Ob in der Marktforschung, bei Produktauflistungen im E-Commerce oder bei der Erstellung von Datensätzen für das maschinelle Lernen – die schnelle und effiziente Erfassung einer großen Anzahl von Bildern ist zum Schlüssel geworden. In diesem Artikel sprechen wir darüber, wie die Bilderfassung automatisiert werden kann.
Einführung
Das automatisierte Extrahieren mehrerer Bilder aus Websites hat viele praktische Anwendungen, egal ob Sie Bilder für Marktforschung, Produktlisten für den elektronischen Handel, Datensätze für maschinelles Lernen oder andere Projekte benötigen. Dank Python-Bibliotheken und visuellen Web-Scraping-Tools ist es heute ein Leichtes, Hunderte oder sogar Tausende von Bildern innerhalb weniger Minuten aus dem Internet zu extrahieren.
In diesem Artikel werden wir zwei effektive Methoden für das Scrapen mehrerer Bilder in großem Umfang vorstellen: die Verwendung von Python-Bibliotheken und die Verwendung des visuellen Web Scrapers Octoparse. Jeder Ansatz hat seine Vor- und Nachteile, aber beide ermöglichen ein effizientes Crawling von Bildern aus Websites.
Option 1: Verwendung von Python-Bibliotheken
Der flexibelste Ansatz für das Scraping mehrerer Bilder ist die Codierung eines Python-Skripts, das Bibliotheken wie Beautiful Soup und Requests verwendet. Hier sind die grundlegenden Schritte:
Schritt 1: Installieren Sie die erforderlichen Python-Bibliotheken
Schritt 2: Stellen Sie eine GET-Anfrage an die URL der Website
Schritt 3: Parsen des HTML mit Beautiful Soup
Schritt 4: Alle <img>-Tags auf der Seite finden
Schritt 5: Durchlaufen Sie jeden <img>-Tag und extrahieren Sie die Bild-URL aus dem ‘src’-Attribut
Vorteile:
- Volle Kontrolle und Anpassungsmöglichkeiten
- Flexibilität bei der Anpassung des Skripts für verschiedene Websites
Nachteile:
- Erfordert Programmierkenntnisse in Python
- Weniger benutzerfreundlich als ein visuelles Tool
Beispiel: Scraping von Amazon-Produktbildern mit Python
Amazon verfügt über Tausende von Produkten mit einer großen Anzahl von hochauflösenden Bildern, die das Produkt aus verschiedenen Blickwinkeln, in verschiedenen Farben/Varianten und vergrößert auf bestimmte Details zeigen. Ein E-Commerce-Unternehmen könnte vom Scraping einiger dieser Produktbilder für die folgenden Zwecke profitieren:
- Marktforschung: Analyze how competitors display and describe similar products visually.
- Produktinspiration: Get new product ideas by seeing related items Amazon recommends.
- Datenwissenschaft: Erstellen Sie Bilddatensätze für das Training von Machine-Learning-Modellen.
Das Python-Skript könnte wie folgt aufgebaut sein:
- Geben Sie eine Amazon Produkt-URL an (z.B. Küchenarmaturen)
- Analysieren Sie den HTML-Code der Produktseite
- Extrahieren Sie alle <img>-Tags innerhalb des Hauptabschnitts “Produktbilder”.
- Führen Sie eine Schleife durch diese Bild-URLs und laden Sie sie herunter:
- Hauptbild
- Bilder der primären Variante
- Vergrößerte Bilder
- Speichern Sie die Bilder in separaten Ordnern mit den Bezeichnungen “Haupt”, “Varianten” und “gezoomt”.
- Beheben Sie eventuelle Fehler und fahren Sie mit dem Scraping der nächsten Produktseiten-URL fort.
Hier ist ein Beispiel für Python-Code zum Scrapen mehrerer Bilder von Amazon-Produktseiten:
Option 2: Verwendung von Octoparse
Für Benutzer ohne Programmierkenntnisse ist Octoparse ein visueller Web Scraper, der verwendet werden kann, um mehrere Bilder von Websites mit einem einfachen Drag-and-Drop-Prozess zu scrapen. Einige der wichtigsten Vorteile von Octoparse für das Scrapen von Bildern sind:
- Einfache Schnittstelle: Keine Kodierung erforderlich. Fügen Sie einfach die URL der Webseite hinzu und wählen Sie Bildelemente mit CSS/XPath-Selektoren aus.
- Automatisches Herunterladen: Konfigurieren Sie, wie die gescrapten Bilder gespeichert und benannt werden sollen. Octoparse wird alle angegebenen Bilder automatisch herunterladen.
- Verarbeitet JS-gerenderte Seiten: Da Octoparse die Webseite tatsächlich in einem Browser öffnet, kann es dynamisch geladene und JS-gerenderte Inhalte scrapen.
- Integriert sich in Business-Tools: Exportiert gescrapte Bilder direkt in Google Drive, Dropbox, Airtable und andere Dienste zur weiteren Verwendung.
- Octoparse bietet über 100 benutzerfreundliche Vorlagen, um Daten zu extrahieren. Über 30.000 Nutzer verwenden die Vorlagen
https://www.octoparse.de/template/contact-details-scraper
Zusammenfassung
Die Möglichkeit, auf einfache Weise mehrere Bilder von Websites zu scrapen, ermöglicht viele Anwendungsfälle. Während Python-Bibliotheken volle Flexibilität bieten, rationalisiert ein visueller Scraper wie Octoparse den Prozess für nicht-technische Benutzer. Octoparse automatisiert Aufgaben wie das Auswählen von Bildern, das Herunterladen von Fotos und die Integration mit Business-Tools – und macht Web Scraping so einfach wie das Einfügen einer URL und die Angabe einiger Details. Wenn Sie eine schnelle, codefreie Lösung für das Scraping einer großen Anzahl von Bildern benötigen, können Sie Octoparse kostenlos testen. Extrahieren Sie relevante Produktfotos, Forschungsbilder und mehr mit einer einfachen Drag-and-Drop-Oberfläche.
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