So kratzen Sie Glassdoor

Glassdoor ist eine Top-Job- und Recruiting-Plattform, die sich auf Transparenz am Arbeitsplatz konzentriert. Sie bietet Arbeitssuchenden Tools, die ihnen helfen, fundierte Karriereentscheidungen zu treffen. Die Plattform zeichnet sich dadurch aus, dass sie Einblicke direkt von Mitarbeitern sammelt und authentische Informationen über Unternehmen bietet.

Glassdoor bietet Millionen von Stellenangeboten und eine wachsende Datenbank mit Unternehmensbewertungen, die CEO-Bewertungen, Gehälter, Vorstellungsgespräche, Zusatzleistungen und mehr umfasst. Es ist eine beliebte Plattform für die Jobsuche und Unternehmensbewertung, und die Datenextraktion kann für verschiedene Zwecke nützlich sein.

In diesem Blog untersuchen wir, wie man mithilfe von JavaScript und Cheerio mit Crawlbase Daten von Glassdoor für Recherchen, Analysen und Entscheidungsfindungen im Bereich der Arbeitssuche und Personalbeschaffung extrahiert. Lassen Sie uns beginnen.

Inhaltsverzeichnis

I. Warum Glassdoor scrapen?

II. Die Glassdoor-Datenstruktur verstehen

Voraussetzungen

IV. Einrichten des Glassdoor Scraper-Projekts

V. Abrufen von HTML mit dem Crawling API

VI. Auftragsdetails aus der HTML-Antwort extrahieren

VII. Speichern der Scraped-Daten in einer JSON-Datei

VIII. Fazit

IX. Häufig gestellte Fragen (FAQ)

I. Warum Glassdoor scrapen?

Das Web Scraping von Glassdoor-Daten ist ein strategischer Schritt für Einzelpersonen und Organisationen, die wertvolle Einblicke in den Arbeitsmarkt und die Unternehmenslandschaft gewinnen möchten. Trotz eines Rückgangs des Datenverkehrs um 12 % im Vergleich zum Vormonat zieht Glassdoor weiterhin einen soliden Durchschnitt von über 40 Millionen Besuchern pro Monat an. Die Seite behauptet ihre Position unter den fünf Top-Sites mit ähnlichem Ranking und zeigt damit ihre anhaltende Relevanz und Popularität in der Online-Job- und Recruiting-Landschaft.

Die vielfältigen auf Glassdoor verfügbaren Daten bieten umfassende Informationen zu Unternehmen, Stellenangeboten, Vergütungstrends und Branchendynamik.

Aus diesen Gründen ist das Scraping von Glassdoor wertvoll:

1. Ausführliche Unternehmensinformationen:

• Erhalten Sie Details zu Unternehmen, einschließlich Größe, Standort, Branche und Umsatz.
• Erhalten Sie einen ganzheitlichen Überblick über die Unternehmenslandschaft für Geschäftsentscheidungen, Marktanalysen und Wettbewerbsforschung.

2. Umfangreiche Stellenangebote:

• Greifen Sie auf eine umfangreiche Datenbank mit Stellenangeboten aus verschiedenen Branchen und Sektoren zu.
• Analysieren Sie Trends auf dem Arbeitsmarkt, identifizieren Sie neue Rollen und passen Sie die Jobsuche anhand spezifischer Kriterien an.

3. Einblicke in Gehalt und Vergütung:

• Erhalten Sie wertvolle Daten zu Durchschnittsgehältern für verschiedene Berufsbezeichnungen.
• Informieren Sie sich über die von Unternehmen angebotenen Leistungen und Vergünstigungen, die Ihnen beim Benchmarking und Verhandeln von Vergütungen helfen.

4. Unternehmensrezensionen und -bewertungen:

• Nutzen Sie Mitarbeiterbewertungen und -beurteilungen, um mehr über die Unternehmenskultur, die Unternehmensführung und die allgemeine Mitarbeiterzufriedenheit zu erfahren.
• Treffen Sie fundierte Entscheidungen über potenzielle Arbeitgeber oder beurteilen Sie die Auswirkungen eines Unternehmens auf den Ruf.

