Wenn die Daten ähnliche Struktur oder ähnlichen Inhalt haben, können wir sie als struktutierten Daten bezeichnen. Während der Datenextraktion könnte man viele struktutierten Daten konfrontiert sein. Ich werde Ihnen anzeigen, wie man diese Daten sammeln kann.
Grundlagen des Web Scraping
Um Daten auf Webseiten zu finden, ist es wichtig, HTML-Elemente wie <div>, <span> und <a> zu verstehen, da sie die Struktur der Seite bilden und spezifische Informationen enthalten. Mithilfe der Browser-Entwicklertools (z.B. „Inspect Element“) lässt sich die HTML-Struktur einer Seite analysieren, um genau zu identifizieren, wo gewünschte Daten gespeichert sind.
Was sind struktutierte Daten?
Strukturierte Daten beziehen sich auf Daten, die in einem hohen Maß an Kategorisierung organisiert, verarbeitet und extrahiert werden sowie hauptsächlich in einer beziehungsorientierten Datenbank gespeichert werden. Sie können eine zweidimensionale Tabellenstruktur verwenden, um die Daten logisch umzusetzen. Es ist einfach, die strukturierten Daten aus der Datenbank mit Structured Query Language (SQL) zu extrahieren – einer Programmiersprache, die Daten in beziehungsorientierten Datenbanken verwalten und in Frage stellen kann. Viele Websites werden mit in Datenbanken gespeicherten Daten erstellt, so dass die struktutierten Daten auf die Websites ganz einfach durch den Algorithmus der Suchmaschine oder die anderen Suchaktionen durchsucht oder verstanden werden können.
Wir können die strukturierten Daten auch leicht aus den Webseiten gewinnen. Hier nennen wir zwei Dosen Bier von Radler in Amazon als ein Beispiel. Offensichtlich teilen die zwei Produkte ähnlichen Inhalt und gleiche Struktur – einschließlich Produktname, Produktbild, Preis des Bier, Kundenrezension oder andere ähnliche Inhalte. Gleichzeitig sind diese Inhalte ordnungsgemäß und ähnlich auf die Website gestellt. Beispielsweise erzeugt der Produktname auf beiden Websites oben in der Mitte.
Werkzeuge für Web Scraping
No-Code-Tools
Tools wie Octoparse und ParseHub ermöglichen es Anfängern, ohne Programmierkenntnisse Daten zu extrahieren. Durch intuitive Benutzeroberflächen und Drag-and-Drop-Funktionen können Nutzer schnell die gewünschten Datenbanken durchsuchen und extrahieren. Diese Plattformen bieten auch vorgefertigte Vorlagen für häufige Anwendungsfälle, sodass selbst unerfahrene Benutzer rasch Ergebnisse erzielen können.
Vorteile:
- Benutzerfreundlichkeit: No-Code-Tools wie Octoparse und ParseHub sind besonders für Anfänger und Nicht-Programmierer geeignet. Sie ermöglichen die Datenextraktion über intuitive Benutzeroberflächen, was den Lernaufwand erheblich reduziert.
- Schnelle Implementierung: Da keine Programmierkenntnisse erforderlich sind, können Projekte schneller umgesetzt und sofort eingesetzt werden.
- Vorgefertigte Vorlagen: Viele No-Code-Tools bieten Vorlagen für gängige Websites und Anwendungen, was die Einrichtung beschleunigt.
- Automatisierungsmöglichkeiten: Diese Tools bieten oft einfache Workflows zur Automatisierung regelmäßiger Aufgaben, ohne zusätzliche Skripterstellung.
Nachteile:
- Begrenzte Anpassungsfähigkeit: Da die Funktionen vordefiniert sind, fehlt oft die Flexibilität für komplexere oder maßgeschneiderte Scraping-Projekte.
- Abhängigkeit vom Anbieter: Die Nutzenden sind von der Stabilität und Funktionalität des Anbieters abhängig. Wenn ein Anbieter den Dienst ändert oder einstellt, kann dies das Projekt beeinträchtigen.
Codebasierte Tools
Python-Bibliotheken wie BeautifulSoup und Scrapy bieten mehr Kontrolle und Flexibilität für maßgeschneiderte Scraping-Projekte.
Vorteile:
- Hohe Flexibilität und Kontrolle: Mit Python-Bibliotheken wie BeautifulSoup und Scrapy haben Nutzende die volle Kontrolle über den gesamten Scraping-Prozess. Sie können komplexe Logiken, spezielle Anpassungen und Datenfilter integrieren.
