Houzz ist eine Plattform, auf der Hausbesitzer, Designer und Bauherren zusammenkommen, um Produkte, Inspiration und Dienstleistungen zu finden. Es ist eine der führenden Online-Plattformen für Hausrenovierung, Innenarchitektur und Möbelkauf. Mit über 65 Millionen Einzelnutzern und 10 Millionen Produktlisten ist Houzz eine wahre Fundgrube an Daten für Unternehmen, Entwickler und Forscher. Die Plattform bietet Einblicke, die zum Aufbau eines E-Commerce, zur Marktforschung oder zur Analyse von Designtrends genutzt werden können.

In diesem Blog zeigen wir Ihnen, wie Sie mit Python Houzz-Sucheinträge und Produktseiten scrapen. Wir zeigen Ihnen, wie Sie Ihren Scraper optimieren können mit Crawlbase Smart Proxy So können Sie sogar von Websites mit Anti-Scraping-Maßnahmen reibungslos und effizient scrapen.

Lass uns loslegen!

Inhaltsverzeichnis

  1. Warum Houzz-Daten scrapen?
  2. Wichtige Datenpunkte zum Extrahieren aus Houzz
  3. Einrichten Ihrer Python-Umgebung
  • Installieren von Python und erforderlichen Bibliotheken
  • Auswahl einer IDE
  1. Scraping von Houzz-Sucheinträgen
  • Überprüfen der HTML-Struktur
  • Schreiben des Houzz Search Listings Scrapers
  • Umgang mit Paginierung
  • Speichern von Daten in einer JSON-Datei
  • Vollständiges Codebeispiel
  1. Scraping von Houzz-Produktseiten
  • Überprüfen der HTML-Struktur
  • Schreiben des Houzz-Produktseiten-Scrapers
  • Speichern von Daten in einer JSON-Datei
  • Vollständiges Codebeispiel
  1. Optimieren mit Crawlbase Smart Proxy
  • Warum Crawlbase verwenden? Smart Proxy?
  • Wie fügen Sie es Ihrem Scraper hinzu?
  1. Abschließende Überlegungen
  2. Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Warum Houzz-Daten scrapen?

Das Scraping von Houzz-Daten kann aus verschiedenen Gründen unglaublich nützlich sein. Mit seiner großen Sammlung an Haushaltsprodukten, Möbeln und Dekoration bietet Houzz viele Daten, die Unternehmen und Einzelpersonen dabei helfen können, fundierte Entscheidungen zu treffen. Im Folgenden sind einige Gründe für das Scraping von Houzz-Daten aufgeführt.

Bild zu Gründen für das Scraping von Houzz-Daten
  1. Marktforschung: Wenn Sie in der Inneneinrichtungs- oder Möbelbranche tätig sind, können Sie Produkttrends, Preisstrategien und Kundenpräferenzen analysieren, indem Sie Produktdetails und Kundenbewertungen von Houzz extrahieren.
  2. Wettbewerbsanalyse: Für E-Commerce-Unternehmen bietet das Scraping von Houzz Informationen zu Preisen, Produktverfügbarkeit und Kundenbewertungen der Konkurrenz, sodass sie wettbewerbsfähig bleiben können.
  3. Produktdatenaggregation: Wenn Sie eine Website oder App erstellen, die Produkte auf mehreren Plattformen vergleicht, durchsuchen Sie Houzz, um den riesigen Produktkatalog in Ihre Daten aufzunehmen.
  4. Kundenstimmungsanalyse: Sammeln Sie Bewertungen und Beurteilungen, um die Kundenmeinung zu bestimmten Produkten oder Marken zu analysieren. Helfen Sie Marken dabei, ihr Angebot zu verbessern oder Käufern dabei, bessere Entscheidungen zu treffen.
  5. Datengesteuerte Entscheidungen: Durchstöbern Sie Houzz, um fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, welche Produkte Sie auf Lager haben, wie sie bepreist werden und wonach die Kunden suchen.

