Scrapen Sie Target.com-Produktdaten

Target, ein Einzelhandelsriese, verfügt über eine robuste Online-Plattform, die Millionen von Besuchern anzieht. Mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche und einem umfangreichen Produktkatalog ist die Website von Target zu einer Fundgrube für Datenenthusiasten geworden. Die Website bietet vielfältige Kategorien, von Elektronik und Bekleidung bis hin zu Haushaltswaren, und ist damit ein erstklassiges Ziel für alle, die umfassende Markteinblicke suchen.

Die Website von Target bietet eine reichhaltige Landschaft. Mit Millionen von Produktseiten, Kundenrezensionen und dynamischen Preisinformationen ist das Potenzial für die Extraktion wertvoller Daten enorm. Stand Dezember 2023 unterstreichen die Statistiken die Bedeutung der Online-Präsenz von Target noch weiter. Unglaubliche 234.3 Millionen Menschen aus verschiedenen Teilen der Welt besuchten die Website, wobei der größte Zustrom aus den Vereinigten Staaten kam.

Ob es um die Verfolgung von Produkttrends, die Überwachung der Preise der Konkurrenz oder die Analyse der Kundenstimmung durch Bewertungen geht: Die in den digitalen Regalen von Target verborgenen Daten sind für Unternehmen und Forscher gleichermaßen von immensem Wert.

Warum sollte man sich mit Target Scraping befassen? Die Antwort liegt in der Fülle an Möglichkeiten, die es eröffnet. Indem man die Leistung eines Target Scrapers nutzt, kann man sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und in der sich ständig weiterentwickelnden Marktlandschaft die Nase vorn behalten. Begleiten Sie uns auf dieser Reise, während wir die Nuancen des Web Scrapings erkunden. Python, beginnend mit einem praktischen Do-it-yourself-Ansatz (DIY) und später der Erforschung der Effizienz der Crawlbase Crawling APILassen Sie uns die in den digitalen Abteilungen von Target verborgenen Geheimnisse lüften und uns die Tools aneignen, mit denen wir Target-Daten effektiv extrahieren können.

Inhaltsverzeichnis

1. Die SERP-Struktur von Target verstehen

• Struktur der Zielproduktlistenseiten
• Zu extrahierende Schlüsseldatenpunkte

2. Einrichten Ihrer Umgebung

• Installieren von Python und erforderlichen Bibliotheken
• Auswählen einer Entwicklungs-IDE

3. DIY-Ansatz mit Python

• Verwenden der Anforderungsbibliothek
• Untersuchen Sie die Zielwebsite auf CSS-Selektoren
• Verwendung von BeautifulSoup zur HTML-Analyse

4. Nachteile des DIY-Ansatzes

• Probleme im Zusammenhang mit Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit
• Wartungsherausforderungen im Laufe der Zeit

5. Crawlbase Crawling API: DIY-Einschränkungen überwinden

• So vereinfacht es den Web Scraping-Prozess
• Vorteile der Verwendung einer dedizierten API für Web Scraping

6. Zielschaber mit Crawlbase Crawling API

• Crawlbase-Registrierung und API-Token
• Zugriff auf Crawling API Mit Crawlbase Library
• Target-Produktdaten mühelos extrahieren
• Demonstration verbesserter Effizienz und Zuverlässigkeit

7. Vergleich: DIY vs. Crawlbase Crawling API
8. Abschließende Überlegungen
9. Häufig gestellte Fragen

Die SERP-Struktur von Target verstehen

Wenn Sie mithilfe von Web Scraping auf der Target-Website navigieren, ist es wichtig, die Struktur der Suchmaschinenergebnisseite (SERP) von Target zu verstehen. Hier ist eine Aufschlüsselung der Komponenten auf diesen Seiten und der entscheidenden Datenpunkte, die wir extrahieren möchten:

Struktur der Zielproduktlistenseiten

Stellen Sie sich die Target-Website als einen gut organisierten Katalog vor. So wie eine Zeitung Schlagzeilen, Hauptartikel und Randspalten hat, folgen die Produktlistenseiten von Target einem strukturierten Format.

• Product Showcase: Dies ist vergleichbar mit den Hauptartikeln einer Zeitung, in denen die Produkte vorgestellt werden, die Ihren Suchkriterien entsprechen.
• Suchleiste: Ähnlich wie im Überschriftenbereich einer Zeitung geben Sie in der Suchleiste ein, wonach Sie suchen.
• Weitere Informationen: Manchmal finden Sie an der Seite zusätzliche Informationen – Werbeinhalte, verwandte Produkte oder kurze Informationen zu ausgewählten Artikeln.
• Fußzeile: Unten finden Sie möglicherweise Links zu anderen Abschnitten der Target-Website oder weitere Informationen zu Richtlinien und Bedingungen.

Das Verständnis dieses Layouts ermöglicht unserem Target Scraper, effizient durch die virtuellen Gänge zu navigieren.

Zu extrahierende Schlüsseldatenpunkte

Nachdem wir nun die SERP-Struktur von Target verstanden haben, können wir die wesentlichen Datenpunkte für die Extraktion herausarbeiten:

1. Produktauflistungen: Der Hauptfokus unserer Scrape-Target-Mission liegt auf dem Erhalt einer Liste mit für die Suche relevanten Produkten.
2. Produktnamen: So wie die Schlagzeilen einer Zeitung einen schnellen Überblick über die wichtigsten Themen geben, dienen die Produktnamen als Titel der einzelnen aufgeführten Artikel.
3. Produkt-Beschreibungen: Unter jedem Produktnamen finden Sie normalerweise eine kurze Beschreibung oder einen Ausschnitt, der Einblicke in die Funktionen des Produkts bietet, ohne dass Sie darauf klicken müssen.
4. Werbeartikel: Gelegentlich können die ersten Ergebnisse Werbeinhalte enthalten. Es ist wichtig, diese als Werbung zu erkennen und sie von organischen Einträgen zu unterscheiden.
5. Verwandte Produkte: Weiter unten finden sich möglicherweise Vorschläge für verwandte Produkte, die zusätzliche Ideen für weitere Suchen oder verwandte Themen liefern.

