Scraping von Google-Suchergebnissen mit Python

Google ist mit über 8.5 Milliarden Suchanfragen pro Tag die meistgenutzte Suchmaschine der Welt. Von Unternehmen, die ihre Konkurrenten überprüfen, bis hin zu Forschern, die Online-Trends untersuchen, sind die Google-Suchergebnisse eine wahre Fundgrube an Daten. Durch das Scraping dieser Daten können Sie Titel, URLs, Beschreibungen und mehr extrahieren und umsetzbare Erkenntnisse gewinnen, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Das Scraping von Google ist allerdings nicht einfach. Die fortschrittlichen Anti-Bot-Maßnahmen, häufigen Updates, JavaScript-Anforderungen und rechtlichen Aspekte machen es schwierig. Aber Crawlbase Crawling API hat mit seinem integrierten Google SERP Scraper die Lösung für Sie, der all diese Komplexitäten für Sie übernimmt.

In diesem Beitrag führen wir Sie durch das Scraping von Google-Suchergebnissen mit Python und CrawlbaseFolgendes werden Sie lernen:

• Warum Sie Google-Suchdaten extrahieren müssen.
• Welche Daten, Titel, Links und Snippets extrahiert werden sollen.
• Herausforderungen beim Scraping von Google und wie Crawlbase macht es einfach.
• Die richtigen Crawlbase Crawling API um die SERPs von Google zu scrapen.

Hier ist ein kurzes Video-Tutorial zum Scrapen von Google-Suchergebnissen mit Python:

Inhaltsverzeichnis

1. Warum Google-Suchergebnisse kratzen?
2. Wichtige Datenpunkte zum Extrahieren aus Google-Suchergebnissen
3. Die Herausforderungen beim Scraping von Google verstehen

• Googles Anti-Bot-Maßnahmen
• Neueste JavaScript-Anforderung für Google SERP (2025)

4. Crawlbase Crawling API für Google Search Scraping

• Crawlbase Integrierter Google SERP Scraper

5. Einrichten Ihrer Python-Umgebung

• Installieren von Python und erforderlichen Bibliotheken
• Auswahl der richtigen IDE zum Scraping

6. Scraping von Google-Suchergebnissen

• Google SERP Scraper schreiben
• Umgang mit Paginierung
• Speichern von Scraped-Daten in einer JSON-Datei
• Vollständiges Codebeispiel

7. Abschließende Überlegungen
8. Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Warum Google-Suchergebnisse kratzen?

Google-Suchergebnisse sind eine wahre Goldgrube an Informationen, die Anwendungen in den Bereichen SEO, Konkurrenzanalyse, KI-Entwicklung und mehr unterstützen können. Durch das Scraping dieser Daten erhalten Sie die Erkenntnisse, die Sie für bessere Entscheidungen und Innovationen benötigen.

• Wettbewerbsanalyse: Sehen Sie sich die Rankings, Meta-Titel, Beschreibungen und Strategien der Konkurrenz für bestimmte Schlüsselwörter an.
• SEO und Content-Strategie: Finden Sie leistungsstarke Keywords, verfolgen Sie die Website-Leistung und decken Sie Inhaltslücken auf, um den organischen Verkehr zu steigern.
• KI und maschinelles Lernen: Trainieren Sie KI-Modelle für Suchoptimierung, NLP und Chatbots anhand realer Suchanfragen und FAQs.
• Trenderkennung: Bleiben Sie den Branchentrends voraus, indem Sie häufig gesuchte Begriffe und sich entwickelnde Benutzerpräferenzen analysieren.
• Marktanalyse: Verstehen Sie Benutzerabsicht, Verbraucherverhalten und beliebte Dienste direkt anhand der Suchergebnisse.
• Personalisierung und Automatisierung: Verwenden Sie Daten, um KI-gesteuerte Personalisierungssysteme für gezieltes Marketing oder benutzerspezifische Empfehlungen zu entwickeln.

Nutzen Sie Google-Suchdaten, um Ihre Arbeitsabläufe und Anwendungen zu optimieren und der Konkurrenz branchenübergreifend einen Schritt voraus zu sein.

