LinkedIn ist eine der besten Plattformen für die Jobsuche in der Unternehmenswelt, da sowohl Unternehmen als auch Berufstätige die Stellenausschreibungen des Unternehmens für ihre Beschäftigungs- und Karriereziele nutzen.

Das Scraping von LinkedIn kann eine Fülle von Daten für Unternehmen, Forscher und Arbeitssuchende freisetzen. Egal, ob Sie Informationen über potenzielle Bewerber sammeln, Unternehmensaktivitäten überwachen oder Branchentrends analysieren möchten, das Scraping von LinkedIn-Profilen, Unternehmensseiten und Feeds kann unglaublich wertvoll sein.

In diesem Blog werden wir untersuchen, wie man Crawlbases effektiv nutzt Crawling API um LinkedIn in Python zu scrapen. Crawlbase bietet eine robuste Lösung zum Extrahieren von Daten aus LinkedIn und stellt spezielle Scraper für Profile, Unternehmen und Feeds bereit. Am Ende dieses Handbuchs wissen Sie, wie Sie Ihre Umgebung einrichten, die Crawlbase-API verwenden und Ihre Scraped-Daten effizient abrufen.

Inhaltsverzeichnis

Warum LinkedIn scrapen?

LinkedIn ist eine wahre Goldgrube an beruflichen Informationen. Mit über 700 Millionen Nutzern bietet es eine wahre Fundgrube an Daten zu Berufstätigen, Unternehmen, Stellenausschreibungen und Brancheneinblicken. Hier sind einige überzeugende Gründe, LinkedIn zu scrapen:

Ein Bild, das die Gründe auflistet, warum das Scraping von LinkedIn-Jobs wichtig ist
  1. Talent Acquisition: Für Personalvermittler und HR-Experten ein LinkedIn Scraper oder Tools wie Linked Helper-Alternativen, können Sie Profile durchsehen und Informationen zu potenziellen Bewerbern sammeln. Auf diese Weise können Sie Stellen in kürzester Zeit leichter mit den richtigen Talenten besetzen.
  2. Organisation: Unternehmen können einen LinkedIn-Datenscraper verwenden, um ihre Konkurrenten und die Marktrichtung im Auge zu behalten und Branchenbenchmarks zu betrachten. Diese Daten helfen bei der strategischen Planung und Entscheidungsfindung.
  3. Vertrieb/Leadgenerierung: Vertriebsteams können LinkedIn-Profile durchsuchen, um Leads zu sammeln, sie für die Verwendung durch Kaltakquise zu überwachen oder gezielte Outreach-Strategien zu entwickeln. Vertriebsmitarbeiter durchforsten LinkedIn-Profile, um mehr über den Hintergrund und die Interessen der Menschen zu erfahren, an die sie verkaufen.
  4. Wissenschaftliche Forschung: Wissenschaftler können mithilfe von LinkedIn-Scraper-Tools Daten von LinkedIn scrapen und die notwendigen Datensätze für die wissenschaftliche Forschung zu Jobtrends, Branchentrends, Geschäftsentwicklung und der Art und Weise, wie sich Fachleute vernetzen, sammeln.
  5. Stellensuche: Arbeitssuchende können von der Verwendung eines LinkedIn-Job-Scrapers profitieren, um Stellenausschreibungen zu verfolgen, Einstellungsmuster von Unternehmen zu verstehen und ihre Bewerbungen auf der Grundlage von Erkenntnissen aus Unternehmensprofilen anzupassen. Arbeitssuchende können ihre Chancen auch verbessern, indem sie auf Beispiele für professionelle Lebensläufe um sicherzustellen, dass ihr Lebenslauf ausgefeilt und überzeugend ist.

LinkedIn Scraping ermöglicht es Ihnen, eine riesige Menge an Daten von LinkedIn zu scrapen, die manuell nur sehr schwer zu beschaffen gewesen wären. In den folgenden Abschnitten werden wir besprechen, was Sie von LinkedIn scrapen können, welche Probleme auftreten können und wie Sie Crawlbases Crawling API für LinkedIn Scraping.

Was können wir von LinkedIn scrapen?

Wenn wir über das Scraping von LinkedIn sprechen, müssen wir verstehen, welche Art von Daten wir scrapen können. Mit dem richtigen LinkedIn-Scraper können wir viele Informationen scrapen, die aus verschiedenen Gründen nützlich sein können. Hier ist eine Zusammenfassung der Datenpunkte, die Sie von LinkedIn scrapen können:

Profile:

  • Personenbezogene Daten: Namen, Berufsbezeichnungen, aktuelle und frühere Positionen, Ausbildung, Fähigkeiten, Empfehlungen und Empfehlungen.
  • Kontaktinformationen: E-Mails, Telefonnummern (sofern öffentlich verfügbar) und Social-Media-Profile.
  • Aktivitäten und Interessen: Beiträge, Artikel und andere Inhalte, die vom Benutzer geteilt oder mit „Gefällt mir“ markiert wurden.

Firmenseiten:

  • Impressum: Name, Branche, Größe, Standort, Website und Unternehmensbeschreibung.
  • Stellenausschreibungen: Aktuelle Stellenangebote, Stellenbeschreibungen, Anforderungen und Bewerbungslinks.
  • Mitarbeiterinformation: Liste der Mitarbeiter, ihrer Rollen und Verbindungen innerhalb des Unternehmens.
  • Updates und Neuigkeiten: Auf ihrer Seite geteilte Unternehmensbeiträge, Artikel und Updates.

Einspeisungen:

  • Aktivitäten-Feed: Neueste Updates, Beiträge und Artikel von Benutzern und Unternehmen, die Sie interessieren.
  • Engagement Metrics: „Gefällt mir“-Angaben, Kommentare, Shares und das allgemeine Engagement der Beiträge.
  • Inhaltsanalyse: Arten der geteilten Inhalte, Trendthemen und Benutzerinteraktionsmuster.