5. Vorbereitung des Vorstellungsgesprächs:

• Greifen Sie auf Informationen zu häufigen Fragen im Vorstellungsgespräch sowie auf Tipps von Glassdoor-Benutzern zu.
• Bereiten Sie sich besser auf das Vorstellungsgespräch vor, indem Sie sich über die Erfahrungen anderer Personen informieren, die das Vorstellungsgespräch bereits durchlaufen haben.

6. Branchentrends und Einblicke:

• Nutzen Sie die umfangreiche Datenbank von Glassdoor, um Einblicke in Branchentrends zu gewinnen.
• Identifizieren Sie Veränderungen in der Stellennachfrage, prognostizieren Sie zukünftige Wachstumsbereiche und bleiben Sie über Änderungen in bestimmten Branchen auf dem Laufenden.

II. Die Glassdoor-Datenstruktur verstehen

Bevor wir uns in den Code für unseren Glassdoor-Scraper vertiefen, ist es wichtig zu verstehen, wo sich wertvolle Daten auf der HTML-Seite befinden. Das folgende Bild zeigt wichtige Elemente, aus denen wir Informationen extrahieren können, darunter Firmenname, Bewertungen, Standort, Gehalt und Veröffentlichungsdatum.

Wichtige Datenpunkte:

1. Name Ihres Unternehmens

• Der Firmenname ist an prominenter Stelle angebracht und für die Identifizierung des einstellenden Unternehmens von entscheidender Bedeutung.

2. Bewertungen:

• Der Bereich „Bewertungen“ bietet Einblicke in die Erfahrungen der Mitarbeiter und ihre allgemeine Zufriedenheit mit dem Unternehmen.

3. Standort:

• Der klar gekennzeichnete Standort gibt an, wo sich das Stellenangebot befindet.

4. Gehalt:

• Die Gehaltsinformationen geben, sofern verfügbar, eine Schätzung des Vergütungsbereichs für die Position an.

5. Anzeige geschaltet:

• Gibt an, wie lange es her ist, dass die Stellenanzeige veröffentlicht wurde, und vermittelt so ein Gefühl der Dringlichkeit oder Relevanz.

Indem wir diese Elemente in unserem Scraping-Code gezielt ansprechen, können wir zu jeder Stellenanzeige ausführliche Informationen extrahieren, sodass Benutzer bei ihrer Jobsuche oder Analyse des Arbeitsmarktes fundierte Entscheidungen treffen können.

Das Verständnis der Struktur der HTML-Seite von Glassdoor ist entscheidend, um die richtigen HTML-Tags und -Klassen zu finden, die die gesuchten Daten enthalten. In den nächsten Abschnitten unseres Leitfadens werden wir dieses Verständnis in Code umsetzen, um wertvolle Erkenntnisse aus den Stellenangeboten von Glassdoor zu gewinnen. Fahren wir mit den nächsten Schritten fort und bringen dieses Verständnis der Datenstruktur in umsetzbaren Code.

Voraussetzungen

Nachdem wir nun die Daten identifiziert haben, auf die wir abzielen, und ihren Speicherort auf der Glassdoor-Website, wollen wir uns einen Moment Zeit nehmen, um kurz die Voraussetzungen für unser Glassdoor-Scraper-Projekt durchzugehen.

Grundkenntnisse in JavaScript und Node.js:

• Stellen Sie sicher, dass Sie über grundlegende Kenntnisse in JavaScript verfügen, der Programmiersprache, die unsere Web Scraping-Bemühungen vorantreibt. Installieren Sie außerdem Node.js auf Ihrem Computer, um JavaScript-Code außerhalb eines Webbrowsers auszuführen.

Aktives Crawlbase-API-Konto mit API-Anmeldeinformationen:

• Erhalten Sie API-Anmeldeinformationen, indem Sie sich für ein aktives Crawlbase-Konto anmelden und zur Kontodokumentationsseite gehen. Für dieses spezielle Projekt verwenden wir das JavaScript-Token für die Crawlbase Crawling API. Dadurch können wir den gesamten Inhalt der Glassdoor-Seite crawlen und die erforderlichen Daten extrahieren.

Installiertes Node.js:

• Stellen Sie sicher, dass Node.js auf Ihrem Entwicklungscomputer installiert ist. Sie können die neueste Version von Node.js von der offiziellen Website herunterladen und installieren: Node.js-Downloads.

