YouTube ist eine der größten Plattformen zum Teilen von Inhalten weltweit. Jede Minute werden hier über 500 Stunden Inhalte hochgeladen. Laut Statista war YouTube im November 2023 die am zweithäufigsten besuchte Website weltweit und zog 113 Milliarden monatliche Besuche. Dieses Volumen an öffentlichen Daten und Verkehr bietet Unternehmen und Einzelpersonen zahlreiche Möglichkeiten, an nützliche Informationen zu gelangen.

Web Scraping ist ein Muss, um Daten von öffentlichen YouTube-Seiten, Videodetails, Kommentaren, Kanalinformationen und Suchergebnissen abzurufen. Verwenden Sie Python und yt-dlp mit Crawlbase Smart Proxy um YouTube-Daten für Ihre Inhaltsstrategien und Forschungszwecke zu scrapen.

Dieser Blog führt Sie durch den Prozess des Scrapings von YouTube-Daten und beginnt mit den Grundlagen. Wenn Sie YouTube-Videos herunterladen, YouTube-Videoinformationen extrahieren, YouTube-Videokommentare scrapen, YouTube-Kanalinformationen sammeln, YouTube-Kanal-Abonnentennummern abrufen oder YouTube-Suchergebnisse scrapen möchten, ist dieser Leitfaden genau das Richtige für Sie. Nach diesem Tutorial sollten Sie in der Lage sein, YouTube-Daten effektiv für Ihre Zwecke zu scrapen.

Hier ist eine Übersicht darüber, wie Sie YouTube-Daten zur Optimierung scrapen:

Inhaltsverzeichnis

  1. Warum YouTube scrapen?
  • Die Bedeutung von YouTube-Daten
  • Wichtige Datenpunkte von YouTube
  1. Einrichten Ihrer Umgebung
  • Python installieren
  • Erforderliche Python-Bibliotheken
  1. Herunterladen von YouTube-Videos
  2. Extrahieren von YouTube-Videodaten
  3. Scraping von YouTube-Kommentaren
  4. Sammeln von YouTube-Kanalinformationen
  5. Scraping von YouTube-Suchergebnissen
  6. Optimierung mit Crawlbase Smart Proxy
  • Integration von Crawlbase Smart Proxy mit yt-dlp
  1. Abschließende Gedanken
  2. Häufig gestellte Fragen

Warum YouTube scrapen?

In diesem Abschnitt erläutern wir, warum YouTube-Daten so wichtig sind, auf welche Datenpunkte Sie sich konzentrieren sollten und wie ein YouTube-Scraper Ihnen beim Abrufen dieser Informationen helfen kann.

Die Bedeutung von YouTube-Daten

Bedeutung von YouTube-Daten

YouTube-Daten sind Gold wert für Unternehmen, Vermarkter und Forscher. Sie geben Ihnen Einblicke in die Vorlieben Ihrer Zuschauer, in Trends und in die Aufmerksamkeit, die sie wecken. Durch die Analyse von YouTube-Daten können Sie Ihre Inhalte optimieren, Ihr Marketing verbessern und der Konkurrenz einen Schritt voraus sein. Wenn Sie beispielsweise wissen, welche Videos die meisten Aufrufe und Kommentare erhalten, können Sie Inhalte erstellen, die Ihr Publikum ansprechen.

Wichtige Datenpunkte von YouTube

Beim Scraping von YouTube können Sie verschiedene Datenpunkte extrahieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen:

Videodetails

  • Titel : Der Videotitel hilft, den Inhalt und seine Attraktivität zu verstehen.
  • Beschreibung: Bietet Kontext und zusätzliche Informationen zum Video.
  • Anzahl der Aufrufe: Zeigt die Popularität des Videos an.
  • Gefällt mir Anzahl: Zeigt die Zustimmung und das Engagement des Publikums.
  • Datum des Hochladens: Hilft, die Aktualität und Relevanz von Inhalten zu verfolgen.

Ihre Nachricht

  • Benutzerkommentare: Direktes Feedback von Zuschauern, das ihre Gedanken und Reaktionen offenbart.
  • Anzahl Kommentare: Zeigt den Grad des Engagements und der Interaktion an.
  • Benutzerinteraktionen: Beinhaltet „Gefällt mir“-Angaben und Antworten auf Kommentare und zeigt so weiteres Engagement.

