusammen mit offiziellen APIs verwendet werden, um Ihren Scraping-Workflow deutlich zu verbessern. Hier sind einige wichtige Vorteile:

IP-Management und CAPTCHA-Handling

Crawlbase bietet eine API, die als Middleware fungiert und Web Scraping vereinfacht. Anstatt auf offizielle Website-APIs zuzugreifen, übernimmt sie komplexe Aufgaben wie IP-Rotation, Bot-Erkennung und CAPTCHA-Lösung. Die API nutzt riesige IP-Pools, KI-basiertes Verhalten und integrierte Automatisierungsfunktionen, um Sperren und Blockaden zu vermeiden. Benutzer senden einfach eine Ziel-URL an den Endpunkt und erhalten präzise Daten. Sie müssen sich nicht um die Verwaltung von Proxys, das Vermeiden von CAPTCHAs oder die manuelle Simulation des Browserverhaltens kümmern.

Integrierte Daten-Scraper

Crawlbase stellt nicht nur den vollständigen HTML-Code Ihrer Zielseite bereit, sondern kann auch saubere, strukturierte Daten liefern, sodass Sie Ihren Code nicht jedes Mal anpassen müssen, wenn sich auf einer Website etwas ändert.

Es verfügt über integrierte Scraper für wichtige Plattformen wie Facebook, Instagram, Amazon, eBay und viele andereDies spart Entwicklern jede Menge Zeit und Aufwand, da sie sich auf die Verwendung der Daten konzentrieren können, anstatt herauszufinden, wie sie diese extrahieren.

Effizient und zuverlässig

Unabhängig davon, ob Sie kleine oder große Datenmengen crawlen möchten, sind Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit entscheidende Faktoren bei der Entscheidung, welchen Ansatz Sie für Ihr Projekt verwenden. Crawlbase ist bekannt für einen der stabilsten und zuverlässigsten Dienste auf dem Markt. Ein kurzer Blick auf die Crawlbase Statusseite zeigt eine Verfügbarkeit von fast 100 % für seine API.

Schnelle Integration und Skalierbarkeit

Mit einem einzigen API-Endpunkt können Sie auf CrawlbaseDas Hauptprodukt von Crawling API, für Scraping und Datenextraktion. Jede Programmiersprache, die HTTP- oder HTTPS-Anfragen unterstützt, kann mit dieser API arbeiten, was die Nutzung auf verschiedenen Plattformen vereinfacht. Um die Integration noch weiter zu vereinfachen, Crawlbase bietet auch kostenlose Bibliotheken und SDKs für verschiedene Sprachen. Die Verwendung dieser API als Grundlage für Ihren Scraper ist ein wichtiger Grund, warum die Skalierung Ihrer Projekte deutlich einfacher wird.

Crawlbase API-basierter Ansatz

Sie können Zeit damit verbringen, Headless-Browser zu lernen, Proxies zu verwalten und HTML zu analysieren, oder Sie können all diese Komplexität überspringen und die Crawling API stattdessen. So einfach ist der Einstieg:

Anmeldung und Kurzanleitung

Crawling API (Basisseite)

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importieren Zugriffe
importieren JSON
von Anfragen.Ausnahmen importieren RequestException

# Konfiguration
API_TOKEN = " "
TARGET_URL = "https://www.google.com/search?q=Mike+Tyson"
API_ENDPOINT = "https://api.crawlbase.com/"

Parameter = {
    "Zeichen": API_TOKEN,
    "URL": ZIEL-URL,
    "Schaber": "Google-SERP",
    "Land": "UNS"
}

# Holen Sie den Inhalt der Seite als strukturiertes JSON-Format
versuchen:
    Antwort = Anfragen.get(API_ENDPOINT, Parameter=Parameter)
    Response.raise_for_status()

    json_string_content = antwort.text
    json_data = json.loads(json_string_content)
    pretty_json = json.dumps(json_data, Einzug=2)
    drucken(hübsches_json)

ausgeschlossen RequestException as Fehler:
    drucken(f"\n Die Seite konnte nicht abgerufen werden: {Fehler}\N")

Hinweis:

  • Stellen Sie sicher, zu ersetzen Normal_requests_token mit Ihrem tatsächlichen Token.
  • Der "scraper": "google-serp" ist optional. Entfernen Sie es, wenn Sie die vollständige HTML-Antwort erhalten möchten.

