Web Crawling: Techniken und Frameworks zum Sammeln von Webdaten

Eine der leistungsstärksten Techniken zur Datenerfassung im Web ist das Web-Crawling, bei dem alle URLs für eine oder mehrere Domänen gefunden werden. Python verfügt über mehrere beliebte Web-Crawling-Bibliotheken und Frameworks für das Web-Crawling. Wir werden zunächst verschiedene Web-Crawling-Techniken und Anwendungsfälle vorstellen und Ihnen dann einfaches Web-Crawling mit Python unter Verwendung der Bibliotheken Requests, Beautiful Soup und Scrapy zeigen. Als Nächstes werden wir sehen, warum es besser ist, ein Web-Crawling-Framework wie zu verwenden Crawlbase.

A Web-Crawler, auch Web-Spider oder Web-Roboter genannt, durchsucht das Internet automatisch nach Inhalten. Der Begriff Crawler stammt vom Webcrawler, der ursprünglichen Suchmaschine des Internets, und Suchmaschinen-Bots sind die bekanntesten Crawler. Suchmaschinen verwenden Web-Bots, um den Inhalt von Webseiten im gesamten Internet zu indizieren, damit sie in den Suchmaschinenergebnissen angezeigt werden können.

Webcrawler sammeln Daten, darunter die URL einer Website, Meta-Tag-Informationen, Webseiteninhalte, Seitenlinks und die Ziele dieser Links. Sie speichern zuvor heruntergeladene URLs, um zu verhindern, dass dieselbe Seite wiederholt heruntergeladen wird. Außerdem prüfen sie, ob HTML-Code und Hyperlinks fehlerhaft sind.

Beim Web-Crawling werden Websites nach Informationen durchsucht und Dokumente abgerufen, um einen durchsuchbaren Index zu erstellen. Das Crawling beginnt auf einer Website-Seite und geht über die Links zu anderen Websites weiter, bis alle gescannt wurden.

Crawlers können Aufgaben automatisieren wie:
• Archivieren alter Kopien von Websites als statische HTML-Dateien.
• Extrahieren und Anzeigen von Inhalten von Websites in Tabellenkalkulationen.
• Identifizieren defekter Links und der Seiten, die diese enthalten und die repariert werden müssen.
• Vergleichen alter und moderner Versionen von Websites.
• Extrahieren von Informationen aus Meta-Tags der Seite, dem Hauptinhalt, den Überschriften und beschreibenden Alt-Tags für Bilder

Automatisierte Web-Crawling-Techniken

Bei automatisierten Web-Crawling-Techniken wird Software verwendet, um automatisch Daten aus Online-Quellen zu sammeln. Diese hocheffizienten Methoden können skaliert werden, um groß angelegte Web-Scraping-Aufgaben zu bewältigen.

1: Web Scraping-Bibliotheken

Web Scraping-Bibliotheken sind Softwarepakete, die vorgefertigte Funktionen und Tools für Web Scraping-Aufgaben bieten. Diese Bibliotheken machen das Navigieren auf Webseiten, das Parsen von HTML-Daten und das Auffinden von zu extrahierenden Elementen wesentlich einfacher. Nachfolgend finden Sie einige Beispiele für beliebte Web Scraping-Bibliotheken:

• Beautiful Soup: Speziell für das Parsen und Extrahieren von Webdaten aus HTML- und XML-Sites entwickelt. Beautiful Soup ist eine nützliche Datenerfassungstechnik für statische Websites, die zum Laden kein JavaScript benötigen.
• Scrapy: Bietet ein Framework zum Erstellen von Web Scrapern und Crawlern. Es ist eine gute Wahl für komplexe Web Scraping-Aufgaben, die eine Anmeldung oder den Umgang mit Cookies erfordern.
• Puppeteer: Eine JavaScript-basierte Web-Scraping-Bibliothek, die zum Scrapen dynamischer Webseiten verwendet werden kann.
• Cheerio: Gut geeignet zum Scraping statischer Webseiten, da es die Ausführung von JavaScript nicht unterstützt.
• Selenium: Automatisiert Webinteraktionen und ruft Daten von dynamischen Websites ab. Selenium ist das ideale Web Scraping Framework für Websites, die Benutzerinteraktionen erfordern, wie z. B. das Klicken auf Schaltflächen, das Ausfüllen von Formularen und das Scrollen der Seite.

2: Web Scraping Tools

A Web-Scraping-Tool ist ein Programm oder eine Software, die automatisch Daten aus verschiedenen Internetquellen sammelt. Abhängig von den spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens, den verfügbaren Ressourcen und den technischen Kenntnissen haben Sie die Möglichkeit, entweder einen internen oder einen ausgelagerten Web Scraper zu verwenden.