Kanalinformationen

  • Kanal Name: Identifiziert den Ersteller des Inhalts.
  • Beschreibung: Bietet einen Überblick über Zweck und Inhalt des Kanals.
  • Abonnentenzahl: Misst die Popularität und Reichweite des Kanals.

Suchergebnisse

  • Videotitel: Hilft bei der Identifizierung trendiger oder relevanter Videos für bestimmte Schlüsselwörter.
  • Videolinks: Direkte URLs zu den Videos, nützlich für weitere Analysen.

In dieser Anleitung verwenden wir Python und die yt-dlp Bibliothek zum Erstellen benutzerdefinierter Scraper zum Extrahieren von YouTube-Daten.

Einrichten Ihrer Umgebung zum Scrapen von YouTube in Python

Um mit dem Scraping von YouTube zu beginnen, müssen Sie Ihre Umgebung einrichten. Dazu müssen Sie Python und die erforderlichen Bibliotheken für das Web Scraping installieren.

Python installieren

Zuerst müssen Sie Python auf Ihrem Computer installieren. Sie können die neueste Version von Python von der offizielle Python-Website. Befolgen Sie die dortigen Anweisungen, um Python auf Ihrem System zu installieren.

Erforderliche Python-Bibliotheken

Sobald Python installiert ist, müssen Sie einige wichtige Bibliotheken installieren. Diese Bibliotheken helfen Ihnen dabei, Daten effizient von YouTube zu extrahieren. Öffnen Sie Ihr Terminal oder Ihre Eingabeaufforderung und führen Sie den folgenden Befehl aus:

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pip installieren yt-dlp pprint
  • yt-dlp: Diese Bibliothek ist ein leistungsstarkes Tool zum Herunterladen von Videos und Extrahieren von Videodaten von YouTube. Es fungiert als YouTube-Video-Scraper.
  • drucken: Diese Bibliothek bietet die Möglichkeit, Datenstrukturen „schön zu drucken“, sodass sie durch eine benutzerfreundlichere Formatierung leichter lesbar und verständlicher werden.

Wenn Python und diese Bibliotheken installiert sind, können Sie mit dem Scraping von YouTube-Daten mithilfe eines YouTube-Kanal-Scrapers oder eines Video-Scrapers beginnen. In den nächsten Abschnitten werden wir uns mit dem Herunterladen von Videos, dem Extrahieren von Daten und der Optimierung Ihres Scraping-Prozesses befassen.

Herunterladen von YouTube-Videos

Das Herunterladen von Videos von YouTube ist ganz einfach mit dem yt-dlp Bibliothek. Dies ist ein großartiges Tool zum Extrahieren von Videoinhalten und somit ein leistungsstarker YouTube-Video-Scraper. Im Folgenden führen wir Sie durch die Schritte zum Herunterladen von YouTube-Videos mit yt-dlp.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Herunterladen von YouTube-Videos

Importieren Sie die Bibliothek

Importieren Sie zuerst die yt-dlp Bibliothek in Ihrem Python-Skript:

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für yt_dlp importieren YoutubeDL

Legen Sie die Video-URL fest

Geben Sie die URL des YouTube-Videos ein, das Sie herunterladen möchten. Beispiel:

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Video-URL = „https://www.youtube.com/watch?v=Arbc2WUURpk“

Laden Sie das Video herunter

Verwenden Sie die Download-Methode, um das Video herunterzuladen. Hier ist ein einfaches Beispiel:

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Optionen = {}
mit YoutubeDL (optional) as yt:
    yt.download([video_url])

Dieses Skript lädt das angegebene Video herunter und speichert es im aktuellen Arbeitsverzeichnis.

Die richtigen yt-dlp als Ihr YouTube-Scraper erleichtert das Herunterladen von Videos zur Offline-Verwendung oder weiteren Analyse. Im nächsten Abschnitt werden wir auf das Extrahieren von Daten aus diesen Videos eingehen.

Extrahieren von YouTube-Videodaten

Nach dem Herunterladen eines YouTube-Videos möchten Sie möglicherweise weitere Informationen zum Video extrahieren. Dazu können der Titel, die Beschreibung, die Anzahl der Aufrufe und mehr gehören.