Das Verständnis der SERP-Struktur von Target dient uns als Leitfaden für unsere Scraping-Bemühungen und ermöglicht uns die effiziente Erfassung relevanter Informationen aus den digitalen Regalen von Target.

Einrichten Ihrer Umgebung

Um Target-Daten zu scrapen, benötigen wir eine gut vorbereitete Umgebung. Stellen wir zunächst sicher, dass Sie über die erforderlichen Tools verfügen.

Installieren von Python und erforderlichen Bibliotheken

Beginnen Sie mit der Installation von Python, der vielseitigen Programmiersprache, die als Grundlage für Web Scraping dient. Besuchen Sie die offizielle Python-Website und laden Sie die neueste Version herunter, die für Ihr Betriebssystem geeignet ist. Aktivieren Sie während der Installation unbedingt das Kontrollkästchen „Python zu PATH hinzufügen“, um ein nahtloses Erlebnis zu gewährleisten.

Jetzt rüsten wir uns mit den wichtigsten Bibliotheken für unser Scraping-Abenteuer aus:

• Anfragen Bibliothek: Ein unverzichtbares Tool zum Erstellen von HTTP-Anfragen in Python. Installieren Sie es, indem Sie Ihr Terminal oder Ihre Eingabeaufforderung öffnen und den folgenden Befehl eingeben:

Pip Installationsanforderungen

• BeautifulSoup-Bibliothek: Diese Bibliothek ermöglicht uns zusammen mit ihren Parser-Optionen, HTML zu durchsuchen und zu parsen und die gewünschten Informationen zu extrahieren. Installieren Sie sie mit:

pip install beautifulsoup4

• Crawlbase-Bibliothek: Um die Crawlbase zu nutzen Crawling API Installieren Sie nahtlos die Crawlbase Python-Bibliothek:

pip installieren crawlbase

Ihre Python-Umgebung ist jetzt mit den erforderlichen Tools ausgestattet, um unser Target-Scraping-Vorhaben zu starten.

Auswählen einer Entwicklungs-IDE

Die Auswahl einer komfortablen integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) verbessert Ihr Programmiererlebnis. Beliebte Optionen sind:

• Visual Studio-Code (VSCode): Ein leichter, funktionsreicher Code-Editor. Installieren Sie ihn von Offizielle Website von VSCode.
• PyCharm: Eine leistungsstarke Python IDE mit erweiterten Funktionen. Laden Sie die Community Edition herunter HIER.
• Google Colab: Eine Cloud-basierte Plattform, die es Ihnen ermöglicht, Python-Code in einer kollaborativen Umgebung zu schreiben und auszuführen. Zugriff darauf über Google Colab.

Mit Python, Requests und BeautifulSoup in Ihrem Arsenal und der von Ihnen gewählten IDE sind Sie gut vorbereitet, um mit dem Erstellen Ihres Target Scraper zu beginnen. Lassen Sie uns mit diesen Tools in den DIY-Ansatz eintauchen.

DIY-Ansatz mit Python

Nachdem unsere Umgebung nun eingerichtet ist, krempeln wir die Ärmel hoch und tauchen in den Do-it-yourself-Ansatz zum Scraping von Target-Daten mit Python, Requests und BeautifulSoup ein. Befolgen Sie diese Schritte, um durch die Feinheiten der Target-Website zu navigieren und die gewünschten Informationen zu extrahieren.

Verwenden der Anforderungsbibliothek

Die Requests-Bibliothek ist unser Gateway zum Web und ermöglicht uns, den HTML-Inhalt der Target-Webseite abzurufen. In unserem Beispiel konzentrieren wir uns darauf, Daten zu „Damenpullovern“ von der Target-Website abzurufen. Verwenden Sie den folgenden Codeausschnitt, um eine Anfrage an die Target-Website zu stellen:

importieren Zugriffe
für urllib.parse importieren Angebot!

URL = f'https://www.target.com/s?searchTerm=${Zitat("pullover damen")}'
Antwort = Anfragen.get(URL)

if Antwort.Statuscode == 200:
    html_content = antwort.text
    drucken(HTML-Inhalt)
sonst:
    drucken(f'Fehler: {response.status_code}')

Öffnen Sie Ihren bevorzugten Texteditor oder Ihre bevorzugte IDE, kopieren Sie den bereitgestellten Code und speichern Sie ihn in einer Python-Datei. Nennen Sie ihn beispielsweise target_scraper.py.

Führen Sie das Skript aus:

Öffnen Sie Ihr Terminal oder Ihre Eingabeaufforderung und navigieren Sie zu dem Verzeichnis, in dem Sie target_scraper.py. Führen Sie das Skript mit dem folgenden Befehl aus:

python target_scraper.py

Wenn Sie die Eingabetaste drücken, wird Ihr Skript aktiv, sendet eine Anfrage an die Target-Website, ruft den HTML-Inhalt ab und zeigt ihn auf Ihrem Terminal an.