Vertrautheit mit Express.js zum Erstellen eines Endpunkts:

• Express.js, ein beliebtes Node.js-Framework, wird verwendet, um einen Endpunkt für die Verarbeitung von Web-Scraping-Anfragen zu erstellen. Machen Sie sich mit Express.js vertraut, um die Scraping-Funktionalität nahtlos in Ihre Webanwendung zu integrieren.

IV. Einrichten des Glassdoor Scraper-Projekts

Beginnen wir unser Glassdoor-Scraper-Projekt, indem wir ein neues NPM-Projekt initialisieren und eine Reihe von Befehlen ausführen, um alles zum Laufen zu bringen:

Erstellen Sie ein neues Verzeichnis:

mkdir Glastürschaber

Dieser Befehl erstellt ein leeres Verzeichnis mit dem Namen „glassdoor-scraper“.

Node.js-Projekt initialisieren:

npm init --y

Dieser Befehl initiiert schnell ein neues Node.js-Projekt und umgeht die interaktive Einrichtung, indem er Standardwerte akzeptiert.

Scraper.js-Datei erstellen:

aufnehmen scraper.js

Die touch Der Befehl generiert eine leere Datei mit dem Namen „scraper.js“ im aktuellen Verzeichnis.

Installieren Sie wichtige Abhängigkeiten:
Installieren Sie in Ihrem Node.js-Projekt die erforderlichen Abhängigkeiten, um die Web Scraping-Umgebung einzurichten. Dazu gehören:

• Tschüs: Eine leistungsstarke Bibliothek zur HTML-Analyse, die die Datenextraktion aus Webseiten ermöglicht.
• Express (Optional): Wenn Sie einen Endpunkt zum Empfangen von Scraped-Daten erstellen möchten, können Sie Ihren Server mit dem Express.js-Framework einrichten.
• Crawlbase-Knotenbibliothek (Optional): Dieses Paket erleichtert die Interaktion mit der Crawlbase Crawling API, effizientes Abrufen von HTML-Inhalten von Websites.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um diese Abhängigkeiten zu installieren:

npm i express crawlbase cheerio

Mit diesen Schritten haben Sie Ihr Glassdoor-Scraper-Projekt gestartet, die erforderlichen Dateien erstellt und wichtige Abhängigkeiten für effektives Web Scraping installiert. Als Nächstes beginnen wir mit dem Schreiben des eigentlichen Scraper-Codes.

V. Abrufen von HTML mit dem Crawling API

Nachdem wir nun unsere API-Anmeldeinformationen sortiert und den Serverendpunkt mit den wesentlichen Abhängigkeiten ausgestattet haben, ist es an der Zeit, die Funktionen der Crawlbase-API zu erkunden. Diese API dient Ihnen als Möglichkeit, HTTP-Anfragen zu initiieren, Roh-HTML-Daten von Glassdoors Stellenangebotsseite zu erfassen und den Weg für einen aufschlussreichen Datenextraktionsprozess zu ebnen.

Kopieren Sie den vollständigen Code unten und speichern Sie ihn in Ihrer Datei scraper.js

const ausdrücken = erfordern('äußern');
const { CrawlingAPI } = erfordern(„Crawlbase“);

const API = neu CrawlingAPI({ Zeichen: 'IHR_CRAWLBASE_TOKEN' }); // Ersetzen Sie es durch Ihr Crawlbase-Token
const app = express();
const PORT = Prozess.env.PORT || 3000;

App.bekommen('/kratzen', (erforderlich, res) => {
  Bienen
    .bekommen(erforderlichquery.URL)
    .dann((Antwort) => {
      trösten.Log(Antwort.Körper);
    })
    .Fang((Fehler) => {
      trösten.Log(Fehler, 'FEHLER');
      Rückkehr res.Status(500).senden({ Status: 'Fehlgeschlagen', msg: Fehler });
    });
});

App.hören(PORT, () => trösten.Log(`Server läuft auf Port ${PORT}`));

Was ist los:

1. Express-Setup: Wir haben eine Express-App zur Bearbeitung von Anfragen konfiguriert.
2. Crawling API Beispiel: Die Crawlbase-API wird mit Ihrem einzigartigen JavaScript-Token initiiert und gewährt Zugriff auf ihre leistungsstarken Crawling-Funktionen.
3. Scraping-Endpunkt: A /scrape Der Endpunkt ist zum Empfangen von Anfragen definiert. Wenn eine URL angegeben wird, wird die Crawlbase-API zum Abrufen des HTML veranlasst.
4. Rohes HTML-Protokollieren: Die abgerufenen HTML-Daten werden vorerst protokolliert und dienen als Grundlage für Ihren nachfolgenden Datenextraktionsprozess.