Ein Screenshot der YouTube-Videoseite.

Die richtigen yt-dlpkönnen Sie diese Daten effizient extrahieren, was es zu einem robusten YouTube-Videodaten-Scraper macht.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Extrahieren von Videodaten

Importieren Sie die Bibliothek

Importieren Sie zunächst die yt-dlp-Bibliothek in Ihr Python-Skript:

1
für yt_dlp importieren YoutubeDL

Legen Sie die Video-URL fest

Geben Sie die URL des YouTube-Videos an, aus dem Sie Daten extrahieren möchten. Beispiel:

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Video-URL = „https://www.youtube.com/watch?v=Arbc2WUURpk“

Videoinformationen extrahieren

Verwenden Sie die Methode extract_info, um Details zum Video abzurufen. Hier ist ein Beispiel:

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Optionen = {}
mit YoutubeDL (optional) as yt:
    info = yt.extract_info(Video-URL, Download=falsch)
    Videotitel = info.get(„Titel“, "")
    Videoansichten = info.get("Anzahl der Aufrufe", "")
    Videobeschreibung = info.get(„Beschreibung“, "")

drucken("Titel:", Videotitel)
drucken("Ansichten:", Videoaufrufe)
drucken("Beschreibung:", Videobeschreibung)

Dieses Skript druckt den Titel, die Anzahl der Aufrufe und die Beschreibung des angegebenen Videos aus.

Beispielausgabe:

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Titel: Saftige Rindersteaks auf heißen Steinen braten! Alleine im Freien in den Bergen kochen
Ansichten: 94102
Beschreibung: Wilderness - 🔪 Unsere besonderen Messer und Kochgeschirr - https://bit.ly/3l7Nkrn

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Der Wilderness Cooking-Kanal über das Kochen köstlicher Gerichte in der Wildnis.
Wir leben in einem Dorf und versuchen, sehr schöne Orte zum Fotografieren zu finden.

⏩ Ein paar ultimativ leckere Rezepte aus meinem Kanal:
     ◼ Perlhuhn im Ofen garen: https://youtu.be/EPumgD3yvsI
     ◼ Ochsenschwanzeintopf mit Maronen: https://youtu.be/OZfiSGIeasQ
     ◼ Kastaniengericht mit Lammfleisch: https://youtu.be/k-TqxsLSCmw
     ◼ Rezept für Stierherzgericht: https://youtu.be/gbLTabSJJhw
     ◼ Leber-Kebab vom Lamm: https://youtu.be/kGeljNYSrNU
     ◼ Rezept zum Kochen von Lammhirnen: https://youtu.be/fCUi8doYdNY
     ◼ Lammhoden-Kebab: https://youtu.be/IvuzVsct6xM
     ◼ So kocht man Kaninchen in der Wildnis: https://youtu.be/2k44uYUx8rY
     ◼ Gemüse- und Lamm-BBQ-Kebab: https://youtu.be/GpzdzpfXBBc
     ◼ Das beste Buglama-Rezept: https://youtu.be/CaXHmGY9Y4E
     ◼ Rezepte für würzige Lamm-Schaschliks: https://youtu.be/ElqRSrhqaIQ
     ◼ Gegrilltes Lamm mit Knoblauch nach kaukasischer Art: https://youtu.be/nggcoUbK6Ac

#Steak #Kochen #Fleisch

Durch die Nutzung yt-dlp Mit Ihrem YouTube-Videodaten-Scraper können Sie mehr Informationen über Videos erhalten und Ihre Datenanalyse- und Optimierungsbemühungen verbessern. Im nächsten Abschnitt werden wir das Scraping von YouTube-Kommentaren behandeln, um weitere Einblicke zu erhalten.

Scraping von YouTube-Kommentaren

Durch das Sammeln von Kommentaren zu YouTube-Videos können Sie wertvolle Einblicke in die Meinungen und das Engagement der Zuschauer erhalten.

Ein Screenshot eines YouTube-Videokommentars.