Wichtige Datenpunkte zum Extrahieren aus Houzz

Beim Scraping von Houzz können Sie sich auf mehrere Schlüsselinformationen konzentrieren. Hier sind die Datenpunkte, die Sie aus Houzz extrahieren können:

  • Name: Der Produktname.
  • Preis: Der Produktpreis.
  • Beschreibung: Alle Details zu Funktionen und Materialien.
  • Bilder: Hochauflösende Bilder des Produkts.
  • Bewertungen und Rezensionen: Kundenfeedback zum Produkt.
  • Spezifikationen : Abmessungen, Materialien usw.
  • Verkäufer: Informationen zum Verkäufer oder Geschäft.
  • Unternehmen: Firmenname.
  • Standort: Wirtschaftsstandort.
  • Telefon: Telefonnummer des Unternehmens.
  • Webseite: Unternehmenswebsite.
  • E-Mail: Geschäfts-E-Mail (falls auf der Website).

Einrichten Ihrer Python-Umgebung

Um mit dem Scraping von Houzz-Daten zu beginnen, müssen Sie Ihre Python-Umgebung einrichten. Dazu müssen Sie Python, die erforderlichen Bibliotheken und eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) installieren, um das Codieren zu vereinfachen.

Installieren von Python und erforderlichen Bibliotheken

Zuerst müssen Sie Python auf Ihrem Computer installieren. Sie können die neueste Version von herunterladen python.org. Öffnen Sie nach der Installation ein Terminal oder eine Eingabeaufforderung, um sicherzustellen, dass Python installiert ist. Geben Sie dazu Folgendes ein:

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Python --Version

Als nächstes müssen Sie die Bibliotheken für das Web Scraping installieren. Die beiden wichtigsten sind requests zum Abrufen von Webseiten und BeautifulSoup zum Parsen des HTML. Installieren Sie diese, indem Sie Folgendes eingeben:

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Pip-Installationsanfragen beautifulsoup4

Diese Bibliotheken sind wichtig, um Daten aus der HTML-Struktur von Houzz zu extrahieren und den Prozess reibungslos zu gestalten.

Auswahl einer IDE

Eine IDE erleichtert das Schreiben und Verwalten Ihres Python-Codes. Einige beliebte Optionen sind:

  • Visual Studio Code: Ein leichter, kostenloser Editor mit großartigen Erweiterungen für die Python-Entwicklung.
  • PyCharm: Eine dedizierte Python-IDE mit vielen integrierten Funktionen zum Debuggen und zur Codenavigation.
  • Jupyter Notizbuch: Ideal für interaktives Codieren und zum sofortigen Anzeigen Ihrer Ergebnisse.

Wählen Sie die IDE, die zu Ihnen und Ihrem Programmierstil passt. Sobald Ihre Umgebung eingerichtet ist, können Sie mit dem Erstellen Ihres Houzz-Scrapers beginnen.

Scraping von Houzz-Sucheinträgen

In diesem Abschnitt konzentrieren wir uns auf das Scraping von Houzz-Suchlisten, in denen alle Produkte auf der Website angezeigt werden. Wir zeigen Ihnen, wie Sie CSS-Selektoren durch die Überprüfung des HTML finden, einen Scraper zum Extrahieren von Daten schreiben, die Paginierung handhaben und die Daten in einer JSON-Datei speichern.

Überprüfen der HTML-Struktur

Zunächst müssen Sie das HTML der Houzz-Seite überprüfen, von der Sie Produktlisten extrahieren möchten. Um beispielsweise Badezimmermöbel und Waschtischkonsolen zu extrahieren, verwenden Sie die URL:

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https://www.houzz.com/products/bathroom-vanities-and-sink-consoles/best-sellers--best-sellers

Öffnen Sie die Entwicklertools in Ihrem Browser und navigieren Sie zu dieser URL.