Mithilfe eines LinkedIn-Profil-Scrapers, eines LinkedIn-Unternehmensseiten-Scrapers oder eines LinkedIn-Feed-Scrapers können wir diese Informationen scrapen. Diese Daten können für die Talentakquise, Marktforschung, Lead-Generierung oder akademische Forschung genutzt werden.

In den folgenden Abschnitten werden wir die Probleme beim Scraping von LinkedIn hervorheben und Crawlbases Crawling APIund teilen Sie mit, wie Sie Ihre Umgebung vorbereiten und die verschiedenen LinkedIn-Scraper von Crawlbase verwenden können.

Mögliche Herausforderungen beim Scraping von LinkedIn

Das Scraping von LinkedIn kann wertvolle Daten liefern, bringt aber auch einige Herausforderungen mit sich.

Ein Bild, das die potenziellen Herausforderungen beim Scraping von LinkedIn zeigt, die unten aufgeführt sind.

Anti-Scraping-Maßnahmen:

  • IP-Blockierung: LinkedIn verwendet eine IP-Blockierung. Wenn innerhalb eines kurzen Zeitraums zu viele Anfragen von derselben IP-Adresse eingehen, wird diese IP-Adresse blockiert. Vermeiden Sie dies, indem Sie einen rotierenden Proxy-Dienst verwenden oder eine Anfrageverzögerung implementieren.
  • CAPTCHAs: LinkedIn könnte CAPTCHAs anzeigen, um sicherzustellen, dass die Anfragen von einem Menschen ausgeführt werden. Dieses Hindernis kann entweder durch automatische CAPTCHA-Lösungsdienste oder durch manuelles Eingreifen behoben werden.

Dynamischer Inhalt:

  • LinkedIn-Seiten werden über JavaScript gerendert. Herkömmliche Scraping-Methoden erfassen diese Daten möglicherweise nicht effektiv. Sie können Headless-Browser oder Dienste wie Crawlbase verwenden. Crawling API die JavaScript rendern, um dynamische Inhalte zu scrapen.
  • Nutzungsbedingungen: Das Scraping von LinkedIn kann einen Verstoß gegen die Nutzungsbedingungen darstellen. Es ist wichtig, die rechtlichen Auswirkungen zu verstehen und sicherzustellen, dass Ihre Scraping-Aktivitäten den Richtlinien und Datenschutzgesetzen von LinkedIn entsprechen.
  • Zustimmung des Benutzers: Das Sammeln von Daten aus Benutzerprofilen sollte unter Wahrung der Privatsphäre erfolgen. Vermeiden Sie das Scraping vertraulicher Informationen und verwenden Sie die Daten verantwortungsbewusst.

Datenvolumen und Speicher:

  • Große Datenmengen: Das Scraping großer Datenmengen kann hinsichtlich Verarbeitung und Speicherung eine Herausforderung darstellen. Stellen Sie sicher, dass Sie über eine ausreichende Infrastruktur verfügen, um die erfassten Daten zu verarbeiten und zu speichern.
  • Datenqualität: Scraped-Daten können manchmal unvollständig sein oder Fehler enthalten. Führen Sie Validierungsprüfungen durch und bereinigen Sie die Daten, um ihre Qualität und Nutzbarkeit sicherzustellen.

Wenn Sie sich dieser Probleme bewusst sind, können Sie Ihre LinkedIn-Scraping-Strategie effektiver planen. In den nächsten Abschnitten werden wir besprechen, wie Sie Crawlbases Crawling API für LinkedIn-Scraping, einschließlich der Einrichtung Ihrer Umgebung und der Verwendung spezifischer Scraper für Profile, Unternehmensseiten und Feeds.

Crawlbase Crawling API für LinkedIn Scraping

Crawlbase bietet eine leistungsstarke Crawling API das vereinfacht den Prozess des Scrapings von LinkedIn. Die API wurde speziell für Entwickler entwickelt und kann schnell in Ihre bestehenden Systeme integriert werden. Durch die Verwendung Die LinkedIn Scraper von Crawlbasekönnen Sie effizient Daten aus Profilen, Unternehmensseiten und Feeds sammeln. Hier ist ein kurzer Überblick darüber, wie Crawlbases Crawling API kann Ihnen beim Scrapen von LinkedIn helfen:

API-Übersicht:

Die Crawling API ermöglicht es Ihnen, HTTP-Anfragen an LinkedIn-Seiten zu stellen und die erforderlichen Daten abzurufen. Es unterstützt sowohl GET- als auch POST-Anfragen und verarbeitet dynamische Inhalte mithilfe von Headless-Browsern.

Anonymität:

Crawlbase verwendet weltweit rotierende Proxys mit einer Verfügbarkeit von 99.9 % und stellt so sicher, dass Ihre Scraping-Aktivitäten anonym und unentdeckbar bleiben. Diese Funktion ist von entscheidender Bedeutung, wenn Sie mit Plattformen wie LinkedIn arbeiten, die über strenge Anti-Scraping-Maßnahmen verfügen.

Authentifizierung:

Sie benötigen ein API-Token, um Ihre Anfragen zu authentifizieren. Crawlbase bietet zwei Arten von Token: einen für normale Anfragen und einen für JavaScript-fähige Anfragen.

Ratenbegrenzungen und Reaktionszeiten:

Die API unterstützt bis zu 20 Anfragen pro Sekunde pro Token und gewährleistet so einen effizienten Datenabruf. Die durchschnittliche Antwortzeit beträgt zwischen 4 und 10 Sekunden.

Umgang mit asynchronen Anfragen:

Beim Scraping von LinkedIn verwenden Sie häufig asynchrone Anfragen, um große Datenmengen zu verwalten. Crawlbase stellt für jede asynchrone Anfrage eine eindeutige Anfragekennung (rid) bereit, mit der Sie die gespeicherten Daten später abrufen können.

Als nächstes führen wir Sie durch die Einrichtung Ihrer Umgebung zur Nutzung von Crawlbase's Crawling API und bieten detaillierte Beispiele zum Scraping von LinkedIn-Profilen, Unternehmensseiten und Feeds.