Wichtige Datenpunkte zum Extrahieren aus Google-Suchergebnissen

Beim Scraping der Google-Suchergebnisse sollten Sie relevante Daten extrahieren. Diese wichtigen Datenpunkte helfen Ihnen, Trends zu analysieren, Strategien zu verbessern oder KI-Modelle mit Daten zu versorgen. Hier erfahren Sie, worauf Sie achten sollten:

Die Herausforderungen beim Scraping von Google verstehen

Das Scraping von Google-Suchergebnissen ist aufgrund der Anti-Bot-Maßnahmen und technischen Anforderungen von Google komplizierter als bei den meisten Websites. Hier ist eine Übersicht über die wichtigsten Herausforderungen und wie man sie verantwortungsvoll angeht:

Googles Anti-Bot-Maßnahmen

Google verfügt über Systeme, um automatisierte Bots zu blockieren. Hier sind einige der Herausforderungen:

• CAPTCHAs: Google zeigt bei verdächtigem Datenverkehr CAPTCHAs an und stoppt das Scraping, bis das Problem behoben ist.
• IP-Blockierung: Wenn Sie zu viele Anfragen von derselben IP-Adresse senden, werden Sie vorübergehend oder dauerhaft gesperrt.
• Rate Limiting: Wenn Sie zu viele Anfragen in zu kurzer Zeit senden, werden die Systeme von Google ausgelöst und Ihre Aktivität wird als verdächtig gekennzeichnet.

Die Lösung : Um diese Herausforderungen zu meistern, verwenden Sie die Crawlbase Crawling API mit seinem integrierten „Google-SERP“-Scraper. Dieser Scraper rotiert automatisch Proxys, umgeht CAPTCHAs und ahmt das menschliche Surfverhalten nach, sodass Sie die Daten nahtlos abrufen können.

Neueste JavaScript-Anforderung für Google SERPs (2025)

Ab 2025 muss JavaScript in modernen Browsern aktiviert sein, damit die Suchergebnisse auf den Google-Suchergebnisseiten (SERPs) geladen werden können. Ohne JavaScript wird die Seite nicht gerendert und Benutzer (und Scraper) erhalten eine leere Seite.

Die Lösung : Moderne Schabwerkzeuge wie CrawlbaseDer Scraper „google-serp“ von übernimmt das JavaScript-Rendering, sodass Sie problemlos vollständig gerenderte Google-Suchergebnisse erhalten.

Crawlbase Crawling API für Google Search Scraping

Crawlbase Crawling API ist das beste Tool zum Scrapen von Google-Suchergebnissen. Es verarbeitet JavaScript und Anti-Bot-Maßnahmen. Mit dem integrierten Google SERP Scraper müssen Sie nichts konfigurieren.

Crawlbase Integrierter Google SERP Scraper

Crawlbase verfügt über einen integrierten Scraper für Google-Suchergebnisse namens „Google-SERP„ Scraper. Dieser Scraper übernimmt JavaScript- und Bot-Schutz automatisch, sodass Scraping ganz einfach ist.

Vorteile der Verwendung von Crawlbase Schaber

• JavaScript-Rendering: Verarbeitet JavaScript-Seiten.
• Anti-Bot-Umgehung: Vermeidet CAPTCHAs und Sperren.
• Vorkonfigurierter Google SERP Scraper: Schaben mit einem gebrauchsfertigen Schaber.
• IP-Rotation und Fehlerbehandlung: Reduziert das Risiko einer Sperrung und stellt die Datenerfassung sicher.

Bei Crawlbase, das Scraping von Google-Suchergebnissen ist ein Kinderspiel.

Einrichten Ihrer Python-Umgebung

Bevor Sie mit dem Scraping der Google-Suchergebnisse beginnen, müssen Sie Ihre Python-Umgebung einrichten. Dieser Abschnitt führt Sie durch die Installation von Python, den Download der Crawlbase Python-Bibliothek und Auswahl der besten IDE für Web Scraping.

Anfangen mit Crawlbase

1. Melden Sie sich an für Crawlbase
   So verwenden Sie die Crawlbase Crawling API, melden Sie sich an Crawlbase Website . Nach der Anmeldung erhalten Sie Ihre API-Token vom Dashboard.
2. Erhalten Sie Ihr API-Token
   Sobald Sie sich angemeldet haben, erhalten Sie zwei Arten von API-Tokens: ein normales Token für statische Websites und ein JS-Token für JavaScript-lastige Websites. Zum Scrapen von Google-Suchergebnissen mit dem Scraper „google-serp“ können Sie das normale Token verwenden.

Installieren von Python und erforderlichen Bibliotheken

Wenn Sie Python nicht installiert haben, gehen Sie zu python.org und laden Sie die neueste Version für Ihr Betriebssystem herunter. Folgen Sie den Installationsanweisungen.