Screenshot, der die HTML-Struktur der Houzz-Sucheinträge zeigt

Hier sind einige wichtige Auswahlkriterien, auf die Sie sich konzentrieren sollten:

  • Produkttitel: Gefunden in einem <a> Tag mit Klasse hz-product-card__product-title welches den Produktnamen enthält.
  • Preis: In einem <span> Tag mit Klasse hz-product-price das den Produktpreis anzeigt.
  • Rating: In einem <span>Tag mit Klasse star-rating Hier wird die durchschnittliche Bewertung des Produkts angezeigt (erreichbar über die aria-label Attribut).
  • Bild-URL: Das Produktbild ist in einem <img> -Tag und Sie können die URL aus dem src Attribut.
  • Produktlink: Jedes Produkt ist mit seiner Detailseite in einem <a> Tag, auf den zugegriffen werden kann über den href Attribut.

Durch Betrachten dieser Selektoren können Sie gezielt die Daten auswählen, die Sie für Ihren Scraper benötigen.

Schreiben des Houzz Search Listings Scrapers

Nachdem Sie nun wissen, wo sich die Daten befinden, schreiben wir den Scraper. Der folgende Code verwendet die requests Bibliothek zum Abrufen der Seite und BeautifulSoup um das HTML zu analysieren.

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importieren Zugriffe
für bs4 importieren BeautifulSuppe

def scrape_houzz_search_listings(URL):
    Produkte = []

    Antwort = Anfragen.get(URL)
    if Antwort.Statuscode == 200:
        Suppe = Schöne Suppe(Antwort.Inhalt, 'html.parser')

        
für Artikel in Suppe.Auswählen('div[data-container="Produktliste"] > div.hz-product-card'):
                Titel = Element.Wählen Sie eins aus(„a.hz-Produktkarte__Produkttitel“).text.strip() if Element.Wählen Sie eins aus(„a.hz-Produktkarte__Produkttitel“) sonst 'N / A'
                Preis = Artikel.Wählen Sie einen Artikel aus(„span.hz-Produktpreis“).text.strip() if Element.Wählen Sie eins aus(„span.hz-Produktpreis“) sonst 'N / A'
                Bewertung = Artikel.Wählen Sie einen aus(„span.star-rating“)[„Arien-Etikett“].ersetzen('Durchschnittliche Bewertung: ', '') if Element.Wählen Sie eins aus(„span.star-rating“) sonst 'N / A'
                Bild-URL = Element.finden('img')['Quelle'] if Artikel.finden('img') sonst 'N / A'
                Produktlink = Artikel.finden('A')['href'] if Artikel.finden('A') sonst 'N / A'

            Produktdaten = {
                ‚Titel‘: Titel,
                'Preis': Preis,
                'Bewertung': Bewertung,
                'Bild-URL': Bild-URL,
                'Produktlink': Produktlink,
            }
            Produkte.Anhängen(Produktdaten)

    sonst:
        drucken(f'Die Seite konnte nicht abgerufen werden: {response.status_code}')

    Rückkehr Produkte

Umgang mit Paginierung

Um mehrere Seiten zu scrapen, müssen wir eine separate Funktion implementieren, die die Paginierungslogik handhabt. Diese Funktion prüft, ob ein „Nächste Seite“-Link vorhanden ist und gibt die URL für diese Seite zurück. Wir können dann alle Einträge durchlaufen.

So können Sie die Paginierungsfunktion schreiben:

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def URL der nächsten Seite abrufen(Suppe):
    nächster_Button = Suppe.find('A', Klasse_=„nächste Seite“)
    Rückkehr Weiter-Schaltfläche['href'] if Weiter-Schaltfläche sonst Keine

Wir werden diese Funktion in unserer Haupt-Scraping-Funktion aufrufen, um weiterhin Produkte von allen verfügbaren Seiten abzurufen.

Speichern von Daten in einer JSON-Datei

Als Nächstes erstellen wir eine Funktion zum Speichern der Scraped-Daten in einer JSON-Datei. Diese Funktion kann nach dem Abrufen der Einträge aufgerufen werden.

