Es kann mühsam sein, online die besten Preise zu finden, wenn so viele Geschäfte dasselbe Produkt zu unterschiedlichen Preisen verkaufen. Anstatt jede Site manuell zu überprüfen, können Sie mit Web Scraping in Sekundenschnelle Preise von mehreren Sites abrufen und vergleichen, um das beste Angebot zu finden.

In diesem Tutorial erstellen wir ein Python-Skript, das Daten einschließlich Preisen aus einer JSON-Datei liest und den niedrigsten Preis findet. Vom Einrichten Ihrer Umgebung und dem Verstehen der Datenformate bis zum Schreiben eines Skripts, das die besten Angebote findet, gehen wir jeden Schritt durch. Am Ende haben Sie eine funktionierende Lösung, die Ihnen Zeit und Geld spart.

Lassen Sie uns untersuchen, wie Sie Web Scraping für einen effektiven Preisvergleich nutzen können.

Inhaltsverzeichnis

  1. Warum Web Scraping zum Preisvergleich verwenden?
  2. Einrichten der Umgebung
  • Installieren von Python und erforderlichen Bibliotheken
  • JSON-Datenquelle
  1. Schreiben des Preisvergleichsskripts in Python
  • Laden von JSON-Daten
  • Preisdaten aus verschiedenen Geschäften abrufen
  • Das Billigste finden
  • Vollständiges Codebeispiel
  1. Best Practices für das Web Scraping von Preisdaten
  • Umgang mit dynamischen Inhalten
  • Einen Proxy auswählen
  1. Abschließende Überlegungen
  2. Häufig gestellte Fragen

Warum Web Scraping zum Preisvergleich verwenden?

Da Online-Shopping immer beliebter wird, ist es unerlässlich geworden, den besten Preis für ein Produkt in mehreren Geschäften zu finden. Die manuelle Überprüfung jedes einzelnen Geschäfts kann mühsam sein. Web Scraping ist eine Möglichkeit, diesen Prozess zu automatisieren, sodass Sie in Sekundenschnelle Preise von mehreren Websites abrufen können.

Die Verwendung von Web Scraping zum Preisvergleich spart nicht nur Zeit, sondern hilft Ihnen auch, intelligentere Kaufentscheidungen zu treffen. Durch das Extrahieren von Preisen aus verschiedenen Quellen erhalten Sie einen klaren Überblick darüber, wo es die besten Angebote gibt. Web Scraping kann so eingerichtet werden, dass die Preise regelmäßig aktualisiert werden, sodass Sie immer mit den neuesten Informationen arbeiten.

Dies ist besonders hilfreich für Unternehmen, die ihre Konkurrenten verfolgen, für Einzelpersonen auf der Suche nach Angeboten oder für alle, die Produktpreise schnell vergleichen möchten. In dieser Anleitung zeigen wir Ihnen, wie Sie einen einfachen Python-basierten Web Scraper einrichten, um Preise aus verschiedenen Quellen zu vergleichen.

Egal, ob Sie Anfänger sind oder über Programmiererfahrung verfügen, das Web Scraping zum Preisvergleich ist eine Fähigkeit, die Ihnen Zeit und Geld sparen wird.

Einrichten der Umgebung

Bevor wir mit dem Preisvergleichsskript beginnen, müssen wir die Umgebung einrichten. In diesem Abschnitt behandeln wir die Grundlagen der Installation von Python und erforderlichen Bibliotheken sowie einer JSON-Datei als Datenquelle. Dadurch wird die Verwaltung und Ausführung Ihres Preisvergleichsskripts vereinfacht.

Installieren von Python und erforderlichen Bibliotheken

Stellen Sie sicher, dass Python auf Ihrem Computer installiert ist. Python wird für Web Scraping verwendet, weil es einfach ist und über großartige Bibliotheken verfügt. Sie können die neueste Version von der herunterladen offizielle Python-Website.

Sobald Python installiert ist, benötigen wir einige Bibliotheken, um das Web Scraping und die Datenverarbeitung zu vereinfachen. Öffnen Sie Ihr Terminal und installieren Sie diese Bibliotheken mit den folgenden Befehlen:

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Pip Installationsanforderungen
pip json installieren
  • **requests**: Diese Bibliothek hilft uns, HTTP-Anfragen an Websites zu stellen, damit wir Webseitendaten abrufen können.
  • **json**: Dieses Modul ist in Python integriert und hilft uns bei der Arbeit mit JSON-Dateien, einem gängigen Datenformat zum Speichern und Austauschen von Daten.

Diese Bibliotheken richten eine grundlegende Umgebung für Web Scraping und Datenmanipulation ein.