Einrichten Ihrer Umgebung

Um LinkedIn mit Crawlbase zu scrapen Crawling APImüssen Sie Ihre Python-Umgebung einrichten. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung:

Installieren Sie Python:

Laden Sie Python herunter und installieren Sie es vom offiziellen Website. Stellen Sie sicher, dass Sie Python während der Installation zum PATH Ihres Systems hinzufügen.

Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung:

Öffnen Sie Ihr Terminal oder Ihre Eingabeaufforderung und navigieren Sie zu Ihrem Projektverzeichnis. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung, indem Sie Folgendes ausführen:

1
python -m venv venv

Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung:

  • Unter Windows:

    1
    .\venv\Scripts\activate
  • Unter macOS/Linux:

    1
    Quelle venv/bin/aktivieren

Installieren Sie die Crawlbase-Bibliothek:

Installieren Sie bei aktivierter virtueller Umgebung die Crawlbase-Bibliothek mit pip:

1
pip installieren crawlbase

Wählen Sie eine IDE:

Zum Schreiben und Ausführen Ihrer Python-Skripte können Sie jede integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) verwenden, wie PyCharm, VS-Code, oder auch Jupyter Notizbuch.

Erstellen Sie ein Python-Skript:

Öffnen Sie die IDE Ihrer Wahl und erstellen Sie eine neue Python-Datei, zum Beispiel: scrape_linkedin.py. Dieses Skript enthält den Code zur Interaktion mit der API von Crawlbase und zum Scrapen von LinkedIn-Daten.

Indem Sie Ihre Umgebung richtig einrichten, stellen Sie einen reibungslosen Workflow für das Scraping von LinkedIn sicher. In den nächsten Abschnitten werden wir uns mit spezifischen Beispielen für die Verwendung der LinkedIn-Scraper von Crawlbase befassen, um Daten aus Profilen, Unternehmensseiten und Feeds zu extrahieren.

Crawlbase LinkedIn Profile Scraper

Mit dem LinkedIn-Profil-Scraper von Crawlbase können Sie ganz einfach detaillierte Informationen aus LinkedIn-Profilen extrahieren. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Scrapen eines LinkedIn-Profils:

Scraping eines LinkedIn-Profils:

Importieren Sie zunächst die erforderlichen Bibliotheken und initialisieren Sie die Crawlbase-API mit Ihrem Zugriffstoken. Definieren Sie die URL des LinkedIn-Profils, das Sie scrapen möchten, und legen Sie die Scraping-Optionen fest.

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für Crawlbase importieren CrawlingAPI
importieren JSON

# Initialisieren Sie die Crawlbase-API mit Ihrem Zugriffstoken
crawling_api = CrawlingAPI({ 'Zeichen': 'IHR_API_TOKEN' })

URL = „https://www.linkedin.com/in/kaitlyn-owen“

Optionen = {
'Schaber': 'LinkedIn-Profil',
'asynchron': "wahr"
}

# Funktion zum Stellen einer Anfrage mithilfe der Crawlbase-API
def Crawlbase-Anfrage erstellen(URL):
Antwort = crawling_api.get(URL, Optionen)
if Antwort['Statuscode'] == 200:
Rückkehr json.loads(Antwort['Körper'].dekodieren('lateinisch1'))
sonst:
drucken(„Die Seite konnte nicht abgerufen werden. Statuscode:“, Antwort['Statuscode'])
Rückkehr Keine

def scrape_profile(URL):
versuchen:
json_response = make_crawlbase_request(URL)
if json_antwort:
Rückkehr json_antwort
ausgeschlossen Exception as e:
drucken(f"Anforderung fehlgeschlagen: {e}")

Rückkehr Keine

if __name__ == '__Main__':
scraped_data = scrape_profile(URL)
drucken(json.dumps(scraped_data, Einzug=2))

Dieses Skript initialisiert die Crawlbase-API, definiert die URL des zu scrapenden LinkedIn-Profils und verwendet die linkedin-profile Scraper. Es stellt eine asynchrone Anfrage zum Abrufen der Profildaten und druckt die JSON-Antwort.

Beispielausgabe:

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{
"loswerden": "1dd4453c6f6bd93baf1d7e03"
}

Abrufen von Daten aus Crawlbase Storage API:

Bei asynchronen Anfragen speichert Crawlbase die Antwort und stellt eine Anfragekennung (RID) bereit. Sie müssen diese RID verwenden, um die Daten abzurufen.

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für Crawlbase importieren SpeicherAPI
importieren JSON

# Crawlbase initialisieren Storage API mit Ihrem Zugriffstoken
storage_api = SpeicherAPI({ 'Zeichen': 'IHR_API_TOKEN' })

RID = „Ihre_Anforderungskennung“

# Funktion zum Abrufen von Daten aus dem Crawlbase-Speicher
def Daten abrufen(zu befreien):
Antwort = storage_api.get(rid)
if Antwort['Statuscode'] == 200:
Rückkehr json.loads(Antwort['Körper'].dekodieren('lateinisch1'))
sonst:
drucken(„Die Daten konnten nicht abgerufen werden. Statuscode:“, Antwort['Statuscode'])
Rückkehr Keine

if __name__ == '__Main__':
abgerufene_Daten = abgerufene_Daten(RID)
drucken(json.dumps(abgerufene_Daten, Einzug=2))

Dieses Skript ruft die gespeicherte Antwort mithilfe des RID ab und druckt die JSON-Daten.