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def in JSON speichern(Daten, Dateiname=„houzz_products.json“):
    mit XNUMXh geöffnet(Dateiname, 'w') as json_datei:
        json.dump(Daten, JSON-Datei, Einzug=4)
    drucken(f'Daten gespeichert in {Dateiname} erfolgreich!')

Vollständiges Codebeispiel

Lassen Sie uns nun alles, einschließlich der Seitennummerierung, zu einem vollständigen Codeausschnitt zusammenfassen.

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importieren Zugriffe
für bs4 importieren BeautifulSuppe
importieren JSON

def scrape_houzz_search_listings(URL):
    Produkte = []

    während url:
        drucken(f'Schaben {URL}')
        Antwort = Anfragen.get(URL)
        if Antwort.Statuscode == 200:
            Suppe = Schöne Suppe(Antwort.Inhalt, 'html.parser')

            
für Artikel in Suppe.Auswählen('div[data-container="Produktliste"] > div.hz-product-card'):
                Titel = Element.Wählen Sie eins aus(„a.hz-Produktkarte__Produkttitel“).text.strip() if Element.Wählen Sie eins aus(„a.hz-Produktkarte__Produkttitel“) sonst 'N / A'
                Preis = Artikel.Wählen Sie einen Artikel aus(„span.hz-Produktpreis“).text.strip() if Element.Wählen Sie eins aus(„span.hz-Produktpreis“) sonst 'N / A'
                Bewertung = Artikel.Wählen Sie einen aus(„span.star-rating“)[„Arien-Etikett“].ersetzen('Durchschnittliche Bewertung: ', '') if Element.Wählen Sie eins aus(„span.star-rating“) sonst 'N / A'
                Bild-URL = Element.finden('img')['Quelle'] if Artikel.finden('img') sonst 'N / A'
                Produktlink = Artikel.finden('A')['href'] if Artikel.finden('A') sonst 'N / A'

                Produktdaten = {
                    ‚Titel‘: Titel,
                    'Preis': Preis,
                    'Bewertung': Bewertung,
                    'Bild-URL': Bild-URL,
                    'Produktlink': Produktlink,
                }
                Produkte.Anhängen(Produktdaten)

            # Paginierung handhaben
            URL = URL_der_nächsten_Seite_abrufen(Suppe)

        sonst:
            drucken(f'Die Seite konnte nicht abgerufen werden: {response.status_code}')
            brechen

    Rückkehr Produkte

def URL der nächsten Seite abrufen(Suppe):
    nächster_Button = Suppe.find('A', Klasse_=„hz-Paginierungslink – Weiter“)
    Rückkehr „https://www.houzz.com“ + Weiter-Schaltfläche['href'] if Weiter-Schaltfläche sonst Keine

def in JSON speichern(Daten, Dateiname=„houzz_products.json“):
    mit XNUMXh geöffnet(Dateiname, 'w') as json_datei:
        json.dump(Daten, JSON-Datei, Einzug=4)
    drucken(f'Daten gespeichert in {Dateiname} erfolgreich!')

# Hauptfunktion zum Ausführen des Scrapers
if __name__ == '__Main__':
    start_url = „https://www.houzz.com/products/bathroom-vanities-and-sink-consoles/best-sellers--best-sellers“
    Auflistungen = scrape_houzz_search_listings(Start-URL)
    save_to_json(Auflistungen)

Dieser umfassende Scraper extrahiert Produktlisten aus Houzz und übernimmt die Paginierung reibungslos.

