So scrapen Sie Daten aus den Gelben Seiten

Yellow Pages ist ein Verzeichnisdienst, der Unternehmen in verschiedenen Branchen auflistet. Ursprünglich war es ein gedrucktes Verzeichnis, in dem Unternehmen alphabetisch aufgelistet und mit ihren Kontaktdaten versehen waren. Im Laufe der Zeit entwickelte sich Yellow Pages zu einer Online-Plattform, die es Benutzern erleichtert, nach bestimmten Unternehmen anhand ihres Standorts, ihrer Branche oder eines Stichworts zu suchen.

Gelbe Seiten sind eine wichtige Informationsquelle für Unternehmen, die potenzielle Kunden, Lieferanten oder Partner in ihrer Branche suchen. Da Millionen von Unternehmen in den Gelben Seiten gelistet sind, sind sie zu einer wahren Fundgrube an Daten für Vermarkter, Forscher und Unternehmen geworden, die nach einem Wettbewerbsvorteil suchen.

Die Gelben Seiten verzeichnen täglich ein beträchtliches Volumen an Online-Verkehr. Die benutzerfreundliche Oberfläche und die umfassende Abdeckung haben dazu beigetragen, dass eine beträchtliche Anzahl von Besuchern nach lokalen Dienstleistungen, Produkten und Kontaktinformationen sucht.

Egal, ob Sie ein Unternehmer sind, der neue Märkte erschließen möchte, ein Vermarkter, der seine Zielgruppe verfeinern möchte, oder ein Datenenthusiast, der Trends entschlüsseln möchte, das Scraping von Gelbe-Seiten-Daten ist Ihr Tor zu umsetzbaren Erkenntnissen. In diesem Leitfaden führen wir Sie durch den Prozess der effizienten Extraktion wertvoller Daten aus Gelben Seiten mit Python mit einem gängigen Ansatz und später mit der leistungsstarken Crawlbase Crawling API.

Lass uns loslegen!

Inhaltsverzeichnis

1. Gelbe Seiten zum Daten-Scraping verstehen

• Navigieren in der SERP-Struktur der Gelben Seiten
• Wichtige Datenpunkte zu Gelben Seiten
• Relevanz und Anwendungen von Gelbe Seiten-Daten

2. Einrichten Ihrer Python-Umgebung

• Installieren von Python und wichtigen Bibliotheken
• Auswahl einer IDE für effizientes Coding

3. Gängiger Ansatz zum Scraping von Gelbe-Seiten-Daten

• Nutzung der Requests-Bibliothek von Python
• Überprüfung der Gelbe-Seiten-Website auf HTML-Elemente
• HTML mit BeautifulSoup analysieren
• Herausforderungen und Grenzen des gemeinsamen Ansatzes

4. Die richtigen Crawling API für Gelbe Seiten

• Vorteile der Entscheidung für Crawlbase Crawling API
• Crawlbase-Registrierung und API-Token
• Schnittstelle zum Crawling API Verwenden der Crawlbase-Bibliothek
• Extrahieren von Geschäftsinformationen aus Gelben Seiten
• Verwalten der Paginierung für den umfangreichen Datenabruf

5. Abschließende Überlegungen
6. Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Gelbe Seiten zum Daten-Scraping verstehen

Gelbe Seiten sind ein wertvolles Tool zur Geschäftsentwicklung und ermöglichen es Unternehmen, potenzielle Partner, Lieferanten oder Händler in ihrer Branche zu identifizieren. Um Gelbe Seiten effektiv zu durchsuchen, ist es wichtig, ihre Struktur und die wertvollen Daten zu verstehen, die sie enthalten. Hier ist eine Übersicht, die Ihnen dabei hilft:

Navigieren in der SERP-Struktur der Gelben Seiten

Das Verständnis der Struktur der Suchmaschinenergebnisseite (SERP) der Gelben Seiten ist für effizientes Datenscraping von entscheidender Bedeutung. Begeben wir uns auf eine Reise durch das Layout der SERP der Gelben Seiten und erschließen wir das Potenzial zur Extraktion wertvoller Geschäftsinformationen.

• Suchanfrageeingabe: Das Herzstück der SERPs von Yellow Pages ist die Suchabfrage-Eingabe, in die Benutzer Schlüsselwörter eingeben, die sich auf das Unternehmen oder den Service beziehen, nach dem sie suchen. Yellow Pages organisiert Suchergebnisse auf der Grundlage dieser Abfragen, sodass es für eine effektive Datenextraktion unerlässlich ist, genaue und relevante Schlüsselwörter auszuwählen.
• Geschäftsauflistungen: Gelbe Seiten präsentiert Suchergebnisse in Form von Brancheneinträgen. Jeder Eintrag enthält wichtige Details wie den Firmennamen, Kontaktinformationen, Adresse und Dienstleistungskategorien. Die strukturierte Anzeige ermöglicht es Benutzern, schnell nach Unternehmen zu suchen und diese zu identifizieren.
• Paginierung: Yellow Pages organisiert Suchergebnisse über mehrere Seiten und implementiert ein Paginierungssystem. Benutzer können durch verschiedene Seiten navigieren, um auf ein breiteres Spektrum an Brancheneinträgen zuzugreifen. Für Daten-Scraper wird die Handhabung der Paginierung zu einem entscheidenden Schritt, um einen umfassenden Datenabruf zu gewährleisten.
• Zusätzliche Filter: Um das Benutzererlebnis zu verbessern, bietet Yellow Pages zusätzliche Filter. Benutzer können ihre Suche verfeinern, indem sie Filter wie Standort, Geschäftskategorie und Kundenbewertungen anwenden. Als Scraper ist das Verstehen und Navigieren durch diese Filter für eine gezielte Datenextraktion unerlässlich.
• Kartenintegration: Yellow Pages integriert eine Kartenfunktion in seine SERPs und bietet Benutzern eine visuelle Darstellung von Unternehmensstandorten. Für Daten-Scraper kann das Extrahieren von Geodaten aus diesen Karten eine zusätzliche Ebene wertvoller Informationen für verschiedene Analysezwecke hinzufügen.