Beispielausgabe:

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"Titelbild": "https://media.licdn.com/dms/image/D4E16AQHW1GnvvOebbQ/profile-displaybackgroundimage-shrink_200_800/0/1710246724829?e=2147483647&v=beta&t=i-PEK8cxRdvov4ZERUJB6Pp9eh5jIh3LrysrpQbjgLM",
"Profilbild": "https://media.licdn.com/dms/image/C5603AQE5W6ovXILrAA/profile-displayphoto-shrink_200_200/0/1654018869301?e=2147483647&v=beta&t=WZ2BqDnTi6lOIWxNDdrnLkchmg0FparKWWU53NCaCuQ",
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„Titel“: „Ich blicke auf ein weiteres fantastisches Jahr zurück! Im Jahr 2023 hatte ich die Gelegenheit, mit so vielen unglaublichen Chirurgen und Krankenhäusern zusammenzuarbeiten, um die Gesundheitsversorgung zu verbessern …“,
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„Titel“: „Brandi Talton“ – Übersetzung,
"Position": "",
"Verknüpfung": „https://www.linkedin.com/in/brandi-talton-653b46121?trk=public_profile_browsemap-profile“,
"Bild": null
},
{
„Titel“: „Chelsea Donaldson“,
"Position": "",
"Verknüpfung": „https://www.linkedin.com/in/chelsea-donaldson-a343838a?trk=public_profile_browsemap-profile“,
"Bild": null
},
{
„Titel“: "Konstanze Bailes",
"Position": "Öffentlichkeitsarbeit und Marketing",
"Verknüpfung": „https://www.linkedin.com/in/constance-bailes-6710a384?trk=public_profile_browsemap-profile“,
"Bild": null
},
{
„Titel“: „Melissa Kätcher“,
"Position": "",
"Verknüpfung": „https://www.linkedin.com/in/melissa-katcher-23700a88?trk=public_profile_browsemap-profile“,
"Bild": null
},
{
„Titel“: "Megan Rennfahrerin",
"Position": "",
"Verknüpfung": „https://www.linkedin.com/in/megan-racer-a82720224?trk=public_profile_browsemap-profile“,
"Bild": null
},
{
„Titel“: "Erika Glam",
"Position": "",
"Verknüpfung": „https://www.linkedin.com/in/erika-glam-25060242?trk=public_profile_browsemap-profile“,
"Bild": null
},
{
„Titel“: „Tashina Rickerson“ – Übersetzung und Songtexte,
"Position": "",
"Verknüpfung": „https://www.linkedin.com/in/tashina-rickerson-45304991?trk=public_profile_browsemap-profile“,
"Bild": null
},
{
„Titel“: „Lauren LaDell“,
"Position": "",
"Verknüpfung": „https://www.linkedin.com/in/lauren-ladell?trk=public_profile_browsemap-profile“,
"Bild": null
},
{
„Titel“: „Tara Teeter“,
"Position": „Lebensversicherungsvertreter, Marketingspezialist, Eventplaner“,
"Verknüpfung": „https://www.linkedin.com/in/tara-teeter-784b7926?trk=public_profile_browsemap-profile“,
"Bild": null
},
{
„Titel“: „Casie Greene“,
"Position": "",
"Verknüpfung": „https://www.linkedin.com/in/casie-greene-7693bba0?trk=public_profile_browsemap-profile“,
"Bild": null
},
{
„Titel“: "Kristin Kubrick",
"Position": „Verkaufsleiter II bei Weatherby Healthcare – Abteilung Chirurgie“,
"Verknüpfung": „https://www.linkedin.com/in/kristin-kubrick-7bba03134?trk=public_profile_browsemap-profile“,
"Bild": null
},
{
„Titel“: „Jillian Davis“ – Übersetzung,
"Position": "",
"Verknüpfung": „https://www.linkedin.com/in/aboutfacemodels?trk=public_profile_browsemap-profile“,
"Bild": null
},
{
„Titel“: "Savannah-Stausee",
"Position": „Marketingmanager bei Selbständig“,
"Verknüpfung": „https://www.linkedin.com/in/savannahreel?trk=public_profile_browsemap-profile“,
"Bild": null
},
{
„Titel“: „Wesley McQuaid“ – Übersetzung,
"Position": "",
"Verknüpfung": „https://www.linkedin.com/in/wesley-mcquaid?trk=public_profile_browsemap-profile“,
"Bild": null
}
],
"gleicherName": [
{
„Titel“: „Kaitlyn Owen“,
"Position": „Projektmanager bei IU Health Physicians“,
"Verknüpfung": „https://www.linkedin.com/in/kaitlynkolzow?trk=public_profile_samename-profile“,
"Bild": null,
"Lage": „Indianapolis, IN“
},
{
„Titel“: „Kaitlyn Owen“,
"Position": „Verwaltungsfachkraft“,
"Verknüpfung": „https://www.linkedin.com/in/kaitlyn-owen-704b8b91?trk=public_profile_samename-profile“,
"Bild": null,
"Lage": „Winston-Salem, NC“
},
{
„Titel“: „Kaitlyn Owen“,
"Position": „Student an der University of Illinois Urbana-Champaign“,
"Verknüpfung": „https://www.linkedin.com/in/kaitlyn-owen-bb9a46267?trk=public_profile_samename-profile“,
"Bild": null,
"Lage": „McHenry, Illinois“
},
{
„Titel“: „Kaitlyn Owen“,
"Position": "",
"Verknüpfung": „https://www.linkedin.com/in/kaitlyn-owen-1a469575?trk=public_profile_samename-profile“,
"Bild": null,
"Lage": "Redmond, Washington"
}
],
"ähnlicheProfile": []
}

Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie mithilfe der API von Crawlbase effektiv LinkedIn-Profile scrapen. Als Nächstes erfahren Sie, wie Sie LinkedIn-Unternehmensseiten und -Feeds scrapen.

Crawlbase LinkedIn Firmenseiten Scraper

Als Nächstes sehen wir uns an, wie Sie den Scraper für LinkedIn-Unternehmensseiten von Crawlbase verwenden. Mit diesem Tool können Sie detaillierte Informationen zu auf LinkedIn gelisteten Unternehmen extrahieren.