Speichern Sie das Skript unter basic_page_using_crawling_api.py, und führen Sie es dann über die Befehlszeile aus, indem Sie Folgendes verwenden:

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Python basic_page_using_crawling_api.py

Antwort

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{
  "ursprünglicher_Status": 200,
  "pc_status": 200,
  "URL": "https://www.google.com/search?q=Mike+Tyson",
  "Domänenkomplexität": "Komplex",
  "Karosserie": {
    "Anzeigen": [],
    „peopleAlsoAsk“ (Die Leute fragen auch): [],
    "snackPack": {
      "Kartenlink": "",
      "mehrStandorteLink": "",
      "Ergebnisse": []
    },
    "Suchergebnisse": [
      {
        "Position": 1,
        „Titel“: „Mike Tyson – Wikipedia“,
        "nachdatieren": "",
        "URL": „https://en.wikipedia.org/wiki/Mike_Tyson“,
        "Ziel": "en.wikipedia.org › wiki › Mike_Tyson",
        „Beschreibung“: „Michael Gerard Tyson (* 30. Juni 1966) ist ein ehemaliger US-amerikanischer Profiboxer, der hauptsächlich zwischen 1985 und 2005 an Wettkämpfen teilnahm. Sein Spitzname lautet „Iron Mike“ und … Vs. Buster Douglas · Mike Tyson Mysteries · Mike Tyson (Begriffsklärung) · Girls 2“
      },
      // Hinweis: Einige Ergebnisse wurden der Kürze halber weggelassen.
      {
        "Position": 11,
        „Titel“: „Lebt Mike Tyson noch?“,
        "nachdatieren": "",
        "URL": "",
        "Ziel": "Ähnliche Suchanfragen",
        „Beschreibung“: „Lebt Mike Tyson noch? Vermögen von Mike Tyson. Kinder von Mike Tyson. Statistiken von Mike Tyson. Filme von Mike Tyson. Größe von Mike Tyson. Tochter von Mike Tyson. Rekord von Mike Tyson.“
      }
    ],
    "verwandteSuchen": [
      {
        „Titel“: „Mike Tyson kehrt für das Boxing for Cause-Event an der JFK Middle School nach Riviera Beach zurück WTVX · vor 3 Stunden“,
        "URL": "https://google.com/url?q=https://cw34.com/news/local/mike-tyson-returns-to-riviera-beach-for-boxing-for-cause-event-at-jfk-middle-school-florida-may-19-2025&sa=U&ved=2ahUKEwi5_u2asLGNAxURVkEAHZfXAiQQvOMEegQIAhAC&usg=AOvVaw2yO_XM1BxlG5lQ5SFYqrcx"
      },
      // Hinweis: Einige Ergebnisse wurden der Kürze halber weggelassen.
      {
        „Titel“: „Mike Tyson-Rekord“,
        "URL": "https://google.com/search?sca_esv=c77914c67f84fb9a&q=mike+tyson+record&sa=X&ved=2ahUKEwi5_u2asLGNAxURVkEAHZfXAiQQ1QJ6BAgBEAg"
      }
    ],
    "AnzahlErgebnisse": 11
  }
}

Crawling API (JavaScript-Seite)

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importieren JSON
importieren Zugriffe
von Anfragen.Ausnahmen importieren RequestException

# Konfiguration
API_TOKEN = " "
TARGET_URL = „https://www.instagram.com/leomessi“
API_ENDPOINT = "https://api.crawlbase.com/"
OUTPUT_FILE_NAME = "ausgabe.html"

Parameter = {
    "Zeichen": API_TOKEN,
    "URL": ZIEL-URL,
    ## Entfernen Sie die Kommentarzeichen aus dem folgenden Code, wenn er auf der Konsole ausgegeben wird
    # "scraper": "Instagram-Profil"
}

# Seite abrufen und speichern
versuchen:
    Antwort = Anfragen.get(API_ENDPOINT, Parameter=Parameter)
    Response.raise_for_status()

    ## START: Ausgabe in Datei
    mit XNUMXh geöffnet(AUSGABEDATEINAME, "w", Kodierung="utf-8") as Datei:
        Datei.Schreiben(Antwort.Text)
    ## END: Ausgabe in Datei

    drucken(f"\nSeite erfolgreich gespeichert in '{AUSGABE_DATEINAME}'\N")

