TripAdvisor ist eine der größten Reise-Websites mit einer riesigen Menge benutzergenerierter Inhalte und bietet eine Fülle von Daten, die für Marktforschung, Wettbewerbsanalysen und andere Zwecke wertvoll sein können.

TripAdvisor wurde im Jahr 2000 gegründet und hat die Art und Weise, wie Menschen ihre Reisen planen, revolutioniert, indem es eine Plattform bietet, auf der Reisende ihre Erfahrungen und Einsichten austauschen können. Die Leute können nicht nur Bewertungen und Beurteilungen lesen, sondern auch Fotos ansehen, die von anderen Nutzern hochgeladen wurden, um eine echte Vorstellung davon zu bekommen, was sie erwartet. Was als bescheidene Website begann, ist mittlerweile zu einer globalen Community mit Millionen von Nutzern herangewachsen, die zur riesigen Datenbank mit reisebezogenen Inhalten beitragen.

TripAdvisor.com zieht jeden Monat Millionen von Besuchern an und festigt damit seine Position als eine der meistbesuchten Reiseplattformen weltweit. Mit einer umfangreichen Datenbank mit fast 1000 Millionen Bewertungen und Meinungen bietet die Plattform einen riesigen Pool an Informationen für Reisende und Restaurantbesucher, die Einblicke in Reiseziele und Lokale suchen. Die schiere Datenmenge unterstreicht TripAdvisors Status als Anlaufstelle für fundierte Entscheidungen.

TripAdvisor-Statistik zur Anzahl der Bewertungen weltweit

In diesem Artikel untersuchen wir die Vorteile des Scrapings von TripAdvisor und wie Sie dies mit der Programmiersprache Python und Smart Proxies erreichen können.

Inhaltsverzeichnis

  1. Warum TripAdvisor scrapen?
  2. Wichtige Daten auf TripAdvisor verfügbar
  3. Herausforderungen beim Scraping von TripAdvisor
  4. Proxys zum Scraping von TripAdvisor
  5. Umgebung einrichten
  • Installieren von Python und Bibliotheken
  • Auswahl einer IDE
  1. Crawlbase Smart Proxy
  • Senden von Anfragen mit Crawlbase Smart Proxy
  • Die richtigen Crawling API Parameter mit Smart Proxy
  • Umgang mit JavaScript-intensiven Seiten
  1. Scraping von TripAdvisor-SERP-Daten
  • Name abkratzen
  • Scraping-Bewertung
  • Anzahl der Bewertungen auslesen
  • Abstreifort
  • Scraping von Daten aus allen Suchergebnissen
  1. Seitennummerierung handhaben und Daten speichern
  • Umgang mit Paginierung
  • Speichern von Scraped-Daten in einer Excel-Datei
  1. Abschließende Überlegungen
  2. Häufig gestellte Fragen (FAQs)

1. Warum TripAdvisor Scrapen?

Warum TripAdvisor scrapen?

Es gibt mehrere Gründe, warum das Scraping von Daten von TripAdvisor vorteilhaft sein kann. Erstens bietet TripAdvisor eine riesige Menge an Informationen über Hotels, Restaurants, Sehenswürdigkeiten und mehr. Durch das Scraping dieser Daten können Sie Einblicke in Kundenbewertungen, Bewertungen und andere relevante Details gewinnen, die Ihnen helfen können, mehr zu machen fundierte Entscheidungen für Ihre geschäftlichen oder persönlichen Bedürfnisse.

Das Scraping von TripAdvisor kann auch nützlich sein für die Durchführung Marktforschung. Durch die Analyse von Trends in Nutzerbewertungen und -bewertungen können Sie beliebte Reiseziele identifizieren, Kundenpräferenzen verstehen und Ihre Geschäftsstrategie entsprechend anpassen. Darüber hinaus kann das Scraping von TripAdvisor dabei helfen, Wettbewerbsanalyse indem Sie einen umfassenden Überblick über die Leistung und das Kundenfeedback Ihrer Wettbewerber erhalten.

Darüber hinaus kann das Scraping von TripAdvisor ein wertvolles Instrument zur Überwachung Ihrer eigenen Online-Reputation des Unternehmens. Indem Sie Bewertungen und Beurteilungen im Laufe der Zeit verfolgen, können Sie die Kundenzufriedenheit messen, negatives Feedback umgehend beantworten und positive Bewertungen nutzen, um Ihr Markenimage zu verbessern. Diese Daten können auch verwendet werden, um die Effektivität Ihrer Marketingkampagnen und Kundenservice-Initiativen, sodass Sie datengesteuerte Entscheidungen zur Verbesserung des Kundenerlebnisses treffen können.