Scraping einer LinkedIn-Unternehmensseite

Um eine LinkedIn-Unternehmensseite zu scrapen, müssen Sie ein Skript einrichten, das dem zum Scrapen von Profilen verwendeten ähnelt. So können Sie es tun:

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für Crawlbase importieren CrawlingAPI
importieren JSON

# Initialisieren Sie die Crawlbase-API mit Ihrem Zugriffstoken
crawling_api = CrawlingAPI({ 'Zeichen': 'IHR_API_TOKEN' })

URL = „https://www.linkedin.com/company/amazon“

Optionen = {
'Schaber': „LinkedIn-Unternehmen“,
'asynchron': "wahr"
}

# Funktion zum Stellen einer Anfrage mithilfe der Crawlbase-API
def Crawlbase-Anfrage erstellen(URL):
Antwort = crawling_api.get(URL, Optionen)
if Antwort['Statuscode'] == 200:
Rückkehr json.loads(Antwort['Körper'].dekodieren('lateinisch1'))
sonst:
drucken(„Die Seite konnte nicht abgerufen werden. Statuscode:“, Antwort['Statuscode'])
Rückkehr Keine

def scrape_company(URL):
versuchen:
json_response = make_crawlbase_request(URL)
if json_antwort:
Rückkehr json_antwort
ausgeschlossen Exception as e:
drucken(f"Anforderung fehlgeschlagen: {e}")

Rückkehr Keine

if __name__ == '__Main__':
scraped_data = scrape_company(URL)
drucken(json.dumps(scraped_data, Einzug=2))

Dieses Skript initialisiert die Crawlbase-API, legt die URL der LinkedIn-Unternehmensseite fest, die Sie scrapen möchten, und gibt die linkedin-company Scraper. Das Skript stellt dann eine asynchrone Anfrage zum Abrufen der Unternehmensdaten und druckt die JSON-Antwort.

Beispielausgabe:

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{
"loswerden": "f270321bbebe203b43cebedd"
}

Abrufen von Daten aus Crawlbase Storage API

Wie beim Profil-Scraping geben asynchrone Anfragen eine rid. Sie können dies verwenden rid um die gespeicherten Daten abzurufen.

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für Crawlbase importieren SpeicherAPI
importieren JSON

# Crawlbase initialisieren Storage API mit Ihrem Zugriffstoken
storage_api = SpeicherAPI({ 'Zeichen': 'IHR_API_TOKEN' })

RID = „Ihre_Anforderungskennung“

# Funktion zum Abrufen von Daten aus dem Crawlbase-Speicher
def Daten abrufen(zu befreien):
Antwort = storage_api.get(rid)
if Antwort['Statuscode'] == 200:
Rückkehr json.loads(Antwort['Körper'].dekodieren('lateinisch1'))
sonst:
drucken(„Die Daten konnten nicht abgerufen werden. Statuscode:“, Antwort['Statuscode'])
Rückkehr Keine

if __name__ == '__Main__':
abgerufene_Daten = abgerufene_Daten(RID)
drucken(json.dumps(abgerufene_Daten, Einzug=2))

Dieses Skript ruft die gespeicherten Unternehmensdaten mithilfe des RID ab und druckt sie aus.

Beispielausgabe:

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"FollowerAnzahl": 31243559,
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„Beschreibung“: „Amazon wird von vier Prinzipien geleitet: Kundenorientierung statt Fokus auf die Konkurrenz, Leidenschaft für Erfindungen, Engagement für operative Exzellenz und langfristiges Denken. Wir werden von der Begeisterung angetrieben, Technologien zu entwickeln, Produkte zu erfinden und Dienstleistungen anzubieten, die Leben verändern. Wir begrüßen neue Vorgehensweisen, treffen schnelle Entscheidungen und haben keine Angst zu scheitern. Wir haben die Reichweite und Fähigkeiten eines großen Unternehmens und den Geist und das Herz eines kleinen. Gemeinsam erforschen und entwickeln Amazonianer neue Technologien von Amazon Web Services bis Alexa im Auftrag unserer Kunden: Käufer, Verkäufer, Content-Ersteller und Entwickler auf der ganzen Welt. Unsere Mission ist es, das kundenorientierteste Unternehmen der Welt zu sein. Unsere Handlungen, Ziele, Projekte, Programme und Erfindungen beginnen und enden mit dem Kunden im Hinterkopf. Sie werden uns auch sagen hören, dass bei Amazon immer „Tag 1“ ist. Was wir damit meinen? Dass unser Ansatz derselbe bleibt wie am ersten Tag von Amazon – kluge, schnelle Entscheidungen zu treffen, flexibel zu bleiben, zu erfinden und uns darauf zu konzentrieren, unsere Kunden zu begeistern.“,
"Grundinformationen": [
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"Name": "Webseite",
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"Adresse": „705 Boulder DrBreinigsville, PA 18031, US“,
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{
"Adresse": „2700 Regent BlvdIrving, TX 75063, US“,
"Verknüpfung": „https://www.bing.com/maps?where=2700+Regent+Blvd+Irving+75063+TX+US&trk=org-locations_url“
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"text": „Sehen Sie unten, wie Amazon-Führungskräfte ihre besten Karrieretipps weitergeben. In dieser Zusammenstellung aus unserer Meet the Leader-Reihe haben sie einige knifflige Fragen beantwortet – darunter Star Wars vs. Star Trek. Was sind Ihre besten Führungstipps? ⭐ Schreiben Sie sie in die Kommentare unten. ⬇️ Erfahren Sie hier mehr: https://amzn.to/3xfURO0“,
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"text": "Amazon hat dies erneut gepostet. Ich teile eine Notiz, die ich heute an alle AWS-Mitarbeiter gesendet habe: Team, in den letzten 18 Jahren hatte ich das Privileg, mit den talentiertesten, innovativsten und kundenorientiertesten Menschen der Welt zusammenzuarbeiten. Die Reise war einfach unglaublich und heute freue ich mich unglaublich, Tag 1 als CEO von AWS zu feiern. Von Anfang an waren wir von der Verpflichtung getrieben, innovative Produkte und Dienstleistungen zu liefern, die echte Probleme für unsere Kunden lösen und solche vorwegzunehmen, mit denen sie noch nicht konfrontiert waren. Ich liebe es, wie diese Kundenbesessenheit es uns ermöglicht, das anzugehen, was manchmal unmöglich erscheint – und dieser unermüdliche Fokus ist auch heute noch unser Kern. Wir sind weiterhin darauf bedacht, sichere, leistungsstarke, nachhaltige und betrieblich hervorragende Cloud-Infrastrukturen und -Dienste bereitzustellen, denen Kunden und Partner ihre wertvollsten Daten und Arbeitslasten anvertrauen können. Die Fortschritte, die wir bei der generativen KI sehen, stellen eine der aufregendsten technologischen Möglichkeiten unseres Lebens dar und dank Ihnen allen helfen wir Zehntausenden von Kunden in allen Branchen, schnell mit dieser Technologie umzugehen und die wie sie arbeiten. Während wir unser Angebot an Bausteinen weiter ausbauen, um Kunden dabei zu helfen, neue Technologien zu nutzen, erweitern wir auch kontinuierlich unsere Infrastruktur auf der ganzen Welt, um ihnen dabei zu helfen, ihre unternehmenskritischen Workloads sicher auszuführen. AWS war schon immer ein Ort, an dem intelligentes Risikoverhalten, Kundenorientierung und ein nie endender Innovationsdrang begrüßt und gefeiert werden. Auf dieser Grundlage liegen enorme Chancen vor uns. Ich freue mich darauf, dieses nächste Kapitel gemeinsam aufzubauen. Matt",
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"text": „Es ist großartig, vom TIME-Magazin zu einem der 100 einflussreichsten Unternehmen für 2024 ernannt zu werden. Die jährliche Liste des TIME-Magazins spiegelt Unternehmen wider, die weltweit außergewöhnliche Auswirkungen haben – für uns gehören dazu unsere Investitionen in #KI und die Expansion nach Südafrika. Der Auswahlprozess umfasste Nominierungen aus allen Sektoren, gefolgt von einer strengen Bewertung durch die TIME-Redakteure anhand von Schlüsselkriterien wie Wirkung, Innovation, Ehrgeiz und Erfolg. 🙏 Den vollständigen Artikel finden Sie hier: https://amzn.to/3VaN2RA“,
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"text": „In einer Zeit, in der schnelle Reaktionen auf Naturkatastrophen unerlässlich sind, haben wir einen entscheidenden Schritt unternommen: Unsere neue Katastrophenhilfebasis in Rheinberg, Deutschland, in der Nähe von Düsseldorf, ist jetzt betriebsbereit. 🚀 🇩🇪 Wir haben 13 Katastrophenhilfezentren in Deutschland, Australien, Indien, Japan und den Vereinigten Staaten. Diese Stützpunkte ermöglichen es uns, effizient auf Notfälle wie Überschwemmungen, Brände und Erdbeben zu reagieren, indem wir unser globales Logistiknetzwerk nutzen, um Hilfsgüter schnell zu liefern. Zu unseren Lagerartikeln gehören Zelte, Decken, Feldbetten, Matten, Schlafsäcke und Hygienesets mit Seife, Zahnbürsten und Zahnpasta. Unsere Datenanalyse bestätigt, dass über 80 % der im Katastrophenfall benötigten Artikel immer dieselben sind, was unsere Vorbereitung und Effizienz unterstreicht. Wir arbeiten eng mit nationalen und internationalen Hilfsorganisationen wie dem Deutschen Roten Kreuz, Save the Children Deutschland und IOM – UN Migration zusammen, um ihren Bedarf zu decken und die benötigten Produkte im Voraus zu beschaffen. 👀 Vielen Dank an unsere Teams und die NGO-Partner für Wir arbeiten daran, dies gemeinsam aufzubauen. 👏 ⛑️",
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"text": „Ich denke, dass peinlich viel davon, wie erfolgreich Sie [in Ihrer Karriere] sind, mit Ihrer Einstellung zu tun hat. Arbeiten Sie hart? Sind Sie eher ein Macher als ein Neinsager? Kommen Sie pünktlich? Tun Sie, was Sie versprochen haben? Können Sie im Team arbeiten? Diese Dinge scheinen so einfach zu sein, und es gibt so viele Dinge in Ihrem Berufsleben, die Sie nicht kontrollieren können, aber Sie können Ihre Einstellung kontrollieren.“ Unser CEO, Andy Jassy, ​​hat sich für ein Exklusivinterview mit LinkedIns CEO Ryan Roslansky zusammengesetzt, um über seinen einzigartigen Karriereweg zu sprechen, einschließlich seiner drei wichtigsten Karrieretipps. Das sollten Sie sich unbedingt ansehen! ⬇️ Welchen Karrieretipp würden Sie jemandem geben?“,
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Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie mithilfe der API von Crawlbase effizient LinkedIn-Unternehmensseiten scrapen. Im nächsten Abschnitt erfahren Sie, wie Sie LinkedIn-Feeds scrapen.

Crawlbase LinkedIn Feeds Scraper

Lassen Sie uns abschließend untersuchen, wie Sie mit dem LinkedIn-Feeds-Scraper von Crawlbase wertvolle Daten aus LinkedIn-Feeds extrahieren können.

Scraping eines LinkedIn-Feeds

Um einen LinkedIn-Feed zu scrapen, folgen Sie einem ähnlichen Prozess wie beim Scrapen von Profilen und Unternehmensseiten. So können Sie es machen:

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für Crawlbase importieren CrawlingAPI
importieren JSON

# Initialisieren Sie die Crawlbase-API mit Ihrem Zugriffstoken
crawling_api = CrawlingAPI({ 'Zeichen': 'IHR_API_TOKEN' })

URL = „https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7022155503770251267“

Optionen = {
'Schaber': „LinkedIn-Feed“,
'asynchron': "wahr"
}

# Funktion zum Stellen einer Anfrage mithilfe der Crawlbase-API
def Crawlbase-Anfrage erstellen(URL):
Antwort = crawling_api.get(URL, Optionen)
if Antwort['Statuscode'] == 200:
Rückkehr json.loads(Antwort['Körper'].dekodieren('lateinisch1'))
sonst:
drucken(„Die Seite konnte nicht abgerufen werden. Statuscode:“, Antwort['Statuscode'])
Rückkehr Keine

def Scrape_Feed - Das ist eine tolle Sache!(URL):
versuchen:
json_response = make_crawlbase_request(URL)
if json_antwort:
Rückkehr json_antwort
ausgeschlossen Exception as e:
drucken(f"Anforderung fehlgeschlagen: {e}")

Rückkehr Keine

if __name__ == '__Main__':
Scraped_Data = Scrape_Feed (URL)
drucken(json.dumps(scraped_data, Einzug=2))

Dieses Skript initialisiert die Crawlbase-API, legt die URL des LinkedIn-Feeds fest, den Sie scrapen möchten, und gibt den LinkedIn-Feed-Scraper an. Das Skript führt dann eine asynchrone Anfrage zum Abrufen der Feed-Daten durch und druckt die JSON-Antwort.