    ## Entfernen Sie die Kommentarzeichen aus dem folgenden Code, wenn er auf der Konsole ausgegeben wird
    ## START: Ausgabe an die Konsole
    # json_string_content = antwort.text
    # json_data = json.loads(json_string_content)
    # pretty_json = json.dumps(json_data, Einzug=2)
    # drucken(pretty_json)
    ## END: Ausgabe an die Konsole

ausgeschlossen RequestException as Fehler:
    drucken(f"\nDie Seite konnte nicht abgerufen werden: {Fehler}\N")

Wie beim vorherigen Code müssen Sie diesen speichern und zu Ihrem Terminal gehen, um den Code auszuführen.

Nach erfolgreicher Ausführung sollten Sie eine ähnliche Ausgabe wie die folgende sehen:

Screenshot der Terminalkonsolenausgabe nach Crawlbase kratzen

Wenn Sie output.html öffnen, werden Sie sehen, dass die Seite nicht mehr leer ist, da die Crawling API führt Ihre Anfrage über eine Headless-Browser-Infrastruktur aus.

Screenshot der Browserausgabe nach Crawlbase kratzen

Wenn Sie saubere, strukturierte und sofort einsatzbereite JSON-Antwortdaten wünschen, fügen Sie einfach die "scraper": "instagram-profile" Parameter zu Ihrer Anfrage. Dies sagt Crawlbase um die Instagram-Profilseite automatisch zu analysieren und nur die relevanten Daten zurückzugeben, sodass Sie sich die Mühe sparen, die gesamte HTML-Seite manuell zu extrahieren.

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{
  "ursprünglicher_Status": 200,
  "pc_status": 200,
  "URL": „https://www.instagram.com/leomessi“,
  "Domänenkomplexität": "Standard",
  "Karosserie": {
    "Nutzername": "leomessi",
    "verifiziert": was immer dies auch sein sollte.,
    "BeiträgeAnzahl": {
      "Wert": „1,352 Beiträge“,
      "text": „1,352 Beiträge“
    },
    "FollowerAnzahl": {
      "Wert": "1,352",
      "text": "1,352"
    },
    "folgendeAnzahl": {
      "Wert": „505 Millionen Follower“,
      "text": „505 Millionen Follower“
    },
    "Bild": "",
    "Name": "leomessi",
    "bio": {
      "text": „Bienvenidos a la cuenta oficial de Instagram de Leo Messi / Willkommen auf dem offiziellen Instagram-Konto von Leo Messi“,
      "Tags": []
    },
    "openStories": [
      {
        "Bild": "https://instagram.fdac5-1.fna.fbcdn.net/v/t51.12442-15/29087606_126595214845908_6406382890979950592_n.jpg?stp=c0.398.1024.1024a_dst-jpg_e35_s150x150_tt6&_nc_ht=instagram.fdac5-1.fna.fbcdn.net&_nc_cat=1&_nc_oc=Q6cZ2QH6EqvaVyfXNk8zSys32rW4yL8DZ4rc2YnAOPfML_oniyB2vNF-QkDP6ODCwR-S1RA&_nc_ohc=r0nEuFs6-HsQ7kNvwFu5CEg&_nc_gid=yagnghB9KYY63NmgzUZcwA&edm=AGW0Xe4BAAAA&ccb=7-5&oh=00_AfI539_HwS461-oFMMMRcfZRsGHpm9g9dK4ZnAzTuy2OLg&oe=6831F937&_nc_sid=94fea1",
        "text": „Seleccións Profilbild“
      }
      // Hinweis: Einige Ergebnisse wurden der Kürze halber weggelassen.
    ],
    „Beiträge“: [
      {
        "Verknüpfung": „https://www.instagram.com/leomessi/p/DHwD6QfNjtM/“,
        "Bild": "https://instagram.fdac5-2.fna.fbcdn.net/v/t51.2885-15/487279743_18564110437033891_6646105334131093181_n.jpg?stp=dst-jpg_e35_p640x640_sh0.08_tt6&_nc_ht=instagram.fdac5-2.fna.fbcdn.net&_nc_cat=107&_nc_oc=Q6cZ2QEQESi6ZBcLSC7mzApMy8pkVFjaMzqMN3LHMBymIMNTLgW-O5pkV7NYRmMMPm-OXUk&_nc_ohc=2syeyScYoDgQ7kNvwF29WUn&_nc_gid=7sozkWOc6vQySL1gR5H2pQ&edm=AOQ1c0wBAAAA&ccb=7-5&oh=00_AfLT72_fv6olEKMMljFOlP-rthEnep23at8tiMxiSV9NvA&oe=6831F3EB&_nc_sid=8b3546",
        "Bilddaten": „Foto geteilt von Leo Messi am 28. März 2025 mit dem Tag @masbymessi. Könnte ein Bild von einer Person sein, die Fußball spielt, Fußball spielt, Stollen, Ball, Sportgerät, Sportbekleidung und Text.“,
        "Bilder": [
          "https://instagram.fdac5-2.fna.fbcdn.net/v/t51.2885-15/487279743_18564110437033891_6646105334131093181_n.jpg?stp=c0.169.1350.1350a_dst-jpg_e35_s150x150_tt6&efg=eyJ2ZW5jb2RlX3RhZyI6ImltYWdlX3VybGdlbi4xMzUweDE2ODguc2RyLmY3NTc2MS5kZWZhdWx0X2ltYWdlIn0&_nc_ht=instagram.fdac5-2.fna.fbcdn.net&_nc_cat=107&_nc_oc=Q6cZ2QEQESi6ZBcLSC7mzApMy8pkVFjaMzqMN3LHMBymIMNTLgW-O5pkV7NYRmMMPm-OXUk&_nc_ohc=2syeyScYoDgQ7kNvwF29WUn&_nc_gid=7sozkWOc6vQySL1gR5H2pQ&edm=AOQ1c0wBAAAA&ccb=7-5&oh=00_AfJssBLRDQJbI-ACa2Iq1WwpRv3WwgSTEwlYgZrgOpiIWA&oe=6831F3EB&_nc_sid=8b3546"
          // Hinweis: Einige Ergebnisse wurden der Kürze halber weggelassen.
        ]
      },
      // Hinweis: Einige Ergebnisse wurden der Kürze halber weggelassen.
      {
        "Verknüpfung": "https://www.instagram.comhttps://privacycenter.instagram.com/policy/",
        "Bild": "",
        "Bilddaten": "",
        "Bilder": []
      }
    ],
    "igtv": []
  }
}