Darüber hinaus kann das Scraping von TripAdvisor versteckte Erkenntnisse aufdecken, die möglicherweise nicht sofort ersichtlich sind. Indem Sie sich mit den Nuancen von benutzergenerierten Inhalten befassen, können Sie entdecken neue Trends, Kundenstimmungen und Bereiche mit Verbesserungspotenzial die Ihnen einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt verschaffen können. Diese detaillierte Analyse kann wertvolle Erkenntnisse für die strategische Planung und Entscheidungsfindung in Ihrem Unternehmen liefern.

2. Wichtige Daten auf TripAdvisor verfügbar

Auf TripAdvisor verfügbare Daten

TripAdvisor bietet eine Fülle von Informationen, die über bloße Hoteldetails hinausgehen. Neben Hotelnamen, Adressen, Bewertungen, Rezensionen, Fotos, Annehmlichkeiten und Preisebietet die Plattform auch wertvolle Einblicke in die Welt des Reisens. TripAdvisor bietet auch Daten zu Restaurants, Sehenswürdigkeiten und Flüge, sodass Sie Einblicke in beliebte Restaurants, sehenswerte Touristenattraktionen und Flugoptionen erhalten. Von benutzergenerierten Inhalten wie Reiseführer, Foren und Reiseblogs zu Echtzeit-Updates auf Reisebeschränkungen und SicherheitsmaßnahmenTripAdvisor ist eine zentrale Anlaufstelle für alles, was mit Reisen zu tun hat.

3. Herausforderungen beim Scraping von TripAdvisor

Obwohl das Scraping von TripAdvisor sehr nützlich sein kann, bringt der Vorgang auch verschiedene Herausforderungen mit sich.

Herausforderungen beim Scraping von TripAdvisor

Anti-Scraping-Maßnahmen

TripAdvisor setzt Schutzmaßnahmen ein, um automatisiertes Scraping zu verhindern, was es für herkömmliche Methoden schwierig macht. Intelligente Proxys wie Crawlbase helfen dabei, diese Abwehrmaßnahmen zu umgehen und sorgen so für eine reibungslose Datenextraktion.

Dynamisches Laden von Inhalten

TripAdvisor lädt seine Inhalte oft dynamisch mit JavaScript, was es schwierig macht, alle Informationen zu erfassen. Smart Proxy mit JavaScript-Rendering-Funktionen ist für ein vollständiges und genaues Scraping unerlässlich.

Rate Limiting

Um eine Serverüberlastung zu vermeiden, kann TripAdvisor eine Ratenbegrenzung implementieren, die die Anzahl der Anfragen begrenzt. Smart Proxies können dabei helfen, indem sie einen Pool von IP-Adressen bereitstellen und so verhindern, dass Ihre Scraping-Aktivitäten blockiert werden.

Komplexe Seitenstruktur

Die Struktur von TripAdvisor-Seiten kann kompliziert sein, was zu Schwierigkeiten beim Auffinden und Extrahieren bestimmter Datenpunkte führt. Das Erstellen präziser Scraping-Skripte und die Verwendung intelligenter Proxys helfen dabei, diese Komplexitäten zu bewältigen.

Änderungen im Website-Layout

TripAdvisor aktualisiert das Layout seiner Website regelmäßig, wodurch vorhandene Scraping-Skripte möglicherweise beschädigt werden. Regelmäßiges Überwachen und Anpassen Ihrer Skripte sowie die Agilität von Smart Proxies gewährleisten einen unterbrechungsfreien Datenabruf.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, können wir Proxys verwenden, die mit Funktionen wie JavaScript-Rendering und IP-Rotation ausgestattet sind. Durch Anpassen der Scraping-Strategien, Anwenden von Ratenbegrenzungstaktiken und Beobachten aller Website-Updates können Sie dafür sorgen, dass Ihr Scraping auf TripAdvisor lange Zeit gut funktioniert.

4. Proxys zum Scraping von TripAdvisor

Ein wichtiger Aspekt für erfolgreiches und effizientes Scraping ist die Verwendung von Proxys, insbesondere bei groß angelegten Scraping-Projekten wie TripAdvisor. Proxys fungieren als Vermittler zwischen Ihrem Scraping-Tool und der Zielwebsite, maskieren Ihre IP-Adresse und bieten Ihnen die Möglichkeit, mehrere Anfragen zu stellen, ohne Verdacht zu erregen.

Insbesondere intelligente Proxys bieten erweiterte Funktionen, die das Scraping-Erlebnis verbessern. Diese Proxys können IP-Adressen rotieren, verteilen Anfragen auf verschiedene IP-Standorte und bieten ein höheres Maß an Anonymität. Durch die Rotation von IP-Adressen können Sie IP-Sperren vermeiden und Zugriff auf gesperrte Websites, wodurch ein unterbrechungsfreier Schabvorgang gewährleistet wird.