Beispielausgabe:

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[
    {
        „Titel“: "The Sequoia Badezimmer-Waschtisch, Akazie, 30 Zoll", Einzelwaschbecken, freistehend",
        "Preis": "$ 948",
        "Bewertung": „4.9 von 5 Sternen“,
        "Bild URL": "https://st.hzcdn.com/fimgs/abd13d5d04765ce7_1626-w458-h458-b1-p0--.jpg",
        "Produktlink": „https://www.houzz.com/products/the-sequoia-bathroom-vanity-acacia-30-single-sink-freestanding-prvw-vr~170329010“
    },
    {
        „Titel“: "Bosque Badezimmer-Waschtisch, Treibholz, 42 Zoll, Einzelwaschbecken, Unterbau, freistehend",
        "Preis": "$ 1,249",
        "Bewertung": „4.699999999999999 von 5 Sternen“,
        "Bild URL": "https://st.hzcdn.com/fimgs/4b81420b03f91a0a_3904-w458-h458-b1-p0--.jpg",
        "Produktlink": „https://www.houzz.com/products/bosque-bath-vanity-driftwood-42-single-sink-undermount-freestanding-prvw-vr~107752516“
    },
    {
        „Titel“: "Render Badezimmer-Waschtisch, Eiche weiß",
        "Preis": "$ 295",
        "Bewertung": „4.5 von 5 Sternen“,
        "Bild URL": "https://st.hzcdn.com/fimgs/4b31b0e601395a74_7516-w458-h458-b1-p0--.jpg",
        "Produktlink": „https://www.houzz.com/products/render-bathroom-vanity-oak-white-prvw-vr~176775440“
    },
    {
        „Titel“: "Der Wailea Badezimmer-Waschtisch, Einzelwaschbecken, 42 Zoll, verwitterte Tanne, freistehend",
        "Preis": "$ 1,354",
        "Bewertung": „4.9 von 5 Sternen“,
        "Bild URL": "https://st.hzcdn.com/fimgs/81e1d4ca045d1069_1635-w458-h458-b1-p0--.jpg",
        "Produktlink": „https://www.houzz.com/products/the-wailea-bathroom-vanity-single-sink-42-weathered-fir-freestanding-prvw-vr~188522678“
    },
    .... mehr
]

Als Nächstes werden wir untersuchen, wie einzelne Produktseiten nach detaillierteren Informationen durchsucht werden können.

Scraping von Houzz-Produktseiten

Nachdem wir die Suchergebnisse gescrapt haben, sammeln wir als Nächstes weitere Informationen von den einzelnen Produktseiten. Dadurch erhalten wir mehr Informationen über jedes Produkt, einschließlich Spezifikationen und zusätzlicher Bilder. In diesem Abschnitt sehen wir uns das HTML einer Produktseite an, schreiben einen Scraper zum Extrahieren der Daten und speichern diese Daten dann in einer JSON-Datei.

Überprüfen der HTML-Struktur

Um Produktseiten zu scrapen, müssen Sie sich zunächst die HTML-Struktur einer bestimmten Produktseite ansehen.

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https://www.houzz.com/products/the-sequoia-bathroom-vanity-acacia-30-single-sink-freestanding-prvw-vr~170329010

Öffnen Sie die Entwicklertools in Ihrem Browser und navigieren Sie zu dieser URL.

Screenshot, der die HTML-Struktur der Houzz-Produktseiten zeigt

Hier sind einige wichtige Auswahlkriterien, auf die Sie sich konzentrieren sollten:

  • Produkttitel: Innerhalb einer span mit Klasse view-product-title.
  • Preis: Innerhalb einer span mit Klasse pricing-info__price.
  • Beschreibung: Innerhalb einer div mit Klasse vp-redesign-description.
  • Bilder: Weitere Bilder innerhalb img Tags innerhalb div.alt-images__thumb.

Dies zu wissen ist der Schlüssel zum Schreiben Ihres Scrapers.

