In der Onlinewelt sind Informationen wirklich wertvoll, genau wie Gold, und das Scraping von Etsy-Produktlisten dient dazu, diesen Wert für Handwerker und Käufer gleichermaßen nutzbar zu machen. Es hilft den Menschen, kluge Entscheidungen zu treffen und die Nase vorn zu behalten. Wenn Sie einen Onlineshop haben, Marktforschung betreiben oder gerne mit Zahlen arbeiten, ist Web Scraping ein großartiges Tool. Es ist wie ein super hilfreiches Tool, das Informationen von Websites sammelt.

Etsy ist ein Onlineshop, der einer Kunstgalerie ähnelt. Er ist voll mit besonderen, handgefertigten Artikeln, die Handwerker und Käufer lieben. Es kann jedoch schwierig sein, Informationen von Etsy zu erhalten. In diesem Fall kann Web Scraping hilfreich sein.

In diesem Leitfaden geht es um das Web Scraping von Produktlisten von Etsy. Wir extrahieren Etsy-Daten mit Python. Das Besondere an diesem Leitfaden ist, dass wir Crawlbase behandeln werden Crawling API, ein leistungsstarkes Web-Scraping-Tool, das das Scraping bei Etsy zum Kinderspiel macht.

Wir führen Sie Schritt für Schritt durch. Vom Einrichten Ihres Arbeitsbereichs bis zum Sammeln der gewünschten Daten decken wir alles ab. Wenn Sie diesen Leitfaden durchgearbeitet haben, sind Sie in der Lage, Etsy wie ein Profi zu scrapen. Also, lassen Sie uns diese spannende Reise beginnen!

Inhaltsverzeichnis

  1. Erste Schritte mit Etsy
  2. Einrichten Ihrer Umgebung
  • Installieren von Python und erforderlichen Bibliotheken
  • Auswahl der richtigen Entwicklungs-IDE
  • Anmeldung bei Crawlbase Crawling API und Abrufen von API-Anmeldeinformationen
  1. Die Website-Struktur von Etsy verstehen
  • Analyse der Etsy-Suchseitenstruktur
  • Identifizieren der Elemente, die Sie scrapen möchten
  1. Einführung in Crawlbase Crawling API
  • Einführung in Crawlbase Crawling API
  • Vorteile von Crawlbase Crawling API
  • Crawlbase Python-Bibliothek
  1. Scraping von Etsy-Produktlisten
  • Crawlen der HTML-Suchseite von Etsy
  • Untersuchen von HTML zum Abrufen von CSS-Selektoren
  • Abrufen von Produktlistendaten aus HTML
  • Seitennummerierung für mehrere Ergebnisseiten handhaben
  1. Speichern der Scraped-Daten
  • Speichern von Scraped-Daten in einer CSV-Datei
  • Speichern von Scraped-Daten in einer SQLite-Datenbank
  1. Zusammenfassung
  2. Häufig gestellte Fragen

Erste Schritte mit Etsy

Etsy ist ein weltweit anerkannter Online-Marktplatz, auf dem Kunsthandwerker und Handwerker ihre einzigartigen Kreationen präsentieren, von handgefertigtem Schmuck bis hin zu Vintage-Möbeln und allem dazwischen.

Etsy-Suchseite

Die Produktlisten von Etsy enthalten eine Menge Informationen für Käufer und Verkäufer. Als Verkäufer können Sie den Markt besser verstehen, indem Sie Ihre Konkurrenz analysieren, Produkttrends erkennen und Ihre Kreationen wettbewerbsfähig bepreisen. Für Käufer ist die Möglichkeit, Preise zu überwachen, einzigartige Artikel zu entdecken und gut informierte Kaufentscheidungen zu treffen, von entscheidender Bedeutung.

Das manuelle Extrahieren und Analysieren von Daten von Etsy kann jedoch eine zeitaufwändige und entmutigende Aufgabe sein. Hier kommt Web Scraping ins Spiel, um den Prozess zu rationalisieren und Ihnen eine Fülle von Daten bereitzustellen, die sonst möglicherweise verborgen blieben.

In diesem Blog zeigen wir Ihnen, wie Sie Etsy-Produktlisten mit Python und dem Crawlbase Crawling API. Mit diesem Wissen können Sie die Datenerfassung automatisieren und wertvolle Erkenntnisse aus den dynamischen Webseiten von Etsy gewinnen, was Ihnen Zeit und Mühe spart.

Die Reise beginnt mit dem Verständnis der Website-Struktur von Etsy und dem Einrichten Ihrer Entwicklungsumgebung.

Einrichten Ihrer Umgebung

Bevor wir mit dem Scraping von Etsy-Produktlisten beginnen, müssen wir sicherstellen, dass unser Setup bereit ist. Das bedeutet, dass wir die benötigten Tools und Bibliotheken installieren, die richtige integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) auswählen und die wichtigen API-Anmeldeinformationen abrufen müssen.

Installieren von Python und erforderlichen Bibliotheken

  • Der erste Schritt beim Einrichten Ihrer Umgebung besteht darin, sicherzustellen, dass Python auf Ihrem System installiert ist. Wenn Sie Python noch nicht installiert haben, können Sie es von der offiziellen Website unter herunterladen. python.org.

  • Nachdem Sie Python installiert haben, müssen Sie im nächsten Schritt sicherstellen, dass Sie über die erforderlichen Bibliotheken für dieses Projekt verfügen. In unserem Fall benötigen wir drei Hauptbibliotheken:

    • Crawlbase Python-Bibliothek: Diese Bibliothek wird verwendet, um HTTP-Anfragen zur Etsy-Suchseite mithilfe der Crawlbase Crawling API. Zur Installation können Sie pip mit dem folgenden Befehl verwenden:
    1
    pip installieren crawlbase
    • Schöne Suppe 4: Beautiful Soup ist eine Python-Bibliothek, die das Scrapen und Parsen von HTML-Inhalten aus Webseiten erleichtert. Es ist ein wichtiges Tool zum Extrahieren von Daten aus dem Web. Sie können es mit pip installieren:
    1
    pip install beautifulsoup4
    • Pandas: Pandas ist eine leistungsstarke Datenmanipulations- und -analysebibliothek in Python. Wir werden sie zum Speichern und Verwalten der Scraped-Daten verwenden. Installieren Sie Pandas mit Pip:
    1
    Pandas installieren

Auswahl der richtigen Entwicklungs-IDE

Eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) bietet eine Codierumgebung mit Funktionen wie Codehervorhebung, Autovervollständigung und Debugging-Tools. Sie können Python-Code zwar in einem einfachen Texteditor schreiben, eine IDE kann Ihre Entwicklungserfahrung jedoch erheblich verbessern.