Bei der Auswahl von Proxys für das Scraping von TripAdvisor müssen Faktoren wie Geschwindigkeit, Standortvielfalt und Verfügbarkeit berücksichtigt werden. Einer der beste Proxy-Anbieter Auf dem Markt ist derzeit Crawlbase erhältlich. Crawlbase Smart Proxy bestehen aus einem riesigen Pool an Rechenzentrum und Wohnvertreter weltweit sind für maximale Effizienz mit schnellen Multithread-Operationen optimiert.

5. Umgebungseinrichtung

Bevor wir uns in das Scraping von Realtor.com stürzen, richten wir unser Projekt ein, um sicherzustellen, dass wir alles haben, was wir brauchen. Wir halten es einfach, indem wir das Zugriffe, schönesuppe4 und Pandas Bibliotheken zum Scraping.

Installieren von Python und Bibliotheken

Python-Installation:

  • Wenn Python noch nicht auf Ihrem System installiert ist, gehen Sie zu python.org, holen Sie sich die neueste Version und folgen Sie den Installationsschritten.
  • Vergessen Sie während der Installation nicht, das Kontrollkästchen „Python zu PATH hinzufügen“ zu aktivieren, um problemlos auf die Python-Befehlszeile zugreifen zu können.

Installation der Bibliotheken:

  • Öffnen Sie Ihre Eingabeaufforderung oder Ihr Terminal.
  • Geben Sie die folgenden Befehle ein, um die erforderlichen Bibliotheken zu installieren:
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Pip Installationsanforderungen
pip install beautifulsoup4
Pandas installieren
  • Dadurch werden Anfragen zur Bearbeitung von Webanforderungen, Beautifulsoup4 zum Parsen von HTML und Pandas zum Organisieren und Bearbeiten von Daten installiert.

Auswahl einer IDE

Nachdem Python und die erforderlichen Bibliotheken erfolgreich installiert wurden, können wir unsere Programmiererfahrung verbessern, indem wir eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) auswählen. Eine IDE ist eine Softwareanwendung, die einen vollständigen Satz von Tools zur Optimierung des Programmiervorgangs bietet.

Es stehen verschiedene IDEs zur Verfügung. Einige beliebte IDEs für Python sind:

  • Visual Studio Code: Visual Studio Code ist leicht und benutzerfreundlich, ideal für Anfänger.
  • PyCharm: PyCharm verfügt über zahlreiche Funktionen und wird in professionellen Umgebungen häufig verwendet.
  • Jupyter Notizbücher: Jupyter-Notebooks eignen sich hervorragend für interaktives und exploratives Coding.

Installation:

  • Laden Sie die von Ihnen gewählte IDE über die bereitgestellten Links herunter und installieren Sie sie.
  • Befolgen Sie die Installationsanweisungen für Ihr Betriebssystem.

Nachdem unser Projekt nun eingerichtet ist, können wir mit dem Scraping von TripAdvisor beginnen. Im nächsten Abschnitt erfahren Sie mehr über Crawlbase Smart Proxy bevor Sie es zum Scrapen von TripAdvisor verwenden.

6. Crawlbase Smart Proxy

Das Scraping von TripAdvisor erfordert einen intelligenten Ansatz und Crawlbase Smart Proxy ist Ihr wichtigster Verbündeter beim Überwinden von Hindernissen und Verbessern Ihrer Scraping-Fähigkeiten. Lassen Sie uns die wichtigsten Funktionen erkunden, die es zu einem unschätzbaren Vorteil in der Welt des Web Scraping machen.

Senden von Anfragen mit Crawlbase Smart Proxy

Ausführen von Anfragen über Crawlbase Smart Proxy ist ein Kinderspiel. Sie benötigen ein Unten finden Sie ein einfaches Python-Skript, das zeigt, wie Sie mit diesem intelligenten Proxy eine GET-Anfrage stellen.

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# Aufstellen Smart Proxy URL mit Ihrem Zugriffstoken
Proxy-URL = "http://IHR_ZUGRIFFSTOKEN:@smartproxy.crawlbase.com:8012"

# Geben Sie die Ziel-URL für die GET-Anfrage an
Ziel-URL = „https://www.tripadvisor.com/example“

# Richten Sie das Proxy-Wörterbuch ein
Proxys = {"http": Proxy-URL, "https": Proxy-URL}

# Machen Sie die GET-Anfrage mit der Anfragenbibliothek
Antwort = Anfragen.Get(URL=Ziel-URL, Proxys=Proxys, Überprüfen=falsch)

# Drucken Sie die Antwortdetails
drucken('Antwortcode:', Antwort.Statuscode)
drucken('Antworttext:', Antwort.Inhalt)

Dieses Skript konfiguriert die Smart Proxy URL, definiert die Ziel-URL und nutzt die Request-Bibliothek, um die GET-Anforderung auszuführen. Dies ist ein grundlegender Schritt, um die Leistung von Crawlbase zu nutzen. Smart Proxy.

