Web Scraping ist eine effiziente Methode, um schnell Daten von mehreren Websites zu sammeln. Web Scraping ist eine Technik, um Daten von Webseiten auf verschiedene Weise zu erhalten, beispielsweise durch die Verwendung von Online-Cloud-basierten Diensten und bestimmten APIs oder sogar durch das Schreiben Ihres Web Scraping-Codes von Grund auf.
Web-Scraping ist eine Technik, um Daten auf verschiedene Weise von Webseiten zu erhalten. Web Scraping ist eine Methode, um automatisch große Mengen an Informationen von Webseiten zu erhalten. Die meisten dieser Daten sind unstrukturiertes HTML, das in strukturierte Daten in einer Datei oder Datenbank umgewandelt wird, bevor es in verschiedenen Anwendungen verwendet wird.
Web Scraping mit Python und Selenium spart Ihnen Zeit und Mühe, da es das Durchsuchen von Webseiten nach Informationen automatisiert. Web Scraping ist eine Technik, die Daten aus Online-Quellen extrahiert, um Datenbanken zu füllen oder Berichte zu erstellen. Web Scraper verwenden HTML-Parsing-Techniken, um Daten aus Standard-Internetseiten zu extrahieren – wie Social-Media-Posts, Nachrichtenartikeln, Produktlisten oder anderen Inhalten auf öffentlich zugänglichen Websites. Web Scraping-Tools wie Crawlbase eignet sich zum Scrapen von Daten von Websites und mobilen Apps unterschiedlicher Unternehmen und Größen. Diese Informationen können kurz- oder langfristig für das Unternehmenswachstum von Vorteil sein.
Wie kann man Daten von Websites scrapen?
- Verwenden einer Web Scraping-Software: Es gibt zwei Arten von Web Scraping-Software. Die erste kann lokal auf Ihrem Computer installiert werden, die zweite sind Cloud-basierte Datenextraktionsdienste wie Crawlbase, ParseHub, OctoParse und andere.
- Indem Sie Code schreiben oder einen Entwickler einstellen: Sie können einen Entwickler über HR-Software um eine benutzerdefinierte Datenextraktionssoftware zu erstellen, die auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist. Der Entwickler kann dann APIs oder Bibliotheken zum Web Scraping verwenden. Apify.com beispielsweise macht es einfach, APIs zum Scraping von Daten von jeder Website zu erhalten. Beautiful Soup ist ein Python-Modul, mit dem Sie Daten aus dem HTML-Code einer Webseite extrahieren können.
Wie Selenium und Python Web Scraping unterstützen?
Python bietet Bibliotheken für eine Vielzahl von Aufgaben, darunter Web Scraping. Selenium, eine Suite von Open-Source-Projekten, erleichtert die Browserautomatisierung auf verschiedenen Plattformen. Es ist mit verschiedenen gängigen Programmiersprachen kompatibel.
Selenium mit Python wurde ursprünglich für Cross-Browser-Tests entwickelt und umfasst mittlerweile auch kreative Anwendungen wie Web Scraping.
Selenium verwendet das Webdriver-Protokoll, um Prozesse in Browsern wie Firefox, Chrome und Safari zu automatisieren. Diese Automatisierung kann lokal erfolgen, beispielsweise beim Testen einer Webseite, oder remote, beispielsweise beim Web Scraping.
Ist Python gut für Web Scraping?
Python ist eine hochrangige, universelle Programmiersprache, die häufig in der Webentwicklung, in Anwendungen für maschinelles Lernen und in hochmodernen Softwaretechnologien verwendet wird. Python ist eine hervorragende Programmiersprache für Anfänger und erfahrene Programmierer, die bereits mit anderen Programmiersprachen gearbeitet haben.
Scrapy ist eine Python-basierte Open-Source-Plattform zum Webcrawlen mit einer großen Benutzerbasis. Es ist die am weitesten verbreitete Sprache für Web Scraping, da sie die meisten Verfahren problemlos bewältigen kann. Sie enthält auch mehrere Bibliotheken, die speziell für Web Scraping entwickelt wurden. Web Scraping mit Python eignet sich hervorragend zum Scraping von Websites und zum Abrufen von Daten aus APIs. Beautiful Soup ist eine weitere Python-Bibliothek, die sich ideal zum Durchsuchen des Webs eignet. Sie generiert einen Analysebaum, aus dem Daten aus HTML auf einer Website extrahiert werden können. Mit Beautiful Soup sind Navigation, Suche und das Ändern dieser Analysebäume möglich.