Nach der Installation von Python müssen Sie die Crawlbase Bibliothek. Verwenden Sie die folgenden Befehle zur Installation Crawlbase:

pip installieren crawlbase

Auswahl der richtigen IDE zum Scraping

Beim Web Scraping ist die Wahl der richtigen integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) für Ihren Workflow wichtig. Hier sind einige Optionen:

• VS-Code: Leichtgewichtig mit vielen Python-Erweiterungen.
• PyCharm: Funktionsreiche IDE mit guter Unterstützung für Python und Web Scraping.
• Jupyter Notizbuch: Ideal für Prototyping und Datenanalyse in einer interaktiven Umgebung.

Wählen Sie eine aus, die zu Ihnen passt, und schon können Sie mit dem Scraping der Google-Suchergebnisse beginnen!

Scraping von Google-Suchergebnissen

In diesem Abschnitt zeigen wir Ihnen, wie Sie Google-Suchergebnisse mit Python scrapen und dabei die Crawlbase Crawling API um JavaScript-Rendering zu handhaben und Anti-Bot-Maßnahmen zu umgehen. Wir werden auch die Paginierung und das Speichern der Scraped-Daten in einer JSON-Datei behandeln.

Google SERP Scraper schreiben

Um die Google-Suchergebnisse zu scrapen, verwenden wir den Scraper „google-serp“ von Crawlbase Crawling API. Dieser Scraper übernimmt die ganze schwere Arbeit, einschließlich der Darstellung von JavaScript und der Umgehung von CAPTCHA-Herausforderungen.

So schreiben Sie mit Python einen einfachen Google SERP Scraper:

von Crawlbase importieren CrawlingAPI

# Initialisieren Crawlbase API
crawling_api = CrawlingAPI({'Zeichen': 'IHR_CRAWLBASE_TOKEN'})

def Scrape_Google_Ergebnisse(Abfrage, Seite):
    URL = f"https://www.google.com/search?q={Abfrage}&Start={Seite * 10}"
    Optionen = {'Schaber': „Google-SERP“}
    Antwort = crawling_api.get(URL, Optionen)

    if Antwort['Kopfzeilen']['pc_status'] == '200':
        Antwortdaten = json.loads(Antwort['Körper'].dekodieren('lateinisch1'))
        Rückkehr Antwortdaten.get('Körper', {})
    sonst:
        drucken("Daten konnten nicht abgerufen werden.")
        Rückkehr {}

Der scrape_google_results Funktion nimmt eine Suchanfrage und eine Seitenzahl als Eingaben, erstellt eine Google-Such-URL und sendet eine Anfrage an die Crawlbase API mit dem integrierten Scraper „google-serp“. Bei erfolgreicher Antwort (Statuscode 200) werden die Suchergebnisse analysiert und im JSON-Format zurückgegeben; andernfalls wird eine Fehlermeldung ausgegeben und eine leere Liste zurückgegeben.

Umgang mit Paginierung

Die Paginierung ist wichtig, wenn mehrere Seiten mit Suchergebnissen durchsucht werden. Google paginiert seine Ergebnisse in 10er-Gruppen, daher müssen wir die Seiten durchlaufen, indem wir die start Parameter in der URL.

So können Sie die Paginierung beim Scraping bei Google handhaben:

def Alle Seiten auslesen(Abfrage, max_pages):
    alle_Ergebnisse = []
    für  Seite in Angebot(max_Seiten):
        drucken(f"Seite scrapen {Seite + 1}... ")
        Seitenergebnisse = scrape_google_results(Abfrage, Seite)
        if nicht Seitenergebnisse:  # Stoppen, wenn keine weiteren Ergebnisse gefunden werden
            drucken("Keine weiteren Ergebnisse, Stopp.")
            brechen
        all_results.append(Seitenergebnisse)
    Rückkehr alle_Ergebnisse

Diese Funktion durchläuft die Seiten von Seite 1 bis zur max_pages Wenn keine Ergebnisse zurückgegeben werden, wird der Scraping-Prozess gestoppt.

Speichern von Scraped-Daten in einer JSON-Datei

Sobald Sie die Daten gesammelt haben, können Sie sie in einem strukturierten JSON-Format speichern, um sie einfach abrufen und analysieren zu können. Unten finden Sie eine Funktion, die die Scraped-Ergebnisse in einem .json Datei.

importieren JSON

def in JSON speichern(Daten, Dateiname):
    mit XNUMXh geöffnet(Dateiname, 'w', Kodierung='utf-8') as f:
        json.dump(Daten, f, Ensure_ASCII=falsch, Einzug=4)
    drucken(f"Daten gespeichert in {Dateiname}")

Diese Funktion speichert die extrahierten Daten in einer Datei mit dem angegebenen Dateinamen und stellt sicher, dass die Daten richtig formatiert sind.

