Clutch.co ist eine Plattform, die Unternehmen über Unternehmensprofile, Kundenbewertungen und Marktberichte mit Dienstleistern verbindet. Clutch.co hat Tausende von gelisteten Unternehmen und verfügt über wertvolle Daten zu Unternehmensdienstleistungen für die Lead-Generierung und Marktforschung. Mithilfe eines Clutch.co-Scrapers können Sie Clutch.co-Daten scrapen und fundierte Geschäftsentscheidungen treffen.

In diesem Blog führen wir Sie durch den Prozess der Erstellung eines Python Clutch.co Scrapers. Wir behandeln alles, von der Einrichtung Ihrer Umgebung bis zur Optimierung Ihres Scrapers mit dem Crawlbase Crawling API.

Inhaltsverzeichnis

Warum Clutch.co scrapen?

Das Scraping von Clutch.co bietet viele Vorteile, insbesondere für Unternehmen, die Daten strategisch nutzen möchten. Hier sind die Gründe für die Verwendung eines Clutch.co-Scrapers:

Ein Bild, das die Bedeutung des Erstellens eines Clutch.co Python Scrapers zeigt

Umfassende Daten zu Unternehmensdienstleistungen:

Clutch.co verfügt über Profile von über 150,000 Dienstleistern aus allen Branchen. Durch das Scraping dieser Daten können Sie Informationen über Wettbewerber und potenzielle Partner erhalten.

Kundenbewertungen und -beurteilungen:

Kundenfeedback ist der Schlüssel zur Servicequalität. Durch das Scraping von Bewertungen und Ratings können Sie Unternehmen bewerten und bessere Entscheidungen für Kooperationen oder Investitionen treffen.

Lead-Generierung:

Das Scraping von Kontaktinformationen und Servicedetails von Clutch.co kann Ihre Lead-Generierungsbemühungen unterstützen. Diese Daten helfen Ihnen, potenzielle Kunden oder Partner zu finden und Ihre Reichweite zu optimieren.

Marktanalyse:

Sie können Markttrends, Preisstrategien und Serviceangebote erkennen, indem Sie Daten von mehreren Dienstanbietern abrufen. Dies ist nützlich für die Entwicklung einer Wettbewerbsstrategie und die Positionierung Ihres Unternehmens.

Kundenspezifische Datenextraktion:

Ein Python Clutch.co Scraper ermöglicht die benutzerdefinierte Datenextraktion. Sie können bestimmte Kategorien, Regionen oder Servicetypen ansprechen und die Daten an Ihre Geschäftsanforderungen anpassen.

Effizienz und Automatisierung:

Die Automatisierung des Datenextraktionsprozesses spart Zeit und Ressourcen. Anstatt Daten manuell zu erfassen, kann ein Scraper große Datenmengen schnell und genau erfassen.

Durch die Verwendung eines Python Clutch.co Scrapers können Unternehmen durch fundierte Entscheidungen und effizientes Datenmanagement einen Wettbewerbsvorteil erlangen.

Wichtige Datenpunkte zu Clutch.co

Durch das Scraping von Clutch.co erhalten Sie viele wertvolle Daten. Hier sind einige der Datenpunkte, die Sie mit einem Clutch.co-Scraper von Clutch.co scrapen können:

Ein Bild, das die wichtigsten Datenpunkte zeigt, die von Clutch.co extrahiert werden sollen

Mit einem Python Clutch.co Scraper können Sie all diese Daten abrufen und organisieren, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Diese Datensammlung wird Ihre Lead-Generierung steigern und Ihnen einen besseren Überblick über die Konkurrenz geben

Einrichten Ihrer Umgebung

Um einen Clutch.co-Scraper zu erstellen, müssen Sie zunächst Ihre Umgebung einrichten. Befolgen Sie diese Schritte, um loszulegen.

Python installieren

Bevor Sie Clutch.co-Daten scrapen können, muss Python auf Ihrem Computer installiert sein. Python ist eine leistungsstarke und vielseitige Programmiersprache, die sich ideal für Web-Scraping-Aufgaben eignet.