Andererseits kann Web Scraping schwierig sein, da manche Websites Ihre Versuche einschränken oder sogar Ihre IP-Adresse verbieten können. Sie werden blockiert, wenn Sie keine vertrauenswürdige API haben, weil Sie die Anfrage wiederholt von derselben oder einer nicht vertrauenswürdigen IP-Adresse senden. Das Scraping über einen vertrauenswürdigen Proxy würde das Problem lösen, da dabei ein vertrauenswürdiger Pool von Proxys verwendet wird, sodass jede Anfrage von den Zielwebsites akzeptiert wird.
Ohne Proxys reicht das Schreiben eines Standard-Scrapers in Python möglicherweise nicht aus. Um relevante Daten im Web effektiv zu scrapen, benötigen Sie Crawlbase Crawling API, mit dem Sie die meisten Websites scrapen können, ohne sich mit verbotenen Anfragen oder CAPTCHAs herumschlagen zu müssen.
Setups und Tools
Folgendes sind die Anforderungen an unser einfaches Schabwerkzeug:
- Crawlbase Konto
- Jede IDE
- Python 3
- Crawlbase Python-Bibliothek
- Selen-Framework
Scraping von Websites mit dem Crawlbase Scraper in Python
Beginnen wir mit dem Herunterladen und Installieren der Bibliothek, die wir für diese Aufgabe verwenden werden. Geben Sie auf Ihrer Konsole den folgenden Befehl ein:
1 | pip installieren crawlbase |
Jetzt, da alles bereit ist, ist es Zeit, mit dem Schreiben des Codes zu beginnen. Importieren Sie zunächst die Crawlbase API::
1 | von Crawlbase importieren SchaberAPI |
Geben Sie anschließend nach der Initialisierung der API Ihr Authentifizierungstoken wie folgt ein:
1 | api = ScraperAPI({'Zeichen': 'BENUTZERTOKEN'}) |
Holen Sie sich anschließend Ihre Ziel-URL oder eine beliebige Website, die Sie scrapen möchten. In dieser Anleitung verwenden wir Amazon als Beispiel.
1 | 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, bei Erfolg, die Ausgabe auf Ihrer Konsole oder Ihrem Terminal anzuzeigen:
1 | Antwort = api.get(Ziel-URL) |
Wie Sie sehen werden, Crawlbase beantwortet jede eingehende Anfrage. Bei einem Status von 200 (erfolgreich) zeigt unser Code nur das gecrawlte HTML an. Andere Ergebnisse wie 503 oder 404 weisen darauf hin, dass der Webcrawler nicht erfolgreich war. Die API hingegen nutzt Tausende von Proxys weltweit, um optimale Datenrückgaben zu gewährleisten.
Fügen Sie es einfach als Parameter in unsere GET-Anfrage ein. Unser vollständiger Code sollte nun wie folgt aussehen:
1 | von Crawlbase importieren CrawlingAPI |
Wenn alles richtig läuft, sollten Sie eine Antwort ähnlich der folgenden erhalten:
Was ist Selenium Web Scraping?
Selenium ist ein beliebtes Web Scraping-Tool, das ursprünglich für die Automatisierung von Browsing-Aufgaben und App-Tests entwickelt wurde. Selenium wurde 2004 entwickelt, erfreute sich immer größerer Beliebtheit und wurde zu einem beliebten Tool für Web Scraping. Dieses intuitive Tool unterstützt Programmiersprachen wie Python, Java und C# und imitiert menschliches Browsing-Verhalten wie Klicken, Scrollen und Tippen.
Wenn Sie Selenium Web Scraping betreiben, verwenden Sie im Wesentlichen Selenium in Kombination mit Python, um Daten von Websites zu extrahieren. Dabei wird ein Webbrowser programmgesteuert gesteuert, um mit Websites genau wie ein menschlicher Benutzer zu interagieren.
Warum Selen für Web Scraping verwenden?
Wenn Sie Web Scraping in Betracht ziehen, bietet Selenium einige klare Vorteile gegenüber anderen Methoden:
- Dynamische Websites: Wenn Sie mit Websites arbeiten, die viel JavaScript oder andere Skriptsprachen verwenden, um dynamische Inhalte zu erstellen, kann Selenium damit umgehen. Es eignet sich hervorragend zum Scrapen von Daten von Seiten, die sich basierend auf Benutzerinteraktionen ändern oder aktualisieren.