Die richtigen Crawling API Parameter mit Smart Proxy

Crawlbase Smart Proxy ermöglicht Ihnen die Feinabstimmung Ihrer Scraping-Anfragen mithilfe von Crawling API Parameter. Dieser Grad der Anpassung verbessert Ihre Fähigkeit, spezifische Daten effizient zu extrahieren. Sehen wir uns an, wie Sie diese Parameter integrieren können:

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importieren Zugriffe

# Aufstellen Smart Proxy URL mit Ihrem Zugriffstoken
Proxy-URL = "http://IHR_ZUGRIFFSTOKEN:@smartproxy.crawlbase.com:8012"

# Geben Sie die Ziel-URL für die GET-Anfrage an
Ziel-URL = „https://www.tripadvisor.com/example“

# Aufstellen Crawling API Parameter in den Headern
Header = {"CrawlbaseAPI-Parameter": "Land=USA"}

# Richten Sie das Proxy-Wörterbuch ein
Proxys = {"http": Proxy-URL, "https": Proxy-URL}

# Machen Sie die GET-Anfrage mit Crawling API Parameter
Antwort = Anfragen.Get(URL=Ziel-URL, Header=Header, Proxys=Proxys, Überprüfen=falsch)

# response.content enthält das HTML der Seite
drucken('Antworttext:', Antwort.Inhalt)

Im obigen Beispiel verwenden wir die Land Parameter mit dem Wert „US“, um unsere Anfrage für die Vereinigten Staaten zu geolokalisieren.

Umgang mit JavaScript-intensiven Seiten

TripAdvisor verlässt sich wie viele moderne Websites stark auf JavaScript zum Laden von Inhalten. Crawlbase Smart Proxy bietet Unterstützung für JavaScript-fähige Headless-Browser und stellt sicher, dass Ihr Scraper auf dynamisch generierte Inhalte zugreifen kann. Aktivieren Sie diese Funktion mithilfe von Javascript Parameter wie unten:

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importieren JSON

# Aufstellen Smart Proxy URL mit Ihrem Zugriffstoken
Proxy-URL = "http://IHR_ZUGRIFFSTOKEN:@smartproxy.crawlbase.com:8012"

# Geben Sie die Ziel-URL für die GET-Anfrage an
Ziel-URL = „https://www.tripadvisor.com/example“

# Aufstellen Crawling API Parameter in den Headern
Header = {"CrawlbaseAPI-Parameter": "javascript=true"}

# Richten Sie das Proxy-Wörterbuch ein
Proxys = {"http": Proxy-URL, "https": Proxy-URL}

# Machen Sie die GET-Anfrage mit Crawling API Parameter
Antwort = Anfragen.Get(URL=Ziel-URL, Header=Header, Proxys=Proxys, Überprüfen=falsch)

# response.content enthält das HTML der Seite
drucken('Antworttext:', Antwort.Inhalt)

Durch die Einbindung von Crawlbase Smart Proxy Wenn die JavaScript-Wiedergabe aktiviert ist, kann Ihr Scraper auch auf Seiten mit intensivem JavaScript-Aufkommen aussagekräftige Daten von TripAdvisor erfassen.

In den nächsten Abschnitten werden wir uns mit der Verwendung dieser Funktionen in praktischen Szenarien befassen und TripAdvisor-SERP-Daten effektiv scrapen.

7. Scraping von TripAdvisor-SERP-Daten

Das Scraping wertvoller Informationen von den Suchergebnisseiten (SERP) von TripAdvisor erfordert Präzision. Lassen Sie uns aufschlüsseln, wie Sie mit Crawlbase wichtige Details wie Name, Bewertung, Rezensionen und Standort aus allen Suchergebnissen extrahieren können. Smart Proxy mit aktiviertem JavaScript-Rendering.

In unserem Beispiel konzentrieren wir uns auf das Scraping von Daten im Zusammenhang mit der Suchanfrage „London“.

Bibliotheken importieren

Um unser TripAdvisor-Scraping-Abenteuer zu beginnen, importieren wir die erforderlichen Bibliotheken. Wir benötigen Requests zum Erstellen von HTTP-Anfragen und BeautifulSoup zum Parsen des HTML.

