Probleme beim Web Scraping

Web Scraping ist fast wie eine Superkraft, bringt aber auch seine eigenen Probleme mit sich. 

Wenn es bei Ihrem Datenextraktionsprozess zu Problemen kommt … Nun, Sie sind nicht allein. Ich habe das schon erlebt und kenne Sie auch.

In diesem Leitfaden untersuchen wir die häufigsten Web Scraping-Probleme und wie man sie effektiv löst. Von HTML-Strukturproblemen bis hin zu Anti-Scraping-Maßnahmen erfahren Sie, wie Sie diese Probleme angehen und Ihre Web Scraping-Fähigkeiten verbessern können. 

Und wie steht es mit Ihnen? Haben Sie sich mit einigen Herausforderungen auseinandergesetzt, die wir in diesem Artikel untersuchen werden?

Teilen Sie es gerne in den Kommentaren!

Herausforderungen beim Web Scraping lösen: Ja, es gibt Hoffnung, Jungs.

Web Scraping ist ein Prozess zum Extrahieren von Daten von Websites und eine sehr nützliche Technik (obwohl Sie dies vielleicht bereits wissen). Es gibt jedoch mehrere technische Probleme, die die Qualität der gesammelten Daten beeinträchtigen können. 

Genau wie ein Bergmann auf der Suche nach Gold benötigen Sie einige Strategien, die es Ihnen ermöglichen, Ihren Schatz zu finden. 

Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie Sie Herausforderungen meistern und Ihre Schabtechnik verbessern können.

Problem #1: Fehler in der HTML-Struktur und fehlende Daten

Unterschiedliche HTML-Strukturen der Webseiten können zu Fehlern beim Scraper oder zur Bereitstellung unvollständiger Daten führen. Dies erschwert die Identifizierung und den korrekten Abruf von Informationen.

Und da es so viele KI-Tools ohne Code gibt, die jeden Webdesigner in einen Großhirn-Mega-Chad verwandeln, würden wir meiner Vermutung nach in Zukunft immer mehr HTML-Inkohärenzen erleben.

Lösungen:

– Fügen Sie eine Fehlerprüfung für den Fall hinzu, dass einige Elemente in der Liste nicht vorhanden sind.

– Verwenden Sie lockere Selektoren wie XPath oder Regex.

– Erstellen Sie Funktionen, mit denen Sie mit unterschiedlichen Website-Strukturen arbeiten können.

Problem #2: Dynamisches Laden von Inhalten

Die meisten modernen Websites werden mithilfe von JavaScript-, AJAX- und Single Page Application (SPA)-Technologien erstellt, um den Inhalt zu laden, ohne die gesamte Seite neu zu laden. Wussten Sie, dass dies ein Problem für herkömmliche Scraper ist?

Lösungen:

– Verwenden Sie Headless-Browser wie Puppeteer oder Selenium, um Benutzerinteraktionen mit der Website zu simulieren.

– Verwenden Sie Wartezeiten, um dem dynamischen Inhalt Zeit zum Laden zu geben.

– Führen Sie eine Umfrage durch oder verwenden Sie WebSocket für Echtzeit-Updates.

Problem #3: Anti-Scraping-Maßnahmen

Websites versuchen, den automatisierten Zugriff auf verschiedene Weise zu kontrollieren, beispielsweise durch IP-Blockierung, Ratenbegrenzung, Benutzeragentenerkennung und CAPTCHAs. Diese können Web Scraper stark beeinträchtigen, und ich bin sicher, dass Sie einige davon schon einmal gesehen haben.

Lösungen:

– Fügen Sie einige Zeitintervalle zwischen den Anfragen hinzu, damit es so aussieht, als würde ein Mensch die Anfragen stellen

– Verwenden Sie unterschiedliche IP-Adressen oder Proxys, um eine Blockierung zu verhindern.

– Verwenden Sie die Rotation von Benutzeragenten, damit die Browser unterschiedlich aussehen

– Nutzen Sie CAPTCHA-Lösungsdienste oder überlegen Sie sich Möglichkeiten, CAPTCHA zu vermeiden.