Lassen Sie uns den obigen Code ausführen, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:

Knoten Scraper.js

Der obige Code startet einen lokalen Server und bereitet die /scrape-Route vor. An dieser Stelle können wir verwenden Postman um eine GET-Anfrage durchzuführen, um den vollständigen HTML-Code der Ziel-URL zu crawlen.

Hier sind die Schritte:

1. Laden Sie Postman

2. Starten Sie die Postman-Anwendung.

3. Erstellen Sie eine neue Anfrage, indem Sie auf die Schaltfläche „Neu“ klicken und einen Anfragenamen auswählen (z. B. „Crawlbase API“).

4. Wählen Sie die entsprechende HTTP-Methode (GET, POST usw.) aus. Wählen Sie in diesem Fall GET-Anforderung.

5. Geben Sie die Scrape-Route des lokalen Servers ein: localhost:3000/scrape

6. Fügen Sie bei den Abfrageparametern unten den URL-Schlüssel und Ihren Ziel-URL als Wert.

7. Kodieren Sie Ihre Ziel-URL, indem Sie die URL markieren, auf das Meatballs-Menü klicken und „URI kodieren“ auswählen.

8. Klicken Sie auf die Schaltfläche „Senden“, um die Anfrage auszuführen.

9. Nachdem Sie die Anfrage gesendet haben, wird die Antwort unter den Anfragedetails angezeigt. Darin werden der Statuscode, die Header und der Antworttext angezeigt.

10. Untersuchen Sie den Antworttext, um sicherzustellen, dass er die erwarteten Daten enthält. Sie können zwischen verschiedenen Ansichten wie „Pretty“, „Raw“, „Preview“ usw. wechseln, um die Antwort besser zu verstehen.

VI. Auftragsdetails aus der HTML-Antwort extrahieren

Nachdem wir den HTML-Inhalt mithilfe der Crawlbase-API erfolgreich abgerufen haben, konzentrieren wir uns auf die Extraktion wichtiger Jobdetails aus diesen Rohdaten, wie z. B. Berufsbezeichnungen, Gehälter, Firmenname, Standort und Datum. Der folgende Codeausschnitt führt Sie durch diesen Prozess und nutzt die Leistungsfähigkeit von Cheerio, um durch die HTML-Struktur zu navigieren und die benötigten Informationen zu ermitteln.

Kopieren Sie den vollständigen Code unten und speichern Sie ihn in Ihrem scraper.js Datei:

// Benötigte Module importieren
const ausdrücken = erfordern('äußern');
const tschüss = erfordern("Tschüs");
const { CrawlingAPI } = erfordern(„Crawlbase“);

// Initialisieren Sie die Crawlbase-API mit Ihrem Token
const API = neu CrawlingAPI({
  Zeichen: „Crawlbase_JS_Token“, // Ersetzen Sie es durch Ihr Crawlbase-Token
});

// Express-App initialisieren
const app = express();
const PORT = Prozess.env.PORT || 3000;

// Funktion zum Parsen von Daten aus HTML mit Cheerio
Funktion Parsen von Daten aus HTML(html) {
  versuchen {
    const $ = Prost.Belastung(html),
      Suchergebnisse = {
        ErgebnisInfo: '',
        Jobs & Karriere[],
      };

    // Ergebnisinformationen extrahieren
    Suchergebnisse['ErgebnisInfo'] = $('.SearchResultsHeader_jobCount__12dWB').Text();