Python herunterladen: Gehen Sie zum Python-Website und laden Sie die neueste Version von Python herunter.

Installieren Sie Python: Folgen Sie den Installationsanweisungen für Ihr Betriebssystem. Aktivieren Sie während der Installation unbedingt das Kontrollkästchen, um Python zu Ihrem Systempfad hinzuzufügen. Sie können überprüfen, ob Python ordnungsgemäß installiert ist, indem Sie Ihr Terminal oder Ihre Eingabeaufforderung öffnen und den folgenden Befehl eingeben.

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Python --Version

Erforderliche Python-Bibliotheken

Sobald Python installiert ist, müssen Sie die Bibliotheken installieren, die Ihnen beim Erstellen Ihres Clutch.co-Scrapers helfen. Diese Bibliotheken sind Requests, BeautifulSoup und Pandas.

Installationsanforderungen: Mit dieser Bibliothek können Sie HTTP-Anfragen an Clutch.co senden und Antworten erhalten.

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Pip Installationsanforderungen

Installieren Sie BeautifulSoup: Diese Bibliothek hilft Ihnen beim Parsen von HTML und Extrahieren von Daten aus Webseiten.

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pip install beautifulsoup4

Installieren Sie Pandas: Diese Bibliothek ist nützlich zum Organisieren und Speichern von Scraped-Daten in einer CSV-Datei.

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Pandas installieren

Diese Bibliotheken bieten Ihnen die Tools, die Sie zum Scrapen von Clutch.co-Daten benötigen. Indem Sie Ihre Umgebung richtig einrichten, können Sie sich auf das Schreiben des Codes für Ihren Clutch.co-Scraper konzentrieren und Ihren Workflow für die Datenextraktion für Lead-Generierung und Geschäftsdienste optimieren.

Als Nächstes beginnen wir mit dem Erstellen des Clutch.co-Scrapers, indem wir die Clutch.co-Webseiten untersuchen, um die Struktur der Daten anzuzeigen, die wir scrapen müssen.

Erstellen des Clutch.co Scrapers

In diesem Abschnitt erstellen wir unseren Clutch.co-Scraper. Wir untersuchen Clutch.co-Webseiten, schreiben das Python-Skript, extrahieren wichtige Geschäftsdienstdaten, kümmern uns um die Paginierung und speichern die Daten in einer CSV-Datei.

Überprüfung der Clutch.co-Webseiten

Zuerst müssen wir die Struktur der Clutch.co-Webseiten verstehen. Besuchen Sie eine Seite mit einer Liste von Unternehmen und verwenden Sie die Entwicklertools Ihres Browsers (normalerweise mit F12 geöffnet), um die HTML-Struktur zu überprüfen.

Ein Screenshot der Code-Inspektion der Clutch.co-Webseite

Identifizieren Sie die Elemente, die die zu scrapenden Daten enthalten, wie etwa Firmenname, Website-URL, Bewertung, Anzahl der Bewertungen, angebotene Dienste und Standort.

Schreiben des Clutch.co Scrapers

Schreiben wir nun das Python-Skript, um Clutch.co-Daten zu scrapen. Wir verwenden das requests Bibliothek zum Abrufen des HTML-Inhalts und BeautifulSoup um es zu analysieren.

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importieren Zugriffe
für bs4 importieren BeautifulSuppe
importieren Pandas as pd
importieren re

# Funktion zum Abrufen von HTML-Inhalten
def fetch_html(URL):
    Antwort = Anfragen.get(URL)
    if Antwort.Statuscode == 200:
        Rückkehr Antworttext
    sonst:
        drucken(f"Die Seite konnte nicht abgerufen werden. Statuscode: {response.status_code}")
        Rückkehr Keine

# Funktion zum Parsen von HTML und Extrahieren von Daten
def parse_html(html):
    Suppe = Schöne Suppe (html, 'html.parser')
    Daten = []

    Unternehmen = Suppe.Auswahl(„ul.providers__list > li.provider“)
    
für Unternehmen in Unternehmen:
        Name = Firma.Wählen Sie eine(„h3.Anbieter__Titel“)
        Name = Name.Text.Streifen() if Name sonst 'N / A'

