Schritte zum Scrapen mit Python und 8 empfohlene Bibliotheken.

Web Scraping ist eine wichtige Technologie im modernen digitalen Marketing und der Datenanalyse. Damit können große Mengen an im Internet veröffentlichten Daten effizient gesammelt und für Marketingstrategien, Wettbewerbsanalysen und Trendforschungen genutzt werden. Besonders Python wird wegen seiner klaren Syntax und umfangreichen Bibliotheken von Anfängern bis zu fortgeschrittenen Nutzern geschätzt.

In diesem Artikel erklären wir ausführlich die Grundlagen des Web-Scrapings, wie man mit Python tatsächlich scrapt und 8 empfohlene Bibliotheken. Wenn Sie dies lesen, können Sie problemlos mit dem Web Scraping beginnen und Daten effizient sammeln.

Was ist Web-Scraping?

Web Scraping ist eine Technologie, die automatisiert Daten von Webseiten erfasst und relevante Informationen extrahiert. So können online veröffentlichte Daten effizient für Analyse und Speicherung gesammelt werden. Beispielsweise lassen sich durch Scraping Produktpreislisten, Nachrichtenartikel, Rezensionen und SNS-Postdaten in verschiedenen Formaten abrufen.

Einsatzszenarien für Web Scraping

Web Scraping wird in einer Vielzahl von Situationen eingesetzt, unter anderem in der Wirtschaft und Forschung. Nachfolgend finden Sie ein Beispiel für die wichtigsten Nutzungsszenarien.

Marketing: Wird verwendet, um die Preisentwicklung der Wettbewerber zu verfolgen und Verbrauchermeinungen aus sozialen Medien und Bewertungsseiten zu sammeln und zu analysieren.
Datenanalyse: Sammeln Sie öffentlich verfügbare Daten, Nachrichten, Aktienkurse usw. von Unternehmen und nutzen Sie diese, um Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Forschung: Im Rahmen der akademischen Forschung können große Datensätze erfasst und für Untersuchungen und Analysen verwendet werden.

So funktioniert Web Scraping

Die Funktionsweise von Web Scraping erfolgt in den folgenden Schritten:

Zugriff auf eine Webseite: Das Programm greift auf die angegebene URL zu und ruft die HTML-Daten für diese Seite ab.
HTML-Daten analysieren: Analysieren Sie die erhaltenen HTML-Daten und extrahieren Sie bestimmte Elemente (z. B. Titel, Preis, Link usw.).
Datenspeicherung: Speichern Sie die extrahierten Daten zur späteren Verwendung in einer CSV-Datei oder Datenbank.

Beim Web Scraping zu beachtende Punkte

Beim Web Scraping müssen Sie auf rechtliche Risiken und technische Aspekte achten. Hier sind einige Punkte, auf die Sie besonders achten sollten.

Informieren Sie sich vorab über die Nutzungsbedingungen und das Urheberrecht der Website

Vor dem Scraping ist es wichtig zu prüfen, ob Sie gegen die Nutzungsbedingungen oder das Urheberrecht der Zielwebsite verstoßen. Viele Websites verbieten das Extrahieren von Informationen und das Extrahieren von Daten ohne Erlaubnis kann zu illegalen Aktivitäten führen.

Befolgen Sie die Anweisungen in robots.txt

Eine Datei namens „robots.txt“ wird von Websites verwendet, um den Zugriff durch Crawler einzuschränken. Beim Scraping empfehlen wir Ihnen, diese Datei zu überprüfen und nur auf Seiten abzuzielen, für die Sie eine Zugriffsberechtigung haben.

Stellen Sie das Anforderungsintervall entsprechend ein

Stellen Sie das Scraping-Anforderungsintervall entsprechend ein, um eine Überlastung des Webservers zu vermeiden. Ein zu häufiger Zugriff kann Ihren Server belasten und andere Benutzer daran hindern, auf Ihre Website zuzugreifen.

Schritte zum Durchführen von Web Scraping

Um Web Scraping durch Programmierung durchzuführen, wird üblicherweise eine Python-Bibliothek verwendet. Hier erklären wir die Schritte zum Web-Scraping mit Python.

1. Entscheiden Sie, welche Websites gescrapt werden sollen

Entscheiden Sie zunächst, welche Informationen Sie von welchen Websites erhalten möchten. Wählen Sie das Ziel entsprechend den Daten aus, die Sie erfassen möchten, z. B. Nachrichten, EC-Sites, SNS usw. Außerdem ist es beim Scraping wichtig, die Nutzungsbedingungen und Einschränkungen der Website zu überprüfen und darauf zu achten, diese nicht zu verletzen.