Untersuchen Sie die Zielwebsite auf CSS-Selektoren

1. Zugriff auf Entwicklertools: Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Webseite im Browser und wählen Sie „Untersuchen“ (oder „Element untersuchen“). Dadurch werden die Entwicklertools geöffnet, in denen Sie die HTML-Struktur untersuchen können.
2. Navigieren durch HTML: Navigieren Sie in den Entwicklertools durch die HTML-Elemente, um die spezifischen Daten zu identifizieren, die Sie scrapen möchten. Suchen Sie nach eindeutigen Kennungen, Klassen oder Tags, die mit den Zielinformationen verknüpft sind.
3. Identifizieren von CSS-Selektoren: Notieren Sie die CSS-Selektoren, die den gewünschten Elementen entsprechen. Diese Selektoren dienen Ihrem Python-Skript als Zeiger, um die gewünschten Daten zu finden und zu extrahieren.

Verwendung von BeautifulSoup zur HTML-Analyse

Mit dem vorliegenden HTML-Inhalt und den identifizierten CSS-Selektoren verwenden wir BeautifulSoup, um die Struktur zu analysieren und durch sie zu navigieren. Für das Beispiel extrahieren wir wichtige Details wie den Produkttitel, die Bewertung, die Anzahl der Rezensionen, den Preis und den URL-Link (Produktseiten-URL) für jedes Produkt, das auf der angegebenen Zielsuchseite aufgeführt ist. Die abgerufenen Daten werden dann strukturiert und können zur weiteren Analyse oder Verarbeitung gespeichert werden. Erweitern wir unser vorheriges Skript und extrahieren diese Informationen aus HTML.

importieren Zugriffe
für urllib.parse importieren Angebot!
für bs4 importieren BeautifulSuppe
importieren JSON

def Bewertung extrahieren(Element):
    # Holen Sie sich das Stilattribut
    Stilattribut = Element.get('Stil')

    # Analysieren Sie den Breitenwert aus dem Stilattribut
    if Stilattribut:
        Stileigenschaften = Stilattribut.split(';')
        
für Knebel in Stileigenschaften:
            prop = prop.strip()
            if prop.startswith('Breite:'):
                Breite_Wert = Eigenschaft[len('Breite:'):].Streifen()
                if width_value.endswith('%'):
                    Bewertungsprozentsatz = schweben(Breite_Wert[:-1])
                    # Vorausgesetzt, die Bewertung liegt bei 5
                    Bewertung von 5 = (Bewertungsprozentsatz / 100) * 5
                    Rückkehr rund(Bewertung von 5, 2)

    Rückkehr Keine

def Scrape_Zielliste(URL):
    Antwort = Anfragen.get(URL)

    Suchergebnisse = []

    if Antwort.Statuscode == 200:
        html_content = antwort.text
        Suppe = Schöne Suppe (HTML-Inhalt, 'html.parser')

        Produkte = Suppe.Auswahl('div[data-test="product-grid"] Abschnitt[Klasse^="styles__StyledRowWrapper"] div[Klasse^="styles__StyledCardWrapper"]')

        
für PRODUKTE in Produkte:
            Titelelement = Produkt.Wählen Sie eins aus('div[data-test="Produktdetails"] a[data-test="Produkttitel"]')
            Bewertungselement = Produkt.Wählen Sie eins aus('div[data-test="Produktdetails"] div[data-ref="Bewertungsmaske"]')
            Bewertungsanzahlelement = Produkt.Wählen Sie eins aus('div[data-test="Produktdetails"] span[data-test="Bewertungsanzahl"]')
            Preiselement = Produkt.Wählen Sie eins aus('div[data-test="Produktdetails"] span[data-test="aktueller Preis"]')
            Produkt-URL-Element = Produkt.Wählen Sie eins aus('div[data-test="Produktdetails"] a[data-test="Produkttitel"]')

            Produktdaten = {
                'Titel': Titelelement.Text.Streifen() if Titelelement sonst Keine,
                'Bewertung': Bewertung extrahieren(Bewertungselement) if Bewertungselement sonst Keine,
                „Anzahl der Bewertungen“: review_count_element.text.strip() if Bewertungsanzahlelement sonst Keine,
                'Preis': Preiselement.text.strip() if Preiselement sonst Keine,
                'Produkt-URL': „https://www.target.com“ + Produkt-URL-Element['href'] if Produkt-URL-Element sonst Keine
            }

            Suchergebnisse.Anhängen(Produktdaten)

    sonst:
        drucken(f'Fehler: {response.status_code}')

    Rückkehr Suchergebnisse

def Haupt-†
    Suchbegriff = "pullover damen"
    URL = f'https://www.target.com/s?searchTerm={quote(Suchbegriff)}'
    Ergebnisse = Scrape_Zielliste(URL)

    drucken(json.dumps(Ergebnisse, Einzug=2))

if __name__ == "__hauptsächlich__":
    Main()

Sie erhalten die Ausgabe leer:

[]

Aber warum? Das liegt daran, dass Target JavaScript verwendet, um Suchergebnisse auf seiner SERP-Seite dynamisch zu generieren. Wenn Sie eine HTTP-Anfrage an die Target-URL senden, fehlen der HTML-Antwort aussagekräftige Daten, was zu einem Mangel an wertvollen Informationen führt.

Dieser DIY-Ansatz legt den Grundstein für das Scraping von Target-Daten mit Python. Allerdings bringt er auch seine Grenzen mit sich, darunter potenzielle Herausforderungen bei der Handhabung dynamischer Inhalte, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit.