- Benutzerinteraktionen: Scraping mit Selenium kann menschliche Interaktionen mit einer Webseite nachahmen, wie z. B. das Klicken auf Schaltflächen, das Ausfüllen von Formularen und Scrollen. Das bedeutet, dass Sie Daten von Websites scrapen können, die Benutzereingaben erfordern, wie z. B. Anmeldeformulare oder interaktive Elemente.
- Debugging: Mit Selenium Web Scraping können Sie Ihre Scraping-Skripte im Debug-Modus ausführen. So können Sie jeden Teil des Scraping-Prozesses durchgehen und genau sehen, was bei jedem Schritt passiert. Das ist von unschätzbarem Wert für die Fehlersuche und Behebung von Problemen, wenn sie auftreten.
Schaben mit Selen und Crawlbase
Selenium ist ein webbasiertes Automatisierungstool, das kostenlos und Open Source ist. Selenium wird auf dem Markt hauptsächlich zu Testzwecken verwendet, kann aber auch für Web Scraping eingesetzt werden.
Installieren Sie Selenium mit Pip
1 | pip installieren Selen |
Installieren Sie Selenium mit Conda
1 | conda install -c conda-forge selenium` |
1 | Befehl: Treiber = Webtreiber.Chrome(ChromeDriverManager().install()) |
Die vollständige Dokumentation zu Selenium finden Sie werden auf dieser Seite erläutert. Die Dokumentation ist selbsterklärend. Lesen Sie sie daher, um zu erfahren, wie Sie Selenium mit Python verwenden.
So führen Sie Web Scraping mit Selenium in Python durch
Bibliotheken importieren:
1 | importieren os |
Installiere Treiber:
1 | #Treiber installieren |
API-Aufruf:
1 | curl 'https://api.crawlbase.com/scraper?token=TOKEN&url=https%3A%2F%2Fwww.amazon.com%2Fdp%2FB00JITDVD2' |
Anwendungen von Web Scraping mit Selenium und Python
- Stimmungsanalyse: Wenn Sie in den sozialen Medien die öffentliche Meinung zu Ihren Marken erfahren möchten, können Sie Folgendes verwenden: Selenium Python-Web-Scraping um Echtzeitdaten zu Gesprächen, Engagement, Trends und anderen Kennzahlen auf den jeweiligen Plattformen zu erhalten.
- Marktforschung: Web Scraping mit Selenium und Python liefert Ihnen ausreichend Daten für die Marktforschung. Sie können Informationen über die Preise, Maßnahmen und andere Taktiken Ihrer Konkurrenten erhalten, die für Ihr Unternehmenswachstum von Vorteil sein könnten.
- Technologische Forschung: Innovative Technologien wie selbstfahrende Autos und Gesichtserkennung sind in hohem Maße auf Daten angewiesen. Web Scraping extrahiert wichtige Daten von vertrauenswürdigen Websites und ist eine praktische und weit verbreitete Methode zum Sammeln von Daten, die für technologische Fortschritte erforderlich sind.
- Maschinelles lernen: Algorithmen für maschinelles Lernen benötigen umfangreiche Datensätze zum Training. Web Scraping mit Selenium und Python hilft beim Sammeln großer Mengen genauer und zuverlässiger Daten und fördert Forschung, technologische Innovation und allgemeines Wachstum in verschiedenen Bereichen. Ob Sentimentanalyse oder andere Algorithmen für maschinelles Lernen – Web Scraping gewährleistet präzisen und zuverlässigen Zugriff auf die erforderlichen Daten.
Scrapen Sie Websites schnell mit Crawlbase
Web Scraping mit Python und Selenium kann auf verschiedene Weise und in einem viel größeren Umfang eingesetzt werden. Sie können es mit Web Scraping Tools wie Crawlbase. Vielleicht möchten Sie Google-Fotos suchen und sammeln, die Produktpreise auf Einzelhandelsseiten auf tägliche Änderungen überwachen oder dem Unternehmen sogar Lösungen zur Datenextraktion bereitstellen.
Unser Scraping-Tool ist nun fertig und einsatzbereit und benötigt nur wenige Codezeilen für Web Scraping mit Python und Selenium. Natürlich können Sie das hier Gelernte beliebig anwenden und erhalten eine Menge bereits verarbeitetes Material.
Mit Crawlbase Scraper bietet Ihnen einen nahtlosen Web-Scraping-Prozess ohne Einschränkungen und CAPTCHAs, sodass Sie sich auf das konzentrieren können, was für Ihr Projekt oder Unternehmen am wichtigsten ist.