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importieren JSON
für bs4 importieren BeautifulSuppe

Diese Bibliotheken helfen uns dabei, Anfragen zu stellen, JSON-Antworten zu verarbeiten und HTML-Inhalte problemlos zu analysieren.

TripAdvisor-Seiten-HTML wird abgerufen

Lassen Sie uns zunächst den HTML-Inhalt einer TripAdvisor-Seite mit Crawlbase abrufen. Smart Proxy mit aktiviertem JavaScript-Rendering. Wir werden auch die page_wait Parameter mit einem Wert von 5000, um eine 5-Sekunden-Verzögerung vor der HTML-Erfassung einzuführen. Diese zusätzliche Wartezeit stellt sicher, dass das gesamte JavaScript-Rendering abgeschlossen ist.

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# Aufstellen Smart Proxy URL mit Ihrem Zugriffstoken
Proxy-URL = "http://IHR_ZUGRIFFSTOKEN:@smartproxy.crawlbase.com:8012"

# Geben Sie die Ziel-URL für die GET-Anfrage an
Ziel-URL = „https://www.tripadvisor.com/Search?q=london“

# Aufstellen Crawling API Parameter in den Headern
Header = {"CrawlbaseAPI-Parameter": "javascript=true&page_wait=5000"}

# Richten Sie das Proxy-Wörterbuch ein
Proxys = {"http": Proxy-URL, "https": Proxy-URL}

# Machen Sie die GET-Anfrage mit Crawling API Parameter
Antwort = Anfragen.Get(URL=Ziel-URL, Header=Header, Proxys=Proxys, Überprüfen=falsch)

# HTML-Inhalt aus der Antwort abrufen
html_content = antwort.inhalt.decode('utf-8')

Scraping des TripAdvisor-Sucheintrags

Um die Suchergebnisse zu erhalten, müssen wir zunächst den CSS-Selektor identifizieren, der es uns ermöglicht, alle Suchergebnisse anzusprechen. Anschließend können wir sie in einer Schleife durchlaufen, um verschiedene Details zu extrahieren.

Verwenden Sie einfach die Entwicklertools Ihres Webbrowsers, um den CSS-Selektor zu erkunden und zu finden. Gehen Sie zur Webseite, klicken Sie mit der rechten Maustaste und wählen Sie die Option „Untersuchen“.

Scraping des TripAdvisor-Sucheintrags

Jedes Ergebnis ist in einem div mit einer Klasse resultUm nur eine Liste mit Suchergebnissen zu erhalten, können wir verwenden div mit Klasse search-results-list und data-widget-type as LOCATIONS. Wir verwenden BeautifulSoup, um das HTML zu analysieren und die relevanten Elemente mithilfe gefundener Selektoren zu lokalisieren.

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# HTML mit BeautifulSoup analysieren
Suppe = Schöne Suppe (HTML-Inhalt, 'html.parser')

# Alle Suchergebnis-Container finden
Suchergebnisse = soup.select('div.search-results-list[data-widget-type="STANDORTE"] div.result')

# Durchlaufe jedes Ergebnis und extrahiere Daten

für Folge in Suchergebnisse:
    # Daten hier extrahieren
    #...

# Fahren Sie mit den anderen Schabeschritten fort

TripAdvisor-Namen scrapen

Konzentrieren wir uns auf das Extrahieren der Namen der in den Suchergebnissen aufgeführten Orte.

TripAdvisor-Namen scrapen

Wenn Sie einen Namen untersuchen, werden Sie sehen, dass er eingeschlossen ist in <span> innerhalb der <div> die Klasse haben result-title.

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# Namenselement auswählen
Name_Element = Ergebnis.Select_One(„div.Ergebnis-Titelspanne“)

# Extrahieren Sie den Namen
Name = Name_Element.Text.Streifen() if Namenselement sonst Keine

TripAdvisor-Bewertungen aussortieren

Als nächstes schauen wir uns die Bewertungen dieser Orte an.

TripAdvisor-Bewertungen aussortieren

Die <span> Teil besitzt eine Klasse namens ui_bubble_rating, und die Bewertung finden Sie im alt Attribut. Wir können die Bewertung wie unten abrufen.

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# Bewertungselement auswählen
Bewertungselement = Ergebnis.Select_One(„span.ui_bubble_rating“)

# Extrahieren Sie die Bewertung
Bewertung = Bewertungselement['alt'] if Bewertungselement sonst Keine

Anzahl der TripAdvisor-Bewertungen ermitteln

Lassen Sie uns nun die Anzahl der Bewertungen zusammenfassen, die jeder Ort erhalten hat.