Das Verständnis dieser Komponenten der SERP der Gelben Seiten legt den Grundstein für ein effektives Data Scraping.

Wichtige Datenpunkte zu Gelben Seiten

Um die Fülle an Geschäftsinformationen der Gelben Seiten zu nutzen, ist es wichtig, wichtige Daten zu ermitteln. Lassen Sie uns die wesentlichen Informationen der Gelben Seiten untersuchen und verstehen, wie jeder Datenpunkt zu einem umfassenden Geschäftsverständnis beiträgt.

Firmenname: Die Identifizierung von Unternehmen beruht auf der genauen Extraktion von Firmennamen. Diese dienen als primärer Identifikator und gewährleisten einen gut strukturierten Datensatz.

Kontaktinformationen: Das Extrahieren von Kontaktdaten wie Telefonnummern und E-Mail-Adressen ist von entscheidender Bedeutung, um die Kundenkommunikation oder Kundenansprache zu erleichtern.

Adresse: Durch das Extrahieren von Adressen werden georäumliche Analysen ermöglicht, die dabei helfen, die Geschäftsverteilung und beliebte Zonen zu verstehen.

Geschäftskategorien: Die Erfassung der Geschäftskategorie oder des Branchentyps ist für die Erstellung segmentierter Datensätze und branchenspezifischer Analysen hilfreich.

Bewertungen und Rezensionen: Das Scraping benutzergenerierter Bewertungen und Rezensionen bietet Einblicke in den Ruf und die Qualität eines Unternehmens und spiegelt die Stimmung der Kunden wider.

Website URL : Durch das Extrahieren von Website-URLs können Sie Unternehmen genauer untersuchen und ihre Online-Angebote besser verstehen.

Zusätzliche Leistungen: Durch die Hervorhebung zusätzlicher von Unternehmen angebotener Dienste werden die Profile ausführlicher und die Benutzer erhalten einen besseren Einblick in die gesamte Leistungspalette.

Geschäftszeiten: Durch das Extrahieren der Geschäftszeiten werden zeitkritische Analysen erleichtert, sodass Benutzer Besuche planen oder Einrichtungen während bestimmter Zeiträume kontaktieren können.

Durch das Verstehen und Extrahieren dieser wichtigen Datenpunkte aus den Gelben Seiten wird nicht nur eine umfangreiche und detaillierte Datenbank erstellt, sondern es wird auch die Grundlage für verschiedene Analyseanwendungen gelegt.

Relevanz und Anwendungen von Gelbe Seiten-Daten

Daten aus den Gelben Seiten sind nicht nur Informationen; sie sind eine leistungsstarke Ressource, die wertvolle Geschäftseinblicke und -anwendungen bietet. Hier erfahren Sie, warum Daten aus den Gelben Seiten relevant sind und angewendet werden können:

• Marktanalyse : Gewinnen Sie Einblicke in die Marktdynamik und identifizieren Sie Branchentrends.
• Konkurrenzforschung: Analysieren Sie zur strategischen Planung die Angebote und die Marktpräsenz der Konkurrenz.
• Gezielte Marketingkampagnen: Passen Sie Marketingkampagnen an bestimmte Branchen, Regionen oder Geschäftstypen an.
• Strategien zur Geschäftserweiterung: Identifizieren Sie potenzielle Standorte für die Geschäftsexpansion, indem Sie Bereiche mit hoher Aktivität analysieren.
• Analyse des Verbraucherverhaltens: Verstehen Sie Kundenpräferenzen und -verhalten durch Bewertungen, Rezensionen und Services.
• Partner- und Lieferantenauswahl: Optimieren Sie die Partner- und Lieferantenauswahl durch Zugriff auf Kontaktinformationen und Services.
• Lokale Unternehmensunterstützung: Unterstützen Sie lokale Unternehmen, indem Sie sich über ihre Angebote und Kundenfeedback informieren.
• Datengesteuerte Entscheidungsfindung: Ermöglichen Sie sektorübergreifende, datengesteuerte Entscheidungsfindung für die strategische Planung.

In den folgenden Abschnitten erkunden wir die Techniken zum effektiven Scraping der Gelben Seiten, um den Abruf dieser wertvollen Geschäftseinblicke sicherzustellen.

Einrichten Ihrer Python-Umgebung

Um sich auf das Scraping von Gelbe-Seiten-Daten vorzubereiten, stellen Sie ein reibungsloses Codierungserlebnis sicher, indem Sie Ihre Python-Umgebung einrichten. Dazu gehört die Installation von Python, der erforderlichen Bibliotheken und die Auswahl einer IDE für optimiertes Codieren.

Installieren von Python und wichtigen Bibliotheken

Python herunterladen und installieren:

Beginnen Sie mit dem Besuch der offizielle Python-Website und navigieren Sie zum Abschnitt „Downloads“. Wählen Sie die neueste Version, die mit Ihrem Betriebssystem kompatibel ist, und folgen Sie den Installationsanweisungen. Stellen Sie sicher, dass während der Installation die Option zum Hinzufügen von Python zum PATH Ihres Systems ausgewählt ist.