Interne Web Scraper bieten den Vorteil der Anpassung, sodass Benutzer den Web Crawler an ihre spezifischen Datenerfassungsanforderungen anpassen können. Die Entwicklung eines internen Web Scraping-Tools kann jedoch technisches Fachwissen und Ressourcen erfordern, einschließlich Zeit und Aufwand für die Wartung.

3: Web Scraping-APIs

Web-Scraping-APIs Entwickler können relevante Informationen von Websites abrufen und extrahieren. Verschiedene Websites bieten Web Scraping-APIs an, darunter beliebte Plattformen wie Twitter, Amazon und Facebook. Allerdings bieten bestimmte Websites möglicherweise keine APIs für die spezifischen Zieldaten an, sodass ein Web Scraping-Dienst zum Sammeln von Webdaten erforderlich ist. In bestimmten Fällen kann der Einsatz einer API wirtschaftlicher sein als der Rückgriff auf Web Scraping, insbesondere wenn die gewünschten Daten über eine API zugänglich sind und das benötigte Datenvolumen innerhalb der Beschränkungen der API liegt.

4: Headless-Browser

Headless-Browser, wie PhantomJS, Puppeteer oder Selenium, bieten Benutzern die Möglichkeit, Webdaten ohne grafische Benutzeroberfläche zu erfassen. Durch diese Funktionsweise eignen sich Headless-Browser ideal zum Scraping interaktiver und dynamischer Websites, die clientseitiges oder serverseitiges Scripting verwenden. Mit Headless-Browsern können Webcrawler auf Daten zugreifen und diese extrahieren, die im HTML-Code der Website möglicherweise nicht ohne Weiteres sichtbar sind.

Einer der Hauptvorteile eines Headless-Browsers ist die Möglichkeit, mit dynamischen Seitenelementen wie Schaltflächen und Dropdown-Menüs zu interagieren. Diese Funktion ermöglicht einen umfassenderen Datenerfassungsprozess.

Hier sind die allgemeinen Schritte für Datenextraktion mit einem Headless-Browser:

1. Richten Sie den Headless-Browser ein: Wählen Sie den passenden Headless-Browser für Ihr Web Scraping-Projekt und konfigurieren Sie ihn auf Ihrem Server. Jeder Headless-Browser hat seine eigenen spezifischen Einrichtungsanforderungen, die von Faktoren wie der Zielwebsite oder der verwendeten Programmiersprache abhängen können. Es ist wichtig, einen Headless-Browser auszuwählen, der JavaScript und andere clientseitige Skriptsprachen unterstützt, um dynamische Webseiten effektiv zu scrapen.
2. Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken: Installieren Sie eine Programmiersprache wie Python oder JavaScript, mit der Sie die gewünschten Daten aus dem Web analysieren und extrahieren können.
3. Pflegen Sie Web Scraping-Tools: Dynamische Websites unterliegen häufigen Änderungen. Daher ist es wichtig, Ihre Web Scraping Tools regelmäßig zu aktualisieren und zu warten, um sicherzustellen, dass sie effektiv bleiben. Änderungen am zugrunde liegenden HTML-Code der Website können Anpassungen des Scraping-Prozesses erforderlich machen, um weiterhin genaue und relevante Daten zu extrahieren.

Headless Browser ist eine leistungsstarke Datenerfassungstechnik zum Crawlen dynamischer und interaktiver Websites. Indem Sie die beschriebenen Schritte befolgen und Ihre Web Scraping Tools sorgfältig warten, können Sie wertvolle Informationen erhalten, die mit herkömmlichen Mitteln möglicherweise nicht so leicht zugänglich sind.

5: HTML-Analyse

HTML-Parsing ist eine Datenerfassungstechnik, die häufig verwendet wird, um automatisch Daten aus HTML-Code zu extrahieren. Wenn Sie Webdaten durch HTML-Parsing erfassen möchten, führen Sie die folgenden Schritte aus:

1. Überprüfen Sie den HTML-Code der Zielseite: Verwenden Sie die Entwicklertools in Ihrem Browser, um den HTML-Code der Webseite zu untersuchen, die Sie scrapen möchten. Auf diese Weise können Sie die Struktur des HTML-Codes verstehen und die spezifischen Elemente identifizieren, die Sie extrahieren möchten, z. B. Text, Bilder oder Links.
2. Wählen Sie einen Parser aus: Berücksichtigen Sie bei der Auswahl eines Parsers Faktoren wie die verwendete Programmiersprache und die Komplexität der HTML-Struktur der Website. Der von Ihnen gewählte Parser sollte mit der Programmiersprache kompatibel sein, die Sie für das Web Scraping verwenden. Hier sind einige beliebte Parser für verschiedene Programmiersprachen:

• Schöne Soup und lxml für Python
• Jsoup für Java
• HtmlAgilityPack für C#

3. Analysieren Sie das HTML: Dabei wird der HTML-Code der Zielwebseite gelesen und interpretiert, um die gewünschten Datenelemente zu extrahieren.
4. Extrahieren Sie die Daten: Verwenden Sie den ausgewählten Parser, um die spezifischen Datenelemente zu sammeln, die Sie benötigen.

Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie mithilfe von HTML-Analysetechniken Daten aus HTML-Code extrahieren.

6: DOM-Analyse

DOM-Parsing ermöglicht das Parsen von HTML- oder XML-Dokumenten in ihre jeweiligen Document Object Model (DOM)-Darstellungen. Der DOM-Parser ist eine Komponente des W3C-Standards und bietet verschiedene Methoden zum Durchlaufen des DOM-Baums und Extrahieren bestimmter Informationen, wie Textinhalte oder Attribute.

Anwendungsfälle für Web-Crawling

Überwachung der Wettbewerbspreise

Durch den Einsatz moderner Web-Crawling-Techniken können Einzelhändler und Unternehmen ein umfassenderes Verständnis davon erlangen, wie bestimmte Unternehmen oder Verbrauchergruppen ihre Preistaktiken und die Preisstrategien ihrer Konkurrenten beurteilen. Indem sie diese Informationen nutzen und entsprechend handeln, können sie ihre Preise und Werbeaktionen besser an die Markt- und Kundenziele anpassen.

Überwachung des Produktkatalogs

Unternehmen können Web-Crawling auch nutzen, um Produktkataloge und -listen zu sammeln. Marken können Kundenprobleme ansprechen und ihre Anforderungen in Bezug auf Produktspezifikationen, Genauigkeit und Design erfüllen, indem sie große Mengen an Produktdaten überwachen und analysieren, die auf verschiedenen Websites verfügbar sind. Dies kann Unternehmen dabei helfen, ihre Zielgruppen mit individuellen Lösungen besser anzusprechen, was zu höheren Kundenzufriedenheit.

Social Media und Nachrichtenüberwachung

Der Webcrawler kann verfolgen, was über Sie und Ihre Konkurrenten auf Nachrichtenseiten, Social-Media-Seiten, Foren und an anderen Orten gesagt wird. Er ist in der Lage, Ihre Beispiele für Markenerlebnisse besser und schneller als Sie selbst. Diese Daten können für Ihr Marketingteam nützlich sein, um Ihr Markenimage durch Stimmungsanalyse zu überwachen. Dies könnte Ihnen helfen, mehr über die Eindrücke Ihrer Kunden von Ihnen zu erfahren und wie Sie im Vergleich zur Konkurrenz abschneiden.

So crawlen Sie die Website mit der Python-Bibliothek Beautiful Soup

Beautiful Soup ist eine beliebte Python-Bibliothek, die beim Parsen von HTML- oder XML-Dokumenten in eine Baumstruktur hilft, sodass Daten gefunden und extrahiert werden können. Diese Bibliothek verfügt über eine einfache Schnittstelle mit automatischer Kodierungskonvertierung, um Website-Daten leichter zugänglich zu machen.
Diese Bibliothek enthält grundlegende Methoden und Python-Idiome zum Durchlaufen, Durchsuchen und Ändern eines Analysebaums sowie automatisierte Unicode- und UTF-8-Konvertierungen für eingehende und ausgehende Texte.

Beautiful Soup 4 installieren

pip install beautifulsoup4

Installieren von Bibliotheken von Drittanbietern

Pip Installationsanforderungen
pip install html5lib
pip installiere bs4

Zugriff auf den HTML-Inhalt der Webseite

importieren Zugriffe
URL = „https://www.theverge.com/tech“
r = Anfragen.get(URL)
drucken(r.Inhalt)

Analysieren des HTML-Inhalts

importieren Zugriffe
für bs4 importieren BeautifulSuppe

URL = „http://www.theverge.com/tech“
r = Anfragen.get(URL)

Suppe = Schöne Suppe(r.Inhalt,
'html5lib')
drucken(Suppe.verschönern())

So crawlen Sie Websites mit Python unter Verwendung von Scrapy

Scrapy ist ein Python-Framework für das Web-Crawling mit Python im großen Maßstab. Es bietet Ihnen alle Funktionen, die Sie benötigen, um Daten einfach von Websites zu extrahieren, sie bei Bedarf zu analysieren und sie in der Struktur und dem Format Ihrer Wahl zu speichern.
Scrapy ist mit Python 2 und 3 kompatibel. Wenn Sie Anaconda verwenden, können Sie das Paket vom Conda-Forge-Kanal herunterladen, der aktuelle Pakete für Linux, Windows und Mac OS X enthält.
Um Scrapy mit conda zu installieren, führen Sie Folgendes aus:

conda install -c conda-forge scrapy

Wenn Sie Linux oder Mac OS X verwenden, können Sie Scrapy installieren über

pip install scrapy

Um den Crawler in der Shell auszuführen, geben Sie ein:

bringen(„https://www.reddit.com“)

Scrapy erzeugt ein „Antwort“-Objekt, das die heruntergeladenen Daten enthält, wenn Sie damit etwas crawlen. Schauen wir uns an, was der Crawler erhalten hat.