Die richtigen yt-dlpkönnen Sie Kommentare effizient scrapen, was es zu einem umfassenden Scraper für YouTube-Videokommentare macht.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Scrapen von YouTube-Kommentaren

Importieren Sie die Bibliothek

Beginnen Sie mit dem Importieren der yt-dlp-Bibliothek in Ihr Python-Skript:

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für yt_dlp importieren YoutubeDL
für drucken importieren drucken

Legen Sie die Video-URL fest

Definieren Sie die URL des YouTube-Videos, aus dem Sie Kommentare extrahieren möchten. Beispiel:

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Video-URL = „https://www.youtube.com/watch?v=Arbc2WUURpk“

Kommentare extrahieren

Verwenden Sie das extract_info Methode mit der getcomments Option zum Abrufen von Kommentaren. So geht's:

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Optionen = {
    "Kommentare abrufen": Wahre
}
mit YoutubeDL (optional) as yt:
    info = yt.extract_info(Video-URL, Download=falsch)
    Kommentare = info.get("Kommentare", [])
    Kommentaranzahl = info.get("Anzahl der Kommentare", 0)

drucken("Anzahl der Kommentare:", Kommentaranzahl)
pprint(Kommentare)

Dieses Skript druckt die Anzahl der Kommentare und zeigt die aus dem angegebenen Video abgerufenen Kommentare an.

Beispielausgabe:

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[
  {
    _Zeittext: „Vor 6 Stunden“,
    Autor: „@sukitoswu602“,
    author_id: „UCRHvZIu_1WSwuo46CafR30Q“,
    Autor ist Uploader: falsch,
    Autor ist verifiziert: falsch,
    author_thumbnail:
      'https://yt3.ggpht.com/ytc/AIdro_nHpLG7JFawN0q_lC7-fGN5WIkPDkFVb-W6HUL6k6Kc8jY=s88-c-k-c0x00ffffff-no-rj',
    Autor_URL: „https://www.youtube.com/@sukitoswu602“,
    id: „Ugwz34StSTz8bDGpHhF4AaABAg“,
    ist_favorisiert: falsch,
    ist_gepinnt: falsch,
    Anzahl der Likes: 0,
    Elternteil: 'Wurzel',
    Text: 'Erste',
    Zeitstempel: 1720105200,
  },
  {
    _Zeittext: „Vor 6 Stunden (bearbeitet)“,
    Autor: „@ammanjaved4560“,
    author_id: „UCje2q_MV3nyHMMPVweDwA2w“,
    Autor ist Uploader: falsch,
    Autor ist verifiziert: falsch,
    author_thumbnail:
      'https://yt3.ggpht.com/ytc/AIdro_nTiCbfAcbzJ3V5CiilU2SxpSz1mD7owfCweCbhxipqe8k=s88-c-k-c0x00ffffff-no-rj',
    Autor_URL: „https://www.youtube.com/@ammanjaved4560“,
    id: „Ugw5jvfJtZ-v1RMeWTB4AaABAg“,
    ist_favorisiert: falsch,
    ist_gepinnt: falsch,
    Anzahl der Likes: 0,
    Elternteil: 'Wurzel',
    Text: „Erster Blick und Kommentar ❤“,
    Zeitstempel: 1720105200,
  },
  {
    _Zeittext: „Vor 6 Stunden“,
    Autor: „@Waqarahmad72472“,
    author_id: „UCjWg2ytVoVsMgNcyz2qXRiA“,
    Autor ist Uploader: falsch,
    Autor ist verifiziert: falsch,
    author_thumbnail:
      'https://yt3.ggpht.com/7g6ecqKJD4hvnrEpc5sP7ZhKXse7ZR0fAQpnPkX-b4TMxEOA06ayQN2sSmTxOkQ42xrb0m4b=s88-c-k-c0x00ffffff-no-rj',
    Autor_URL: „https://www.youtube.com/@Waqarahmad72472“,
    id: „UgxbIoevan41dq2Zb8F4AaABAg“,
    ist_favorisiert: falsch,
    ist_gepinnt: falsch,
    Anzahl der Likes: 1,
    Elternteil: 'Wurzel',
    Text: „Auf den ersten Blick liebe ich Sie, Sir“,
    Zeitstempel: 1720105200,
  },
];

Die richtigen yt-dlp Mit Ihrem YouTube-Kommentar-Scraper können Sie Kommentare abrufen und analysieren, um das Feedback und Engagement der Zuschauer zu verstehen. Im nächsten Abschnitt werden wir uns mit dem Abrufen von Informationen zu YouTube-Kanälen befassen.