- Kosteneffizienz: Da diese Bibliotheken kostenlos sind, eignen sie sich für langfristige oder groß angelegte Projekte ohne zusätzliche Lizenzgebühren.
- Erweiterbarkeit: Programmierbasierte Tools ermöglichen es, den Code flexibel zu erweitern und anzupassen, was bei dynamischen Websites oder spezifischen Datenanforderungen von Vorteil ist.
Nachteile:
- Steile Lernkurve: Die Nutzung von BeautifulSoup und Scrapy erfordert Programmierkenntnisse, was für Anfänger eine Barriere darstellen kann.
- Zeitaufwendig: Die Erstellung und Anpassung des Codes für spezifische Anforderungen kann deutlich mehr Zeit in Anspruch nehmen als die Nutzung eines No-Code-Tools.
- Wartungsaufwand: Codebasierte Scraping-Projekte erfordern regelmäßige Wartung und Updates, insbesondere bei Änderungen der Zielwebseiten.
Wie kann struktutierte Daten extrahiert werden?
Um die strukturierten Daten vor der Extraktion abzufragen und zu analysieren, können Sie mit einigen Programmiersprachen wie Python oder Perl ganz einfach einen angepassten Webdaten-Crawler/Parser/Scraper erstellen, um strukturierte Daten aus Websites zu extrahieren – das ist ein Kinderspiel.
Für Nicht-Programmierer kann eine leistungsstarke Web-Crawling-Software den Einstieg in die strukturierten Daten erleichtern. Octoparse ist eine der nützlichsten kostenlosen Web-Scraping-Software, mit der Sie strukturierte Daten auf angenehmere und einfachere Weise extrahieren können. Mit dem Octoparse-Modus können Sie fast alle strukturierten Daten aus den Webseiten scrapen und durch Drücken einer SMART-Schaltfläche in übersichtlichen Spalten organisieren.
Im Allgemeinen verwenden wir Octoparse, um alle strukturierten Daten aus Webseiten mit einfachen Point-and-Click-Operationen zu extrahieren. Die Schritte sind leicht zu verwenden. Zuerst sollten Sie einfach eine URL in Octoparse eingeben, dann wählen Sie den Inhalt der Webseiten aus. Schließlich werden die Daten in einem strukturierten Format erhalten.
Extraktion in der Cloud mit Octoparse
Darüber hinaus können Sie auch mit Octoparse strukturierte Daten von komplizierten Webseiten verarbeiten. Das heißt, strukturierte Daten von Webseiten, die Techniken wie AJAX, JavaScript, unendliches Scrollen oder Paginierung verwenden, können ebenfalls mit Octoparse extrahiert werden.
Mit unserer Cloud-Datenextraktion-Funktion können Sie die strukturierten Daten aus Webseiten innerhalb von Minuten extrahieren. Einige Cloud-Extraktionsmaschinen (Cloud-Server) arbeiten gleichzeitig, um den großen Datensatz zu extrahieren, den Sie benötigen.
Sie können die strukturierten Daten, die in Ihre eigene Datenbank extrahiert wurden, über API beziehen.
Häufige Anwendungsfälle
Mit Octoparse können Sie strukturierte Daten aus Webseiten extrahieren, z. B. aus E-Commerce-Websites wie Amazon und eBay oder aus beliebten Job-Websites wie Stepstone und Gelbeseiten. Es gibt nun in Octoparse über 100 deutsche Vorlage, was die populärsten Websites aus vielen Bereichen umfasst hat. Sie können hier die Vorlagen im Bereich von E-Commerce, Jobs, Landekarte, Immobilie, Suchmaschine, Verzeichnis, Soziale Medien, Finanz, Kundenrezension und so weiter finden.
https://www.octoparse.de/template/email-social-media-scraper
Sobald Sie diesen leistungsstarken Webdatenextraktor kennen, ist es klüger, dieses kostenlose Webdatenextraktionstool gleich zu probieren! Die Praxis ist der einzige Test für die Wahrheit. Nur durch die Probe kann man ein anpassendes Tool herausfinden.
👍👍 Wenn Sie Interesse an Octoparse und Web Scraping haben, können Sie es zunächst 14 Tage lang kostenlos ausprobieren.
Wenn Sie Probleme bei der Datenextraktion haben, oder uns etwas Vorschlägen geben möchten, kontaktieren Sie bitte uns per E-Mail (support@octoparse.com). 💬
Autor*in: Das Octoparse Team ❤️
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