Erforderliche Bibliotheken installieren:

Für das Scraping der Gelben Seiten verwenden wir wichtige Bibliotheken wie requests und BeautifulSoup in Python. Um die Crawling APInutzen wir die crawlbase Bibliothek. Öffnen Sie Ihre Eingabeaufforderung oder Ihr Terminal und verwenden Sie die folgenden Befehle, um diese Bibliotheken zu installieren:

Pip Installationsanforderungen
pip install beautifulsoup4
pip installieren crawlbase

Diese Bibliotheken ermöglichen Ihren Python-Skripten, HTTP-Anfragen zu senden und HTML-Inhalte effizient zu analysieren.

Auswahl einer IDE für effizientes Coding

Die Auswahl der richtigen integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) kann Ihre Programmiererfahrung erheblich verbessern. Hier sind einige beliebte Optionen:

PyCharm: PyCharm ist eine robuste IDE, die speziell für Python entwickelt wurde. Sie bietet Funktionen wie intelligente Codevervollständigung, Debugging-Tools und eine benutzerfreundliche Oberfläche. Sie können die Community Edition kostenlos von der JetBrains-Website herunterladen.

VSCode (Visual Studio Code): VSCode ist ein leichter, aber leistungsstarker Code-Editor mit hervorragender Python-Unterstützung. Er bietet eine breite Palette an Erweiterungen und ist somit für verschiedene Programmiersprachen anpassbar. Sie können ihn von der offiziellen Visual Studio Code-Website herunterladen.

Jupyter Notizbuch: Für ein interaktiveres Codiererlebnis, insbesondere für Datenanalyseaufgaben, sind Jupyter Notebooks eine beliebte Wahl. Sie können Jupyter mit dem Befehl installieren pip install jupyter und starten Sie es mit dem jupyter notebook Befehl.

Wählen Sie die IDE, die Ihren Präferenzen und Ihrem Workflow entspricht. Wenn Python installiert ist und die erforderlichen Bibliotheken bereitstehen, sind Sie bestens gerüstet, um mit Python wertvolle Daten aus Gelben Seiten zu extrahieren.

Gängiger Ansatz zum Scraping von Gelbe-Seiten-Daten

In diesem Abschnitt untersuchen wir einen gängigen Ansatz zum Scraping von Daten aus Gelben Seiten mit Python. Wir nutzen wichtige Bibliotheken wie die Requests-Bibliothek zum Erstellen von HTTP-Anfragen und BeautifulSoup zum Parsen von HTML-Inhalten.

In unserem Beispiel konzentrieren wir uns auf das Scraping von Daten zu Unternehmen der „Informationstechnologie“ mit Sitz in „Los Angeles, CA“.

Nutzung der Requests-Bibliothek von Python

Um den Scraping-Prozess zu starten, verwenden wir die Requests-Bibliothek, um HTTP-Anfragen an die Yellow Pages-Server zu senden. Mit dieser Bibliothek können wir den HTML-Inhalt von Webseiten abrufen, der die Grundlage für unsere Datenextraktion bildet.

Yellow Pages nutzt die search_terms Parameter in der URL für die Suchanfrage und der geo_location_terms Parameter für den Standort.

importieren Zugriffe
für urllib.parse importieren Urlencode

# Beispiel für Suchanfrage und Standort
Suchanfrage = "Informationstechnologie"
Standort = „Los Angeles, Kalifornien“

# Erstellen der URL mit Suchbegriffen und Standort
Basis-URL = „https://www.yellowpages.com/search?“
Parameter = {"Suchbegriffe": Suchanfrage, "geo_location_terms": Standort}
url = Basis-URL + URL-Code (Parameter)

Antwort = Anfragen.get(URL)

if Antwort.Statuscode == 200:
    html_content = antwort.text

    # Weiterverarbeitung von HTML-Inhalten
    drucken(HTML-Inhalt)
sonst:
    drucken(f"Seite konnte nicht abgerufen werden. Statuscode: {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 yellowpages_scraper.py.

Führen Sie das Skript aus:

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

python yellowpages_scraper.py

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

Überprüfung der Gelbe-Seiten-Website auf HTML-Elemente:

Sobald wir den HTML-Inhalt haben, müssen wir die Struktur der Gelbe-Seiten-Website untersuchen, um relevante HTML-Elemente zu identifizieren. Dazu müssen wir das Document Object Model (DOM) der Seite verstehen und Elemente identifizieren, die die gewünschten Daten enthalten.

Beachten Sie die folgenden Hinweise für eine effektive Überprüfung der Gelbe Seiten-Website:

Klicken Sie mit der rechten Maustaste und prüfen Sie: Öffnen Sie die Entwicklertools, indem Sie mit der rechten Maustaste auf die Webseite klicken.
Navigieren im DOM-Baum: Erkunden Sie das Document Object Model (DOM), um HTML-Tags zu finden.
Identifizieren Sie einzigartige Attribute: Suchen Sie nach eindeutigen Attributen wie Klassennamen oder IDs.
Selektoren verwenden: Verwenden Sie CSS-Selektoren zur präzisen Elementidentifizierung.
Berücksichtigen Sie die Paginierung: Paginierungselemente für mehrere Seiten prüfen.
Konto für dynamische Inhalte: Achten Sie auf dynamisch geladene Inhalte durch JavaScript.
Dokumentergebnisse: Zeichnen Sie identifizierte Elemente und Muster für effizientes Scraping auf.

HTML mit BeautifulSoup analysieren

Nachdem wir die relevanten HTML-Elemente identifiziert haben, verwenden wir die Bibliothek BeautifulSoup, um das HTML zu analysieren und die gewünschten Daten zu extrahieren. BeautifulSoup bietet eine praktische Möglichkeit, im HTML-Baum zu navigieren und ihn zu durchsuchen.