Nachteile des DIY-Ansatzes

Der DIY-Ansatz mit Python, Requests und BeautifulSoup bietet zwar einen unkomplizierten Einstieg in das Web Scraping, es ist jedoch wichtig, sich der damit verbundenen Nachteile bewusst zu sein. Beim Erstellen des Target Scrapers mit einem Do-it-yourself-Ansatz treten zwei wichtige Herausforderungen zutage:

Probleme im Zusammenhang mit Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit

1. Dynamische Inhaltsverarbeitung: DIY Scraping kann bei Websites, die stark auf dynamische Inhalte angewiesen sind, die über JavaScript geladen werden, ins Stocken geraten. Daher stellen die extrahierten Daten möglicherweise nicht vollständig die Echtzeitinformationen dar, die auf der Target-Website verfügbar sind.
2. Ratenbegrenzung und IP-Blockierung: Webserver implementieren häufig Ratenbegrenzungs- oder IP-Blockierungsmechanismen, um Missbrauch zu verhindern. DIY-Skripte können diese Mechanismen unbeabsichtigt auslösen, was zu vorübergehenden oder dauerhaften Zugriffsbeschränkungen führt und die Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit Ihres Scraping-Vorgangs beeinträchtigt.

Wartungsherausforderungen im Laufe der Zeit

1. Änderungen an der HTML-Struktur: Websites werden häufig aktualisiert und neu gestaltet, wodurch die HTML-Struktur geändert wird. Jede Änderung der Struktur der Zielsite kann Ihren DIY-Scraper stören und erfordert regelmäßige Anpassungen, um die Funktionalität aufrechtzuerhalten.
2. Änderungen am CSS-Selektor: Wenn Target die CSS-Selektoren ändert, die den von Ihnen gescrapten Daten zugeordnet sind, kann Ihr Skript die gewünschten Informationen möglicherweise nicht finden. Um diesen Änderungen entgegenzuwirken, sind regelmäßige Überwachung und Anpassung unerlässlich.

Das Verständnis dieser Nachteile unterstreicht die Notwendigkeit einer robusteren und nachhaltigeren Lösung.

Crawlbase Crawling API: DIY-Einschränkungen überwinden

In unserem Bestreben, Target-Produktdaten effizient zu scrapen, Crawlbase Crawling API erweist sich als leistungsstarke Lösung und bietet einen dedizierten Ansatz, der die Einschränkungen der DIY-Methode überwindet. Lassen Sie uns untersuchen, wie diese API den Web Scraping-Prozess vereinfacht und die Vorteile der Verwendung eines spezialisierten Tools für diese Aufgabe aufzeigt.

So vereinfacht es den Web Scraping-Prozess

Die Crawlbase Crawling API vereinfacht Web Scraping für Entwickler durch sein benutzerfreundliches und effizientes Design. Mit dem Parameter Mit dieser API können wir jedes Scraping-Problem lösen. Hier ist eine kurze Übersicht über die wichtigsten Funktionen:

1. Anpassbare Einstellungen: Passen Sie API-Anfragen mit Einstellungen wie „Format“, „User_Agent“ und „Page_wait“ an, um den Scraping-Prozess an spezifische Anforderungen anzupassen.
2. Flexibles Datenformat: Wählen Sie zwischen den Antwortformaten JSON und HTML, um die API an die unterschiedlichen Entwickleranforderungen anzupassen und die Datenextraktion zu vereinfachen.
3. Cookie- und Header-Handling: Greifen Sie mit „get_cookies“ und „get_headers“ auf wichtige Informationen wie Cookies und Header der Zielwebsite zu, die für Authentifizierungs- oder Tracking-Aufgaben unerlässlich sind.
4. Dynamische Inhaltsverarbeitung: Hervorragendes Crawlen von Seiten mit dynamischem Inhalt, einschließlich JavaScript-Elementen, mithilfe von Parametern wie „page_wait“ und „ajax_wait“.
5. IP-Adressrotation: Verbessern Sie die Anonymität durch den Wechsel der IP-Adresse, minimieren Sie das Risiko einer Blockierung durch Websites und gewährleisten Sie ein erfolgreiches Web-Crawling.
6. Geografische Spezifikation: Verwenden Sie den Parameter „Land“, um geografische Standorte anzugeben. Dies ist für die Extraktion regionsspezifischer Daten von unschätzbarem Wert.
7. Tor-Netzwerk-Unterstützung: Aktivieren Sie den Parameter „tor_network“, um Onion-Websites über das Tor-Netzwerk zu crawlen und so die Privatsphäre und den Zugriff auf Dark-Web-Inhalte sicher zu verbessern.
8. Screenshot-Aufnahme: Erfassen Sie mit der Screenshot-Funktion den visuellen Kontext und verleihen Sie den erfassten Daten so eine zusätzliche Ebene zum Verständnis.
9. Integration von Daten-Scrapern: Verwenden Sie nahtlos vordefinierte Daten-Scraper, um das Extrahieren spezifischer Informationen aus Webseiten zu vereinfachen und die Komplexität der benutzerdefinierten Scraping-Logik zu reduzieren.
10. Asynchrones Crawling: Unterstützung für asynchrones Crawling mit dem Parameter „async“, der Entwicklern eine Anforderungskennung (RID) zum einfachen Abrufen gecrawlter Daten aus dem Cloud-Speicher bietet.
11. Automatisches Parsen: Reduzieren Sie den Nachbearbeitungsaufwand durch Verwendung des Autoparse-Parameters, der analysierte Informationen im JSON-Format bereitstellt und so die Effizienz der Datenextraktion und -interpretation verbessert.