Hier sind einige beliebte Python-IDEs, die Sie in Betracht ziehen sollten:

  1. PyCharm: PyCharm ist eine robuste IDE mit einer kostenlosen Community Edition. Sie bietet Funktionen wie Codeanalyse, einen visuellen Debugger und Unterstützung für die Webentwicklung.

  2. Visual Studio-Code (VS-Code): VS Code ist ein kostenloser, quelloffener Code-Editor, der von Microsoft entwickelt wurde. Seine umfangreiche Erweiterungsbibliothek macht ihn vielseitig für verschiedene Programmieraufgaben einsetzbar, einschließlich Web Scraping.

  3. Jupyter Notizbuch: Jupyter Notebook eignet sich hervorragend für interaktive Codierung und Datenexploration. Es wird häufig in Data-Science-Projekten verwendet.

  4. Spyder: Spyder ist eine IDE für wissenschaftliche und datenbezogene Aufgaben. Es bietet Funktionen wie einen Variablen-Explorer und eine interaktive Konsole.

Anmeldung bei Crawlbase Crawling API und Erhalten des richtigen Tokens

So verwenden Sie die Crawlbase Crawling API Um HTTP-Anfragen an die Etsy-Suchseite zu senden, müssen Sie sich für ein Konto auf der Crawlbase-Website. Jetzt richten wir ein Crawlbase-Konto für Sie ein. Folgen Sie diesen Schritten:

  1. Besuchen Sie die Crawlbase-Website: Öffnen Sie Ihren Webbrowser und navigieren Sie zur Crawlbase-Website Registrieren Seite, um den Registrierungsprozess zu starten.
  2. Geben Sie Ihre Daten an: Sie werden aufgefordert, Ihre E-Mail-Adresse anzugeben und ein Passwort für Ihr Crawlbase-Konto zu erstellen. Geben Sie die erforderlichen Informationen ein.
  3. Verification: Nach dem Absenden Ihrer Daten müssen Sie möglicherweise Ihre E-Mail-Adresse bestätigen. Suchen Sie in Ihrem Posteingang nach einer Bestätigungs-E-Mail von Crawlbase und folgen Sie den bereitgestellten Anweisungen.
  4. Login: Sobald Ihr Konto verifiziert ist, kehren Sie zur Crawlbase-Website zurück und melden Sie sich mit Ihren neu erstellten Anmeldeinformationen an.
  5. Greifen Sie auf Ihr API-Token zu: Sie benötigen ein API-Token, um die Crawlbase zu verwenden Crawling API. Sie finden Ihre Token HIER.

Note: Crawlbase bietet zwei Arten von Token: den Normal Token (TCP) für statische Websites und den JavaScript Token (JS) für dynamische oder JavaScript-gesteuerte Websites. Da Etsy beim dynamischen Laden von Inhalten stark auf JavaScript angewiesen ist, entscheiden wir uns für den JavaScript Token. Um den reibungslosen Start zu gewährleisten, bietet Crawlbase großzügigerweise ein anfängliches Kontingent von 1,000 kostenlosen Anfragen für den Crawling API.

Wenn Sie Python und die erforderlichen Bibliotheken installiert, die IDE Ihrer Wahl eingerichtet und Ihre Crawlbase-API-Anmeldeinformationen zur Hand haben, sind Sie gut vorbereitet, um mit dem Scraping von Etsy-Produktlisten zu beginnen. In den nächsten Abschnitten werden wir tiefer in die Website-Struktur von Etsy eintauchen und die Verwendung der Crawlbase Crawling API effektiv.

Die Website-Struktur von Etsy verstehen

Bevor wir mit dem Scraping der Produktlisten von Etsy beginnen, ist es wichtig, die Struktur der Etsy-Website gut zu verstehen. Wenn Sie verstehen, wie die Webseite organisiert ist, und die spezifischen Elemente identifizieren, die Sie scrapen möchten, schaffen Sie die Grundlage für einen erfolgreichen Scraping-Vorgang.

Komponenten der Suchseite von Etsy

Auf der Suchseite von Etsy geschieht die Magie. Sie ist das Tor zu einer riesigen Auswahl an Produktlisten. Aber wie sieht es eigentlich unter der Haube aus? Lassen Sie uns einige der wichtigsten Komponenten aufschlüsseln:

Etsy-Suchseite
  • Suchleiste: Hier können Benutzer Suchanfragen eingeben, um bestimmte Artikel oder Kategorien zu finden. Als Scraper können Sie Suchvorgänge automatisieren, indem Sie HTTP-Anfragen mit unterschiedlichen Suchbegriffen senden.
  • Suchergebnisse: Die Suchergebnisse sind das Herzstück der Seite. Sie enthalten einzelne Produktlisten, jede mit ihrem eigenen Informationssatz. Das Verständnis der Struktur dieser Listen ist für effizientes Scraping von entscheidender Bedeutung.
  • Paginierung: Etsy unterteilt Suchergebnisse häufig auf mehrere Seiten. Um einen umfassenden Datensatz zu erfassen, müssen Sie durch diese Seiten navigieren. Dies ist eine der Herausforderungen, die wir in diesem Leitfaden behandeln.
  • Produktauflistungen: Jede Produktliste enthält normalerweise Details wie den Produkttitel, den Preis, die Beschreibung, Verkäuferinformationen und mehr. Dies sind die Elemente, auf die wir bei der Extraktion abzielen.

Identifizieren der Elemente, die Sie scrapen möchten

Nachdem wir nun wissen, wie die Suchseite von Etsy aussieht, konzentrieren wir uns auf die Elemente, die wir scrapen möchten. Die wichtigsten Elemente von Interesse sind in der Regel:

  • Produkttitel: Dies ist der Name oder Titel des Produkts. Er ist wichtig für die Identifizierung und Kategorisierung von Angeboten.
  • Preis: Der Preis eines Produkts ist sowohl für Verkäufer als auch für Käufer von entscheidender Bedeutung. Durch das Scraping von Preisen können Preistrends analysiert und fundierte Kaufentscheidungen getroffen werden.
  • Beschreibung: Die Produktbeschreibung enthält wertvolle Informationen zum Artikel und hilft potenziellen Käufern, fundierte Entscheidungen zu treffen.
  • Angaben zum Verkäufer: Zu wissen, wer der Verkäufer ist und wo er sich befindet, kann sowohl für Verkäufer als auch für Käufer relevant sein. Diese Informationen können für die Marktanalyse wertvoll sein.
  • Produktbilder: Bilder sind ein wesentlicher Bestandteil des Online-Shoppings. Durch das Scraping von Bild-URLs können Sie die Produkte visualisieren und die Bilder in Ihren Analysen oder Anwendungen verwenden.
  • Produktbewertung und Rezensionen: Bewertungen und Rezensionen können Aufschluss über die Qualität des Produkts und den Ruf des Verkäufers geben. Das Scraping dieser Daten ist für die Markteinschätzung wertvoll.