Für das Beispiel extrahieren wir wesentliche Details wie die Firmenname, Kontaktinformationen, Adresse, Geschäftskategorien, Anzahl der Bewertungen und Rezensionen, Geschäftsjahre und Website-URL von jedem Ergebnis auf der SERP der Gelben Seiten. Lassen Sie uns nun unser vorhandenes Skript erweitern, um diese Informationen direkt aus dem HTML zu sammeln.

importieren Zugriffe
für urllib.parse importieren Urlencode
für bs4 importieren BeautifulSuppe
importieren JSON

def konstruieren_url(Abfrage, Standort):
    Basis-URL = „https://www.yellowpages.com/search?“
    Parameter = {"Suchbegriffe": Abfrage, "geo_location_terms": Standort}
    Rückkehr Basis-URL + URL-Code (Parameter)

def fetch_html(URL):
    Antwort = Anfragen.get(URL)
    if Antwort.Statuscode == 200:
        Rückkehr Antworttext
    sonst:
        drucken(f"Seite konnte nicht abgerufen werden. Statuscode: {response.status_code}")
        Rückkehr Keine

def Details extrahieren(HTML-Inhalt):
    scraped_data = []

    Suppe = Schöne Suppe (HTML-Inhalt, 'html.parser')

    Ergebnisse = Suppe.Auswahl(„div#Hauptinhalt div.Suchergebnisse.organic div.Ergebnis“)

    
für Folge in Ergebnisse:
      # Extrahieren wichtiger Details wie Firmenname, Kontaktinformationen, Adresse usw.
      Firmenname = Ergebnis.Finden('A', Klasse_='Firmenname')
      Kontaktinfo = Ergebnis.Finden('div', Klasse_='Telefon')
      Adresse = Ergebnis.Finden('div', Klasse_='adr')
      Geschäftskategorien = Ergebnis.Finden('div', Klasse_='Kategorien')
      Bewertungen = Ergebnis.Finden('div', Klasse_='Ergebnisbewertung')
      Bewertungen_Anzahl = Ergebnis.Finden('Spanne', Klasse_='zählen')
      Jahre_im_Geschäft = Ergebnis.Wählen Sie eins(„div.Abzeichen div.Jahre-mit-YP > div.Anzahl stark“)
      website_url = ergebnis.finden('A', Klasse_=‚Website-Besuch verfolgen‘)

      Ergebnisdetails = {
          "Firmenname": Firmenname.text.strip() if Firmenname sonst Keine,
          "Kontaktinformationen": kontakt_info.text.strip() if Kontaktinformation sonst Keine,
          "Die Anschrift": Adresse.Text.Streifen() if Adresse sonst Keine,
          "Geschäftskategorien": Geschäftskategorien.text.strip() if Geschäftskategorien sonst Keine,
          "Bewertungen": ''.beitreten(Bewertungen.get('Klasse', [])).ersetzen('Ergebnisbewertung', '').strip().ersetzen('', ' & ') if Bewertungen sonst Keine,
          „Bewertungen zählen“: Bewertungen_Anzahl.Text.Strip() if reviews_count sonst Keine,
          „Jahre im Geschäft“: Jahre_im_Geschäft.text.strip() if Jahre_im_Geschäft sonst Keine,
          „Website-URL“: website_url.get('href').Streifen() if website_url sonst Keine
      }
      scraped_data.append(Ergebnisdetails)

    Rückkehr Scraped_Data

def Haupt-†
    # Beispiel für Suchanfrage und Standort
    Suchanfrage = "Informationstechnologie"
    Standort = „Los Angeles, Kalifornien“

    # Erstellen der URL mit Suchbegriffen und Standort
    Such-URL = URL konstruieren (Suchabfrage, Standort)

    # Abrufen von HTML-Inhalten aus der SERP der Gelben Seiten
    html_content = fetch_html(Such-URL)

    if HTML-Inhalt:
        # Extrahieren wesentlicher Details aus dem HTML-Inhalt
        Ergebnisdetail = Details extrahieren (HTML-Inhalt)
        drucken(json.dumps(Ergebnisse_Detail, Einzug=2))
    sonst:
        drucken("Beenden aufgrund eines fehlgeschlagenen HTML-Abrufs.")

if __name__ == "__hauptsächlich__":
    Main()

Das Skript enthält Funktionen zum Erstellen der Such-URL, zum Abrufen von HTML-Inhalten und zum Extrahieren von Details aus dem HTML. Wenn beim Extrahieren ein Element nicht gefunden wird, wird der entsprechende Wert im Ergebniswörterbuch auf „Keine“ gesetzt. Die Hauptfunktion orchestriert den gesamten Prozess und druckt die extrahierten Details für die angegebene Suchanfrage und den angegebenen Standort aus.Keine

Beispielausgabe:

[
  {
    "Firmenname": „LA Computer Works“,
    "Kontaktinformationen": "(310) 277-9799",
    "Die Anschrift": „2355 Westwood BlvdLos Angeles, CA 90064“,
    "Geschäftskategorien": "Computertechnische Hilfe und SupportdiensteComputer- und ZubehörhändlerComputer und Computerzubehör - Wartung und Reparatur",
    "Bewertungen": "vier und halb",
    „Bewertungen zählen“: „(2)“,
    „Jahre im Geschäft“: "12 Jahre",
    „Website-URL“: „http://lacomputerworks.com“
  },
  {
    "Firmenname": "Desktop-Eroberung",
    "Kontaktinformationen": "(213) 321-1869",
    "Die Anschrift": "Los Angeles, CA 90057",
    "Geschäftskategorien": "Computertechnische Hilfe und SupportdiensteComputernetzwerkdesign und -systemeComputersystemdesigner und -berater",
    "Bewertungen": null,
    „Bewertungen zählen“: null,
    „Jahre im Geschäft“: null,
    „Website-URL“: null
  },
  {
    "Firmenname": „Mein Computer funktioniert Inc.“,
    "Kontaktinformationen": "(877) 221-0118",
    "Die Anschrift": null,
    "Geschäftskategorien": "Computertechnische Hilfe und SupportdiensteComputersoftware und -diensteComputer und Computerausrüstung - Wartung und Reparatur",
    "Bewertungen": "vier und halb",
    „Bewertungen zählen“: „(43)“,
    „Jahre im Geschäft“: "2 Jahre",
    „Website-URL“: null
  },
  {
    "Firmenname": „PC- UND WEB-PROFIS“,
    "Kontaktinformationen": "(888) 823-7767",
    "Die Anschrift": "AlleLos Angeles, CA 90045",
    "Geschäftskategorien": "Computertechnische Hilfe und SupportdiensteComputerkabel- und -leitungsinstallationInternetmarketing und -werbung",
    "Bewertungen": "fünf",
    „Bewertungen zählen“: „(3)“,
    „Jahre im Geschäft“: null,
    „Website-URL“: null
  },
  {
    "Firmenname": "Neues Zeitalter",
    "Kontaktinformationen": "(310) 657-8632",
    "Die Anschrift": „822 S Robertson Blvd Ste 207Los Angeles, CA 90035“,
    "Geschäftskategorien": „Computertechnische Hilfe und Supportdienste“,
    "Bewertungen": "ein",
    „Bewertungen zählen“: „(1)“,
    „Jahre im Geschäft“: null,
    „Website-URL“: "http://www.excelclasses.net"
  },
  ..... mehr
]

Herausforderungen und Grenzen des gemeinsamen Ansatzes

Während der übliche Ansatz zum Scraping von Gelbe-Seiten-Daten die Verwendung von Pythons requests und BeautifulSoup zugänglich ist, bringt es verschiedene Herausforderungen und Einschränkungen mit sich, die die Effizienz und den Erfolg Ihrer Scraping-Bemühungen beeinträchtigen können.

Anti-Scraping-Maßnahmen
Yellow Pages setzt Anti-Scraping-Maßnahmen ein, darunter CAPTCHAs, die automatisierte Scraping-Skripte behindern und manuelle Eingriffe erfordern können.

Rate Limiting
Websites implementieren Ratenbegrenzungen, um die Häufigkeit von Anfragen zu kontrollieren. Das Überschreiten der Begrenzungen kann zu vorübergehenden oder dauerhaften IP-Blockaden führen und den Zugriff einschränken.

Dynamische Website-Struktur
Die Struktur von Websites (einschließlich Gelber Seiten) kann sich im Laufe der Zeit ändern, sodass zur Berücksichtigung der Änderungen häufige Skriptaktualisierungen erforderlich sind.

IP-Blockierung
Aggressives Scraping kann eine IP-Sperre auslösen und den weiteren Zugriff behindern. Um IP-Sperren zu überwinden, sind häufig automatisierte Lösungen erforderlich.

Herausforderungen bei der Datenextraktion
Die grundlegende HTML-Analyse zur Datenextraktion kann insbesondere bei sich entwickelnden Website-Strukturen eine Herausforderung darstellen, da die Scraping-Logik weniger zuverlässig ist.

Für ein reibungsloseres und zuverlässigeres Scraping der Gelben Seiten sollten Sie die Crawlbase verwenden. Crawling API, entwickelt, um übliche Scraping-Hürden zu überwinden und den Gesamtprozess zu verbessern.

Die richtigen Crawling API für Gelbe Seiten

Schöpfen Sie das volle Potenzial Ihres Gelbe Seiten Daten Scrapings aus, indem Sie die Leistungsfähigkeit von Crawlbase nutzen. Crawling APIDieser benutzerfreundliche Ansatz lässt sich nahtlos in Ihr Python-Projekt integrieren und bietet verbesserte Effizienz und Zuverlässigkeit.

Verabschieden Sie sich von den Herausforderungen von IP-Blockaden, Captchas und Compliance-Problemen. Die dynamische Inhaltsverarbeitung, das asynchrone Crawling und die anpassbaren Anfragen von Crawlbase gewährleisten eine zuverlässige Lösung für maßgeschneiderten und schnellen Datenabruf aus den Gelben Seiten.

Profitieren Sie von umfassenden Dokumentation und reaktionsschnell Support, wodurch Ihr Scraping-Erlebnis für maximale Effizienz optimiert wird. Verbessern Sie Ihre Scraping-Bemühungen in den Gelben Seiten mit Crawlbases Crawling API – die vertrauenswürdige Lösung für präzises und skalierbares Web Scraping.

Befolgen Sie diese einfachen Schritte, um die API mühelos in Ihr Python-Scraping-Projekt zu integrieren und ein neues Niveau an Scraping-Komfort und Leistung zu erleben.