Vorteile der Verwendung einer dedizierten API für Web Scraping

Die Crawlbase Crawling API bietet eine Vielzahl von Vorteilen und ist daher die bevorzugte Wahl für Entwickler, die sich mit Web Scraping-Aufgaben befassen:

1. Zuverlässigkeit: Die API ist für die Handhabung unterschiedlicher Scraping-Szenarien konzipiert und gewährleistet Zuverlässigkeit auch bei dynamischen oder komplexen Webseiten.
2. Skalierbarkeit: Die Infrastruktur von Crawlbase ermöglicht eine effiziente Skalierung, die Durchführung größerer Scraping-Projekte und die Gewährleistung einer gleichbleibenden Leistung.
3. Maßgeschneidert: Entwickler können ihre Scraping-Parameter anpassen und die API an die individuellen Anforderungen ihrer Zielwebsites anpassen.
4. Wirkungsgrad: Die auf Geschwindigkeit und Leistung optimierte API führt zu einer schnelleren Datenextraktion und ermöglicht so schnellere Erkenntnisse und Entscheidungsfindung.
5. Umfassende Unterstützung: Crawlbase bietet umfassende Dokumentation und Support und unterstützt Entwickler bei der Navigation durch die Funktionen der API und der Lösung aller auftretenden Herausforderungen.

Mit dem Übergang vom DIY-Ansatz zur Implementierung von Crawlbase Crawling API verspricht, den Web Scraping-Prozess zu vereinfachen und eine Reihe von Vorteilen freizusetzen, die die Effizienz und Effektivität von Target Scraping-Bemühungen steigern. Im nächsten Abschnitt führen wir Sie durch die praktischen Schritte der Verwendung von Crawlbase Crawling API um mühelos Zielproduktdaten zu extrahieren.

Zielschaber mit Crawlbase Crawling API

Nachdem wir nun die Möglichkeiten der Crawlbase erkundet haben Crawling API, wir führen Sie durch die praktischen Schritte zum Erstellen eines Target Scraper mit diesem leistungsstarken Tool.

Crawlbase-Registrierung und API-Token

Abrufen von Zieldaten mit Crawlbase Crawling API beginnt mit der Erstellung eines Kontos auf der Crawlbase-Plattform. Wir führen Sie durch den Kontoeinrichtungsprozess für Crawlbase:

1. Navigieren Sie zu Crawlbase: Öffnen Sie Ihren Webbrowser und gehen Sie zur Crawlbase-Website Anmeldeseite um Ihre Registrierung zu starten.
2. Geben Sie Ihre Anmeldeinformationen an: Geben Sie Ihre E-Mail-Adresse ein und erstellen Sie ein Passwort für Ihr Crawlbase-Konto. Stellen Sie sicher, dass Sie die erforderlichen Angaben korrekt ausfüllen.
3. Kein Verkauf personenbezogener Informationen: Nach dem Absenden Ihrer Daten erhalten Sie möglicherweise eine Bestätigungs-E-Mail. Achten Sie darauf und führen Sie die in der E-Mail beschriebenen Bestätigungsschritte aus.
4. Anmelden: Sobald Ihr Konto verifiziert ist, kehren Sie zur Crawlbase-Website zurück und melden Sie sich mit den gerade erstellten Anmeldeinformationen an.
5. Sichern Sie Ihr API-Token: Zugriff auf die Crawlbase Crawling API erfordert ein API-Token und Sie finden Ihr Token in Ihrem Kontodokumentation.

Schnelle Notiz: Crawlbase bietet zwei Arten von Token an – einen für statische Websites und einen für dynamische oder JavaScript-basierte Websites. Da unser Schwerpunkt auf dem Scraping von Target liegt, verwenden wir JS-Token. Bonus: Crawlbase bietet ein anfängliches Kontingent von 1,000 kostenlosen Anfragen für die Crawling API, was es zu einer idealen Wahl für unsere Web-Scraping-Expedition macht.

Zugriff auf Crawling API Mit Crawlbase Library

Nutzen Sie die Crawlbase-Bibliothek in Python zur nahtlosen Interaktion mit dem Crawling API. Der bereitgestellte Codeausschnitt zeigt, wie man den Crawling API durch die Crawlbase Python-Bibliothek.

für Crawlbase importieren CrawlingAPI
für urllib.parse importieren Angebot!

API_TOKEN = 'IHR_CRAWLBASE_JS_TOKEN'
crawling_api = CrawlingAPI({'Zeichen': API_TOKEN})

URL = f'https://www.target.com/s?searchTerm=${Zitat("pullover damen")}'

Antwort = crawling_api.get(URL)

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

Zielproduktdaten mühelos extrahieren

Verwenden der Crawlbase Crawling APIkönnen wir ganz einfach Target-Produktinformationen sammeln. Durch die Verwendung eines JS-Tokens und die Anpassung von API-Parametern wie ajax_wait und page_wait können wir das JavaScript-Rendering verwalten. Lassen Sie uns unser DIY-Skript verbessern, indem wir Folgendes integrieren: Crawling API.

für Crawlbase importieren CrawlingAPI
für urllib.parse importieren Angebot!
für bs4 importieren BeautifulSuppe
importieren JSON

def Bewertung extrahieren(Element):
   # ... (unverändert)

def Scrape_Zielliste(API, URL):
    Antwort = api.get(URL, {'ajax_wait': "wahr", 'Seite_warten': 5000 })

    Suchergebnisse = []

    if Antwort['Kopfzeilen']['pc_status'] == '200':
        html_content = Antwort['Körper'].dekodieren('utf-8')
        Suppe = Schöne Suppe (HTML-Inhalt, 'html.parser')