    // Jobdetails aus jeder Jobkarte extrahieren
    $('ul[aria-label="Stellenliste"] .jobCard').jeder((_, Element) => {
      const Titel = $(Element).gefunden('.JobCard_seoLink__WdqHZ').Text()
        Firmenname = $(Element).gefunden(„.ArbeitgeberProfile_ArbeitgeberName__Xemli“).Text()
        Sterne = $(Element).gefunden(„.EmployerProfile_ratingContainer__N4hxE“).Text()
        Bild = $(Element).gefunden(„.EmployerLogo_logo__8KXYt“).attr('Quelle'),
        Standort = $(Element).gefunden(„.JobCard_location__N_iYE“).Text()
        PostDate = $(Element).gefunden(„.JobCard_listingAge__KuaxZ“).Text()
        Gehalt = $(Element).gefunden(„.JobCard_salaryEstimate___m9kY“).Text()
        URL = $(Element).gefunden('.JobCard_seoLink__WdqHZ').attr('href');

      // Jobdetails zu den Suchergebnissen hinzufügen
      Suchergebnisse['Jobs'].drücken({
        Titel,
        Name der Firma,
        Sterne,
        Bild,
        Lage,
        nachdatieren,
        Gehalt,
        url,
      });
    });

    Rückkehr Suchergebnisse;
  } Fang (Fehler) {
    Rückkehr Fehler;
  }
}

// Endpunkt für Web Scraping
App.bekommen('/kratzen', (erforderlich, res) => {
  Bienen
    .bekommen(erforderlichquery.URL)
    .dann((Antwort) => {
      // Daten aus HTML analysieren und als JSON-Antwort senden
      const analysierteDaten = Parsen von Daten aus HTML(Antwort.Körper);
      Rückkehr res.Status(200).JSON(analysierte Daten);
    })
    .Fang((Fehler) => {
      trösten.Log(Fehler, 'FEHLER');
      Rückkehr res.Status(500).senden({ Status: 'Fehlgeschlagen', msg: Fehler });
    });
});

//Starten Sie den Express-Server
App.hören(PORT, () => trösten.Log(`Server läuft auf Port ${PORT}`));

Highlights des Kodex:

1. Modulimporte: Um den Prozess zu starten, werden wichtige Module, darunter Express, Cheerio und die Crawlbase-API, importiert.
2. Initialisierung der Crawlbase-API: Die Crawlbase-API wird mit Ihrem Token initialisiert und ebnet so den Weg für nahtlose Interaktionen.
3. Express-App-Setup: Die Express-App ist so eingerichtet, dass sie eingehende Anfragen am angegebenen Endpunkt verarbeitet.
4. Datenanalyse mit Cheerio: Die parseDataFromHTML Die Funktion nutzt Cheerio, um durch die HTML-Struktur zu navigieren und wichtige Jobdetails zu extrahieren.
5. Ausführung von Scraping-Endpunkten: Wenn eine Anfrage an die /scrape Endpunkt, die Crawlbase-API ruft das HTML ab und die analysierten Daten werden als JSON-Antwort gesendet.
6. Serveraktivierung: Der Express-Server wird gestartet und ist bereit, HTML in aussagekräftige Auftragsdetails umzuwandeln.

Benutzen Sie Postman noch einmal, um die JSON Antwort:

VII. Speichern der Scraped-Daten in einer JSON-Datei

Während das Hauptziel des Web Scraping darin besteht, wertvolle Daten zu extrahieren, ist es ebenso wichtig zu wissen, wie diese Erkenntnisse für zukünftige Referenzen oder Analysen aufbewahrt werden können. In diesem optionalen Schritt untersuchen wir, wie die gescrapten Auftragsdetails in einer JSON-Datei gespeichert werden. Beachten Sie, dass dies nur ein Ansatz ist und Benutzer die Flexibilität haben, die Daten in verschiedenen Formaten wie CSV, Datenbanken oder einer anderen bevorzugten Methode zu speichern.