Beispielausgabe:

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{
"loswerden": "977b3381ab11f938d6522775"
}

Abrufen von Daten aus Crawlbase Storage API

Wie beim Scraping von Profil- und Firmenseiten geben asynchrone Anfragen eine rid. Sie können dies verwenden rid um die gespeicherten Daten abzurufen.

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für Crawlbase importieren SpeicherAPI
importieren JSON

# Crawlbase initialisieren Storage API mit Ihrem Zugriffstoken
storage_api = SpeicherAPI({ 'Zeichen': 'IHR_API_TOKEN' })

RID = „Ihre_Anforderungskennung“

# Funktion zum Abrufen von Daten aus dem Crawlbase-Speicher
def Daten abrufen(zu befreien):
Antwort = storage_api.get(rid)
if Antwort['Statuscode'] == 200:
Rückkehr json.loads(Antwort['Körper'].dekodieren('lateinisch1'))
sonst:
drucken(„Die Daten konnten nicht abgerufen werden. Statuscode:“, Antwort['Statuscode'])
Rückkehr Keine

if __name__ == '__Main__':
abgerufene_Daten = abgerufene_Daten(RID)
drucken(json.dumps(abgerufene_Daten, Einzug=2))

Dieses Skript ruft die gespeicherten Feeddaten ab und druckt sie aus. rid.

Beispielausgabe:

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"Profil": „https://ae.linkedin.com/in/chandan-chhavi-62b49a18?trk=public_post_comment_actor-name“,
"Überschrift": „Fahren Sie sicher“,
"text": „Während der Lockdown-Phase haben alle zugelegt, sogar die Unternehmen. Jetzt bauen sie ihr Fett ab.“
},
{
"Nutzername": „Aravindan AR“,
"Profil": „https://in.linkedin.com/in/aravindanparashar?trk=public_post_comment_actor-name“,
"Überschrift": „Einzelhandelsprofi mit über 18 Jahren Erfahrung“,
"text": „Gott schütze die Arbeitsplätze. Wenn große multinationale Konzerne Leute entlassen, was ist dann mit den kleineren Unternehmen? Die Inflation ist da.“
},
{
"Nutzername": "Asisch Bischoi",
"Profil": „https://in.linkedin.com/in/asishbishoi?trk=public_post_comment_actor-name“,
"Überschrift": „Sofortiger Einstieg | Systemingenieur | TCS | 1 x AWS-zertifiziert | Full Stack | MySQL | MongoDB |“,
"text": „Ich glaube, es hat bereits Entlassungen gegeben.“
},
{
"Nutzername": "Kanika Chaudhary",
"Profil": „https://in.linkedin.com/in/kanikachaudhary25?trk=public_post_comment_actor-name“,
"Überschrift": „HR-Führungskraft | Freiwilliger“,
"text": „Das ist surreal! Ich sehe nur Entlassungen. Es ist eine Aufforderung an alle Unternehmen, einen anderen Ausweg zu finden. #traurig“
},
{
"Nutzername": „Richard C. Clark, MISM“,
"Profil": „https://www.linkedin.com/in/rickclark1972?trk=public_post_comment_actor-name“,
"Überschrift": „Fertigungstechnologe / (Captain, FA, USRA)“,
"text": „Das ist nicht überraschend. Führungskräfte werden ihre Gewinne nicht opfern, um anderen zu helfen.“
},
{
"Nutzername": "Sonnenfreude Gupta",
"Profil": „https://in.linkedin.com/in/sunjoy-gupta-b50a7792?trk=public_post_comment_actor-name“,
"Überschrift": „Geschäftsleiter bei Galaxy Tech“,
"text": „Wow, das ist der \"Show Stopper\"“
},
{
"Nutzername": „JAIDEEP CHATTERJEE“,
"Profil": „https://in.linkedin.com/in/jaideep-chatterjee-556ab433?trk=public_post_comment_actor-name“,
"Überschrift": „Außerordentlicher Professor für Managementstudien, Prüfer und Autor“,
"text": „Digitalisiertes Leben…“
},
{
"Nutzername": „Madhvi S.“,
"Profil": „https://in.linkedin.com/in/madhvi-s-59459a63?trk=public_post_comment_actor-name“,
"Überschrift": „Kreditorenbuchhaltung (P2P)“,
"text": „Schlimmste Situation“
}
]
},
{
"text": „Die Moskauer Börse (MOEX) hat am 12. Juni den Handel in Dollar und Euro ausgesetzt, nachdem die USA eine Reihe neuer Maßnahmen gegen die Finanzinstitute Russlands angekündigt hatten.“,
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"Videos": [
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"Poster": "https://media.licdn.com/dms/image/D5605AQEiJr5OjFFakg/feedshare-thumbnail_720_1280/0/1718281419437?e=2147483647&v=beta&t=expMXkSOdZC3b4J6CfjyQTCxJCWA3xfjTwOYtCvzwPs",
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"Datum/Uhrzeit": "3h",
"Post-URL": „https://www.linkedin.com/posts/hindustantimes_us-russia-activity-7207079298128568320-3lh5“,
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"text": "#UNS",
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"Kommentare": []
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{
"text": „Premierminister Narendra Modi reist nach Italien. Auf Einladung der italienischen Premierministerin Giorgia Meloni reist Premierminister Modi nach Apulien, Italien, um am 7. Juni am G14 Outreach Summit teilzunehmen. Die beiden Staatschefs werden am Rande des Gipfels ein bilaterales Treffen abhalten. Aktuelle Informationen finden Sie unter https://lnkd.in/fWuZP46“,
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"KommentareAnzahl": 12,
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"text": „In einem Wohnhaus in Kuwait, in dem ausländische Arbeiter untergebracht waren, kamen 49 Arbeiter ums Leben und mindestens 50 wurden verletzt. Von den 49 Opfern waren 41 Arbeiter Inder, bestätigten Beamte. MoS KV Singh traf verletzte Inder und bekräftigte, dass sie in Sicherheit seien und behandelt würden. https://lnkd.in/gtGWVt4Y“,
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"text": „Eine Wasserleitung des #Delhi Jal Board ist während der #Wasserkrise in Neu-Delhi, Indien, geplatzt. 📸Sanchit Khanna/HT“,
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"text": „#Hamas kritisierte #US-Außenminister #Antony Blinken dafür, dass er die ins Stocken geratenen Waffenstillstandsgespräche der Gruppe zuschrieb.“,
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"Kommentare": []
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{
"text": „Inmitten der anhaltenden #Hitzewelle löste ein Explosionsdruck der Klimaanlage einen massiven Brand in #Noida aus. Folgendes sollten Sie wissen, wenn Sie in einem mehrstöckigen Gebäude wohnen. Wischen Sie hier, um weitere Details zu erfahren: https://lnkd.in/gb-3-yeJ“,
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"text": „Erste Auslandsreise von Premierminister #NarendraModi in seiner dritten Amtszeit: Was steht auf Indiens Agenda beim #G3-Gipfel in #Italien?“,
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"text": „#NarendraModi“,
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"Kommentare": []
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{
"text": „Beim Teilen des Screenshots des #LinkedIn-Profils auf X drückte ein Mitbegründer eines Startups aus, dass es sich um die „absurdeste Bildungsgeschichte aller Zeiten“ handele.“,
"Bilder": [],
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"Datum/Uhrzeit": "6h",
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"text": „#LinkedIn“,
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{
"text": „Die israelischen Verteidigungskräfte haben ihre Offensive gegen die im Libanon ansässige militante Hisbollah-Gruppe verstärkt, nachdem diese ihren größten Angriff auf den Norden Israels gestartet hatte.“,
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"text": „#InPics | Familienmitglieder der Opfer des Brandes im #UphaarCinema trauerten am 27. Juni 13 am 2024. Jahrestag der Tragödie am Uphaar-Denkmal vor dem Uphaar Cinema im Green Park in #Neu-Delhi, Indien. Die Tragödie ereignete sich am 13. Juni 1997 und forderte das Leben von 59 Menschen und über 100 wurden durch Ersticken bei der darauf folgenden Massenpanik verletzt.“,
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}
],
"Kommentare": []
}
]
}

Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie LinkedIn-Feeds effektiv scrapen mit Crawlbase's Crawling API.

Bringen Sie Ihre Karriereziele mit Crawlbase auf Touren

Das Scraping von LinkedIn-Daten kann wertvolle Erkenntnisse für verschiedene Anwendungen liefern, von der Arbeitsmarktanalyse bis zur Wettbewerbsforschung. Crawlbase automatisiert den Prozess der Erfassung von LinkedIn-Daten, sodass Sie sich auf die Analyse und Nutzung der Informationen konzentrieren können. Mit Crawlbases leistungsstarken Crawling API und Python können Sie LinkedIn-Profile, Unternehmensseiten und Feeds effizient scrapen.

Wenn Sie Ihre Web-Scraping-Fähigkeiten erweitern möchten, sehen Sie sich unsere folgenden Anleitungen zum Scraping anderer wichtiger Websites an.

📜 So scrapen Sie Stellenanzeigen von Indeed
📜 So scrapen Sie E-Mails von LinkedIn
📜 Wie man Airbnb scrapt
📜 So scrapen Sie Realtor.com
📜 So scrapen Sie Expedia

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

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Das Scraping von LinkedIn ist legal, solange Sie die Nutzungsbedingungen von LinkedIn nicht verletzen. Es ist wichtig, die Richtlinien von LinkedIn zu überprüfen und sicherzustellen, dass Ihre Scraping-Aktivitäten den rechtlichen und ethischen Richtlinien entsprechen. Beachten Sie stets die Datenschutzgesetze und ziehen Sie die Verwendung offiziell bereitgestellter APIs in Betracht, sofern diese verfügbar sind.

F: Wie scrapt man LinkedIn?

Um LinkedIn zu scrapen, können Sie Crawlbases verwenden. Crawling API. Richten Sie zunächst Ihre Python-Umgebung ein und installieren Sie die Crawlbase-Bibliothek. Wählen Sie den für Ihre Anforderungen geeigneten Scraper (Profil, Unternehmen oder Feed) und stellen Sie asynchrone Anfragen, um Daten zu sammeln. Rufen Sie die Daten mit der Crawlbase ab Storage API, das die Antwort für einen einfachen Zugriff speichert.

F: Welche Herausforderungen sind beim Scraping von LinkedIn mit sich?

Das Scraping von LinkedIn bringt mehrere Herausforderungen mit sich. LinkedIn verfügt über starke Anti-Scraping-Maßnahmen, die Ihre Aktivitäten blockieren können. Die dynamische Natur der Inhalte von LinkedIn macht es schwierig, Daten konsistent zu extrahieren. Darüber hinaus müssen Sie die Einhaltung rechtlicher und ethischer Standards sicherstellen, da Verstöße gegen die Nutzungsbedingungen von LinkedIn zu Kontosperrungen oder rechtlichen Schritten führen können. Die Verwendung eines zuverlässigen Tools wie Crawlbase kann dazu beitragen, einige dieser Herausforderungen zu mildern, indem es robuste Scraping-Funktionen bietet und Best Practices einhält.