Sammeln von YouTube-Kanalinformationen

Um Ihren YouTube-Scraping-Prozess vollständig zu optimieren, benötigen Sie möglicherweise Informationen zu YouTube-Kanälen. Diese Daten können den Kanalnamen, die Beschreibung und mehr enthalten.

Ein Screenshot der YouTube-Kanalübersicht von Crawlbase.

Die richtigen yt-dlp, wir können ganz einfach einen YouTube-Kanal-Scraper erstellen.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Sammeln von Kanalinformationen

Importieren Sie die Bibliothek

Importieren Sie zunächst die yt-dlp Bibliothek in Ihrem Python-Skript:

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für yt_dlp importieren YoutubeDL

Legen Sie die Video-URL fest

Definieren Sie die URL des YouTube-Kanals, von dem Sie Informationen extrahieren möchten. Beispiel:

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Kanal-URL = „https://www.youtube.com/@CrawlbaseChannel“

Kanalinformationen extrahieren

Verwenden Sie das extract_info Methode mit der quiet, extract_flat und force_generic_extractor Option zum Abrufen von Kanalinformationen. So geht's:

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def Kanalinformationen abrufen(Kanal-URL):
    ydl_opts = {
        'ruhig': Wahre,
        'flach extrahieren': Wahre,  # Extrahieren Sie Metadaten, ohne Videos herunterzuladen
        'generischer_Extraktor erzwingen': Wahre,  # Verwenden Sie den generischen Extraktor
    }

    mit yt_dlp.YoutubeDL(ydl_opts) as ydl:
        info = ydl.extract_info(Kanal-URL, Download=falsch)
        Rückkehr Info

Kanal-URL = „https://www.youtube.com/@CrawlbaseChannel“
Kanalinfo = Kanalinfo abrufen (Kanal-URL).

# Drucken Sie die extrahierten Informationen


für Schlüssel, Wert in channel_info.items():
drucken(f'{Schlüssel}: {Wert}')

Dieses Skript druckt die Anzahl der Kommentare und zeigt die aus dem angegebenen Video abgerufenen Kommentare an.

Beispielausgabe:

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ID: @CrawlbaseChannel
Kanal: Crawlbase
Kanal-ID: UCjCGpQMvzq5qi-nnzDsftlg
Titel: Crawlbase
Verfügbarkeit: Keine
Anzahl der Kanal-Follower: 548
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Die richtigen yt-dlp Als Scraper für YouTube-Kanalinformationen können Sie alle verfügbaren Informationen über den Kanal scrapen und sich einen vollständigen Überblick über die Kanaldetails verschaffen. Im nächsten Abschnitt werden wir auf das Scrapen von YouTube-Suchergebnissen eingehen.

Scraping von YouTube-Suchergebnissen

Um YouTube-Suchergebnisse effizient zu scrapen, können Sie die yt-dlp Bibliothek. Dadurch können Videotitel, URLs und andere Metadaten einfach aus Suchergebnissen extrahiert werden.

Ein Screenshot eines YouTube-Suchergebnisses.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Scrapen von YouTube-Suchergebnissen

Importieren Sie die Bibliothek

Beginnen Sie mit dem Importieren der yt-dlp-Bibliothek in Ihr Python-Skript:

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für yt_dlp importieren YoutubeDL

Legen Sie die Suchanfrage fest

Definieren Sie die Suchanfrage, für die Sie YouTube-Suchergebnisse scrapen möchten. Beispiel:

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Abfrage = „Tutorial zum Datenscraping“

Informationen zu Suchergebnissen extrahieren

Verwenden Sie die folgende Python-Funktion, um YouTube-Suchergebnisse zu scrapen. Diese Funktion extrahiert Videotitel und URLs aus den Suchergebnissen für eine bestimmte Suchanfrage.