Anzahl der TripAdvisor-Bewertungen ermitteln

Sie können die Anzahl der Bewertungen abrufen von <a> tag mit der klasse review_count.

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# Bewertungselement auswählen
Bewertungen_Element = Ergebnis.Select_One('eine.Bewertungsanzahl')

# Extrahieren Sie die Anzahl der Bewertungen
Bewertungen = Bewertungen_Element.Text.Strip() if Bewertungen_Element sonst Keine

TripAdvisor-Standort entfernen

Lassen Sie uns zum Schluss die Standortdetails abrufen.

TripAdvisor-Standort entfernen

Standort finden Sie in einem div mit Klasse address-text.

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# Standortelement auswählen
Standortelement = Ergebnis.Eine_Auswahl(„div.Adresstext“)

# Extrahieren Sie den Standort
Standort = Standortelement.text.strip() if Standortelement sonst Keine

Code vervollständigen

Hier ist der vollständige Code, der alle Schritte integriert. Dieses Skript druckt die Ergebnisse auch aus, nachdem sie auf dem Terminal im JSON-Format ausgelesen wurden:

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für bs4 importieren BeautifulSuppe
importieren JSON

# Aufstellen Smart Proxy URL mit Ihrem Zugriffstoken
Proxy-URL = "http://IHR_ZUGRIFFSTOKEN:@smartproxy.crawlbase.com:8012"

# Geben Sie die Ziel-URL für die GET-Anfrage an
Ziel-URL = „https://www.tripadvisor.com/Search?q=london“

# Aufstellen Crawling API Parameter in den Headern
Header = {"CrawlbaseAPI-Parameter": "javascript=true&page_wait=5000"}

# Richten Sie das Proxy-Wörterbuch ein
Proxys = {"http": Proxy-URL, "https": Proxy-URL}

# Machen Sie die GET-Anfrage mit Crawling API Parameter
Antwort = Anfragen.Get(URL=Ziel-URL, Header=Header, Proxys=Proxys, Überprüfen=falsch)

# HTML-Inhalt aus der Antwort abrufen
html_content = antwort.inhalt.decode("utf-8")

# HTML mit BeautifulSoup analysieren
Suppe = Schöne Suppe (HTML-Inhalt, 'html.parser')

# Alle Suchergebnis-Container finden
Suchergebnisse = soup.select('div.search-results-list[data-widget-type="STANDORTE"] div.result')

# Initialisieren Sie ein Array zum Speichern der Scraped-Ergebnisse
scraped_results = []

# Durchlaufe jedes Ergebnis und extrahiere Daten

für Folge in Suchergebnisse:
    # Namenselement auswählen
    Name_Element = Ergebnis.Select_One(„div.Ergebnis-Titelspanne“)

    # Extrahieren Sie den Namen
    Name = Name_Element.Text.Streifen() if Namenselement sonst Keine

    # Bewertungselement auswählen
    Bewertungselement = Ergebnis.Select_One(„span.ui_bubble_rating“)

    # Extrahieren Sie die Bewertung
    Bewertung = Bewertungselement['alt'] if Bewertungselement sonst Keine

    # Bewertungselement auswählen
    Bewertungen_Element = Ergebnis.Select_One('eine.Bewertungsanzahl')

    # Extrahieren Sie die Anzahl der Bewertungen
    Bewertungen = Bewertungen_Element.Text.Strip() if Bewertungen_Element sonst Keine

    # Standortelement auswählen
    Standortelement = Ergebnis.Eine_Auswahl(„div.Adresstext“)

    # Extrahieren Sie den Standort
    Standort = Standortelement.text.strip() if Standortelement sonst Keine

    # Speichern Sie die Ergebnisse in einem Wörterbuch
    result_dict = {
        'Name': Name,
        'Bewertung': Bewertung,
        'Rezensionen': Bewertungen,
        'Standort': Lage
    }

    # Hängen Sie das Wörterbuch an das Array an
    scraped_results.append(Ergebnis_dict)

# Drucken Sie die Ergebnisse im JSON-Format
drucken(json.dumps(scraped_results, Einzug=2))

Beispielausgabe:

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[
  {
    "Name": „Das Londoner West Hollywood in Beverly Hills“,
    "Bewertung": „4.5 von 5 Blasen“,
    "Bewertungen": "2,715 Bewertungen",
    "Standort": „1020 North San Vicente Boulevard, West Hollywood, Kalifornien“
  },
  {
    "Name": "Big Bus London Hop-On Hop-Off-Tour und Flusskreuzfahrt",
    "Bewertung": „4 von 5 Blasen“,
    "Bewertungen": "8,656 Bewertungen",
    "Standort": "London, England, Vereinigtes Königreich"
  },
  {
    "Name": „Fallschirmsprungzentrum Nord-London“,
    "Bewertung": „5 von 5 Blasen“,
    "Bewertungen": "2,889 Bewertungen",
    "Standort": "Block Fen Drove , Wimblington , Cambridgeshire , England , Vereinigtes Königreich"
  },
  {
    "Name": "London Eye",
    "Bewertung": „4.5 von 5 Blasen“,
    "Bewertungen": "89,766 Bewertungen",
    "Standort": "Westminster Bridge Road, London, England, Vereinigtes Königreich"
  },
  {
    "Name": "London Bridge",
    "Bewertung": „4.5 von 5 Blasen“,
    "Bewertungen": "1,837 Bewertungen",
    "Standort": „1340 McCulloch Blvd N, Lake Havasu City, Arizona“
  },
  ..... mehr
]

8. Seitennummerierung handhaben und Daten speichern

Beim Scraping von TripAdvisor ist der Umgang mit der Paginierung entscheidend, um umfassende Daten zu sammeln. Darüber hinaus ist es wichtig, Speichern Sie die Scraped-Daten effizient. Lassen Sie uns untersuchen, wie die Paginierung gehandhabt und die Ergebnisse in einer Excel-Datei gespeichert werden.

Umgang mit Paginierung

TripAdvisor verwendet den Parameter „&o“, um die Seitennummerierung zu verwalten und sicherzustellen, dass auf jeder Seite ein eindeutiger Satz von Ergebnissen angezeigt wird. Um mehrere Seiten abzurufen, können wir den Parameterwert anpassen.

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importieren Zugriffe
für bs4 importieren BeautifulSuppe
importieren JSON

# Aufstellen Smart Proxy URL mit Ihrem Zugriffstoken
Proxy-URL = "http://IHR_ZUGRIFFSTOKEN:@smartproxy.crawlbase.com:8012"

# Geben Sie die Ziel-URL für die GET-Anfrage an
Basis-URL = „https://www.tripadvisor.com/Search?q=london“
pagination_offset = 0

# Aufstellen Crawling API Parameter in den Headern
Header = {"CrawlbaseAPI-Parameter": "javascript=true&page_wait=5000"}

# Richten Sie das Proxy-Wörterbuch ein
Proxys = {"http": Proxy-URL, "https": Proxy-URL}

# Initialisieren Sie ein Array zum Speichern der Scraped-Ergebnisse
scraped_results = []

# Mehrere Seiten durchlaufen

für Seite in Angebot(5):  # Passen Sie den Bereich basierend auf der Anzahl der Seiten an, die Sie scrapen möchten
    # Generieren Sie die URL mit Paginierungsoffset
    Ziel-URL = f"{base_url}&o={pagination_offset}"

    # Machen Sie die GET-Anfrage mit Crawling API Parameter
    Antwort = Anfragen.Get(URL=Ziel-URL, Header=Header, Proxys=Proxys, Überprüfen=falsch)

    # HTML-Inhalt aus der Antwort abrufen
    html_content = antwort.inhalt.decode("utf-8")

    # HTML mit BeautifulSoup analysieren
    Suppe = Schöne Suppe (HTML-Inhalt, 'html.parser')

    # Alle Suchergebnis-Container finden
    Suchergebnisse = soup.select('div.search-results-list[data-widget-type="STANDORTE"] div.result')

    # Durchlaufe jedes Ergebnis und extrahiere Daten
    
für Folge in Suchergebnisse:
        # ... (Dieselbe Datenextraktionslogik wie im vorherigen Skript)

        # Hängen Sie das Wörterbuch an das Array an
        scraped_results.append(Ergebnis_dict)

    # Erhöhen Sie den Paginierungsoffset für die nächste Seite
    Paginierungsoffset += 30  # Anpassung basierend auf der Anzahl der Ergebnisse pro Seite

# Drucken Sie die Ergebnisse im JSON-Format
drucken(json.dumps(scraped_results, Einzug=2))

Speichern von Scraped-Daten in einer Excel-Datei

Speichern wir nun die gesammelten Daten in einer Excel-Datei, um sie einfacher analysieren und weitergeben zu können.

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# Erweiterung des vorherigen Skripts

importieren Pandas as pd

# Konvertieren Sie die Scraped-Ergebnisse in einen DataFrame
df = pd.DataFrame(gescrapte_Ergebnisse)

# Speichern Sie den DataFrame in einer Excel-Datei
df.to_excel(„tripadvisor_scraped_data.xlsx“, Index=falsch)

Dieser Code verwendet die Pandas-Bibliothek, um die Scraped-Ergebnisse in einen DataFrame umzuwandeln und speichert sie dann in einer Excel-Datei mit dem Namen tripadvisor_scraped_data.xlsx.

tripadvisor_scraped_data.xlsx Schnappschuss:

tripadvisor_scraped_data.xlsx Datei-Schnappschuss

Durch die Einbindung dieser Techniken können Sie TripAdvisor-Daten systematisch über mehrere Seiten hinweg scrapen und speichern.