JSON-Datenquelle

Für dieses Tutorial verwenden wir eine JSON-Datei als Datenquelle. Diese JSON-Datei imitiert Daten aus verschiedenen Onlineshops, einschließlich der Preise für dasselbe Produkt in verschiedenen Shops. Eine Beispiel-JSON-Datei sieht folgendermaßen aus:

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{
  "Produkte": [
    {
      "Name": „Smartphone XYZ“,
      "Geschäfte": [
        { "Geschäftsname": "Geschäft A", "Preis": 299.99 },
        { "Geschäftsname": "Geschäft B", "Preis": 279.99 },
        { "Geschäftsname": "Geschäft C", "Preis": 305.0 }
      ]
    },
    {
      "Name": "Kopfhörer ABC",
      "Geschäfte": [
        { "Geschäftsname": "Geschäft A", "Preis": 49.99 },
        { "Geschäftsname": "Geschäft B", "Preis": 44.99 },
        { "Geschäftsname": "Geschäft C", "Preis": 52.0 }
      ]
    }
  ]
}

Mit diesem JSON können wir die Preise mehrerer Produkte in mehreren Geschäften vergleichen. Jedes Produkt hat einen Namen und jedes Geschäft hat einen Preis für das Produkt.

In den folgenden Abschnitten erläutern wir, wie Sie diese JSON-Daten laden, Preise abrufen und die besten Angebote finden. Diese Datenquelle macht unser Skript übersichtlich und lässt sich im Laufe der Zeit leicht aktualisieren.

Schreiben des Preisvergleichsskripts in Python

Schreiben wir nun ein Python-Skript, um die Produktpreise mehrerer Geschäfte zu vergleichen. Dieses Skript lädt und analysiert die JSON-Daten, ermittelt die Preise für jedes Produkt und findet das Geschäft mit dem niedrigsten Preis.

Laden von JSON-Daten

Zuerst laden wir die JSON-Daten in unser Skript. Pythons json Das Modul erleichtert das Lesen und Arbeiten mit JSON. Hier ist ein einfaches Beispiel zum Laden der Datei.

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importieren JSON

# JSON-Daten aus einer Datei laden
mit XNUMXh geöffnet('produkte.json', 'r') as Datei:
    data = json.load (Datei)

# Drucken Sie die Daten, um zu überprüfen, ob sie korrekt geladen werden
drucken(Daten)

Dieser Code liest die JSON-Datei products.json und lädt es in ein Python-Wörterbuch namens data. Sie können verwenden print(data) um zu sehen, ob die JSON-Daten richtig strukturiert sind.

Preisdaten aus verschiedenen Geschäften abrufen

Nun durchlaufen wir jedes Produkt, um seine stores Liste, in der Preise aus verschiedenen Geschäften verfügbar sind. Für jedes Produkt erhalten wir den Namen des Geschäfts und den Preis, um den Vergleich zu erleichtern.

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für PRODUKTE in Daten['Produkte']:
    drucken(f"Produkt: {Produkt['Süßkartoffel']}")

    
für Shop an in Produkt['Geschäfte']:
        Store_Name = Geschäft ['Geschäftsname']
        Preis = Geschäft['Preis']
        drucken(f" - Speichern: {Geschäftsname}, Preis: {Preis}")

Dadurch werden der Name jedes Produkts, der Name des Geschäfts und der Preis angezeigt, sodass Sie sehen können, dass alles korrekt geladen wurde.

Das Billigste finden

Um den niedrigsten Preis zu finden, erstellen wir eine kleine Funktion, die die Geschäfte für jedes Produkt durchläuft und das Geschäft mit dem niedrigsten Preis auswählt. Wir können diese Informationen für jedes Produkt speichern, um sie später zusammenzufassen.

Um das günstigste Angebot zu finden, erstellen wir eine kleine Funktion, die die Geschäfte für jedes Produkt durchläuft und das Geschäft mit dem günstigsten Preis auswählt.

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def Niedrigsten Preis finden(PRODUKTE):
    niedrigster_preis = schweben('inf')
    bester_laden = Keine

    
für Shop an in Produkt['Geschäfte']:
        if speichern['Preis'] < niedrigster_Preis:
            niedrigster_Preis = Geschäft['Preis']
            best_store = Geschäft['Geschäftsname']

    Rückkehr bester Laden, niedrigster Preis

Verwenden wir diese Funktion nun für jedes Produkt in unseren Daten.

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für PRODUKTE in Daten['Produkte']:
    bester_Laden, niedrigster_Preis = niedrigsten_Preis_finden(Produkt)
    drucken(f"Produkt: {Produkt['Süßkartoffel']}")
    drucken(f" - Bester Preis: ${niedrigster_Preis} at {best_store}")

Vollständiges Codebeispiel

Alles in allem ist dies der vollständige Code zum Laden des JSON, Extrahieren von Preisen und Anzeigen des Geschäfts mit dem besten Preis für jedes Produkt.