Vollständiges Codebeispiel

Hier ist der vollständige Code, der alles zusammenfügt:

von Crawlbase importieren CrawlingAPI
importieren JSON

# Initialisieren Crawlbase API
crawling_api = CrawlingAPI({'Zeichen': 'IHR_CRAWLBASE_TOKEN'})

def Scrape_Google_Ergebnisse(Abfrage, Seite):
    URL = f"https://www.google.com/search?q={Abfrage}&Start={Seite * 10}"
    Optionen = {'Schaber': „Google-SERP“}
    Antwort = crawling_api.get(URL, Optionen)

    if Antwort['Kopfzeilen']['pc_status'] == '200':
        Antwortdaten = json.loads(Antwort['Körper'].dekodieren('lateinisch1'))
        Rückkehr Antwortdaten.get('Körper', {})
    sonst:
        drucken("Daten konnten nicht abgerufen werden.")
        Rückkehr {}

def Alle Seiten auslesen(Abfrage, max_pages):
    alle_Ergebnisse = []
    für  Seite in Angebot(max_Seiten):
        drucken(f"Seite scrapen {Seite + 1}... ")
        Seitenergebnisse = scrape_google_results(Abfrage, Seite)
        if nicht Seitenergebnisse:  # Stoppen, wenn keine weiteren Ergebnisse gefunden werden
            drucken("Keine weiteren Ergebnisse, Stopp.")
            brechen
        all_results.append(Seitenergebnisse)
    Rückkehr alle_Ergebnisse

def in JSON speichern(Daten, Dateiname):
    mit XNUMXh geöffnet(Dateiname, 'w', Kodierung='utf-8') as f:
        json.dump(Daten, f, Ensure_ASCII=falsch, Einzug=4)
    drucken(f"Daten gespeichert in {Dateiname}")

# Beispielverwendung
if __name__ == "__hauptsächlich__":
    Abfrage = „Web Scraping Tools“
    max_pages = 2
    Ergebnisse = alle Seiten scrapen(Abfrage, max. Seiten)
    save_to_json(Ergebnisse, "google_search_results.json")

Beispielausgabe:

[
    {
        "Anzeigen": [],
        „peopleAlsoAsk“ (Die Leute fragen auch): [],
        "snackPack": {
            "Kartenlink": "",
            "mehrStandorteLink": "",
            "Ergebnisse": ""
        },
        "Suchergebnisse": [
            {
                "Position": 1,
                „Titel“: „Web Scraper – Die Nr. 1 unter den Web Scraping-Erweiterungen“,
                "nachdatieren": "",
                "URL": "https://webscraper.io/",
                "Ziel": "webscraper.io",
                „Beschreibung“: „Die beliebteste Web Scraping-Erweiterung. Beginnen Sie in wenigen Minuten mit dem Scraping. Automatisieren Sie Ihre Aufgaben mit unserem Cloud Scraper. Keine Software zum Herunterladen, keine Codierung erforderlich.“
            },
            {
                "Position": 2,
                „Titel“: „ParseHub | Kostenloses Web Scraping – Der leistungsstärkste Web Scraper“,
                "nachdatieren": "",
                "URL": "https://www.parsehub.com/",
                "Ziel": "www.parsehub.com",
                „Beschreibung“: „ParseHub ist ein kostenloses Web Scraping-Tool. Verwandeln Sie jede Site in eine Tabellenkalkulation oder API. So einfach wie ein Klick auf die Daten, die Sie extrahieren möchten.“
            },
            .... mehr
        ],
        "verwandteSuchen": [
            {
                „Titel“: „Web Scraping Tools Python“,
                "URL": "https://google.com/search?sca_esv=12f4ef73a9b4d288&q=web+scraping+tools+python&sa=X&ved=2ahUKEwis1fmuvJmLAxUiXmwGHW42N3kQ1QJ6BAgIEAE"
            },
            {
                „Titel“: "Web-Scraper",
                "URL": "https://google.com/search?sca_esv=12f4ef73a9b4d288&q=web+scraper&sa=X&ved=2ahUKEwis1fmuvJmLAxUiXmwGHW42N3kQ1QJ6BAgIEAI"
            },
            .... mehr
        ],
        "AnzahlErgebnisse": null
    },
    {
        "Anzeigen": [],
        „peopleAlsoAsk“ (Die Leute fragen auch): [],
        "snackPack": {
            "Kartenlink": "",
            "mehrStandorteLink": "",
            "Ergebnisse": ""
        },
        "Suchergebnisse": [
            {
                "Position": 1,
                „Titel“: „Was ist das beste, kostenlose Web Scraping Tool?: r/webscraping – Reddit“,
                "nachdatieren": "",
                "URL": „https://www.reddit.com/r/webscraping/comments/zg93ht/what_is_the_best_free_web_scraping_tool/“,
                "Ziel": „www.reddit.com â?º Webscraping â?º Kommentare â?º Was ist das beste kostenlose Web …“,
                „Beschreibung“: „8. Juli 2022 · Ich suche nach einem kostenlosen Web-Scraping-Tool, das aus mehreren Quellen scrapen und Datensätze koppeln kann. Irgendwelche Empfehlungen?“
            },
            {
                "Position": 2,
                „Titel“: „15 Web Scraping Tools (plus Anwendungen und Zweck) | Indeed.com“,
                "nachdatieren": "",
                "URL": „https://www.indeed.com/career-advice/career-development/web-scraping-tools“,
                "Ziel": „www.indeed.com â?º ... â?º Karriereentwicklung“,
                „Beschreibung“: „15. Juli 2024 · In diesem Artikel untersuchen wir, was Web Scraping Tools sind, ihren Zweck, ihre Anwendungen und erstellen eine Liste einiger Web Scraping Tools, die Sie in Betracht ziehen können.“
            },
            .... mehr
        ],
        "verwandteSuchen": [
            {
                „Titel“: „Web Scraping“ (Web-Scraping),
                "URL": "https://google.com/search?sca_esv=12f4ef73a9b4d288&q=Web+scraping&sa=X&ved=2ahUKEwjA0oaxvJmLAxW2HhAIHXghBcc4ChDVAnoECAQQAQ"
            },
            {
                „Titel“: "Oktoparse",
                "URL": "https://google.com/search?sca_esv=12f4ef73a9b4d288&q=Octoparse&sa=X&ved=2ahUKEwjA0oaxvJmLAxW2HhAIHXghBcc4ChDVAnoECAQQAg"
            },
            .... mehr
        ],
        "AnzahlErgebnisse": null
    }
]