        Produkte = Suppe.Auswahl('div[data-test="product-grid"] Abschnitt[Klasse^="styles__StyledRowWrapper"] div[Klasse^="styles__StyledCardWrapper"]')

        
für PRODUKTE in Produkte:
            Titelelement = Produkt.Wählen Sie eins aus('div[data-test="Produktdetails"] a[data-test="Produkttitel"]')
            Bewertungselement = Produkt.Wählen Sie eins aus('div[data-test="Produktdetails"] div[data-ref="Bewertungsmaske"]')
            Bewertungsanzahlelement = Produkt.Wählen Sie eins aus('div[data-test="Produktdetails"] span[data-test="Bewertungsanzahl"]')
            Preiselement = Produkt.Wählen Sie eins aus('div[data-test="Produktdetails"] span[data-test="aktueller Preis"]')
            Produkt-URL-Element = Produkt.Wählen Sie eins aus('div[data-test="Produktdetails"] a[data-test="Produkttitel"]')

            Produktdaten = {
                'Titel': Titelelement.Text.Streifen() if Titelelement sonst Keine,
                'Bewertung': Bewertung extrahieren(Bewertungselement) if Bewertungselement sonst Keine,
                „Anzahl der Bewertungen“: review_count_element.text.strip() if Bewertungsanzahlelement sonst Keine,
                'Preis': Preiselement.text.strip() if Preiselement sonst Keine,
                'Produkt-URL': „https://www.target.com“ + Produkt-URL-Element['href'] if Produkt-URL-Element sonst Keine
            }

            Suchergebnisse.Anhängen(Produktdaten)

    sonst:
        drucken(f'Fehler: {Antwort[„Kopfzeilen“]["pc_status"]}')

    Rückkehr Suchergebnisse

def Haupt-†
    API_TOKEN = 'IHR_CRAWLBASE_JS_TOKEN'
    crawling_api = CrawlingAPI({'Zeichen': API_TOKEN})

    Suchbegriff = "pullover damen"
    URL = f'https://www.target.com/s?searchTerm={quote(Suchbegriff)}'
    Ergebnisse = Scrape_Zielliste (Crawling-API, URL)

    drucken(json.dumps(Ergebnisse, Ensure_ascii=falsch, Einzug=2))

if __name__ == "__hauptsächlich__":
    Main()

Beispielausgabe:

[
  {
    "Titel": "Style Republic Damenpullover mit Rundhalsausschnitt, 100 % reines Kaschmir",
    "Bewertung": null,
    „Anzahl der Bewertungen“: null,
    "Preis": "$ 99.00",
    "Produkt-URL": „https://www.target.com/p/style-republic-100-pure-cashmere-crew-neck-women-s-sweater/-/A-90570284?preselect=90570311#lnk=sametab“
  },
  {
    "Titel": "Style Republic Damenpullover mit V-Ausschnitt aus 100 % reinem Kaschmir",
    "Bewertung": null,
    „Anzahl der Bewertungen“: null,
    "Preis": "$ 99.00",
    "Produkt-URL": „https://www.target.com/p/style-republic-100-pure-cashmere-v-neck-women-s-sweater/-/A-90571072?preselect=90571114#lnk=sametab“
  },
  {
    "Titel": "Damen-Pullover mit Rundhalsausschnitt und feiner Maschenweite - A New Day™",
    "Bewertung": 3.9,
    „Anzahl der Bewertungen“: "587",
    "Preis": "$ 20.00",
    "Produkt-URL": „https://www.target.com/p/women-s-fine-gauge-crewneck-sweater-a-new-day/-/A-88228365?preselect=88228183#lnk=sametab“
  },
  {
    "Titel": "Damenpullover mit Rundhalsausschnitt, kaschmirartiger Optik - Universal Thread™",
    "Bewertung": 4.2,
    „Anzahl der Bewertungen“: "746",
    "Preis": „20.00 – 25.00 $“,
    "Produkt-URL": „https://www.target.com/p/women-s-crew-neck-cashmere-like-pullover-sweater-universal-thread/-/A-88062926?preselect=87817915#lnk=sametab“
  },
  {
    "Titel": "Damen-Pullover mit Rundhalsausschnitt und Grafik - A New Day™",
    "Bewertung": 4.6,
    „Anzahl der Bewertungen“: "469",
    "Preis": "$ 21.25",
    "Produkt-URL": „https://www.target.com/p/women-s-crewneck-graphic-pullover-sweater-a-new-day/-/A-89130911?preselect=88826973#lnk=sametab“
  },
  {
    "Titel": "Damen-Pullover mit V-Ausschnitt und feiner Maschenweite - A New Day™",
    "Bewertung": 3.9,
    „Anzahl der Bewertungen“: "419",
    "Preis": "$ 20.00",
    "Produkt-URL": „https://www.target.com/p/women-s-fine-gauge-v-neck-sweater-a-new-day/-/A-88228797?preselect=88749045#lnk=sametab“
  },
  {
    "Titel": "Agnes Orinda Damen-Strickjacken in Übergröße, lang, vorne offen, gestreift",
    "Bewertung": 1.0,
    „Anzahl der Bewertungen“: "1",
    "Preis": "$ 33.99",
    "Produkt-URL": "https://www.target.com/p/agnes-orinda-women-s-plus-size-long-open-front-striped-sweater-knit-cardigans/-/A-87334185?preselect=88786783#lnk =sametab"
  },
  {
    "Titel": "Agnes Orinda Damen-Strickpullover mit tiefem V-Ausschnitt und Wickeldesign in Übergröße für kurvige Kurven",
    "Bewertung": null,
    „Anzahl der Bewertungen“: null,
    "Preis": „36.69 – 52.49 $“,
    "Produkt-URL": "https://www.target.com/p/agnes-orinda-women-s-plus-size-knit-deep-v-neck-wrap-curvy-pullover-sweaters/-/A-89666687?preselect=89666694 #lnk=sametab"
  },
  {
    "Titel": "Agnes Orinda Damen-Cardigan in Übergröße, vorne offen, 3/4-Ärmel, Swiss Dots, leicht, lässig",
    "Bewertung": null,
    „Anzahl der Bewertungen“: null,
    "Preis": "$ 29.99",
    "Produkt-URL": "https://www.target.com/p/agnes-orinda-women-s-plus-size-open-front-3-4-sleeve-swiss-dots-lightweight-casual-cardigan/-/A-90521798 ?preselect=90521806#lnk=sametab"
  },
  {
    "Titel": "Frühlings-Cardigan für Damen - A New Day™",
    "Bewertung": null,
    „Anzahl der Bewertungen“: null,
    "Preis": "$ 28.00",
    "Produkt-URL": „https://www.target.com/p/women-s-spring-cardigan-sweater-a-new-day/-/A-89531651?preselect=89531635#lnk=sametab“
  },
  {
    "Titel": "Frühlingspullover für Damen - A New Day™",
    "Bewertung": 5.0,
    „Anzahl der Bewertungen“: "3",
    "Preis": "$ 25.00",
    "Produkt-URL": „https://www.target.com/p/women-s-spring-pullover-sweater-a-new-day/-/A-89528449?preselect=89528429#lnk=sametab“
  },
  {
    "Titel": "Rippstrick-Cardigan für Damen - Universal Thread™",
    "Bewertung": 4.3,
    „Anzahl der Bewertungen“: "11",
    "Preis": "$ 25.00",
    "Produkt-URL": „https://www.target.com/p/women-s-rib-knit-cardigan-universal-thread/-/A-89436873?preselect=89229541#lnk=sametab“
  },
  ....... mehr
]