Um die Daten in einer JSON-Datei zu speichern, verwenden wir die fs-Modul, ein integriertes Modul in Node.js:

// FS-Modul importieren
const fs = erfordern('fs');

// Daten aus HTML analysieren
const analysierteDaten = Parsen von Daten aus HTML(Antwort.Körper);

// Daten in JSON-Datei speichern
fs.SchreibeFileSync('glassdoor.json', JSON.stringifizieren(analysierteDaten, null, 2));

//Geparste Daten als JSON-Antwort senden
Rückkehr res.Status(200).JSON(analysierte Daten);

Hier ist der komplette Code, den Sie kopieren und auf Ihrem scraper.js Datei:

// Benötigte Module importieren
const ausdrücken = erfordern('äußern');
const tschüss = erfordern("Tschüs");
const { CrawlingAPI } = erfordern(„Crawlbase“);
const fs = erfordern('fs');
// Initialisieren Sie die Crawlbase-API mit Ihrem Token
const API = neu CrawlingAPI({
  Zeichen: „Crawlbase_JS_Token“, // Ersetzen Sie es durch Ihr Crawlbase-Token
});
// Express-App initialisieren
const app = express();
const PORT = Prozess.env.PORT || 3000;
// Funktion zum Parsen von Daten aus HTML mit Cheerio
Funktion Parsen von Daten aus HTML(html) {
  versuchen {
    const $ = Prost.Belastung(html),
      Suchergebnisse = {
        ErgebnisInfo: '',
        Jobs & Karriere[],
      };
    // Ergebnisinformationen extrahieren
    Suchergebnisse['ErgebnisInfo'] = $('.SearchResultsHeader_jobCount__12dWB').Text();
    // Jobdetails aus jeder Jobkarte extrahieren
    $('ul[aria-label="Stellenliste"] .jobCard').jeder((_, Element) => {
      const Titel = $(Element).gefunden('.JobCard_seoLink__WdqHZ').Text()
        Firmenname = $(Element).gefunden(„.ArbeitgeberProfile_ArbeitgeberName__Xemli“).Text()
        Sterne = $(Element).gefunden(„.EmployerProfile_ratingContainer__N4hxE“).Text()
        Bild = $(Element).gefunden(„.EmployerLogo_logo__8KXYt“).attr('Quelle'),
        Standort = $(Element).gefunden(„.JobCard_location__N_iYE“).Text()
        PostDate = $(Element).gefunden(„.JobCard_listingAge__KuaxZ“).Text()
        Gehalt = $(Element).gefunden(„.JobCard_salaryEstimate___m9kY“).Text()
        URL = $(Element).gefunden('.JobCard_seoLink__WdqHZ').attr('href');
      // Jobdetails zu den Suchergebnissen hinzufügen
      Suchergebnisse['Jobs'].drücken({
        Titel,
        Name der Firma,
        Sterne,
        Bild,
        Lage,
        nachdatieren,
        Gehalt,
        url,
      });
    });
    Rückkehr Suchergebnisse;
  } Fang (Fehler) {
    Rückkehr Fehler;
  }
}
// Endpunkt für Web Scraping
App.bekommen('/kratzen', (erforderlich, res) => {
  Bienen
    .bekommen(erforderlichquery.URL)
    .dann((Antwort) => {
      // Daten aus HTML analysieren und als JSON-Antwort senden
      const analysierteDaten = Parsen von Daten aus HTML(Antwort.Körper);
      fs.SchreibeFileSync('glassdoor.json', JSON.stringifizieren(analysierteDaten, null, 2));
      Rückkehr res.Status(200).JSON(analysierte Daten);
    })
    .Fang((Fehler) => {
      trösten.Log(Fehler, 'FEHLER');
      Rückkehr res.Status(500).senden({ Status: 'Fehlgeschlagen', msg: Fehler });
    });
});
//Starten Sie den Express-Server
App.hören(PORT, () => trösten.Log(`Server läuft auf Port ${PORT}`));

Ausführen des Codes mit Postman gibt Ihnen nicht nur die Glassdoor-Daten, sondern speichert sie auch als JSON-Datei auf Ihrem Computer.

VIII. Fazit

Dieses Web Scraping Projekt war erfolgreich dank der robusten Crawling API bereitgestellt von Crawlbase. Durch die Integration dieses leistungsstarken Tools haben wir das Potenzial freigesetzt, mühelos wertvolle Jobdaten von Glassdoor abzurufen und zu analysieren.