2. Installieren Sie die Bibliothek

Um Scraping mit Python durchzuführen, müssen Sie eine Bibliothek installieren. Insbesondere werden häufig „BeautifulSoup“, „Requests“ und „Scrapy“ verwendet. Verwenden Sie zur Installation den folgenden Befehl:

pip install beautifulsoup4 requests

3. Laden Sie die HTML-Datei herunter

Laden Sie als Nächstes den HTML-Code der Zielwebseite herunter. Verwenden Sie den folgenden Code, um den HTML-Inhalt von der angegebenen URL abzurufen.

Erklären

4. HTML analysieren

Analysieren Sie den heruntergeladenen HTML-Code mit „BeautifulSoup“. Verwenden Sie den folgenden Code, um die gewünschten Daten zu analysieren und darauf zuzugreifen.

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

5. Extraktion notwendiger Informationen

Extrahieren Sie die erforderlichen Informationen (z. B. Titel, Preis usw.) aus dem geparsten HTML. Unten finden Sie ein Beispiel zum Abrufen des Title-Tags.

title = soup.find('title').text

6. Speichern Sie die extrahierten Daten

Speichern Sie abschließend die erhaltenen Daten in einer Datei. Verwenden Sie den folgenden Code, um in eine Textdatei zu schreiben.

with open("output.txt", "w") as file:
    file.write(title)

8 empfohlene Bibliotheken für Python-Scraping

Python verfügt über einen umfangreichen Satz an Bibliotheken für effizientes Web-Scraping. Hier stellen wir acht repräsentative Bibliotheken vor, die für das Scraping nützlich sind.

Wunderschöne Suppe

Beautiful Soup ist eine Bibliothek, die auf das Parsen von HTML- und XML-Daten spezialisiert ist. Es verfügt über eine einfache Grammatik und ist auch für Anfänger leicht zu bedienen.

Vorteile

Sie können HTML und XML mithilfe einfacher Notation analysieren und extrahieren.
Kompatibel mit mehreren Parsern (lxml, html.parser, html5lib usw.)
Stark in der Fehlerbehandlung und kann Daten sogar aus fehlerhaftem HTML extrahieren

Nachteile

Dynamisches Page Scraping mit JavaScript wird nicht unterstützt.
Nicht für groß angelegte Datenerfassung geeignet
relativ langsame Verarbeitung

Scrapy

Scrapy ist ein Python-Webcrawler-Framework und eine Bibliothek zum effizienten Sammeln von Daten von großen Websites.

Vorteile

Die asynchrone Verarbeitung ermöglicht eine Datenerfassung mit hoher Geschwindigkeit
Daten können in den Formaten JSON, CSV, XML usw. ausgegeben werden
Kann komplexe Aufgaben wie Linkverfolgung und Paginierung bewältigen

Nachteile

Für Anfänger sind die Lernkosten hoch
Schwierig zu unterstützende Seiten, die dynamisches JavaScript enthalten
Overspec für kleine Projekte

Anfragen-HTML

Requests-HTML ist eine Bibliothek zum einfachen Erfassen von Webseitendaten und zum Durchführen einer HTML-Analyse. Es ist ein benutzerfreundliches Tool, das die besten Funktionen von Requests und Beautiful Soup kombiniert.

Vorteile

Die einfache API unterstützt asynchrone Anfragen und JavaScript-Rendering
Herunterladen, Analysieren und Extrahieren in einer Bibliothek
Sehr einfach zu bedienen und für Anfänger geeignet

Nachteile

Es fehlen erweiterte Crawling-Funktionen
Nicht für groß angelegte Datenerfassung geeignet
Mangelnde Dokumentation

Selen

Selenium ist eine Bibliothek, die den Browser automatisch zum Bearbeiten von Webseiten betreibt und sich besonders zum Scrapen dynamischer Seiten mithilfe von JavaScript eignet.

Vorteile

Es können auch Daten von mit JavaScript dynamisch generierten Seiten abgerufen werden.
Unterstützt verschiedene Browser (Chrome, Firefox usw.)
Automatisieren Sie komplexe Formulareingaben und Benutzervorgänge

Nachteile

Die Verarbeitung ist schwer und langsam, da der gesamte Browser bedient wird
Erfordert die Einrichtung einer Bibliothek
Nicht zum einfachen Schaben geeignet

Dramatiker

Playwright ist eine von Microsoft entwickelte moderne Browser-Automatisierungsbibliothek, die mit mehreren Browsern arbeiten kann und Selenium ähnelt, jedoch schneller und stabiler ist.

Vorteile

Kompatibel mit Chrome, Firefox, WebKit und ermöglicht auch JavaScript-Rendering
Schnelle und parallele Bearbeitung möglich
Unterstützt Screenshots, Dateidownloads, Netzwerküberwachung usw.