Problem #4: Änderungen der Website-Struktur

Durch Website-Updates und -Neugestaltungen wird die HTML-Struktur der Website geändert. Dies wirkt sich auf die Scraper aus, die zum Abrufen von Daten auf bestimmte Selektoren angewiesen sind. 

Warum machen sie es nicht wie ich und aktualisieren ihre Sites alle Jubeljahre? Notiz an mich selbst: Diese Site öfter verbessern, die Benutzer werden es zu schätzen wissen, die UX muss solide bleiben (kommen Sie später noch einmal vorbei, um nachzuschauen!).

Lösungen:

– Wählen Sie Elemente mithilfe von Datenattributen oder semantischen Tags aus, da diese zuverlässiger sind

– Führen Sie regelmäßige Kontrollen durch, um Umweltveränderungen zu erkennen und darauf zu reagieren.

– Entwickeln Sie ein Testsystem, mit dessen Hilfe sich Schabfehler identifizieren lassen.

– Schlagen Sie vor, maschinelles Lernen zu verwenden, um die Selektoren automatisch anzupassen.

Problem #5: Skalierbarkeit und Leistung

Das Sammeln einer großen Menge an Daten von mehreren Websites ist ein langsamer und ressourcenintensiver Prozess, der zu Leistungsproblemen führen kann. Ganz zu schweigen davon, dass es auch sehr knifflig werden kann. Das wissen wir nur zu gut, oder?

Lösungen:

– Verwenden Sie paralleles Scraping, um Arbeitslasten aufzuteilen.

– Nutzen Sie Rate Limiting, um eine Überlastung von Webseiten zu verhindern

– Refactoring des Codes und Verwendung besserer Datenstrukturen, um die Geschwindigkeit des Codes zu erhöhen.

– Nutzen Sie Caching und asynchrone Programmierung

Problem #6: CAPTCHAs und Authentifizierung

CAPTCHAs sind ein Schmerz im Arsch Sicherheitsmaßnahme, die Bots blockiert und vom Benutzer verlangt, eine Aufgabe zu erledigen, die nur ein Mensch erledigen kann. Es gibt einige Tools, um Captchas zu überwinden, die auditiven sind heutzutage dank KI besonders einfach – ja, die KI hört zu und schreibt dann die Buchstaben/Wörter, ein Kinderspiel!

Hier ist eine lustige Tatsache, die auch ein bisschen traurig ist (eigentlich sehr traurig): Als ich meinen Entwickler fragte, was er für die Captchas mache, und er sagte, dass ein Inder sie löst, dachte ich, er mache Witze, aber nein. Einige Dienste verwenden Fleisch, um Captchas zu lösen. Wenn das mein Job wäre, würde ich verrückt werden.

Lösungen:

– Nutzen Sie die Dienste von CAPTCHA-Lösungsdiensten oder entwickeln Sie eigene Lösungsalgorithmen.

– Integrieren Sie Session-Management und Cookie-Management zur Authentifizierung

– Verwenden Sie Headless-Browser zur Authentifizierung

Problem #7: Dateninkonsistenzen und Verzerrungen

Aus dem Internet erfasste Daten sind häufig verrauscht und enthalten Fehler. Dies liegt an den Unterschieden im Format, den Einheiten und der Granularität der Daten auf den verschiedenen Websites. Dies führt zu Problemen bei der Datenintegration und -analyse.

Lösungen:

– Wenden Sie eine Datenvalidierung und -bereinigung an, um die Daten zu standardisieren.

– Datentypkonvertierung und -standardisierung anwenden.

– Erkennen Sie mögliche Vorurteile und nutzen Sie Daten aus unterschiedlichen Quellen.

Problem #8: Unvollständige Daten

Aus dem Web Scraping gewonnene Datensätze sind in der Regel unvollständig oder enthalten fehlende Werte. Dies liegt an den Änderungen, die auf den Websites auftreten, und den Einschränkungen der Scraping-Methoden. Unvollständige oder fehlende Daten können Ihre Analyse beeinträchtigen.