Schreiben des Houzz-Produktseiten-Scrapers

Da wir nun wissen, wo die Daten zu finden sind, können wir eine Funktion zum Scrapen der Produktseite erstellen. So können Sie den Code zum Extrahieren der erforderlichen Details schreiben:

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importieren Zugriffe
für bs4 importieren BeautifulSuppe

def Scrape_Houzz_Produktseite(URL):
    Antwort = Anfragen.get(URL)
    Produktdaten = {}

    if Antwort.Statuscode == 200:
        Suppe = Schöne Suppe(Antwort.Inhalt, 'html.parser')

        Titel = Suppe.select_one(„span.view-Produkttitel“).text.strip() if Suppe.Wähle eine(„span.view-Produkttitel“) sonst 'N / A'
        Preis = Suppe.select_one(„span.pricing-info__price“).text.strip() if Suppe.Wähle eine(„span.pricing-info__price“) sonst 'N / A'
        Beschreibung = Suppe.select_one(„div.vp-Redesign-Beschreibung“).text.strip() if Suppe.Wähle eine(„div.vp-Redesign-Beschreibung“) sonst 'N / A'
        Bild-URLs = [Bild['Quelle'] 
für img in Suppe.Auswählen('div.alt-images__thumb > img')] if Suppe.Auswählen('div.alt-images__thumb > img') sonst 'N / A'

        Produktdaten = {
            ‚Titel‘: Titel,
            'Preis': Preis,
            'Bezeichnung': Beschreibung,
            'Bild-URLs': Bild-URLs,
            'Produktlink': URL
        }
    sonst:
        drucken(f'Die Produktseite konnte nicht abgerufen werden: {response.status_code}')

    Rückkehr Produktdaten

Speichern von Daten in einer JSON-Datei

Genau wie die Suchlisten können wir die Daten, die wir von den Produktseiten abrufen, in einer JSON-Datei speichern, um sie einfach abrufen und analysieren zu können. Hier ist eine Funktion, die die Produktdaten übernimmt und in einer JSON-Datei speichert:

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def Produkt in JSON speichern(Produktdaten, Dateiname=„houzz_product.json“):
    mit XNUMXh geöffnet(Dateiname, 'w') as json_datei:
        json.dump(Produktdaten, JSON-Datei, Einzug=4)
    drucken(f'Produktdaten gespeichert in {Dateiname} erfolgreich!')

Vollständiges Codebeispiel

Um alles, was wir besprochen haben, zu kombinieren, finden Sie hier ein vollständiges Codebeispiel, das sowohl das Scraping einzelner Produktseiten als auch das Speichern dieser Daten in einer JSON-Datei umfasst:

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importieren Zugriffe
für bs4 importieren BeautifulSuppe
importieren JSON

def Scrape_Houzz_Produktseite(URL):
    Antwort = Anfragen.get(URL)
    Produktdaten = {}

    if Antwort.Statuscode == 200:
        Suppe = Schöne Suppe(Antwort.Inhalt, 'html.parser')

        Titel = Suppe.select_one(„span.view-Produkttitel“).text.strip() if Suppe.Wähle eine(„span.view-Produkttitel“) sonst 'N / A'
        Preis = Suppe.select_one(„span.pricing-info__price“).text.strip() if Suppe.Wähle eine(„span.pricing-info__price“) sonst 'N / A'
        Beschreibung = Suppe.select_one(„div.vp-Redesign-Beschreibung“).text.strip() if Suppe.Wähle eine(„div.vp-Redesign-Beschreibung“) sonst 'N / A'
        Bild-URLs = [Bild['Quelle'] 
für img in Suppe.Auswählen('div.alt-images__thumb > img')] if Suppe.Auswählen('div.alt-images__thumb > img') sonst 'N / A'

        Produktdaten = {
            ‚Titel‘: Titel,
            'Preis': Preis,
            'Bezeichnung': Beschreibung,
            'Bild-URLs': Bild-URLs,
            'Produktlink': URL
        }
    sonst:
        drucken(f'Die Produktseite konnte nicht abgerufen werden: {response.status_code}')

    Rückkehr Produktdaten

def Produkt in JSON speichern(Produktdaten, Dateiname=„houzz_product.json“):
    mit XNUMXh geöffnet(Dateiname, 'w') as json_datei:
        json.dump(Produktdaten, JSON-Datei, Einzug=4)
    drucken(f'Produktdaten gespeichert in {Dateiname} erfolgreich!')