Abschließende Überlegungen

Das Scraping von Google-Suchergebnissen eignet sich gut für SEO, Marktforschung, Wettbewerbsanalyse und KI-Projekte. Mit Crawlbase Crawling API Sie können JavaScript-Rendering und Anti-Bot-Maßnahmen umgehen und Google Scraping einfach und schnell machen.

Mit dem integrierten Crawlbase Mit dem „google-serp“-Scraper erhalten Sie Suchergebnisse ohne Konfiguration. Dieses Tool sorgt zusammen mit seinen Funktionen zur IP-Rotation und Fehlerbehandlung für eine reibungslose Datenextraktion.

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Hotline | KolbenKraft Deutschland Support Wenn Sie Fragen haben, beginnen Sie noch heute mit dem Scraping und schöpfen Sie das Potenzial der riesigen Suchdaten von Google aus!

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

F: Ist das Scrapen von Google-Suchergebnissen legal?

Das Scraping von Google-Suchergebnissen kann gegen die Nutzungsbedingungen von Google verstoßen. Die Verwendung von Tools wie Crawlbase Crawling API, können Sie Best Practices wie die Begrenzung der Anfragehäufigkeit und das Nicht-Scrapen personenbezogener Daten befolgen. Befolgen Sie immer ethische Scraping-Richtlinien und respektieren Sie robots.txt-Dateien.

F: Muss ich beim Scraping von Google JavaScript verarbeiten?

Ja, für die Google-Suchergebnisse muss JavaScript in Ihrem Browser aktiviert sein. Ohne JavaScript werden Ihnen keine Suchergebnisse angezeigt. Mit Crawlbase Crawling API Mit dem integrierten Google SERP Scraper können Sie JavaScript automatisch verarbeiten und vollständig gerenderte Ergebnisse erhalten.

F: Wie kann ich extrahierte Google-Suchergebnisse speichern?

Sie können die Scraped-Daten in einer Datenbank, einer CSV-/JSON-Datei oder einem anderen Format speichern, das Ihren Anforderungen entspricht. Diese Formate ermöglichen es Ihnen, Suchergebnisse einschließlich Titeln, URLs und Beschreibungen zur weiteren Analyse zu speichern. Sie können dem vollständigen Codebeispiel in diesem Blog folgen, um Daten effizient in einer JSON-Datei zu speichern.