        Website = Unternehmen.Wählen Sie eine aus(„a.provider__cta-link.website-link__item“)
        website = website['href'] if Website  sonst 'N / A'

        Bewertung = Unternehmen.Wählen Sie eine(„span.sg-rating__number“)
        Bewertung = Bewertung.Text.Streifen() if Wertung sonst 'N / A'

        Bewertungen = Unternehmen.Wählen Sie eine(„a.sg-rating__reviews“)
        Bewertungen = re.sub(r'\s+', '', Bewertungen.text.strip()) if Rezensionen sonst 'N / A'

        Dienstleistungen = Unternehmen.Auswahl(„div.provider__services-slider ul.provider__services-list li.provider__services-list-item“)
        Dienstleistungen = '/'.beitreten([re.sub(r'\s+', '', service.text.strip()) 
für   in Dienstleistungen]) if Leistungen sonst 'N / A'

        Standort = Firma.Wählen Sie eine(„li.provider__highlights-item.location span.locality“)
        Standort = Standort.Text.Streifen() if Standort sonst 'N / A'

        Daten.anhängen({
            'Name der Firma': Name,
            'Webseite': Webseite,
            'Bewertung': Bewertung,
            'Anzahl der Bewertungen': Bewertungen,
            'Angebotene Dienstleistungen': Dienstleistungen,
            'Standort': Lage
        })

    Rückkehr die Datenerfassung

Das Skript beinhaltet eine fetch_html Funktion, die den HTML-Inhalt von einer angegebenen URL abruft und durch Überprüfen des Statuscodes überprüft, ob die Anforderung erfolgreich war. Bei Erfolg wird der HTML-Inhalt zurückgegeben, andernfalls wird eine Fehlermeldung ausgegeben.

Die parse_html Die Funktion verarbeitet dann diesen HTML-Inhalt. Sie erstellt ein BeautifulSoup-Objekt zum Parsen des HTML und initialisiert eine leere Liste zum Speichern der extrahierten Daten. Die Funktion wählt die relevanten HTML-Elemente mit den Unternehmensdetails mithilfe von CSS-Selektoren aus. Für jedes Unternehmen extrahiert sie den Namen, die Website-URL, die Bewertung, die Anzahl der Rezensionen, die angebotenen Dienste und den Standort. Sie stellt außerdem sicher, dass alle zusätzlichen Leerzeichen im extrahierten Text mithilfe von regulären Ausdrücken bereinigt werden. Schließlich kompiliert sie diese Daten in einem Wörterbuch für jedes Unternehmen und hängt es an die Datenliste an. Die resultierende Liste von Wörterbüchern mit strukturierten Informationen zu jedem Unternehmen wird dann zurückgegeben.

Umgang mit Paginierung

Clutch.co listet Unternehmen auf mehreren Seiten auf. Um Daten von allen Seiten abzurufen, müssen wir die Seitennummerierung handhaben. Clutch.co verwendet den Abfrageparameter &page, um die Seitennummerierung zu verwalten.

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def Kupplungsdaten abkratzen(Basis-URL, Seiten):
    alle_daten = []
    
für Seite in Angebot(1, Seiten + 1):
        URL = f"{base_url}?Seite={Seite}"
        html = fetch_html(URL)
        if html:
            Daten = parse_html(html)
            all_data.extend(Daten)
        sonst:
            brechen
    Rückkehr alle_daten

Basis-URL = „https://clutch.co/it-services“
Seiten = 5  # Anzahl der zu scrapenden Seiten
Daten = Scrape_Clutch_Daten (Basis-URL, Seiten)

Daten im CSV-Format speichern

Sobald wir die Daten extrahiert haben, können wir sie in einer CSV-Datei speichern. Dazu verwenden wir pandas Bibliothek.