Ansicht (Antwort)
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So crawlen Sie Websites mit Python mithilfe von Crawlbase

Das Crawlen des Webs kann schwierig und frustrierend sein, da einige Websites Ihre Anfragen blockieren und sogar Ihre IP-Adresse einschränken können. Das Schreiben eines einfachen Crawlers in Python reicht möglicherweise nicht aus, ohne Proxys zu verwenden. Um relevante Daten im Web ordnungsgemäß zu crawlen, benötigen Sie Crawlbase Crawling API, mit dem Sie die meisten Webseiten scrapen können, ohne sich mit verbotenen Anfragen oder CAPTCHAs auseinandersetzen zu müssen.

Lassen Sie uns demonstrieren, wie man Crawlbase Crawling API um Ihr Crawling-Tool zu erstellen.
Die Anforderungen an unser Basis-Schabwerkzeug:

1. Crawlbase-Konto
2. Python 3.x.
3. Crawlbase Python-Bibliothek

Notieren Sie sich Ihren Crawlbase-Token. Dieser dient als Authentifizierungsschlüssel bei der Nutzung des Crawling APIBeginnen wir mit dem Herunterladen und Installieren der Bibliothek, die wir für dieses Projekt verwenden werden. Geben Sie auf Ihrer Konsole den folgenden Befehl ein:

pip installieren crawlbase

Der nächste Schritt ist der Import der Crawlbase API

für Crawlbase importieren CrawlingAPI

Geben Sie anschließend nach der Initialisierung der API Ihren Authentifizierungstoken wie folgt ein:

api = CrawlingAPI({'Zeichen': 'BENUTZERTOKEN'})

Geben Sie Ihre Ziel-URL oder eine andere Website ein, die Sie crawlen möchten. Wir verwenden in dieser Demonstration Amazon als Beispiel.

ZielURL = „https://www.amazon.com/AMD-Ryzen-3800XT-16-Threads-Processor/dp/B089WCXZJC“

Der folgende Abschnitt unseres Codes ermöglicht es uns, den gesamten HTML-Quellcode der URL herunterzuladen und zeigt bei Erfolg das Ergebnis auf Ihrer Konsole oder Ihrem Terminal an:

Antwort = api.get(Ziel-URL)
if Antwort['Statuscode'] == 200:
drucken(Antwort['Körper'])

Wir haben jetzt einen Crawler gebaut. Crawlbase antwortet auf jede Anfrage, die es erhält. Wenn der Status 200 oder erfolgreich ist, zeigt Ihnen unser Code das gecrawlte HTML an. Jedes andere Ergebnis, wie 503 oder 404, zeigt an, dass der Webcrawler nicht erfolgreich war. Andererseits verwendet die API Tausende von Proxys auf der ganzen Welt, um sicherzustellen, dass die besten Daten abgerufen werden.
Eine der besten Eigenschaften der Crawling API ist, dass Sie die integrierten Daten-Scraper für unterstützte Websites verwenden können, zu denen glücklicherweise auch Amazon gehört. Senden Sie den Daten-Scraper als Parameter in unserer GET-Anfrage, um ihn zu verwenden. Unser vollständiger Code sollte nun wie folgt aussehen:

für Crawlbase importieren CrawlingAPI

api = CrawlingAPI({'Zeichen': 'BENUTZERTOKEN'})

ZielURL = „https://www.amazon.com/AMD-Ryzen-3800XT-16-Threads-Processor/dp/B089WCXZJC“

Antwort = api.get(Ziel-URL, {„Automatische Analyse“: "wahr"})
if Antwort['Statuscode'] == 200:
drucken(Antwort['Körper'])

Wenn alles ordnungsgemäß funktioniert, erhalten Sie eine Antwort ähnlich der folgenden:

Schlussfolgerung

Durch die Verwendung eines Web-Crawling-Frameworks wie Crawlbase wird das Crawlen im Vergleich zu anderen Crawling-Lösungen für jede Crawling-Skala sehr einfach machen, und das Crawling-Tool ist mit nur wenigen Codezeilen vollständig. Sie müssen sich keine Gedanken über Website-Einschränkungen oder CAPTCHAs machen mit dem Crawling API stellt sicher, dass Ihr Schaber jederzeit effektiv und zuverlässig bleibt, sodass Sie sich auf das konzentrieren können, was für Ihr Projekt oder Geschäft am wichtigsten ist.