Wenn Sie diese Elemente identifizieren und verstehen, sind Sie gut vorbereitet, um Ihre Scraping-Strategie zu entwickeln. In den nächsten Abschnitten werden wir uns mit den technischen Aspekten der Verwendung von Python und der Crawlbase befassen. Crawling API um diese Daten zu sammeln und sicherzustellen, dass Sie über das gesamte erforderliche Wissen verfügen, um aus der dynamischen Website von Etsy aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Einführung in Crawlbase Crawling API

Die Crawlbase Crawling API ist eine der beste Web-Crawling-Tools Entwickelt, um komplexe Web Scraping-Szenarien wie die dynamischen Webseiten von Etsy zu handhaben. Es bietet eine vereinfachte Möglichkeit, auf Webinhalte zuzugreifen und dabei gängige Herausforderungen wie JavaScript-Rendering, CAPTCHAs und Anti-Scraping-Maßnahmen zu umgehen.

Eines der bemerkenswerten Merkmale der Crawlbase Crawling API ist IP-Rotation, eine Technik, die hilft, IP-Blockaden und CAPTCHA-Herausforderungen zu verhindern. Durch rotierende IP-Adressen, stellt die API sicher, dass Ihre Web-Scraping-Anfragen so aussehen, als kämen sie von unterschiedlichen Standorten. Dadurch wird es für Websites schwieriger, Scraping-Aktivitäten zu erkennen und zu blockieren.

Mit der Crawlbase Crawling APIkönnen Sie Anfragen an Websites senden und als Antwort strukturierte Daten erhalten. Es kümmert sich um die Darstellung von JavaScript, die Verarbeitung dynamischer Inhalte und die Rückgabe des HTML-Inhalts, der zur Analyse bereit ist.

Diese API bietet einen unkomplizierten Ansatz zum Web Scraping und ist daher eine ausgezeichnete Wahl für Projekte wie unseres, bei denen das Ziel darin besteht, Daten effizient aus dynamischen Websites zu extrahieren.

Vorteile von Crawlbase Crawling API

Die Crawlbase Crawling API bietet mehrere Vorteile, wobei die IP-Rotation eine wichtige Rolle bei der Bewältigung gängiger Web-Scraping-Herausforderungen spielt:

Vorteile der Crawling API
  • JavaScript-Rendering: Es verarbeitet Websites, die bei der Darstellung von Inhalten stark auf JavaScript angewiesen sind. Dies ist entscheidend für Plattformen wie Etsy, auf denen dynamische Inhalte üblich sind.
  • Vereinfachte Anfragen: Die API abstrahiert die Komplexität der Verarbeitung von HTTP-Anfragen, Cookies und Sitzungen. Sie können sich auf die Ausarbeitung Ihrer Scraping-Logik konzentrieren, während die API sich um die technischen Details kümmert.
  • Datenstruktur: Die Daten, die Sie von der API erhalten, sind normalerweise gut strukturiert, sodass sie leichter analysiert und die benötigten Informationen extrahiert werden können.
  • Skalierbarkeit: Es ermöglicht skalierbares Web Scraping durch die gleichzeitige Verarbeitung mehrerer Anfragen, was bei der Verarbeitung großer Datenmengen von Vorteil sein kann.
  • Zuverlässigkeit: Die Crawlbase Crawling API ist auf Zuverlässigkeit und die Bereitstellung konsistenter Ergebnisse ausgelegt, was für jedes Web-Scraping-Projekt von entscheidender Bedeutung ist.

Crawlbase Python-Bibliothek

Die Crawlbase Python-Bibliothek ist ein leichter und unabhängigkeitsfreier Wrapper für Crawlbase-APIs, der die Feinheiten des Web Scraping vereinfacht. Dieses vielseitige Tool vereinfacht Aufgaben wie das Senden von HTTP-Anfragen an Websites, die geschickte Handhabung IP-Rotation, und manövriert elegant durch Webhindernisse, einschließlich CAPTCHAs. Um Ihre Web Scraping-Reise mit dieser Bibliothek zu beginnen, können Sie diese Schritte nahtlos befolgen:

  1. Import: Um die gewaltige Crawling API aus der Crawlbase-Bibliothek müssen Sie zunächst die unverzichtbare CrawlingAPI-Klasse importieren. Dieser grundlegende Schritt ebnet den Weg für den Zugriff auf eine Reihe von Crawlbase-APIs. Hier ist ein kurzer Überblick darüber, wie Sie diese APIs importieren können:
1
von Crawlbase importiere CrawlingAPI
  1. Initialisierung: Nachdem Sie Ihr Crawlbase API-Token sicher in der Hand haben, besteht der nächste entscheidende Schritt darin, die CrawlingAPI-Klasse zu initialisieren. Dieser entscheidende Moment verbindet Ihren Code mit den umfangreichen Funktionen von Crawlbase:
1
api = CrawlingAPI({ 'Zeichen': 'IHR_CRAWLBASE_TOKEN' })
  1. Senden einer Anfrage: Sobald Ihre CrawlingAPI-Klasse mit Ihrem Crawlbase-API-Token bereit ist, können Sie Anfragen an Ihre Zielwebsites senden. Hier ist ein praktisches Beispiel für die Erstellung einer GET-Anfrage, die auf das Scraping von iPhone-Einträgen von der Suchseite von Etsy zugeschnitten ist:
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Antwort = api.get(„https://www.facebook.com/BillGates“)
if Antwort['Statuscode'] == 200:
    drucken(Antwort['Körper'])

Mit der Crawlbase Python-Bibliothek als treuem Begleiter können Sie sich getrost auf Ihre Web Scraping-Odyssee begeben. Um tiefer in die Funktionen einzutauchen, können Sie weitere Details erkunden HIER.