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# Daten als CSV speichern
df = pd.DataFrame(Daten)
df.to_csv(„clutch_data.csv“, Index=falsch)
drucken(„Daten in clutch_data.csv gespeichert“)

Code vervollständigen

Hier ist der vollständige Code für den Clutch.co-Scraper:

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importieren Zugriffe
für bs4 importieren BeautifulSuppe
importieren Pandas as pd
importieren re

# Funktion zum Abrufen von HTML-Inhalten
def fetch_html(URL):
    Antwort = Anfragen.get(URL)
    if Antwort.Statuscode == 200:
        Rückkehr Antworttext
    sonst:
        drucken(f"Die Seite konnte nicht abgerufen werden. Statuscode: {response.status_code}")
        Rückkehr Keine

# Funktion zum Parsen von HTML und Extrahieren von Daten
def parse_html(html):
    Suppe = Schöne Suppe (html, 'html.parser')
    Daten = []

    Unternehmen = Suppe.Auswahl(„ul.providers__list > li.provider“)
    
für Unternehmen in Unternehmen:
        Name = Firma.Wählen Sie eine(„h3.Anbieter__Titel“)
        Name = Name.Text.Streifen() if Name sonst 'N / A'

        Website = Unternehmen.Wählen Sie eine aus(„a.provider__cta-link.website-link__item“)
        website = website['href'] if Website  sonst 'N / A'

        Bewertung = Unternehmen.Wählen Sie eine(„span.sg-rating__number“)
        Bewertung = Bewertung.Text.Streifen() if Wertung sonst 'N / A'

        Bewertungen = Unternehmen.Wählen Sie eine(„a.sg-rating__reviews“)
        Bewertungen = re.sub(r'\s+', '', Bewertungen.text.strip()) if Rezensionen sonst 'N / A'

        Dienstleistungen = Unternehmen.Auswahl(„div.provider__services-slider ul.provider__services-list li.provider__services-list-item“)
        Dienstleistungen = '/'.beitreten([re.sub(r'\s+', '', service.text.strip()) 
für   in Dienstleistungen]) if Leistungen sonst 'N / A'

        Standort = Firma.Wählen Sie eine(„li.provider__highlights-item.location span.locality“)
        Standort = Standort.Text.Streifen() if Standort sonst 'N / A'

        Daten.anhängen({
            'Name der Firma': Name,
            'Webseite': Webseite,
            'Bewertung': Bewertung,
            'Anzahl der Bewertungen': Bewertungen,
            'Angebotene Dienstleistungen': Dienstleistungen,
            'Standort': Lage
        })

    Rückkehr die Datenerfassung

# Funktion zum Verwalten der Paginierung und Scrapen mehrerer Seiten
def Kupplungsdaten abkratzen(Basis-URL, Seiten):
    alle_daten = []
    
für Seite in Angebot(1, Seiten + 1):
        URL = f"{base_url}?Seite={Seite}"
        html = fetch_html(URL)
        if html:
            Daten = parse_html(html)
            all_data.extend(Daten)
        sonst:
            brechen
    Rückkehr alle_daten

Basis-URL = „https://clutch.co/it-services“
Seiten = 5  # Anzahl der zu scrapenden Seiten
Daten = Scrape_Clutch_Daten (Basis-URL, Seiten)

# Daten als CSV speichern
df = pd.DataFrame(Daten)
df.to_csv(„clutch_data.csv“, Index=falsch)
drucken(„Daten in clutch_data.csv gespeichert“)

Note: Clutch.co kann Ihre Anfragen mit einem 403-Status aufgrund des Cloudflare-Schutzes erkennen und blockieren. Um dies zu umgehen, sollten Sie die Crawlbase verwenden Crawling API.

clutch_data.csv Datei-Schnappschuss:

Momentaufnahme der CSV-Ausgabedatei

In diesem Abschnitt haben wir gezeigt, wie man mit Python einen Clutch.co-Scraper erstellt. Wir haben das Überprüfen von Webseiten, das Schreiben des Scraping-Skripts, das Verwalten der Paginierung und das Speichern von Daten in einer CSV-Datei behandelt. Dieser Clutch.co-Scraper kann zum Extrahieren von Geschäftsdienstleistungsdaten für Lead-Generierung und andere Zwecke verwendet werden.