# Hauptfunktion zum Ausführen des Produktseiten-Scrapers
if __name__ == '__Main__':
    produkt_url = „https://www.houzz.com/product/204153376“
    Produktdetails = scrape_houzz_product_page(Produkt-URL)
    save_product_to_json(Produktdetails)

Dieser Code extrahiert detaillierte Informationen von einer einzelnen Houzz-Produktseite und speichert sie in einer JSON-Datei.

Beispielausgabe:

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    „Titel“: "The Sequoia Badezimmer-Waschtisch, Akazie, 30 Zoll", Einzelwaschbecken, freistehend",
    "Preis": "$ 948",
    „Beschreibung“: "Der 30 Zoll große Sequoia-Waschtisch mit Einzelwaschbecken wird das Herzstück Ihrer Badezimmerrenovierung sein. Gekonnt aus 100 % massivem Tannenholz gefertigt, um ein Leben lang zu halten. Das Holz ist gekonnt mit einer erhöhten Maserung versehen, um ihm einen verwitterten und wiedergewonnenen Holz-Look zu verleihen. Eine Schublade aus Massivholz mit Schwalbenschwanzverbindungen und Vollauszug bietet Ihnen zusammen mit einer Quarz-Arbeitsplatte allen nötigen Stauraum für Ihre täglichen Toilettenartikel. Massive Tannenholzkonstruktion. Wunderschönes Chevron-Design der Vordertür. Schubladenkasten aus Massivholz mit Schwalbenschwanzverbindungen. Schublade mit sanftem Schließmechanismus und Vollauszug. Holzoberfläche, um Verformungen und Risse zu verhindern und der Luftfeuchtigkeit im Badezimmer standzuhalten. Weiße Quarz-Arbeitsplatte. Maße zusammengebaut: 30 Zoll B x 22 Zoll T x 34.50 Zoll H. Schwarze Hardware. Vorgebohrt für 8 Zoll großen, weit verbreiteten Wasserhahn. Oberfläche in verwitterter Tanne – rustikaler und wiedergewonnener Holz-Look.",
    "Bild-URLs": [
        "https://st.hzcdn.com/fimgs/abd13d5d04765ce7_1626-w100-h100-b0-p0--.jpg",
        "https://st.hzcdn.com/fimgs/9c617c9c04765ce8_1626-w100-h100-b0-p0--.jpg",
        "https://st.hzcdn.com/fimgs/7af1287304765cea_1626-w100-h100-b0-p0--.jpg",
        "https://st.hzcdn.com/fimgs/a651c05404765ced_1626-w100-h100-b0-p0--.jpg",
    .... mehr
    ],
    "Produktlink": „https://www.houzz.com/products/the-sequoia-bathroom-vanity-acacia-30-single-sink-freestanding-prvw-vr~170329010“
}

Im nächsten Abschnitt besprechen wir, wie Sie Ihren Scraping-Prozess mit Crawlbase optimieren können. Smart Proxy.

Optimieren mit Crawlbase Smart Proxy

Beim Scraping von Websites wie Houzz können IP-Sperren und CAPTCHAs zu einer Verlangsamung führen. Crawlbase Smart Proxy hilft, diese Probleme zu umgehen, indem IPs rotiert und CAPTCHAs automatisch verarbeitet werden. So können Sie Daten ohne Unterbrechungen scrapen.

Warum Crawlbase verwenden? Smart Proxy?

  • IP-Rotation: Vermeiden Sie IP-Sperren, indem Sie einen Pool aus Tausenden rotierender Proxys verwenden.
  • CAPTCHA-Behandlung: Crawlbase umgeht CAPTCHAs automatisch, sodass Sie sie nicht manuell lösen müssen.
  • Erhöhte Effizienz: Scrapen Sie Daten schneller, indem Sie Anfragen ohne Unterbrechungen durch Ratenbegrenzungen oder Blöcke stellen.
  • Globale Präsenz: Sie können Daten von jedem Standort scrapen, indem Sie Proxys aus verschiedenen Regionen weltweit auswählen.