Sie können auch besuchen CrawlbaseGitHub-Repository von um den vollständigen Beispielcode herunterzuladen, der in diesem Handbuch verwendet wird.

Warum wird API-basiertes Scraping dem herkömmlichen Web Scraping vorgezogen?

Wie Sie in unserer Demonstration oben sehen können, verwenden Sie eine API-basierte Lösung wie Crawlbase Crawling API bietet klare Vorteile gegenüber herkömmlichen Scraping-Methoden beim Sammeln von Website-Daten. Sehen wir uns genauer an, warum es sowohl für Entwickler als auch für Unternehmen eine lohnende Wahl ist.

Reduzierte Entwicklungszeit und -kosten

Anstatt Zeit mit der Entwicklung eines Scrapers zu verbringen, der ständig aktualisiert werden muss, wenn eine Website ihr HTML ändert, JavaScript-Seiten zu verarbeiten oder Proxys zu warten, um eine Blockierung zu vermeiden, können Sie einfach die Crawling API. Traditionelles Scraping bringt zu viele zeitaufwändige Herausforderungen mit sich. Indem wir Crawlbase Wenn Sie die Schwerstarbeit übernehmen, senken Sie Ihre Gesamtprojektkosten und verringern den Bedarf an zusätzlichem Personal.

Skalierbare Infrastruktur

Crawlbase Produkte werden mit Blick auf Skalierbarkeit entwickelt. Von einfachen HTTP/HTTPS-Anfragen bis hin zu einsatzbereiten Bibliotheken und SDKs für verschiedene Programmiersprachen ist die Integration schnell und einfach.

Der Crawling API ist so konzipiert, dass es mit Ihren Anforderungen skaliert. Crawlbase verwendet eine Pay-as-you-go-Zahlungsmodell, sodass Sie jeden Monat flexibel so viel oder so wenig nutzen können, wie Sie benötigen. Sie sind nicht an ein Abonnement gebunden und zahlen nur für das, was Sie tatsächlich nutzen. Das macht es ideal für Projekte jeder Größe.