In den folgenden Abschnitten zeigen wir Ihnen, wie Sie die Crawlbase nutzen können. Crawling API und die Python-Bibliothek, um die Suchseite von Etsy zu crawlen, Produktlisten zu extrahieren und die Daten für die Analyse zu speichern.

Scraping von Etsy-Produktlisten

Mit unserer Umgebung eingerichtet und ausgestattet mit der Crawlbase Crawling API, ist es Zeit, in den Kern unseres Web Scraping-Abenteuers einzutauchen. In diesem Abschnitt untersuchen wir die Schritte, die beim Scraping von Etsy-Produktlisten erforderlich sind, vom Crawlen der HTML-Suchseite von Etsy bis zur Handhabung der Paginierung für mehrere Ergebnisseiten.

Crawlen der HTML-Suchseite von Etsy

Die Reise beginnt mit einer Anfrage an Etsys Suchseite über die Crawlbase Crawling API. Indem wir eine HTTP-Anfrage an die Suchseite von Etsy senden, rufen wir den HTML-Rohinhalt der Seite ab. Dies ist der Ausgangspunkt für unseren Datenextraktionsprozess.

Die Crawlbase Crawling API kümmert sich um die JavaScript-Darstellung und stellt sicher, dass wir die vollständig geladene Webseite erhalten. Dies ist wichtig, da viele Elemente der Produktlisten von Etsy dynamisch mit JavaScript geladen werden. Unten finden Sie das Python-Skript zum Crawlen der HTML-Seite der Etsy-Suche nach der Suchanfrage „Kleidung“.

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für Crawlbase importieren CrawlingAPI

# Initialisieren Sie die CrawlingAPI-Klasse mit Ihrem Crawlbase API-Token
api = CrawlingAPI({ 'Zeichen': 'IHR_CRAWLBASE_JS_TOKEN' })

# Optionen für Crawling API
Optionen = {
 'Seite_warten': 2000,
 'ajax_wait': "wahr"
}

# Erstellen Sie die Anforderungs-URL
Such-URL = „https://www.etsy.com/search?q=clothes“

# Machen Sie eine GET-Anfrage an die Etsy-Suchseite
Antwort = api.get(Such-URL, Optionen)

# Überprüfen Sie, ob die Anfrage erfolgreich war (Statuscode 200)
if Antwort['Statuscode'] == 200:
    # Extrahierter HTML-Inhalt nach dem Dekodieren von Byte-Daten
    search_page_html = Antwort['Körper'].dekodieren('lateinisch1')
    drucken(Suchseite_html)
sonst:
    drucken(„Die Seite konnte nicht abgerufen werden. Statuscode:“, Antwort['Statuscode'])

Dieser Python-Codeausschnitt zeigt, wie man die CrawlingAPI aus der Bibliothek „crawlbase“ verwendet, um Daten von einer Etsy-Suchseite abzurufen:

  1. Sie initialisieren die CrawlingAPI-Klasse mit Ihrem API-Token.
  2. Sie legen einige Optionen für die Crawling-API fest, einschließlich Seiten- und AJAX-Wartezeiten.
  3. Sie erstellen die URL der Etsy-Suchseite für Kleidung.

Mithilfe der GET-Anfrage der API holen Sie sich den Inhalt der Seite. Wenn die Anfrage erfolgreich ist (Statuscode 200), dekodieren Sie den HTML-Inhalt aus der Antwort und scrapen ihn.

Beispielausgabe:

HTML-Screenshot ausgeben

Untersuchen von HTML zum Abrufen von CSS-Selektoren

Sobald wir den HTML-Inhalt der Suchseite haben, besteht der nächste Schritt darin, die HTML-Struktur zu untersuchen, um die CSS-Selektoren für die Elemente zu identifizieren, die wir scrapen möchten. Bei dieser Aufgabe kommen uns Webentwicklungstools und Browser-Entwicklertools zu Hilfe. Lassen Sie uns skizzieren, wie Sie die HTML-Struktur untersuchen und diese wertvollen CSS-Selektoren freilegen können:

Etsy-Suchseite prüfen
  1. Greifen Sie auf die Website zu: Gehen Sie zur Etsy-Website und besuchen Sie eine Suchseite, die Ihr Interesse weckt.
  2. Klicken Sie mit der rechten Maustaste und prüfen Sie: Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das Element der Seite, von dem Sie Informationen erhalten möchten. Wählen Sie im angezeigten Menü „Untersuchen“ oder „Element untersuchen“. Dadurch werden die Entwicklertools in Ihrem Browser geöffnet.
  3. Entdecken Sie die HTML-Quelle: Suchen Sie in den Entwicklertools nach dem HTML-Quellcode. Bewegen Sie Ihre Maus über verschiedene Teile des Codes, und der entsprechende Bereich auf der Webseite leuchtet auf.
  4. Identifizieren von CSS-Selektoren: Um CSS-Selektoren für ein bestimmtes Element abzurufen, klicken Sie in den Entwicklertools mit der rechten Maustaste darauf und wählen Sie „Kopieren“ > „Selektor kopieren“. Dadurch wird der CSS-Selektor in Ihre Zwischenablage kopiert, die Sie für das Web Scraping verwenden können.

Sobald Sie die Selektoren haben, können Sie mit Ihrem Scraper beginnen, Daten von der Suchseite von Etsy zu sammeln. Denken Sie daran, dass die Selektoren, über die wir hier sprechen, funktionierten, als wir dies geschrieben haben. Etsy aktualisiert seine Site jedoch möglicherweise, wodurch der Code später möglicherweise nicht mehr funktioniert.

Abrufen von Produktlistendaten aus HTML

Mit den CSS-Selektoren in der Hand können wir nun Python-Code schreiben, um den HTML-Inhalt zu analysieren und die gewünschten Daten zu extrahieren. Wir verwenden Beautiful Soup, eine beliebte HTML-Analysebibliothek, um das HTML zu durchlaufen und Informationen aus den angegebenen Elementen zu sammeln.

Sie können beispielsweise Produkttitel, Preise, Bewertungen und andere relevante Details aus dem HTML-Inhalt extrahieren. Die abgerufenen Daten werden dann strukturiert und können zur weiteren Analyse oder Verarbeitung gespeichert werden. Lassen Sie uns unser vorheriges Skript erweitern und diese Informationen aus HTML extrahieren.