Wie fügen Sie es Ihrem Scraper hinzu?

So integrieren Sie Crawlbase Smart Proxy, ändern Sie die URL Ihrer Anfrage, damit die Weiterleitung über deren API erfolgt:

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importieren Zugriffe

# Ersetzen _USER_TOKEN_ mit Ihrem Crawlbase Token
# Sie können eines erhalten, indem Sie ein Konto bei Crawlbase erstellen
Proxy-URL = 'http://[E-Mail geschützt] : 8012 '
Proxys = {"http": Proxy-URL, "https": Proxy-URL}

def Scrape_Houzz_Produktseite(URL):
    Antwort = Anfragen.get(URL=URL, Proxys=Proxys, überprüfen=falsch)
    # Scraper-Code wie zuvor

Dadurch wird sichergestellt, dass Ihr Scraper beim Scrapen von Houzz reibungslos und effizient läuft.

Houzz Scraper mit Crawlbase optimieren

Houzz bietet wertvolle Einblicke für Ihre Projekte. Sie können Heimwerkertrends erkunden und Marktpreise analysieren. Wenn Sie die Schritte in diesem Blog befolgen, können Sie ganz einfach wichtige Informationen wie Produktdetails, Preise und Kundenbewertungen sammeln.

Die Verwendung von Python-Bibliotheken wie Requests und BeautifulSoup vereinfacht den Scraping-Prozess. Außerdem Crawlbase Smart Proxy hilft Ihnen, auf die benötigten Daten zuzugreifen, ohne auf Probleme wie IP-Sperren oder CAPTCHAs stoßen zu müssen.

Wenn Sie sich für das Scraping von anderen E-Commerce-Plattformen interessieren, können Sie sich die folgenden umfassenden Anleitungen ansehen.

📜 Wie man Amazon scrapt
📜 Wie man Walmart scrapt
📜 So scrapen Sie AliExpress
📜 Wie man Zalando scrapt
📜 Wie man Costco ausbeutet

Bei Fragen oder Anregungen steht Ihnen unser Support-Team steht Ihnen jederzeit zur Verfügung, um Sie bei Ihrem Web Scraping-Vorhaben zu unterstützen. Viel Glück bei Ihrem Scraping-Vorhaben!

Häufig gestellte Fragen

Ja, das Scraping von Produktdaten von Houzz ist erlaubt, solange Sie deren Nutzungsbedingungen einhalten. Lesen Sie unbedingt die Nutzungsbedingungen von Houzz und respektieren Sie deren robots.txt Datei, damit Sie verantwortungsbewusst und ethisch scrapen.

F. Warum sollte ich einen Proxy wie Crawlbase verwenden? Smart Proxy zum Scrapen von Houzz?

Die Verwendung eines Proxys wie Crawlbase Smart Proxy verhindert IP-Sperren, die auftreten können, wenn Sie in kurzer Zeit zu viele Anfragen an eine Website stellen. Proxys umgehen auch CAPTCHA-Herausforderungen und geografische Beschränkungen, sodass Sie problemlos Daten von Houzz oder anderen Websites abrufen können.

F: Kann ich sowohl Produktlisten als auch Produktdetails von Houzz extrahieren?

Ja, Sie können beides scrapen. In diesem Blog haben wir gezeigt, wie Sie wichtige Informationen aus den Suchlisten und einzelnen Produktseiten von Houzz extrahieren. Indem Sie ähnliche Schritte befolgen, können Sie Ihren Scraper erweitern, um verschiedene Datenpunkte wie Preise, Bewertungen, Spezifikationen und sogar Geschäftskontaktdaten zu erfassen.