Das ist super nervig … Ich persönlich teste etwas mindestens ein Dutzend Mal, um sicherzugehen, dass ich diese Art von Fehler nicht habe, so sehr hasse ich es. Man denkt, alles ist in Ordnung, bis man Excel oder Gsheets öffnet und merkt, dass man sich wieder in die Schlacht stürzen muss.

Lösungen:

– Wenden Sie Techniken der Datenimputation an, um fehlende Werte im Datensatz vorherzusagen.

– Nutzen Sie Informationen aus verschiedenen Quellen, um fehlende Angaben zu ergänzen

– Überlegen Sie, welche Auswirkungen fehlende Daten auf die Analyse haben

Problem #9: Datenaufbereitung und -bereinigung

Websites stellen Daten in Form von Text bereit, der nicht organisiert ist und verarbeitet werden muss. Um die extrahierten Daten für die Analyse verwenden zu können, müssen sie formatiert und bereinigt werden. Ich weiß, das ist der am wenigsten unterhaltsame Teil, aber es muss getan werden. 

Wenn jemand von euch weiß, wie man diesen Teil mit maschinellem Lernen oder was auch immer automatisiert, lasst es mich bitte wissen! Ich verschwende so viel Zeit damit, es manuell zu machen, wie ein Vollidiot in Excel.

Lösungen:

– Entwickeln von Datenverarbeitungsfunktionen zur Formatierung der Daten

– Verwenden Sie Bibliotheken wie Beautiful Soup zum Parsen

– Verwenden Sie reguläre Ausdrücke für Mustervergleich und Textmanipulation

– Datenbereinigung und -transformation mit Pandas durchführen

Problem #10: Umgang mit unterschiedlichen Datentypen

Websites zeigen Informationen in verschiedenen Formaten wie HTML, JSON, XML oder sogar in einigen anderen spezifischen Formaten an. Scraper müssen diese Formate verwalten und die Informationen richtig extrahieren.

Lösungen:

– Fehlerkontrolle und Datenvalidierung hinzufügen

– Verwenden Sie für jedes Format die richtigen Analysebibliotheken.

– Erstellen Sie Funktionen, mit denen Sie die Daten in verschiedenen Formaten analysieren können.

Zusammenfassung der Herausforderungen beim Web Scraping

Web Scraping ist ein Geschenk des Himmels und eine wunderbare Sache. Es kann jedoch Probleme mit unordentlichen HTML-Strukturen, dynamischen Inhalten, Anti-Scraping-Maßnahmen und Website-Änderungen geben, um nur einige zu nennen.

Um die Qualität und Effizienz der Scraped-Daten zu verbessern, gehen Sie wie folgt vor:

  • Verwenden der Fehlerüberprüfung
  • Verwenden Sie Headless-Browser
  • Verwenden Sie verschiedene IP-Adressen
  • Validieren, prüfen und bereinigen Sie Ihre Daten
  • Erfahren Sie, wie Sie verschiedene Formate verwalten
  • Übernehmen Sie die aktuellen und neuesten Tools, Bibliotheken und Praktiken in diesem Bereich.

Jetzt sind Sie an der Reihe. Befolgen Sie unsere Ratschläge und überwinden Sie die Web Scraping-Probleme, damit Ihre kleinen, abweichenden Unternehmungen erfolgreich sind.

Alexander Schmidt

Alexander Schmidt ist ein Softwareentwickler, der daran glaubt, intelligenter und nicht härter zu arbeiten. Mit 12 Jahren Erfahrung im Bereich Automatisierung und Webdatenextraktion für Analysen und Forschung unterstützt er Unternehmen mit praktischen Tipps und wertvollen Erkenntnissen, die er auf unterhaltsame und leicht verständliche Weise vermittelt, um anderen zu helfen, den Wert und die Leistung ihrer Proxy-Lösungen zu maximieren. Wenn er nicht gerade sein Setup optimiert oder KMUs berät, kann man Alexander dabei finden, sich über die neuesten technischen Neuigkeiten und KI-Fortschritte zu informieren.

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