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# Importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken
importieren JSON
für bs4 importieren BeautifulSuppe
für Crawlbase importieren CrawlingAPI

# Initialisieren Sie die CrawlingAPI-Klasse mit Ihrem Crawlbase API-Token
api = CrawlingAPI({ 'Zeichen': 'IHR_CRAWLBASE_JS_TOKEN' })

# Optionen für Crawling API
Optionen = {
 'Seite_warten': 3000,
 'ajax_wait': "wahr"
}

# Definieren Sie die Suchanfrage
Suchanfrage = 'Kleidung'

# Erstellen Sie die Anforderungs-URL
Such-URL = f'https://www.etsy.com/search?q={Suchabfrage}'

versuchen:
    # Machen Sie eine GET-Anfrage an die Etsy-Suchseite
    Antwort = api.get(Such-URL, Optionen)

    # Überprüfen Sie, ob die Anfrage erfolgreich war (Statuscode 200)
    if Antwort['Statuscode'] == 200:
        # Extrahierter HTML-Inhalt nach dem Dekodieren von Byte-Daten
        search_page_html = Antwort['Körper'].dekodieren('lateinisch1')

        # Analysieren Sie den HTML-Inhalt mit Beautiful Soup
        Suppe = BeautifulSoup(search_page_html, 'html.parser')

        # Produktdetails extrahieren
        produkt_details = []

        # Alle Produktbehälter auf der Seite finden
        Produktcontainer = Suppe.Auswahl(„div.search-listings-group div[Datensuchergebnis-Container] ol li“)

        # Durch jeden Produktcontainer iterieren
        
für Container in Produktcontainer:
            Produkt = {}

            # Produktnamen extrahieren
            Titelelement = Container.Wählen Sie eins aus(„div.v2-listing-card__info h3.v2-listing-card__title“)
            Produkt[‚Titel‘] = TitelElement.text.strip() if Titelelement sonst ''

            # Produktpreis extrahieren
            Preiselement = Container.Wählen Sie eins aus(„div.n-Listing-Card__Preis p.lc-Preis span.Währungswert“)
            Produkt['Preis'] = PreisElement.text.strip() if Preiselement sonst ''

            # Produktbewertung extrahieren
            Bewertungselement = Container.Wählen Sie eins aus('div.v2-listing-card__info div.shop-name-with-rating span.larger_review_stars > div')
            Produkt['Bewertung'] = Bewertungselement.text.strip() if Bewertungselement sonst ''

            # Fügen Sie die Produktdetails zur Liste hinzu
            product_details.append(Produkt)

        # Alle Produktdetails ausdrucken oder speichern
        drucken(json.dumps(Produktdetails, Einzug=2))

ausgeschlossen Exception as e:
    drucken(f"Ein Fehler ist aufgetreten: {e}")

Anschließend konzentriert sich das Skript auf das Extrahieren von Produktdetails. Dies geschieht durch die Identifizierung und Auswahl aller Produktcontainer innerhalb der HTML-Struktur. Für jeden Produktcontainer wird ein Wörterbuch zum Speichern von Informationen wie Titel, Preis und Bewertung des Produkts erstellt. Diese Informationen werden durch die Auswahl bestimmter HTML-Elemente extrahiert, die diese Details enthalten.

Die gesammelten Produktdetails werden in einer Liste zusammengefasst und das Skript konvertiert diese Liste in eine JSON-Darstellung mit entsprechender Einrückung, wodurch die Daten strukturiert und lesbar werden.

Beispielausgabe:

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[
  {
    „Titel“: "Christliches Sweatshirt für Damen, Religiöse Geschenke zum Muttertag, Shirts mit Bibelversen, Psalm 91-Shirts für Damen, T-Shirts mit religiösem Hintergrund, KP6200",
    "Preis": "13.85",
    "Bewertung": "4.8"
  },
  {
    „Titel“: "Das ist, ich gehe nicht Sweatshirt, lustiges Grinch-T-Shirt, Grinch-Shirt, Grinch-Sweatshirt, Weihnachts-Shirt, Weihnachts-Sweatshirt, Weihnachts-T-Shirt",
    "Preis": "8.49",
    "Bewertung": "4.8"
  },
  {
    „Titel“: „Dankbar | Superweiches Sweatshirt | Thanksgiving-Sweatshirt | Herbst-Sweatshirt für Damen | Thanksgiving-Sweatshirt für Herren | Friendsgiving-Shirt“,
    "Preis": "29.99",
    "Bewertung": "4.9"
  },
  {
    „Titel“: "Kapuzenpullover mit verschiedenen Möglichkeiten, „Ich liebe dich“ zu sagen, positiver Kapuzenpullover mit Worten auf der Rückseite, trendige Kapuzenpullover, übergroßer Kapuzenpullover für ästhetische Kleidung, Kapuzenpullover für Sorority",
    "Preis": "27.50",
    "Bewertung": "4.9"
  },
  {
    „Titel“: "Gallery Dept High Street-Hosen, Unisex-Graffiti-Freizeithosen, Y2K-Streetwear, Geschenke für Frauen",
    "Preis": "59.69",
    "Bewertung": "4.4"
  },
  {
    „Titel“: "Halloweentown Est 1998 Sweatshirt, Halloweentown University, Retro Halloweentown Sweatshirt, Herbst Sweatshirt, Halloween Sweatshirt",
    "Preis": "9.74",
    "Bewertung": "4.9"
  },
  {
    „Titel“: "Latzhose für Damen, Damen-Overall mit Tasche, Boho-Overall, Boho-Kleidung, Boho-Outfit,",
    "Preis": "35.64",
    "Bewertung": "4.5"
  },
  {
    „Titel“: „Kapuzenpullover mit individueller Stickerei und römischen Ziffern, personalisierte Geschenke für Paare, Geschenke zum Jahrestag, Baumwoll-Jubiläum, bestickter Kapuzenpullover für Paare“,
    "Preis": "22.00",
    "Bewertung": "4.8"
  },
  {
    „Titel“: "Ungewöhnlich bedruckte Bluse mit Ballonärmeln, Festival-Top, Festival-Outfit, Sommer-Outfit … Geschenk für sie, Geschenk für Paare, Geschenkidee",
    "Preis": "40.00",
    "Bewertung": "3.8"
  },
  {
    „Titel“: "Samt-Schlaghosen, Festivalkleidung, Samt-Schlaghosen, Hippie, Boho, Oliv, Avocado, Grün",
    "Preis": "39.60",
    "Bewertung": "4.7"
  },
  .....
]

Seitennummerierung für mehrere Ergebnisseiten handhaben

Die Suchergebnisse von Etsy sind oft auf mehrere Seiten verteilt, die jeweils eine Reihe von Produktlisten enthalten. Um sicherzustellen, dass wir einen umfassenden Datensatz erfassen, müssen wir die Seitennummerierung handhaben. Dies beinhaltet das Durchlaufen der Ergebnisseiten und das Stellen zusätzlicher Anfragen nach Bedarf. Die Handhabung der Seitennummerierung ist wichtig, um einen vollständigen Überblick über die Produktlisten von Etsy zu erhalten und sicherzustellen, dass Ihre Analyse auf einem umfassenden Datensatz basiert. Lassen Sie uns unser vorheriges Skript aktualisieren, um die Seitennummerierung handhaben zu können.