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def scrape_youtube_search(query):
    Such-URL = f"ytsearch10:{Abfrage}"
    ydl_opts = {
        'Format': 'Beste',
        'ruhig': Wahre,
    }

    mit YoutubeDL(ydl_opts) as ydl:
        Suchergebnisse = ydl.extract_info(Such-URL, Download=falsch)
        Videos = Suchergebnisse['Einträge']

        
für Video in Videos:
            Titel = Video.get(‚Titel‘)
            url = video.get('Webseiten-URL')
            drucken(f"Titel:  \nURL: {URL}\N")

scrape_youtube_search(Abfrage)

Führen Sie das Skript in Ihrem Terminal aus. Es durchsucht YouTube nach der Abfrage „Data Scraping Tutorial“ und druckt die Titel und URLs der ersten 10 Ergebnisse aus.

Beispielausgabe:

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Titel: Web Scraping Tutorial | Daten Scraping von Websites nach Excel | Web Scraper Chorme Extension
URL: https://www.youtube.com/watch?v=aClnnoQK9G0

Titel: Datenverschrottung 27 Tools | Zeeshan Usmani
URL: https://www.youtube.com/watch?v=Oxj1jMX0CG4

Titel: Web Scraping Tutorial mit Python | BeautifulSoup Tutorial 🔥
URL: https://www.youtube.com/watch?v=4tAp9Lu0eDI

Titel: Anfängerhandbuch zum Web Scraping mit Python – Alles, was Sie wissen müssen
URL: https://www.youtube.com/watch?v=QhD015WUMxE

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Die richtigen yt-dlp Bibliothek können Sie YouTube-Suchergebnisse scrapen. Im nächsten Abschnitt werden wir uns mit der Optimierung Ihres Scraping-Prozesses mithilfe der Crawlbase befassen Smart Proxy.

Optimierung mit Crawlbase Smart Proxy

Crawlbase Smart Proxy ist ein leistungsstarkes Tool, mit dem Sie Ihr Web Scraping optimieren können, indem Sie IP-Rotation, Residential Proxies und hohe Erfolgsraten bereitstellen. Dies ist perfekt, um Einschränkungen zu umgehen und große Datenmengen von Plattformen wie YouTube zu scrapen. Mit Crawlbase Smart Proxy Sie können effizient schaben und ein Verstopfen vermeiden.

Integration von Crawlbase Smart Proxy mit yt-dlp

Um Ihr YouTube Scraping mit yt-dlp zu optimieren, integrieren Sie Crawlbase Smart Proxy kann sehr hilfreich sein. So geht's:

Crawlbase einrichten Smart Proxy: Sie benötigen ein Konto bei Crawlbase und erhalten Sie Ihr API-Token.

Konfigurieren Sie yt-dlp zur Verwendung von Crawlbase Smart Proxy: Integrieren Sie Ihre Crawlbase Smart Proxy Anmeldeinformationen für das yt-dlp-Setup. Dadurch werden IPs rotiert und Sperren beim Scraping von YouTube-Daten vermieden.

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für yt_dlp importieren YoutubeDL

# Crawlbase Smart Proxy -Setup
# Ersetzen Sie den Platzhalter (API_TOKEN) durch Ihr tatsächliches Token
Stellvertreter = „http://API_TOKEN:@smartproxy.crawlbase.com:8012“

# yt-dlp-Optionen mit Proxy-Einstellungen
ydl_opts = {
    'Proxy': Proxy,
}

Laden Sie YouTube-Videos mit yt-dlp und Crawlbase Proxy herunter: Verwenden Sie yt-dlp, um YouTube-Videos herunterzuladen und gleichzeitig die IP-Rotation und Proxy-Verwaltung von Crawlbase zu nutzen Smart Proxy.

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# Laden Sie YouTube-Videos mit yt-dlp mit Crawlbase-Proxy herunter
Video-URL = „https://www.youtube.com/watch?v=example“
mit YoutubeDL(ydl_opts) as ydl:
    ydl.download([video_url])

Scrapen Sie YouTube-Daten mit yt-dlp und Crawlbase Proxy: Extrahieren Sie detaillierte Informationen zu YouTube-Videos und -Kommentaren, während Sie Crawlbase verwenden Smart Proxy um zuverlässig und unterbrechungsfrei zu schaben.