Umgang mit Paginierung

Das Sammeln von Informationen aus den Suchergebnissen von Target erfordert die Navigation durch mehrere Seiten, auf denen jeweils eine Reihe von Produktlisten angezeigt wird. Um einen umfassenden Datensatz zu gewährleisten, müssen wir die Paginierung verwalten. Dies bedeutet, dass wir durch die Ergebnisseiten navigieren und bei Bedarf weitere Daten anfordern.

Zielwebsite-Nutzung &Nao Parameter in der URL zur Handhabung der Paginierung. Er gibt den Startpunkt für die Anzeige der Ergebnisse auf jeder Seite an. Beispiel: &Nao=1 bezeichnet den ersten Satz von 24 Ergebnissen und &Nao=24 verweist auf den nächsten Satz. Dieser Parameter ermöglicht es uns, Daten systematisch über verschiedene Seiten hinweg zu sammeln und einen umfassenden Datensatz für die Analyse aufzubauen.

Lassen Sie uns unser vorhandenes Skript erweitern, um die Seitennummerierung nahtlos zu handhaben.

für Crawlbase importieren CrawlingAPI
für urllib.parse importieren Angebot!
für bs4 importieren BeautifulSuppe

def Bewertung extrahieren(Element):
   # ... (unverändert)

def Scrape_Zielliste(API, Basis-URL):
    Suchergebnisse = []

    Seitennummer = 1
    pro_Seite = 24  # Anzahl der Produkte pro Seite

    während Wahre:
        # Konstruieren Sie die URL mit der aktuellen Seitenzahl
        URL = f'{base_url}&Nao={(Seitenzahl - 1) * pro_Seite + 1}'

        Antwort = api.get(URL, {'ajax_wait': "wahr", 'Seite_warten': 5000 })

        if Antwort['Kopfzeilen']['pc_status'] == '200':
            html_content = Antwort['Körper'].dekodieren('utf-8')
            Suppe = Schöne Suppe (HTML-Inhalt, 'html.parser')

            Produkte = Suppe.Auswahl('div[data-test="product-grid"] Abschnitt[Klasse^="styles__StyledRowWrapper"] div[Klasse^="styles__StyledCardWrapper"]')

            
für PRODUKTE in Produkte:
                Titelelement = Produkt.Wählen Sie eins aus('div[data-test="Produktdetails"] a[data-test="Produkttitel"]')
                Bewertungselement = Produkt.Wählen Sie eins aus('div[data-test="Produktdetails"] div[data-ref="Bewertungsmaske"]')
                Bewertungsanzahlelement = Produkt.Wählen Sie eins aus('div[data-test="Produktdetails"] span[data-test="Bewertungsanzahl"]')
                Preiselement = Produkt.Wählen Sie eins aus('div[data-test="Produktdetails"] span[data-test="aktueller Preis"]')
                Produkt-URL-Element = Produkt.Wählen Sie eins aus('div[data-test="Produktdetails"] a[data-test="Produkttitel"]')

                Produktdaten = {
                    'Titel': Titelelement.Text.Streifen() if Titelelement sonst Keine,
                    'Bewertung': Bewertung extrahieren(Bewertungselement) if Bewertungselement sonst Keine,
                    „Anzahl der Bewertungen“: review_count_element.text.strip() if Bewertungsanzahlelement sonst Keine,
                    'Preis': Preiselement.text.strip() if Preiselement sonst Keine,
                    'Produkt-URL': „https://www.target.com“ + Produkt-URL-Element['href'] if Produkt-URL-Element sonst Keine
                }

                Suchergebnisse.Anhängen(Produktdaten)

            Seitenzahl += 1

            # Unterbrechen Sie die Schleife, wenn es keine nächste Seite gibt
            if nicht Suppe.Auswählen('button[data-test="weiter"]:nicht([deaktiviert]'):
                brechen

        sonst:
            drucken(f'Fehler: {Antwort[„Kopfzeilen“]["pc_status"]}')
            brechen  # Bei einem Fehler die Schleife abbrechen

    Rückkehr Suchergebnisse

def Haupt-†
    API_TOKEN = 'IHR_CRAWLBASE_JS_TOKEN'
    crawling_api = CrawlingAPI({'Zeichen': API_TOKEN})