Höhere Erfolgsquote

Crawlbase ist auf maximale Erfolgsraten ausgelegt und bietet Funktionen wie gesunde IP-Pools, KI-gestützte Logik zur Vermeidung von CAPTCHAs und ein hochgewartetes Proxy-Netzwerk. Eine höhere Erfolgsrate bedeutet schnellere Datenerfassung und geringere Betriebskosten. Selbst im seltenen Fall einer fehlgeschlagenen Anfrage Crawlbase Es fallen keine Gebühren an, was es zu einer äußerst kostengünstigen Lösung für das Web Scraping macht.

ABSICHT Crawlbase Probieren Sie es noch heute aus und sehen Sie, wie viel schneller und effizienter Web Scraping sein kann. Registrieren für ein kostenloses Konto, um Ihre 1,000 kostenlosen API-Anfragen zu erhalten!

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

F: Warum sollte ich auf eine API-basierte Lösung wie Crawlbase?

A: Herkömmliches Scraping ist langsam, komplex und schwer skalierbar. Crawlbase übernimmt IP-Rotation, JavaScript-Rendering und CAPTCHA-Vermeidung, sodass Sie schneller zuverlässige Daten mit weniger Code und Wartungsaufwand erhalten. Selbst wenn anfängliche Kosten anfallen, sind die Gesamtkosten in der Regel geringer als bei der Entwicklung und Wartung eigener Scraper.

F. Was sind die Einschränkungen von Crawlbase?

A: Crawlbase ist auf Flexibilität und Skalierbarkeit ausgelegt, unterliegt aber wie jede API-basierte Plattform je nach verwendeter Crawling-Methode bestimmten Betriebsgrenzen. Nachfolgend finden Sie eine Aufschlüsselung der Standardgrenzen:

Crawling API (Synchron)

  • Bandbreite pro Anfrage: Unlimited
  • Bewertungslimit:
    • 20 Anfragen pro Sekunde für die meisten Websites
    • 1 Anfrage pro Sekunde für die Google-Domain
    • 5 Anfragen pro Sekunde für LinkedIn (Asynchroner Modus)

Hinweis: Ratenlimits können auf Anfrage erhöht werden. Wenn Sie sich nicht sicher sind, welches Produkt für Ihren Anwendungsfall geeignet ist oder höhere Limits anfordern möchten, Crawlbase Kunden-Support steht zur Verfügung, um Ihnen bei der Anpassung des Setups an Ihr Projekt zu helfen.

F: Was sind die Hauptunterschiede zwischen Web Scraping und API-basierter Datenerfassung?

A: Die API-basierte Datenerfassung verwendet eine strukturierte und autorisierte Schnittstelle, die von der Datenquelle bereitgestellt wird, um Informationen in einem sauberen, vorhersehbaren Format wie JSON oder XML zu erhalten.

Hauptunterschiede:

  • Struktur: APIs geben strukturierte Daten zurück und das Scraping erfordert das Parsen von reinem HTML.
  • Zuverlässigkeit: APIs sind stabiler und es ist weniger wahrscheinlich, dass sie aufgrund von Designänderungen kaputtgehen. Beim Scraping kann es aufgrund von Layout- oder Code-Updates zu Ausfällen kommen.
  • Zugang: APIs erfordern eine Authentifizierung und unterliegen Nutzungsbeschränkungen. Durch Scraping kann auf alle öffentlich sichtbaren Inhalte zugegriffen werden (obwohl dies ethische oder rechtliche Probleme aufwerfen kann).
  • Geschwindigkeit und Effizienz: API-Aufrufe sind im Allgemeinen schneller und effizienter, insbesondere bei der Erfassung umfangreicher Daten.
  • Kundenbindung: Die API-Nutzung unterliegt klaren Servicebedingungen. Scraping kann gegen die Richtlinien einer Site verstoßen, wenn es nicht korrekt durchgeführt wird.

Sofern verfügbar, ist API normalerweise die bevorzugte Methode. Scraping ist jedoch sinnvoll, wenn APIs begrenzt, nicht verfügbar oder zu restriktiv sind.