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importieren JSON
für bs4 importieren BeautifulSuppe
für Crawlbase importieren CrawlingAPI

# Initialisieren Sie die CrawlingAPI-Klasse mit Ihrem Crawlbase API-Token
api = CrawlingAPI({'Zeichen': 'IHR_CRAWLBASE_JS_TOKEN'})

# Optionen für Crawling API
Optionen = {
 'Seite_warten': 5000,
 'ajax_wait': "wahr"
}

def Gesamtseitenanzahl abrufen(Such-URL):
    versuchen:
        Antwort = api.get(Such-URL, Optionen)
        if Antwort['Statuscode'] == 200:
            search_page_html = Antwort['Körper'].dekodieren('lateinisch1')
            Suppe = BeautifulSoup(search_page_html, 'html.parser')
            Gesamtseiten = int(Suppe.Wählen Sie eine('div[data-appears-component-name="search_pagination"] nav ul.search-pagination li:nth-last-child(3) a').Text)
            Rückkehr Gesamtseiten
    ausgeschlossen Exception as e:
        drucken(f"Beim Abrufen der Gesamtseitenzahl ist ein Fehler aufgetreten: {e}")
    Rückkehr 1

def Seite scrapen(Seiten-URL):
    versuchen:
        Antwort = api.get(Seiten-URL, Optionen)
        if Antwort['Statuscode'] == 200:
            page_html = Antwort['Körper'].dekodieren('lateinisch1')
            Seitensuppe = Schöne Suppe(Seite_html, 'html.parser')
            Produktcontainer = Seitensuppe.Auswahl(„div.search-listings-group div[Datensuchergebnis-Container] ol li“)
            produkt_details = []
            
für Container in Produktcontainer:
                Produkt = {}
                # Produktnamen extrahieren
                Titelelement = Container.Wählen Sie eins aus(„div.v2-listing-card__info h3.v2-listing-card__title“)
                Produkt[‚Titel‘] = TitelElement.text.strip() if Titelelement sonst ''
                # Produktpreis extrahieren
                Preiselement = Container.Wählen Sie eins aus(„div.n-Listing-Card__Preis p.lc-Preis span.Währungswert“)
                Produkt['Preis'] = PreisElement.text.strip() if Preiselement sonst ''
                # Produktbewertung extrahieren
                Bewertungselement = Container.Wählen Sie eins aus('div.v2-listing-card__info div.shop-name-with-rating span.larger_review_stars > div')
                Produkt['Bewertung'] = Bewertungselement.text.strip() if Bewertungselement sonst ''
                product_details.append(Produkt)
            Rückkehr Produktdetails
    ausgeschlossen Exception as e:
        drucken(f"Beim Scraping der Seite ist ein Fehler aufgetreten: {e}")
    Rückkehr []

def Haupt-†
    # Definieren Sie die Suchanfrage
    Suchanfrage = 'Kleidung'

    # Erstellen Sie die Anforderungs-URL für die erste Seite
    Such-URL = f'https://www.etsy.com/search?q={Suchabfrage}'

    Gesamtseitenzahl = Gesamtseitenzahl abrufen (Such-URL)
    alle_produkt_details = []

    
für Seite in Angebot(1, Gesamtseitenzahl + 1):
        Seiten-URL = f'{Such-URL}&Seite={Seite}'
        Seitenproduktdetails = Scrape_Page(Seiten-URL)
        all_product_details.extend(Seitenproduktdetails)

    # Verarbeiten Sie all_product_details weiter nach Ihren Bedürfnissen

if __name__ == "__hauptsächlich__":
    Main()

Dieser Code übernimmt die Paginierung, indem er zunächst die Gesamtzahl der Seiten in den Suchergebnissen ermittelt und dann systematisch Daten von jeder Seite extrahiert. get_total_pages Die Funktion ruft die Gesamtzahl der Seiten ab, indem sie eine erste GET-Anfrage an die Etsy-Suchseite sendet und das HTML analysiert, um die Gesamtzahl der Seiten zu extrahieren. Sie bietet eine robuste Fehlerbehandlung, um sicherzustellen, dass sie Ausnahmen verarbeiten kann, wenn die Anfrage oder die Analyse fehlschlägt.

Die scrape_page Die Funktion ist für das Scraping von Daten von einer einzelnen Seite verantwortlich. Sie verwendet auch GET-Anfragen, um den HTML-Inhalt einer bestimmten Seite abzurufen, und verwendet dann BeautifulSoup, um den Inhalt zu analysieren. Produktdetails werden aus den Produktcontainern auf der Seite extrahiert, ähnlich wie beim vorherigen Skript. Sie bietet auch eine Fehlerbehandlung, um Ausnahmen während des Scraping-Prozesses zu behandeln.

Im main Funktion ermittelt der Code zunächst die Gesamtzahl der Seiten durch Aufruf von get_total_pages, und dann durchläuft es jede Seite mithilfe einer For-Schleife und erstellt die URL für jede Seite basierend auf der Seitenzahl. Die Funktion scrape_page wird für jede Seite aufgerufen, um Produktdetails zu extrahieren. Diese Details werden gesammelt und an die all_product_details Liste. Indem dies für alle Seiten getan wird, übernimmt der Code effektiv die Paginierung und stellt sicher, dass Daten von jeder Seite ausgelesen und gesammelt werden.

Nachdem alle Seiten verarbeitet wurden, können Sie mit den gesammelten all_product_details Liste nach Bedarf für Analyse oder Speicherung. Dieser Ansatz ermöglicht umfassendes Daten-Scraping von einer paginierten Website wie Etsy.