    Suchbegriff = "pullover damen"
    Basis-URL = f'https://www.target.com/s?searchTerm={quote(Suchbegriff)}'
    Ergebnisse = Scrape_Zielliste (Crawling-API, Basis-URL)

    # weitere Verarbeitung der ausgelesenen Produktlistendaten

if __name__ == "__hauptsächlich__":
    Main()

Note: Crawlbase hat viele integrierte Scraper, die Sie mit unserem verwenden können Crawling APIErfahren Sie mehr über sie in unserem Dokumentation. Wir erstellen auch maßgeschneiderte Lösungen basierend auf Ihren Anforderungen. Unser erfahrenes Team kann eine Lösung speziell für Sie entwickeln. Auf diese Weise müssen Sie sich nicht ständig darum kümmern, Website-Details und CSS-Selektoren im Auge zu behalten. Crawlbase übernimmt das für Sie, sodass Sie sich auf Ihre Ziele konzentrieren können. Kontaktieren Sie uns HIER.

Vergleich: DIY vs. Crawlbase Crawling API

Wenn es um das Scraping von Target-Produktdaten geht, kann die Wahl der richtigen Methode die Effizienz und den Erfolg Ihrer Web Scraping-Bemühungen erheblich beeinflussen. Vergleichen wir den traditionellen Do-It-Yourself-Ansatz (DIY) mit Python, Requests und BeautifulSoup mit dem optimierten Crawlbase Crawling API.

Abschließende Überlegungen

Beim Scraping von Zielproduktdaten sind Einfachheit und Effektivität entscheidend. Während der DIY-Ansatz eine Lernkurve bietet, ist der Crawlbase Crawling API ist die beste Wahl. Verabschieden Sie sich von Zuverlässigkeitsbedenken und Skalierbarkeitshürden und entscheiden Sie sich für die Crawlbase Crawling API für eine unkomplizierte, zuverlässige und skalierbare Lösung zum mühelosen Scrapen von Target.

Wenn Sie sich für das Scraping von anderen E-Commerce-Plattformen interessieren, können Sie sich die folgenden umfassenden Anleitungen ansehen.

📜 Wie man Amazon scrapt

📜 Wie man Walmart scrapt

📜 So scrapen Sie AliExpress

📜 Wie man Flipkart scrapt

📜 Wie man Etsy scrapt

Web Scraping kann Herausforderungen mit sich bringen, und Ihr Erfolg zählt. Wenn Sie zusätzliche Anleitung benötigen oder auf Hindernisse stoßen, wenden Sie sich ohne zu zögern an uns. Unsere engagiertes Team ist hier, um Sie auf Ihrer Reise durch die Welt des Web Scraping zu unterstützen. Viel Spaß beim Scraping!

Häufig gestellte Fragen

F1: Ist es legal, Target mithilfe von Web-Scraping-Tools zu scrapen?

Web Scraping-Praktiken können rechtlichen Erwägungen unterliegen, und es ist wichtig, die Servicebedingungen von Target zu überprüfen und robots.txt Datei, um die Einhaltung ihrer Richtlinien sicherzustellen. Geben Sie ethischen und verantwortungsvollen Scraping-Praktiken immer den Vorrang und respektieren Sie die Geschäftsbedingungen der Website. Darüber hinaus ist es für einen rechtmäßigen und respektvollen Ansatz von entscheidender Bedeutung, sich über die relevanten Gesetze und Vorschriften zum Web Scraping in der jeweiligen Gerichtsbarkeit zu informieren.

F2: Welche Herausforderungen treten beim Web Scraping häufig auf?

Unabhängig vom gewählten Ansatz stößt man beim Web Scraping häufig auf Herausforderungen, zu denen dynamische Inhalte, die Anpassungsfähigkeit an Website-Änderungen und die Wichtigkeit der Einhaltung ethischer und rechtlicher Vorschriften gehören. Der Umgang mit dynamischen Inhalten, wie z. B. von JavaScript generierten Elementen, erfordert ausgefeilte Techniken zur umfassenden Datenextraktion. Darüber hinaus können Websites im Laufe der Zeit strukturelle Änderungen erfahren, die regelmäßige Updates der Scraping-Skripte erforderlich machen. Die Einhaltung ethischer und rechtlicher Standards ist entscheidend, um verantwortungsvolle und respektvolle Web Scraping-Praktiken sicherzustellen.

F3: Warum Crawlbase wählen? Crawling API für das Abkratzen von Target wegen der DIY-Methode?

Die Crawlbase Crawling API ist aufgrund seines optimierten Prozesses, seiner Anpassungsfähigkeit, Effizienz und Zuverlässigkeit die bevorzugte Wahl für das Scraping von Target. Es eignet sich hervorragend für die Verarbeitung dynamischer Inhalte, unterstützt IP-Rotation zur Wahrung der Anonymität und gewährleistet eine gleichbleibende Leistung auch bei groß angelegten Scraping-Projekten. Das benutzerfreundliche Design und die umfassenden Funktionen der API machen sie zu einer besseren Lösung als die DIY-Methode.

F4: Ist die Crawlbase Crawling API für groß angelegte Scraping-Projekte geeignet?

Absolut. Die Crawlbase Crawling API ist speziell auf Skalierbarkeit ausgelegt und eignet sich daher gut für Scraping-Projekte im großen Maßstab. Seine effiziente Architektur sorgt für optimale Leistung, sodass Entwickler umfangreiche Datenextraktionsaufgaben mühelos bewältigen können. Die Anpassungsfähigkeit und Zuverlässigkeit der API machen sie zu einer robusten Wahl für Projekte unterschiedlicher Größenordnung.