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importieren JSON

# Funktion zum Finden des Geschäfts mit dem niedrigsten Preis für ein bestimmtes Produkt
def Niedrigsten Preis finden(PRODUKTE):
    niedrigster_preis = schweben('inf')
    bester_laden = Keine

    
für Shop an in Produkt['Geschäfte']:
        if speichern['Preis'] < niedrigster_Preis:
            niedrigster_Preis = Geschäft['Preis']
            best_store = Geschäft['Geschäftsname']

    Rückkehr bester Laden, niedrigster Preis

# JSON-Daten laden
mit XNUMXh geöffnet('produkte.json', 'r') as Datei:
    data = json.load (Datei)

# Jedes Produkt verarbeiten und den besten Preis und Shop anzeigen

für PRODUKTE in Daten['Produkte']:
    bester_Laden, niedrigster_Preis = niedrigsten_Preis_finden(Produkt)
    drucken(f"Produkt: {Produkt['Süßkartoffel']}")
    drucken(f" - Bester Preis: ${niedrigster_Preis} at {best_store}")

Dieses Skript druckt den Produktnamen und das Geschäft mit dem niedrigsten Preis für jeden Artikel, sodass Sie sehen können, wo Sie jedes Produkt zum besten Preis kaufen können.

Beispielausgabe:

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Produkt: Smartphone XYZ
 - Bester Preis: 279.99 $ im Geschäft B
Produkt: Kopfhörer ABC
 - Bester Preis: 44.99 $ im Geschäft B

Best Practices für das Web Scraping von Preisdaten

Befolgen Sie beim Scraping von Preisen die Best Practices für bessere Leistung und Zuverlässigkeit.

Umgang mit dynamischen Inhalten

Viele Websites laden Inhalte über JavaScript, was beim Standard-Scraping nicht der Fall ist. So gehen Sie damit um:

  • Selenium oder Puppeteer: Diese Tools simulieren einen echten Browser, um dynamische Inhalte zu laden.
  • Nutzen Sie APIs: Einige Sites haben AJAX-Endpunkte, auf die Sie direkt auf Daten zugreifen können, was oft schneller ist.
  • Verwenden Sie Lösungen von Drittanbietern: Dienstleistungen wie Crawlbase Crawling API Bewältigen Sie JavaScript-lastige Websites, vereinfachen Sie das Scraping und verringern Sie das Risiko einer Blockierung.

Einen Proxy auswählen

Proxys helfen bei Sperren, insbesondere bei häufigen Anfragen.

  • Wohnimmobilien echte Benutzer nachahmen, geringes Entdeckungsrisiko, aber teuer.
  • Rotierende Proxies Wechseln Sie bei jeder Anfrage die IP-Adressen, gut für hohes Volumen.
  • Crawlbase Smart Proxy übernimmt die Proxy-Rotation und IP-Verwaltung, sodass Ihr Scraper unentdeckt bleibt und eine schnelle Verbindung hat. Gut für Scraping mit hohem Volumen und zur Vermeidung von IP-Sperren.

Befolgen Sie diese Anweisungen, dann werden Sie nicht blockiert und Ihr Scraper läuft.

Abschließende Überlegungen

Web Scraping zum Preisvergleich ist ein leistungsstarkes Tool, um aktuelle Produktpreise aus verschiedenen Geschäften zu sammeln. Es spart Ihnen Zeit und hilft Ihnen, bessere Kaufentscheidungen zu treffen, indem der Prozess automatisch abläuft.

In diesem Blog haben wir erläutert, wie Sie Ihre Umgebung einrichten, mit JSON-Daten arbeiten und ein Preisvergleichsskript schreiben. Wir haben auch Best Practices erwähnt, darunter die Verwendung von Drittanbieterlösungen wie Crawlbase Crawling API or Crawlbase Smart Proxy für sanfteres und zuverlässigeres Schaben.

Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie im Handumdrehen Preisdaten scrapen. Testen und perfektionieren Sie Ihr Scraping weiter, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Viel Spaß beim Scraping!

Häufig gestellte Fragen

F: Was ist Web Scraping und warum sollte ich es zum Preisvergleich verwenden?

Web Scraping ist eine Methode, um automatisch Daten von Websites zu extrahieren. Zum Preisvergleich können Sie damit Echtzeit-Preisinformationen von mehreren Online-Shops sammeln, um die besten Angebote zu finden. Durch die Automatisierung dieses Prozesses sparen Sie Zeit und können bessere Kaufentscheidungen treffen.

F: Wie gehe ich beim Web Scraping mit dynamischen Inhalten um?

Dynamische Inhalte, wie beispielsweise über JavaScript geladene Daten, können schwierig zu scrapen sein. Um damit umzugehen, können Sie Tools wie verwenden: Crawlbase Crawling API, das JavaScript-Einschränkungen umgehen kann und Ihnen hilft, Daten zuverlässiger zu erfassen. So erhalten Sie auch von Websites mit komplexen Lademechanismen genaue und aktuelle Informationen.

F: Was sind die Best Practices für Web Scraping?

Zu den Best Practices für Web Scraping gehören die Einhaltung der Nutzungsbedingungen der Website, die Verwendung von Proxys, um Blockierungen zu vermeiden, und die Behandlung von Fehlern in Ihrem Skript. Die Verwendung von Drittanbieterdiensten wie Crawlbase für dynamische Inhalte und rotierende Proxys sorgt für reibungsloses und effizientes Scraping und verhindert, dass Sie blockiert werden.