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# Extrahieren Sie Videoinformationen mit yt-dlp und Crawlbase-Proxy
def Videoinformationen abrufen(Video-URL):
    ydl_opts = {
        'Proxy': Proxy,
        'ruhig': Wahre,
    }
    mit YoutubeDL(ydl_opts) as ydl:
        info_dict = ydl.extract_info(Video-URL, Download=falsch)
        Rückkehr info_dict

Videoinfo = Videoinfo abrufen (Video-URL)
drucken(Videoinfo)

Durch die Integration von Crawlbase Smart Proxy Mit yt-dlp können Sie YouTube-Daten effizient scrapen und die Wahrscheinlichkeit einer Sperrung minimieren. Auf diese Weise können Sie wertvolle Daten wie Videodetails, Kommentare und Kanalinformationen sammeln.

Optimieren Sie YouTube Scraping mit Python und Crawlbase

Das Scraping von YouTube-Daten kann Ihnen viele Einblicke und Optimierungsmöglichkeiten bieten. Mit Tools wie yt-dlp und Crawlbase Smart Proxykönnen Sie wichtige Daten wie Videodetails, Kommentare und Kanalinformationen sammeln.

yt-dlp für Direktscraping und Crawlbase Smart Proxy für zusätzliche Leistung hilft Ihnen, häufige Probleme wie IP-Blockierung und CAPTCHA-Herausforderungen zu überwinden. Ob Sie das Engagement der Zuschauer analysieren, Inhalte der Konkurrenz verfolgen oder Ihre eigene YouTube-Präsenz optimieren möchten, diese Tools machen es einfach und zuverlässig.

Entdecken Sie zusätzliche Scraping-Anleitungen:

So scrapen Sie Realtor.com - Extrahieren Sie Immobiliendaten
So scrapen Sie Samsung-Produkte
So scrapen Sie Google Scholar-Ergebnisse
So scrapen Sie Daten aus dem Apple App Store
So scrapen Sie Daten aus den Gelben Seiten

Häufig gestellte Fragen

Das Scraping von YouTube-Daten ist legal und für geschäftliche Zwecke nützlich, wenn Sie die Nutzungsbedingungen von YouTube einhalten. Viele Unternehmen verwenden YouTube-Daten für Marketing, Vertrieb und Forschung, indem sie öffentlich verfügbare Informationen extrahieren, wie zum Beispiel:

  • Videodetails: Titel, Beschreibungen und Aufrufzahlen.
  • Ihre Nachricht: Öffentlich gepostete Kommentare zu Videos.
  • Kanalinformationen: Kanalnamen, Beschreibungen und Abonnentenzahlen.
  • Suchergebnisse: Titel und URLs von Videos aus Suchanfragen.

Es ist wichtig, gesetzliche Richtlinien einzuhalten, Datenschutzrichtlinien zu respektieren und Urheberrechtsverletzungen zu vermeiden. Gehen Sie immer verantwortungsbewusst und ethisch mit Ihren Daten um, um die gesetzlichen Grenzen einzuhalten.

F: Wie kann ich Kommentare von YouTube scrapen?

Um Kommentare von YouTube zu scrapen, können Sie den yt-dlp Bibliothek in Python. Setzen Sie die getcomments zu True und benutze die extract_info Methode, um Kommentare zusammen mit Video-Metadaten abzurufen. Beispiel:

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für yt_dlp importieren YoutubeDL

Video-URL = „https://www.youtube.com/watch?v=example“
Optionen = {"Kommentare abrufen": Wahre}

mit YoutubeDL (optional) as yt:
    info = yt.extract_info(Video-URL, Download=falsch)
    Kommentare = info.get("Kommentare", [])
    
für Kommentar in Bemerkungen:
        drucken(Kommentar["text"])

F: Wie kann ich in Python Daten von YouTube scrapen?

Verwenden Sie die yt-dlp um Daten von YouTube in Python zu scrapen. Installieren Sie es mit pip install yt-dlp, verwenden Sie dann den folgenden Code, um Videodetails abzurufen:

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für yt_dlp importieren YoutubeDL

Video-URL = „https://www.youtube.com/watch?v=example“
Optionen = {}

mit YoutubeDL (optional) as yt:
    info = yt.extract_info(Video-URL, Download=falsch)
    drucken(die Info)