Optimierung des Clutch.co Scrapers mit Crawlbase Crawling API

Um unseren Clutch.co Scraper effizienter und robuster zu machen, können wir Folgendes integrieren: Crawlbase Crawling API. Dies hilft bei der Verwaltung komplexer Scraping-Aufgaben, rotierender IPs und Umgehungsbeschränkungen. Nachfolgend finden Sie die Schritte zur Optimierung Ihres Clutch.co-Scrapers mit Crawlbase.

Installieren der Crawlbase-Bibliothek: Zuerst müssen Sie die Crawlbase-Bibliothek installieren. Sie können dies mit pip tun:

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pip installieren crawlbase

Nach der Installation der Bibliothek können Sie Crawlbase verwenden, um die Anfragen zu verarbeiten und Clutch.co-Daten effizienter zu scrapen.

Bibliotheken importieren: Importieren Sie zusätzlich zu den vorherigen Bibliotheken Crawlbase.

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für bs4 importieren BeautifulSuppe
importieren Pandas as pd
importieren re
für Crawlbase importieren CrawlingAPI

Crawlbase-API einrichten: Initialisieren Sie die Crawlbase Crawling API mit Ihrem Token. Sie können einen erhalten, indem Sie ein Konto bei Crawlbase erstellen. Crawlbase bietet zwei Arten von Token: einen normalen Token für statische Websites und einen JavaScript (JS)-Token für die Verarbeitung dynamischer oder browserbasierter Anfragen. Im Fall von Clutch.co benötigen Sie einen JS-Token. Die ersten 1,000 Anfragen sind für den Einstieg kostenlos, ohne dass eine Kreditkarte erforderlich ist.

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crawling_api = CrawlingAPI({ 'Zeichen': 'CRAWLBASE_JS_TOKEN' })

Definieren Sie die Funktion zum Stellen von Anfragen: Erstellen Sie eine Funktion zum Verarbeiten von Anfragen mit Crawlbase.

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def Crawlbase-Anfrage erstellen(URL):
    Antwort = crawling_api.get(URL)
    if Antwort['Kopfzeilen']['pc_status'] == '200':
        html_content = Antwort['Körper'].dekodieren('utf-8')
        Rückkehr HTML-Inhalt
    sonst:
        drucken(f"Seite konnte nicht abgerufen werden. Crawlbase-Statuscode: {Antwort['Kopfzeilen']['pc_status']}")
        Rückkehr Keine

Scraper zur Verwendung von Crawlbase ändern: Aktualisieren Sie den Scraper, um die Crawlbase-Anforderungsfunktion zu verwenden.

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# Funktion zum Parsen von HTML und Extrahieren von Daten
def parse_html(html):
    # wie vorher

# Funktion zum Verwalten der Paginierung und Scrapen mehrerer Seiten
def Kupplungsdaten abkratzen(Basis-URL, Seiten):
    alle_daten = []
    
für Seite in Angebot(1, Seiten + 1):
        URL = f"{base_url}?Seite={Seite}"
        html = make_crawlbase_request(URL)
        if html:
            Daten = parse_html(html)
            all_data.extend(Daten)
        sonst:
            brechen
    Rückkehr alle_daten

Basis-URL = „https://clutch.co/it-services“
Seiten = 5  # Anzahl der zu scrapenden Seiten
Daten = Scrape_Clutch_Daten (Basis-URL, Seiten)

# Daten als CSV speichern
df = pd.DataFrame(Daten)
df.to_csv(„clutch_data.csv“, Index=falsch)
drucken(„Daten in clutch_data.csv gespeichert“)

Durch die Verwendung von Crawlbase Crawling API Mit Ihrem Python Clutch.co Scraper können Sie komplexe Aufgaben bewältigen und IP-Sperren vermeiden. Dadurch können Sie Clutch.co-Daten effizienter scrapen und Ihre Geschäftsdienste und die Datenerfassung zur Lead-Generierung zuverlässiger und skalierbarer gestalten.