Crawlbase-Registrierung und API-Token

Um Ihre Reise mit Crawlbase zu starten und die Leistungsfähigkeit seiner Crawling API Befolgen Sie zum Scraping der Gelben Seiten diese einfachen Schritte:

1. Besuchen Sie die Crawlbase-Plattform: Gehen Sie zum Crawlbase Plattform, indem Sie deren Website besuchen.
2. Konto erstellen : Registrieren für ein Crawlbase-Konto. Dieser Vorgang umfasst normalerweise die Angabe einer gültigen E-Mail-Adresse und die Erstellung eines sicheren Passworts.
3. Pläne erkunden (falls zutreffend): Erkunden Sie je nach Ihren Anforderungen die verfügbaren Pläne auf Crawlbase. Wählen Sie einen Plan, der dem Umfang und der Reichweite Ihres Scraping-Projekts für Gelbe Seiten entspricht. Die ersten 1000 Anfragen sind kostenlos. Keine Karte erforderlich.
4. Rufen Sie Ihr API-Token ab: Sie finden Ihre in Ihrem Kontodokumentation. Diese alphanumerische Zeichenfolge ist entscheidend für die Authentifizierung Ihrer Anfragen an die Crawling API.

Schnelle Notiz: Crawlbase bietet zwei Arten von Tokens – einen für statische Websites und einen für dynamische oder JavaScript-basierte Websites. Da unser Schwerpunkt auf dem Scraping von Gelben Seiten liegt, verwenden wir den normalen Token.

Schnittstelle zum Crawling API Verwenden der Crawlbase-Bibliothek

Die Python-basierte Crawlbase-Bibliothek ermöglicht eine nahtlose Interaktion mit der API und lässt sich mühelos in Ihr Scraping-Projekt für Gelbe Seiten integrieren. Der folgende Codeausschnitt veranschaulicht den Prozess der Initialisierung und Nutzung der Crawling API über die Crawlbase Python-Bibliothek.

für Crawlbase importieren CrawlingAPI

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

URL = „https://www.example.com/“
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']}")

Für ausführlichere Informationen über die Crawling API, finden Sie in der umfassenden Dokumentation, die auf der Crawlbase-Plattform verfügbar ist. Greifen Sie darauf zu HIERUm tiefer in die Fähigkeiten der Crawlbase Python-Bibliothek einzutauchen und zusätzliche Anwendungsbeispiele zu erkunden, lesen Sie die Dokumentation HIER.

Extrahieren von Geschäftsinformationen aus Gelben Seiten

Integrieren Sie die Crawlbase-Bibliothek in Ihr Python-Projekt und initialisieren Sie sie mit Ihrem einzigartigen API-Token. Dies gewährleistet einen sicheren und authentifizierten Zugriff auf die Crawling API.

Verbessern wir unser gemeinsames Skript, indem wir Crawling API.

für Crawlbase importieren CrawlingAPI
für urllib.parse importieren Urlencode
für bs4 importieren BeautifulSuppe
importieren JSON

def konstruieren_url(Abfrage, Standort):
    Basis-URL = „https://www.yellowpages.com/search?“
    Parameter = {"Suchbegriffe": Abfrage, "geo_location_terms": Standort}
    Rückkehr Basis-URL + URL-Code (Parameter)

def fetch_html(API, URL):
    Antwort = api.get(URL)

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

def Details extrahieren(HTML-Inhalt):
    scraped_data = []

    Suppe = Schöne Suppe (HTML-Inhalt, 'html.parser')

    Ergebnisse = Suppe.Auswahl(„div#Hauptinhalt div.Suchergebnisse.organic div.Ergebnis“)

    
für Folge in Ergebnisse:
      # Extrahieren wichtiger Details wie Firmenname, Kontaktinformationen, Adresse usw.
      Firmenname = Ergebnis.Finden('A', Klasse_='Firmenname')
      Kontaktinfo = Ergebnis.Finden('div', Klasse_='Telefon')
      Adresse = Ergebnis.Finden('div', Klasse_='adr')
      Geschäftskategorien = Ergebnis.Finden('div', Klasse_='Kategorien')
      Bewertungen = Ergebnis.Finden('div', Klasse_='Ergebnisbewertung')
      Bewertungen_Anzahl = Ergebnis.Finden('Spanne', Klasse_='zählen')
      Jahre_im_Geschäft = Ergebnis.Wählen Sie eins(„div.Abzeichen div.Jahre-mit-YP > div.Anzahl stark“)
      website_url = ergebnis.finden('A', Klasse_=‚Website-Besuch verfolgen‘)

      Ergebnisdetails = {
          "Firmenname": Firmenname.text.strip() if Firmenname sonst Keine,
          "Kontaktinformationen": kontakt_info.text.strip() if Kontaktinformation sonst Keine,
          "Die Anschrift": Adresse.Text.Streifen() if Adresse sonst Keine,
          "Geschäftskategorien": Geschäftskategorien.text.strip() if Geschäftskategorien sonst Keine,
          "Bewertungen": ''.beitreten(Bewertungen.get('Klasse', [])).ersetzen('Ergebnisbewertung', '').strip().ersetzen('', ' & ') if Bewertungen sonst Keine,
          „Bewertungen zählen“: Bewertungen_Anzahl.Text.Strip() if reviews_count sonst Keine,
          „Jahre im Geschäft“: Jahre_im_Geschäft.text.strip() if Jahre_im_Geschäft sonst Keine,
          „Website-URL“: website_url.get('href').Streifen() if website_url sonst Keine
      }
      scraped_data.append(Ergebnisdetails)

    Rückkehr Scraped_Data

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

    # Beispiel für Suchanfrage und Standort
    Suchanfrage = "Informationstechnologie"
    Standort = „Los Angeles, Kalifornien“

    # Erstellen der URL mit Suchbegriffen und Standort
    Such-URL = URL konstruieren (Suchabfrage, Standort)

    # Abrufen von HTML-Inhalten aus den YellowPages-SERPs mithilfe von Crawlbase Crawling API
    html_content = fetch_html(crawling_api, such_url)

    if HTML-Inhalt:
        # Extrahieren wesentlicher Details aus dem HTML-Inhalt
        Ergebnisdetail = Details extrahieren (HTML-Inhalt)
        drucken(json.dumps(Ergebnisse_Detail, Einzug=2))
    sonst:
        drucken("Beenden aufgrund eines fehlgeschlagenen HTML-Abrufs.")

if __name__ == "__hauptsächlich__":
    Main()

Dieser aktualisierte Code integriert die Crawlbase Crawling API zum Abrufen von HTML-Inhalten und gewährleistet so einen zuverlässigen und effizienten Scraping-Prozess.