Speichern der Scraped-Daten

Nach dem erfolgreichen Scraping der Daten von Etsys Suchseiten besteht der nächste entscheidende Schritt darin, diese wertvollen Informationen für zukünftige Analysen und Referenzzwecke zu speichern. In diesem Abschnitt werden wir zwei gängige Methoden zur Datenspeicherung untersuchen: das Speichern der Scraping-Daten in einer CSV-Datei und das Speichern in einer SQLite-Datenbank. Mit diesen Methoden können Sie Ihre Scraping-Daten effizient organisieren und verwalten.

Speichern von Scraped-Daten in einer CSV-Datei

CSV ist ein weit verbreitetes Format zum Speichern tabellarischer Daten. Es ist eine einfache und für Menschen lesbare Möglichkeit, strukturierte Daten zu speichern, und eignet sich daher hervorragend zum Speichern Ihrer ausgelesenen Etsy-Produktlistendaten.

Wir erweitern unser bisheriges Web Scraping-Skript um einen Schritt zum Speichern der Scraped-Daten in einer CSV-Datei mithilfe der beliebten Python-Bibliothek Pandas. Hier ist eine aktualisierte Version des Skripts:

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

# Initialisieren Sie die CrawlingAPI-Klasse mit Ihrem Crawlbase API-Token
api = CrawlingAPI({'Zeichen': 'IHR_CRAWLBASE_JS_TOKEN'})

def Gesamtseitenanzahl abrufen(Such-URL):
    # ... (Vorheriger Code zum Abrufen der Gesamtseitenzahl)

def Seite scrapen(Seiten-URL):
    # ... (Vorheriger Code zum Scrapen einer Seite)

def Haupt-†
    # Definieren Sie die Suchanfrage
    Suchanfrage = 'Kleidung'

    # Erstellen Sie die Anforderungs-URL für die erste Seite
    Such-URL = f'https://www.etsy.com/search?q={Suchabfrage}'

    Gesamtseitenzahl = Gesamtseitenzahl abrufen (Such-URL)
    alle_produkt_details = []

    
für Seite in Angebot(1, Gesamtseitenzahl + 1):
        Seiten-URL = f'{Such-URL}&Seite={Seite}'
        Seitenproduktdetails = Scrape_Page(Seiten-URL)
        all_product_details.extend(Seitenproduktdetails)

    # Gescrapte Daten als CSV-Datei speichern
    df = pd.DataFrame(alle_Produktdetails)
    df.to_csv(„etsy_product_data.csv“, Index=falsch)

if __name__ == "__hauptsächlich__":
    Main()

In diesem aktualisierten Skript haben wir Pandas eingeführt, eine leistungsstarke Bibliothek zur Datenmanipulation und -analyse. Nach dem Scraping und Sammeln der Produktlistendetails im all_product_details Liste erstellen wir aus diesen Daten einen Pandas DataFrame. Dann verwenden wir die to_csv Methode, um den DataFrame in einer CSV-Datei mit dem Namen „etsy_product_data.csv“ im aktuellen Verzeichnis zu speichern. Einstellung index=False stellt sicher, dass wir den Index des DataFrame nicht als separate Spalte in der CSV-Datei speichern.

Mithilfe von Pandas können Sie Ihre Scraped-Daten problemlos bearbeiten und analysieren. Diese CSV-Datei kann in verschiedenen Tabellenkalkulationsprogrammen geöffnet oder zur weiteren Untersuchung und Visualisierung in andere Datenanalysetools importiert werden.

Speichern von Scraped-Daten in einer SQLite-Datenbank

Wenn Sie einen strukturierteren und abfragefreundlicheren Ansatz zur Datenspeicherung bevorzugen, ist SQLite eine leichte, serverlose Datenbank-Engine, die eine gute Wahl sein kann. Sie können eine Datenbanktabelle erstellen, um Ihre Scraped-Daten zu speichern, was einen effizienten Datenabruf und eine effiziente Datenbearbeitung ermöglicht. So können Sie das Skript ändern, um Daten in einer SQLite-Datenbank zu speichern:

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importieren JSON
importieren sqlite3
für bs4 importieren BeautifulSuppe
für Crawlbase importieren CrawlingAPI

# Initialisieren Sie die CrawlingAPI-Klasse mit Ihrem Crawlbase API-Token
api = CrawlingAPI({'Zeichen': 'IHR_CRAWLBASE_JS_TOKEN'})

def CREATE_DATABASE†
    Verbindung = sqlite3.connect(„etsy_products.db“)
    Cursor = conn.cursor()
    Cursor.ausführen('''Tabelle erstellen, wenn keine Produkte vorhanden sind (
                      ID INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
                      Titel TEXT,
                      Preis TEXT,
                      Bewertung TEXT
                    )''')
    conn.commit()
    conn.close()

def in_Datenbank speichern(die Datenerfassung):
    Verbindung = sqlite3.connect(„etsy_products.db“)
    Cursor = conn.cursor()

    # Erstellen Sie eine Liste von Tupeln aus den Daten
    Datentupel = [(Produkt[‚Titel‘], Produkt['Preis'], Produkt['Bewertung']) 
für PRODUKTE in Daten]

    # Daten in die Produkttabelle einfügen
    Cursor.executemany('' '
        INSERT INTO Produkte (Titel, Preis, Bewertung)
        WERTE (?, ?, ?)
    '' ', Datentupel)

    conn.commit()
    conn.close()

def Gesamtseitenanzahl abrufen(Such-URL):
    # ... (unverändert)

def Seite scrapen(Seiten-URL):
    # ... (unverändert)

def Haupt-†
    # Erstellen Sie die Datenbank und die Produkttabelle
    Datenbank erstellen()

    # Definieren Sie die Suchanfrage
    Suchanfrage = 'Kleidung'

    # Erstellen Sie die Anforderungs-URL für die erste Seite
    Such-URL = f'https://www.etsy.com/search?q={Suchabfrage}'

    Gesamtseitenzahl = Gesamtseitenzahl abrufen (Such-URL)
    alle_produkt_details = []

    
für Seite in Angebot(1, Gesamtseitenzahl + 1):
        Seiten-URL = f'{Such-URL}&Seite={Seite}'
        Seitenproduktdetails = Scrape_Page(Seiten-URL)
        all_product_details.extend(Seitenproduktdetails)

    # Fügen Sie die gescrapten Daten in die SQLite-Datenbank ein
    in_Datenbank speichern(alle_Produktdetails)

if __name__ == "__hauptsächlich__":
    Main()

In diesem aktualisierten Code haben wir Funktionen zum Erstellen der SQLite-Datenbank und -Tabelle ( create_database ) und zum Speichern der Scraped-Daten in der Datenbank ( save_to_database ) hinzugefügt. Die Funktion create_database prüft, ob die Datenbank und die Tabelle vorhanden sind, und erstellt sie, wenn dies nicht der Fall ist. Die Funktion save_to_database fügt die Scraped-Daten in die Tabelle „products“ ein.
Durch Ausführen dieses Codes speichern Sie Ihre ausgelesenen Etsy-Produktlistendaten in einer SQLite-Datenbank namens „etsy_products.db“. Sie können diese Daten später mithilfe von SQL-Abfragen abrufen und bearbeiten oder programmgesteuert in Ihren Python-Projekten darauf zugreifen.