Erstellen Sie Clutch.co Scraper mit Crawlbase

Das Erstellen eines Clutch.co-Scrapers kann ein leistungsstarkes Tool zum Sammeln von Daten zu Geschäftsdienstleistungen und zum Generieren von Leads sein. Durch die Verwendung von Python und Bibliotheken wie BeautifulSoup und Anfragen können Sie wertvolle Informationen über Unternehmen, Bewertungen, Rezensionen und mehr extrahieren. Integration der Crawlbase Crawling API können Sie Ihren Scraper weiter optimieren und ihn effizienter und zuverlässiger machen.

Der Aufbau eines Clutch.co Scrapers hilft nicht nur beim Sammeln von Daten, sondern auch bei der Analyse von Branchentrends und Erkenntnissen über die Konkurrenz. Diese Informationen können entscheidend sein, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen und das Wachstum voranzutreiben.

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

📜 So scrapen Sie Google Finance
📜 So scrapen Sie Google News
📜 So scrapen Sie Google Scholar-Ergebnisse
📜 So kratzen Sie die Google-Suchergebnisse
📜 So scrapen Sie Google Maps
📜 So scrapen Sie Yahoo Finance
📜 So scrapen Sie Zillow

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

Das Scraping von Clutch.co muss in Übereinstimmung mit deren Servicebedingungen erfolgen. Im Allgemeinen ist das Scraping öffentlich verfügbarer Daten für den persönlichen Gebrauch, Forschungszwecke und nichtkommerzielle Zwecke erlaubt. Scraping für kommerzielle Zwecke oder ein Verstoß gegen die Nutzungsbedingungen der Website kann jedoch zu rechtlichen Problemen führen. Lesen Sie immer die Servicebedingungen und Datenschutzrichtlinien der Website, die Sie scrapen, und stellen Sie sicher, dass Sie keine Benutzerrechte verletzen oder gegen Datenschutzgesetze verstoßen. Befolgen Sie die Servicebedingungen von Clutch.co, um rechtliche Probleme zu vermeiden.

F: Wie kann ich in Python Daten von Clutch.co scrapen?

Um Daten von Clutch.co in Python zu scrapen, installieren Sie zunächst die erforderlichen Bibliotheken wie Requests und BeautifulSoup. Schreiben Sie ein Skript, das HTTP-Anfragen an Clutch.co sendet, das HTML abruft und BeautifulSoup zum Parsen verwendet. Extrahieren Sie Unternehmensdetails, Bewertungen und Rezensionen, indem Sie bestimmte HTML-Elemente anvisieren. Verwenden Sie Schleifen, um die Paginierung zu handhaben und mehrere Seiten zu scrapen. Für Scraping im großen Maßstab integrieren Sie Crawlbase Crawling API um die Leistung zu steigern und IP-Sperren zu vermeiden.

F: Wie kann ich in Python Kommentare von Clutch.co scrapen?

Um Kommentare von Clutch.co zu scrapen, folgen Sie diesen Schritten:

  1. Überprüfen Sie die Seite: Verwenden Sie die Entwicklertools Ihres Browsers, um die HTML-Struktur des Kommentarbereichs auf den Unternehmensprofilseiten zu überprüfen. Notieren Sie sich den CSS-Selektor für die Elemente, die die Kommentare enthalten.
  2. Holen Sie sich das HTML: Verwenden Sie Bibliotheken wie „Requests“ oder „Urllib“, um eine Anfrage an die Clutch.co-URL zu senden und das HTML der Seite abzurufen.
  3. Analysieren Sie das HTML: Verwenden Sie die BeautifulSoup-Bibliothek, um das HTML zu analysieren und Kommentare mit den notierten CSS-Selektoren zu extrahieren.
  4. Behandeln Sie die Paginierung: Suchen Sie den Link zur nächsten Kommentarseite und wiederholen Sie den Vorgang, um alle Seiten zu durchsuchen.
  5. Beachte die Regeln: Stellen Sie sicher, dass Sie die Servicebedingungen von Clutch.co einhalten, um rechtliche Probleme zu vermeiden.