Nachteile

Die Lernkurve ist etwas hoch
Weniger Community-Unterstützung im Vergleich zu Selenium

PyQuery

PyQuery ist eine Bibliothek, die es Ihnen ermöglicht, HTML mit einer einfachen Operation ähnlich wie jQuery zu analysieren und zu bearbeiten. Sie können HTML-Strukturen einfach manipulieren.

Vorteile

HTML kann mit einfachen Operationen wie jQuery manipuliert werden
Analysieren Sie problemlos HTML und XML
Daten können mithilfe von CSS-Selektoren abgerufen werden

Nachteile

Im Vergleich zu Beautiful Soup gibt es weniger Benutzer und die Informationen sind begrenzt.
Nicht für Großprojekte geeignet
Unterstützt keine dynamischen Seiten mit JavaScript

Lxml

Lxml ist eine Bibliothek, die das schnelle Parsen von XML und HTML ermöglicht und über eine hervorragende Leistung verfügt. Geeignet für umfangreiche Datenanalysen.

Vorteile

Ermöglicht schnelles und effizientes HTML- und XML-Parsing
Kann mit Beautiful Soup verknüpft werden, um die Funktionalität zu erweitern
Die einfache Benutzeroberfläche ermöglicht die Verwendung von XPath- und CSS-Selektoren

Nachteile

Die Ersteinrichtung ist kompliziert
Verbraucht viel Speicher
Für kleine Projekte etwas überspezifiziert

Spritzen

Splash ist eine Rendering-Engine, die mit JavaScript generierte Webseiten rendern und dynamische Inhalte abrufen kann.

Vorteile

Rendern Sie JavaScript und rufen Sie dynamisch Daten von Webseiten ab
Funktioniert in Docker-Containern und ist einfach einzurichten
Scraping kann über die API durchgeführt werden

Nachteile

Die Verarbeitung ist im Vergleich zu anderen Bibliotheken langsam
Nicht für groß angelegte Datenerfassung geeignet
begrenzte Unterstützung

So wählen Sie die beste Python-Scraping-Bibliothek für Ihr Projekt aus

Bei Web-Scraping-Projekten ist es sehr wichtig, je nach Zweck und Umfang die geeignete Bibliothek auszuwählen. Jede Bibliothek verfügt über spezielle Einsatzmöglichkeiten und Vorteile, und die Auswahl des richtigen Tools basierend auf Ihren Projektanforderungen ist der Schlüssel zum Erfolg. In diesem Abschnitt werden die Kriterien für die Auswahl einer Bibliothek je nach Projekttyp und Bedarf erläutert.

Projektgröße

Die verwendeten Bibliotheken variieren je nach Umfang des Projekts. Von klein bis groß stellen wir für jeden die passenden Bibliotheken vor.

kleines Projekt

Wenn Ihr Fokus auf einfacher Datenextraktion und HTML-Analyse liegt, sind Beautiful Soup und Requests geeignet. Diese Bibliotheken sind einfach zu konfigurieren und leichtgewichtig, was sie ideal zum Sammeln kleiner Datenmengen und zum Analysieren der Struktur von HTML macht. Wir stellen eine API bereit, die auch für Anfänger einfach zu verwenden ist.

mittelgroßes Projekt

Scrapy ist nützlich, wenn Sie mehrere Seiten scrapen oder komplexe HTML-Strukturen verarbeiten müssen. Scrapy ist zur Parallelverarbeitung fähig und kann effizient Daten von großen Websites sammeln.

Großprojekt

Wenn Sie große Datenmengen effizient sammeln oder mehrere Seiten crawlen müssen, um Daten zu sammeln, sind Scrapy und Playwright die beste Wahl. Diese Bibliotheken unterstützen die verteilte Verarbeitung und die asynchrone Verarbeitung, sodass Sie mit hoher Effizienz arbeiten und gleichzeitig die Belastung der Ressourcen reduzieren können.

Bedarf an dynamischen Inhalten und JavaScript-Unterstützung

Bestimmte Bibliotheken eignen sich für dynamische Webseiten, die JavaScript verwenden. Durch die Verwendung dieser Bibliotheken können JavaScript-Verarbeitung und Browservorgänge automatisiert werden.

Dynamische Inhalte mit JavaScript

Wenn Sie Webseiten mit dynamisch generierten Inhalten haben oder JavaScript-Rendering benötigen, sind Selenium oder Playwright geeignet. Diese Bibliotheken können den Browser automatisch manipulieren und von JavaScript generierte Inhalte genau abrufen.