Beispielausgabe:

[
  {
    "Firmenname": „LA Computer Works“,
    "Kontaktinformationen": "(310) 277-9799",
    "Die Anschrift": „2355 Westwood BlvdLos Angeles, CA 90064“,
    "Geschäftskategorien": "Computertechnische Hilfe und SupportdiensteComputer- und ZubehörhändlerComputer und Computerzubehör - Wartung und Reparatur",
    "Bewertungen": "vier und halb",
    „Bewertungen zählen“: „(2)“,
    „Jahre im Geschäft“: "12 Jahre",
    „Website-URL“: „http://lacomputerworks.com“
  },
  {
    "Firmenname": "Desktop-Eroberung",
    "Kontaktinformationen": "(213) 321-1869",
    "Die Anschrift": "Los Angeles, CA 90057",
    "Geschäftskategorien": "Computertechnische Hilfe und SupportdiensteComputernetzwerkdesign und -systemeComputersystemdesigner und -berater",
    "Bewertungen": null,
    „Bewertungen zählen“: null,
    „Jahre im Geschäft“: null,
    „Website-URL“: null
  },
  {
    "Firmenname": „Mein Computer funktioniert Inc.“,
    "Kontaktinformationen": "(877) 221-0118",
    "Die Anschrift": null,
    "Geschäftskategorien": "Computertechnische Hilfe und SupportdiensteComputersoftware und -diensteComputer und Computerausrüstung - Wartung und Reparatur",
    "Bewertungen": "vier und halb",
    „Bewertungen zählen“: „(43)“,
    „Jahre im Geschäft“: "2 Jahre",
    „Website-URL“: null
  },
  {
    "Firmenname": „PC- UND WEB-PROFIS“,
    "Kontaktinformationen": "(888) 823-7767",
    "Die Anschrift": "AlleLos Angeles, CA 90045",
    "Geschäftskategorien": "Computertechnische Hilfe und SupportdiensteComputerkabel- und -leitungsinstallationInternetmarketing und -werbung",
    "Bewertungen": "fünf",
    „Bewertungen zählen“: „(3)“,
    „Jahre im Geschäft“: null,
    „Website-URL“: null
  },
  {
    "Firmenname": "Neues Zeitalter",
    "Kontaktinformationen": "(310) 657-8632",
    "Die Anschrift": „822 S Robertson Blvd Ste 207Los Angeles, CA 90035“,
    "Geschäftskategorien": „Computertechnische Hilfe und Supportdienste“,
    "Bewertungen": "ein",
    „Bewertungen zählen“: „(1)“,
    „Jahre im Geschäft“: null,
    „Website-URL“: "http://www.excelclasses.net"
  },
  ..... mehr
]

Verwalten der Paginierung für den umfangreichen Datenabruf

Die Handhabung der Seitennummerierung ist ein entscheidender Aspekt beim Scraping umfangreicher Daten aus Gelben Seiten, bei denen sich die Ergebnisse über mehrere Seiten erstrecken. Gelbe Seiten verwenden normalerweise einen Seitenparameter in der URL, um verschiedene Ergebnisseiten zu kennzeichnen. Lassen Sie uns den vorherigen Python-Code erweitern, um die Seitennummerierung nahtlos zu integrieren:

für Crawlbase importieren CrawlingAPI
für urllib.parse importieren Urlencode
für bs4 importieren BeautifulSuppe

def konstruieren_url(Abfrage, Standort, Seitenzahl):
    Basis-URL = „https://www.yellowpages.com/search?“
    Parameter = {"Suchbegriffe": Abfrage, "geo_location_terms": Standort, "Seite": Seitenzahl}
    Rückkehr Basis-URL + URL-Code (Parameter)

def fetch_html(API, URL):
    # ... (unverändert)

def Details extrahieren(HTML-Inhalt):
    # ... (unverändert)

def Gelbe_Seiten_abkratzen(API, Suchanfrage, Standort, max_pages):
    
für Seitennummer in Angebot(1, max_Seiten + 1):
        Such-URL = URL konstruieren (Suchanfrage, Standort, Seitennummer)
        html_content = fetch_html(API, Such-URL)

        if HTML-Inhalt:
            Ergebnisdetails = Extrahierungsdetails (HTML-Inhalt)
            drucken(f"Details von Seite {Seitenzahl}:", Ergebnisdetails)
        sonst:
            drucken(f"Beenden aufgrund eines fehlgeschlagenen HTML-Abrufs auf der Seite {Seitenzahl}.")

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

    # Beispiel für Suchanfrage, Standort und maximale Anzahl zu scrapender Seiten
    Suchanfrage = "Informationstechnologie"
    Standort = „Los Angeles, Kalifornien“
    max_pages = 5  # Passen Sie die Anzahl der zu scrapenden Seiten nach Bedarf an

    # Gelbe Seiten mit Seitennummerierung durchsuchen
    scrape_yellow_pages (Crawling-API, Suchanfrage, Standort, max. Seiten)

if __name__ == "__hauptsächlich__":
    Main()

Dieses erweiterte Skript führt die page Parameter in der erstellten URL, wodurch der nahtlose Abruf von Daten von mehreren Seiten auf YellowPages ermöglicht wird. Passen Sie den max_pages variabel nach Ihren Anforderungen für einen umfangreichen Datenabruf.