9. Letzte Gedanken

Scraping von TripAdvisor mit Hilfe von Crawlbase Smart Proxy eröffnet Datenenthusiasten eine Welt voller Möglichkeiten. Mit den richtigen Tools können Herausforderungen wie Anti-Scraping-Maßnahmen und dynamisches Laden von Inhalten bewältigt werden. Crawlbase Smart Proxy ermöglicht Ihnen das nahtlose Senden von IP-rotierten Anfragen und die Navigation durch JavaScript-intensive Seiten.

Wenn Sie mehr über die Verwendung von Proxys beim Scraping von Websites erfahren möchten, sehen Sie sich unsere folgenden Anleitungen an:

📜 Scraping Instagram mit Smart Proxy

📜 Walmart scrapen mit Selenium & Smart Proxy

📜 Scraping Amazon ASIN mit Smart Proxy

📜 Scraping AliExpress mit Smart Proxy

Wenn Sie Hilfe benötigen oder nicht weiterkommen, steht Ihnen das freundliche Crawlbase-Supportteam ist hier, um Ihnen zu helfen. Viel Spaß beim Scrapen!

10. Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Sie können öffentliche Daten, einschließlich TripAdvisor, frei scrapen. Es ist jedoch wichtig, die Bedingungen von TripAdvisor gründlich zu prüfen, um sicherzustellen, dass die Richtlinien eingehalten werden, und auch die örtlichen Gesetze zu überprüfen. Beachten Sie außerdem die Richtlinien auf der TripAdvisor-Website. robots.txt Datei, da sie angibt, welche Abschnitte nicht gecrawlt oder gescraped werden sollen. Um diesen Aspekt verantwortungsvoll zu handhaben, ist es wichtig, vorsichtig vorzugehen und die gesetzlichen Richtlinien einzuhalten.

F: Wie kann ich das dynamische Laden von Inhalten auf TripAdvisor handhaben?

Um dynamische Inhalte auf TripAdvisor zu verwalten, müssen Tools wie Crawlbase Smart Proxy. Die Aktivierung der JavaScript-Darstellung mit diesem Tool ist entscheidend, um sicherzustellen, dass dynamische Elemente auf der Seite vollständig geladen werden. Diese Funktion ist von entscheidender Bedeutung, da TripAdvisor häufig JavaScript verwendet, um Inhalte dynamisch zu laden, und ohne diese Funktion könnten wichtige Informationen verloren gehen. Durch den Einsatz von Crawlbase Smart Proxyverbessern Sie Ihre Scraping-Funktionen und gestalten Ihre Datenextraktion umfassender und genauer.

F: Ist es möglich, mehrere Seiten mit TripAdvisor-Suchergebnissen zu scrapen?

Auf jeden Fall! Das Scraping mehrerer Seiten mit TripAdvisor-Suchergebnissen ist durchaus möglich. Dazu müssen Sie effektive Paginierungsstrategien in Ihr Scraping-Skript implementieren. Durch systematisches Navigieren durch verschiedene Seiten können Sie einen umfangreicheren Datensatz erfassen und sicherstellen, dass Sie keine wertvollen Informationen übersehen, die über mehrere Ergebnisseiten verstreut sind.

F: Müssen Scraping-Skripte aktualisiert werden, wenn TripAdvisor das Layout seiner Website ändert?

Ja, regelmäßige Updates von Scraping-Skripten sind zwingend erforderlich. TripAdvisor kann, wie viele andere Websites auch, im Laufe der Zeit Änderungen im Layout erfahren. Diese Änderungen können sich auf die Funktionalität vorhandener Scraping-Skripte auswirken. Indem Sie Ihre Skripte auf dem neuesten Stand halten und auf Änderungen achten, stellen Sie einen zuverlässigeren und unterbrechungsfreien Scraping-Prozess sicher. Proaktives und schnelles Handeln auf Änderungen ist der Schlüssel zur Aufrechterhaltung optimaler Scraping-Ergebnisse.

F: Erlaubt TripAdvisor Web Scraping?

Nein, TripAdvisor erlaubt kein Web Scraping, aber es ist legal, öffentlich verfügbare Daten wie Namen, Adressen, Bewertungen, Standorte und mehr mithilfe dedizierter Proxys wie Crawlbase zu scrapen. Smart Proxy.