Automatische Anmelde- und Formularvorgänge

Selenium und Playwright sind auch dann effektiv, wenn Sie eine Website haben, die eine Anmeldeauthentifizierung erfordert, oder wenn Sie Formulare manipulieren müssen, die Benutzer ausfüllen. Diese Tools emulieren die menschliche Interaktion in einem Browser und automatisieren Benutzerinteraktionen wie das Ausfüllen und Klicken von Formularen.

Wenn Verarbeitungsgeschwindigkeit und Leistung wichtig sind

Bibliotheken, die asynchrone Verarbeitung und parallele Verarbeitung unterstützen, eignen sich, wenn Sie große Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit erfassen möchten oder eine effiziente Verarbeitung erforderlich ist.

Hochgeschwindigkeitserfassung großer Datenmengen

Wenn Sie Daten von einer großen Website mit hoher Geschwindigkeit sammeln möchten, eignen sich Scrapy oder HTTPX am besten, da sie sich gut für die asynchrone Verarbeitung eignen. Diese Bibliotheken verarbeiten mehrere Anfragen parallel, wodurch der Datenabruf deutlich effizienter wird.

Leichte und einfache Anfragebearbeitung

Für einfache HTTP-Anfragen und den Abruf kleiner Datenmengen ist Requests die beste Wahl. Es handelt sich um eine leichte und einfache Bibliothek, die unnötige Funktionen eliminiert, wodurch sie leichtgewichtig und für leistungsorientierte Projekte geeignet ist.

Wenn Sie ganz einfach mit dem Web-Scraping beginnen möchten, empfehlen wir die Verwendung eines Scraping-Tools

Sie benötigen nicht unbedingt Programmierkenntnisse, um Web Scraping durchzuführen. Mithilfe von Scraping-Tools können auch Anfänger problemlos Daten extrahieren.

Hier erläutern wir Scraping-Tools und stellen ein besonders empfehlenswertes Tool vor: „Octoparse“.

Was ist ein Schabewerkzeug?

Scraping-Tools sind Tools, mit denen Sie Web-Scraping über eine visuelle Oberfläche durchführen können, ohne Code schreiben zu müssen. Es hat die folgenden Eigenschaften.

Visuelle Schnittstelle : GUI-basiert, einfach per Drag & Drop zu konfigurieren.
No-Code-Konfiguration : Datenextraktion ist ohne Programmierkenntnisse möglich.
Vielseitig und hoch skalierbar : Viele verfügen über erweiterte Funktionen wie Datenautomatisierung, geplante Ausführung und dynamische Inhaltsverarbeitung.

Funktionen von Octoparse

Octoparse ist eines der beliebtesten Scraping-Tools auf dem Markt. Es ist auch für Anfänger einfach zu bedienen und überzeugt durch seine Multifunktionalität. Zu den Funktionen von Octoparse gehören:

Einfach zu verwenden, ohne dass Code erforderlich ist: Die GUI-basierte Bedienung und die intuitiven Scraping-Einstellungen machen es jedem leicht, Daten zu erfassen.
Kompatibel mit dynamischen Inhalten: Daten können aus dynamischen Inhalten extrahiert werden, die von JavaScript und Websites generiert werden, die eine Anmeldung erfordern.
Automatisierung und Planung: Datenextrakte können so geplant werden, dass sie regelmäßig ausgeführt werden, sodass tägliche Aktualisierungen automatisch erfasst werden können.

Andererseits ist Octoparse möglicherweise nicht für die erweiterte Datenerfassung geeignet. Wenn Sie komplexere und größere Datenmengen erfassen müssen, empfehlen wir das Scraping mit Python.

Komplexe Konfigurationen haben ihre Grenzen: Detaillierte Anpassungen oder große Projekte erfordern möglicherweise Codebase-Scraping.
Erfordert kostenpflichtige Version: Der kostenlose Plan verfügt über eingeschränkte Funktionalität und erfordert ein Upgrade auf die kostenpflichtige Version für den vollen Funktionsumfang.

Zusammenfassung

In diesem Artikel haben wir ausführlich die Grundlagen des Web-Scrapings, spezifische Schritte in Python und sogar die Auswahl der besten Bibliothek für Ihr Projekt erklärt. Python ist mit seiner einfachen Syntax und seiner umfangreichen Bibliothek eine der besten Sprachen zum Scrapen.

Andererseits erfordert es für Anfänger Zeit und Mühe, Python von Grund auf zu erlernen. Wenn Sie einfach scrapen möchten, können Sie Daten ganz einfach mit Octoparse extrahieren, einem Scraping-Tool, das keinen Code erfordert. Wählen wir die am besten geeignete Methode entsprechend dem Zweck der Datenerfassung und dem Umfang des Betriebs aus.

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Wenn Sie Probleme bei der Datenextraktion haben, oder uns etwas Vorschlägen geben möchten, kontaktieren Sie bitte uns per E-Mail (support@octoparse.com). 💬