Abschließende Überlegungen

Das Scraping von Gelbe-Seiten-Daten ist jetzt ein optimierter Prozess, dank der Effizienz der Crawlbase Crawling API. Durch die Beseitigung gängiger Herausforderungen im Zusammenhang mit Web Scraping, wie IP-Blockierungen und CAPTCHAs, sorgt Crawlbase für ein reibungsloses und zuverlässiges Erlebnis. Vereinfachen Sie Ihre Datenextraktion mit Crawlbase und schöpfen Sie das volle Potenzial des Scrapings von Gelben Seiten aus.

Hier sind einige weitere Anleitungen, die Sie interessieren könnten:

Wie man Yelp scrapt
So scrapen Sie Expedia
So extrahieren Sie Immobiliendaten von Zillow
So extrahieren Sie Nachrichtenartikel aus BloomBerg
So scrapen Sie Fragen über Stackoverflow

Wenn Sie auf Hindernisse stoßen oder weitere Anleitung benötigen, Crawlbase-Supportteam ist bereit, Ihnen zu helfen. Ihr Erfolg beim Web Scraping ist unsere Priorität und wir freuen uns darauf, Sie auf Ihrem Scraping-Weg zu unterstützen.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

F: Ist das Scraping von Daten aus den Gelben Seiten legal?

Die rechtlichen Aspekte des Scrapings von Gelbe-Seiten-Daten hängen von den Nutzungsbedingungen der Website ab. Es ist wichtig, die Geschäftsbedingungen von Gelbe Seiten gründlich zu prüfen und einzuhalten, bevor Sie Scraping-Aktivitäten durchführen. Achten Sie immer auf die Einhaltung rechtlicher und ethischer Standards, um mögliche rechtliche Konsequenzen zu vermeiden.

F: Wie kann ich die IP-Blockierung beim Scraping der Gelben Seiten verhindern?

Um das Risiko einer IP-Blockierung beim Scraping von Gelben Seiten zu verringern, ist der Einsatz effektiver Strategien unerlässlich. Techniken wie rotierende IP-Adressen und die Einführung zufälliger Verzögerungen zwischen Anfragen kann hilfreich sein. Crawlbase Crawling API bietet erweiterte Funktionen wie IP-Rotation, wodurch die Wahrscheinlichkeit einer Verstopfung verringert wird und ein reibungsloseres Scraping-Erlebnis gewährleistet wird.

F: Implementiert Yellow Pages Anti-Scraping-Maßnahmen wie Captchas?

Ja, Yellow Pages kann Anti-Scraping-Maßnahmen, einschließlich Captchas, einsetzen, um seine Daten zu schützen. Bei der Verwendung eines gängigen Scraping-Ansatzes ist es möglich, auf Captchas zu stoßen. Crawlbase Crawling API ist darauf ausgelegt, derartige Herausforderungen problemlos zu bewältigen und bietet eine effiziente Lösung, die manuelle Eingriffe minimiert und eine zuverlässige Datenextraktion gewährleistet.

F: Kann ich mit Crawlbase Daten aus den Gelben Seiten in großem Umfang scrapen? Crawling API?

Absolut, die Crawlbase Crawling API ist speziell für skalierbares Web Scraping. Es umfasst Funktionen wie Paginierungshandling, asynchrones Crawling und IP-Rotation und eignet sich daher hervorragend zum Extrahieren umfangreicher Daten aus Gelben Seiten und anderen Websites. Diese Skalierbarkeit gewährleistet Effizienz und Zuverlässigkeit, selbst bei der Verarbeitung großer Datensätze.

F. Wie extrahiere ich Daten aus den Gelben Seiten nach Excel?

Das Extrahieren von Daten aus Gelben Seiten und das Speichern in Excel ist ein unkomplizierter Prozess mit Crawlbases Crawling API. Folge diesen Schritten:

1. Datenextraktion: Verwenden Sie die Crawling API um Daten aus den Gelben Seiten abzurufen und sicherzustellen, dass Sie die erforderlichen Informationen erhalten.
2. Daten formatieren: Organisieren Sie die extrahierten Daten in einer geeigneten Struktur. Sie können beispielsweise eine Liste von Wörterbüchern haben, wobei jedes Wörterbuch die Details eines Unternehmens darstellt.
3. Nach Excel exportieren: Nutzen Sie Python-Bibliotheken wie Pandas, um Ihre strukturierten Daten in ein Excel-freundliches Format zu konvertieren. Pandas bietet Funktionen wie to_excel, die diesen Prozess vereinfachen.

importieren Pandas as pd

# Angenommen, „Daten“ sind Ihre strukturierten
Daten df = pd.DataFrame(Daten)
df.to_excel(„Gelbe_Seiten_Daten.xlsx“, Index=falsch)

4. Excel-Datei: Der obige Code erstellt eine Excel-Datei namens yellow_pages_data.xlsx mit Ihren extrahierten Daten.

Denken Sie daran, dass dies ein vereinfachtes Beispiel ist und Anpassungen je nach Ihrer spezifischen Datenstruktur und Ihren Anforderungen erforderlich sein können. Der Schlüssel liegt darin, Python-Bibliotheken zu nutzen, um die Datenextraktion und Excel-Formatierungsprozesse effizient zu handhaben.