Zusammenfassung

Dieser Leitfaden hat die notwendigen Erkenntnisse geliefert, um Etsy-Produktlisten effektiv mit Python und der Crawlbase zu scrapen Crawling API. Sollten Sie Ihre Expertise im Extrahieren von Produktinformationen aus zusätzlichen E-Commerce-Plattformen wie Walmart, eBay und AliExpressempfehlen wir Ihnen, die bereitgestellten Zusatzanleitungen zu konsultieren.

Wir verstehen, dass Web Scraping eine Herausforderung darstellen kann, und es ist wichtig, dass Sie sich unterstützt fühlen. Wenn Sie daher weitere Anleitung benötigen oder auf Hindernisse stoßen, zögern Sie bitte nicht, uns zu kontaktieren. Unsere engagiertes Team ist bestrebt, Sie bei Ihren Web-Scraping-Bemühungen zu unterstützen.

Häufig gestellte Fragen

Web Scraping ist der automatisierte Prozess der Datenextraktion von Websites durch Abrufen und Analysieren ihres HTML-Inhalts. Es kann ein wertvolles Werkzeug für verschiedene Zwecke sein, einschließlich Datenanalyse und Marktforschung.

Wenn es um die Rechtmäßigkeit von Web Scraping auf Plattformen wie Etsy geht, hängt es davon ab, ob die Praxis mit den Bedingungen und Richtlinien der Website übereinstimmt. Obwohl Web Scraping an sich nicht von Natur aus illegal ist, können Websites Servicebedingungen haben, die Scraping entweder erlauben oder einschränken. Etsy hat wie viele Online-Plattformen seine Servicebedingungen und eine robots.txt-Datei, die Regeln für Webcrawler und Scraper enthält. Es ist wichtig, diese Richtlinien zu überprüfen und einzuhalten, wenn Sie Etsy scrapen. Eine Nichteinhaltung kann zu rechtlichen Konsequenzen oder zur Sperrung des Zugriffs auf die Website führen.

F: Wie funktioniert die IP-Rotation in Crawlbase? Crawling API, und warum ist es für Web Scraping wichtig?

IP-Rotation in der Crawlbase Crawling API beinhaltet die dynamische Änderung der für jede Web-Scraping-Anfrage verwendeten IP-Adresse. Dieser Prozess ist für erfolgreiches Web-Scraping unerlässlich, da er hilft, gängige Herausforderungen wie IP-Sperren, Blockaden und CAPTCHA-Herausforderungen zu umgehen. Durch die kontinuierliche Rotation der IP-Adressen macht es die API für Websites erheblich schwieriger, Scraping-Aktivitäten zu identifizieren und zu verhindern. Dieser proaktive Ansatz gewährleistet die Zuverlässigkeit und den Erfolg Ihrer Web-Scraping-Vorgänge und ermöglicht Ihnen den Zugriff auf die benötigten Daten und deren Erfassung ohne Unterbrechungen oder Hindernisse.

F. Was sind einige häufige Herausforderungen beim Scraping dynamischer Websites wie Etsy und wie funktioniert Crawlbase Crawling API sie ansprechen?

Das Scraping dynamischer Websites wie Etsy stellt eine Vielzahl von Herausforderungen dar, vor allem, weil diese Websites zum Laden und Anzeigen von Inhalten stark auf JavaScript angewiesen sind. Das dynamische Laden von Inhalten kann die Datenextraktion für herkömmliche Web-Scraping-Methoden schwierig machen. Die Crawlbase Crawling API wurde speziell dafür entwickelt, diese Herausforderungen effektiv zu bewältigen. Dies wird durch die Darstellung von JavaScript erreicht und es bietet die Flexibilität, Abfrageparameter wie „ajax_wait“ oder „page_wait“ einzuschließen. Mit diesen Parametern können Sie den Zeitpunkt steuern, zu dem das HTML nach der JavaScript-Darstellung abgerufen wird, und so sicherstellen, dass Sie vollständig geladene Webseiten erhalten, die zum Parsen bereit sind. Durch die Abstraktion der Komplexität der Verarbeitung von HTTP-Anfragen, Cookies und Sitzungen vereinfacht die API Ihren Scraping-Code und macht ihn sauberer und unkomplizierter. Darüber hinaus liefert sie gut strukturierte Daten als Antwort auf Ihre Anfragen, was die Parse- und Extraktionsprozesse erheblich rationalisiert und es Ihnen ermöglicht, aussagekräftige Erkenntnisse aus dynamischen Websites zu gewinnen.

F: Wie handhaben Sie die Seitennummerierung beim Scraping von Etsy-Produktlisten und warum ist dies notwendig?

Die effektive Handhabung der Seitennummerierung ist ein entscheidender Aspekt beim Web Scraping von Etsy-Produktlisten. Etsy unterteilt Suchergebnisse häufig in mehrere Seiten, um eine große Anzahl von Produktlisten unterzubringen. Um einen umfassenden Datensatz zu erhalten, der alle relevanten Listen enthält, müssen Sie die Seitennummerierung geschickt handhaben. Dazu müssen Sie die verschiedenen Ergebnisseiten systematisch durchlaufen und bei Bedarf zusätzliche Anfragen stellen. Die Handhabung der Seitennummerierung ist wichtig, da sie sicherstellt, dass Sie die gesamten Produktlisten von Etsy erfassen und Auslassungen oder Lücken in Ihren Daten vermeiden. Wenn Sie die Seitennummerierung nicht berücksichtigen, kann dies zu unvollständigen oder ungenauen Daten führen, was die Qualität und Zuverlässigkeit Ihrer Scraping-Ergebnisse beeinträchtigt.