Denken Sie beim Erkunden und Interagieren mit dem Code daran, dass dies nur der Anfang Ihrer Web Scraping-Reise ist. Sie können den Code gerne an Ihre spezifischen Projektanforderungen anpassen und verbessern. Die Flexibilität dieser Implementierung ermöglicht es Ihnen, ihn anzupassen, zu ändern und zu erneuern, sodass der Code zu einem wertvollen Bestandteil Ihres Toolkits wird.

Egal, ob Sie ein erfahrener Entwickler sind oder gerade erst anfangen, die Tür steht für Verbesserungen und Anpassungen weit offen. Nutzen Sie diese Gelegenheit, um den Code weiter zu verfeinern, zusätzliche Funktionen zu erkunden oder ihn in Ihre bestehenden Projekte zu integrieren. Das Ziel besteht nicht nur darin, Daten zu sammeln, sondern kontinuierliches Lernen und Innovation im Bereich der Webentwicklung anzuregen.

Fühlen Sie sich ermutigt, zu experimentieren, diesen Code zu verbessern und ihn zu Ihrem eigenen zu machen. Ihre Reise ins Web Scraping hat gerade erst begonnen und die Möglichkeiten sind endlos. Wenn Sie an ähnlichen Projekten interessiert sind, lesen Sie bitte unsere weiteren Blogs unten:

Web Scraping Expedia mit JavaScript
Web Scraping Booking mit JavaScript
So erstellen Sie einen YouTube-Kanal-Scraper in JS

Wenn Sie beim Arbeiten mit Crawlbase oder beim Implementieren dieses Codes auf Herausforderungen stoßen oder Fragen haben, wenden Sie sich bitte an das Crawlbase-Supportteam. Viel Spaß beim Programmieren!

IX. Häufig gestellte Fragen (FAQ)

1. Kann ich einen Glassdoor-Web-Scraper mit einer anderen Programmiersprache erstellen?

Natürlich! Während sich dieser Leitfaden auf JavaScript mit Cheerio konzentriert, können Sie einen Glassdoor-Web-Scraper mit verschiedenen Programmiersprachen implementieren. Passen Sie den Code und die Techniken basierend auf der von Ihnen gewählten Sprache und den verfügbaren Tools an.

2. Ist Crawlbase mit anderen Sprachen kompatibel?

Ja! Crawlbase bietet Bibliotheken und SDKs für mehrere Programmiersprachen, sodass die Integration nahtlos erfolgt. Entdecken Sie die Crawlbase-Bibliotheken für eine einfachere Integration mit Ihrer bevorzugten Sprache: Crawlbase-Bibliotheken und SDK.

3. Werde ich beim Crawlen von Glassdoor blockiert?

Kein Grund zur Sorge. Crawlbase hat das im Griff! Die Plattform verwendet intelligente KI-Systeme und rotierende Proxys, um Ihren Web Scraper vor Blockaden und Captchas zu schützen. Dies gewährleistet ein reibungsloses und unterbrechungsfreies Web Scraping-Erlebnis, sodass Sie sich ohne Unterbrechungen auf das Extrahieren wertvoller Daten konzentrieren können.

4. Welche Einschränkungen gibt es bei der Glassdoor-API?

Die Glassdoor-API bietet zwar wertvolle Einblicke in Unternehmensdaten, weist jedoch Einschränkungen auf, wie z. B. eingeschränkten öffentlichen Zugriff und spezifische Endpunktanforderungen. Benutzer müssen sich an eine vorgeschriebene Zuordnung halten und Versionsabhängigkeiten beachten. Die Formatunterstützung ist auf JSON beschränkt, für die Zukunft ist XML geplant.

Im Gegensatz dazu Crawling API bieten mehr Freiheit bei der Datenextraktion, sodass Benutzer die Daten, die sie scrapen möchten, ohne Endpunktbeschränkungen definieren können. Formatagnostizismus und das Fehlen von Zuordnungsanforderungen bieten Flexibilität, und die Integration ist oft unkomplizierter. Crawlbase beispielsweise zeichnet sich durch domänenübergreifendes Scraping aus, ohne auf JSONP-Rückrufe angewiesen zu sein. Letztendlich ist die Wahl zwischen der API von Glassdoor und einem Crawling API hängt von den Projektanforderungen ab, mit Crawling API bietet mehr Anpassungsmöglichkeiten und einfachere Integration.