Erfahren Sie, wie Web Scraping funktioniert und welche Tools Sie verwenden sollten

Sie sind verwirrt und möchten wissen, was in aller Welt Web Scraping ist und wie es funktioniert?

Dann sind Sie hier genau richtig, denn wir werden Ihnen gleich alles erklären.

Bevor wir loslegen, kann ich Ihnen bereits die Kurzfassung erzählen:

Unter Web Scraping versteht man das Extrahieren öffentlich verfügbarer Daten von einer Website.

Kommen Sie zu uns und erfahren Sie mehr über die Einzelheiten, die Funktionsweise und die vorhandenen beliebten Bibliotheken.

Was ist Web Scraping?

Grundsätzlich ist Web Scraping ein Verfahren, mit dem Sie große Datenmengen von einer Website extrahieren können. Dazu müssen Sie einen „Web Scraper“ wie ParseHub verwenden oder, wenn Sie programmieren können, eine der vielen verfügbaren Open-Source-Bibliotheken nutzen.

Nachdem Sie einige Zeit mit dem Einrichten und Optimieren verbracht haben (bleiben Sie bei Python-Bibliotheken oder No-Code-Tools, wenn Sie neu hier sind), beginnt Ihr neues Spielzeug, die Website zu erkunden, um die gewünschten Daten zu finden und zu extrahieren. Anschließend werden sie in ein bestimmtes Format wie CSV konvertiert, sodass Sie auf alles zugreifen, es prüfen und verwalten können.

Und wie gelangt der Web Scraper an die konkreten Daten eines Produktes oder eines Kontakts?

An dieser Stelle fragen Sie sich vielleicht …

Nun, das ist mit ein wenig HTML- oder CSS-Wissen möglich. Sie müssen nur mit der rechten Maustaste auf die Seite klicken, die Sie scrapen möchten, „Element untersuchen“ auswählen und die verwendete ID oder Klasse identifizieren.

Eine andere Möglichkeit ist die Verwendung von XPath oder regulären Ausdrücken.

Kein Programmierer? Kein Problem!

Viele Web Scraping Tools bieten eine benutzerfreundliche Oberfläche, auf der Sie die zu scrapenden Elemente auswählen und die zu extrahierenden Daten angeben können. Einige von ihnen verfügen sogar über integrierte Funktionen, die den Prozess der Ermittlung aller Daten für Sie automatisieren.

Lesen Sie weiter, im nächsten Abschnitt werden wir ausführlicher darauf eingehen.

Wie funktioniert Web Scraping?

Angenommen, Sie müssen Daten von einer Website sammeln, aber das Eintippen aller Daten nacheinander würde viel Zeit in Anspruch nehmen. Hier kommt Web Scraping ins Spiel.

Es ist, als ob Sie einen kleinen Roboter hätten, der ganz einfach die gewünschten Informationen von Websites abrufen kann. Hier ist eine Übersicht, wie dieser Prozess normalerweise funktioniert:

  1. Senden einer HTTP-Anfrage an die Zielwebsite: Dies ist die Grundlage, auf der sich alles entwickelt. Eine HTTP-Anfrage ermöglicht es dem Web Scraper, eine Anfrage an den Server zu senden, auf dem die betreffende Website gehostet wird. Dies geschieht, wenn jemand eine URL eingibt oder auf einen Link klickt. Die Anfrage besteht aus den Details des von Ihnen verwendeten Geräts und Browsers.
  2. Parsen des HTML-Quellcodes: Der Server sendet den HTML-Code der Webseite zurück, der aus der Struktur der Seite und dem Inhalt der Seite einschließlich Text, Bildern, Links usw. besteht. Der Web Scraper verarbeitet dies mithilfe von Bibliotheken wie BeautifulSoup bei Verwendung von Python oder DOMParser bei Verwendung von JavaScript. Dies hilft dabei, die erforderlichen Elemente zu identifizieren, die die gewünschten Werte enthalten.
  3. Datenextraktion: Nach den identifizierten Elementen erfasst der Web Scraper die erforderlichen Daten. Dazu müssen Sie sich durch die HTML-Struktur bewegen, bestimmte Tags oder Attribute auswählen und dann den Text oder andere Daten aus diesen Tags/Attributen abrufen.
  4. Datentransformation: Die extrahierten Daten liegen möglicherweise in einem nicht bevorzugten Format vor. Diese Webdaten werden bereinigt und normalisiert und dann in ein Format wie eine CSV-Datei, ein JSON-Objekt oder einen Datensatz in einer Datenbank konvertiert. Dies kann bedeuten, dass einige nicht benötigte Zeichen gelöscht, der Datentyp geändert oder die Daten in eine tabellarische Form gebracht werden.
  5. Datenspeicher: Die Daten werden bereinigt und für die spätere Analyse oder Verwendung strukturiert, bevor sie gespeichert werden. Dies kann auf verschiedene Weise erreicht werden, beispielsweise durch Speichern in einer Datei, in einer Datenbank oder durch Senden an eine API.
  6. Für mehrere Seiten wiederholen: Wenn Sie den Scraper auffordern, Daten von mehreren Seiten zu sammeln, wiederholt er die Schritte 1 bis 5 für jede Seite, wobei er über Links navigiert oder die Seitennummerierung verwendet. Einige davon (nicht alle!) können sogar dynamische Inhalte oder mit JavaScript gerenderte Seiten verarbeiten.
  7. Nachbearbeitung (optional): Wenn alles erledigt ist, müssen Sie möglicherweise einige Filter-, Bereinigungs- oder Deduplizierungsvorgänge durchführen, um aus den extrahierten Informationen Erkenntnisse gewinnen zu können.

Anwendungen von Web Scraping

Preismonitoring und Konkurrenzanalyse für den E-Commerce

Wenn Sie ein E-Commerce-Unternehmen haben, kann Web Scraping in diesem Szenario für Sie von Vorteil sein.

Das ist richtig.

Mithilfe dieses Tools können Sie die Preise kontinuierlich überwachen und die Produktverfügbarkeit und Sonderangebote der Konkurrenz im Auge behalten. Sie können die mit Web Scraping extrahierten Daten auch nutzen, um Trends zu verfolgen und neue Marktchancen zu entdecken.

Lead-Generierung und Sales Intelligence

Möchten Sie eine Liste potenzieller Kunden erstellen, seufzen aber tief bei dem Gedanken, wie viel Zeit Sie dafür benötigen? Das Web Scraping kann diese Aufgabe schnell für Sie erledigen.

Sie müssen dieses Tool nur so programmieren, dass es viele Websites scannt und alle Daten extrahiert, die für Ihre Kundenliste von Interesse sind, wie z. B. Kontaktinformationen und Unternehmensdetails. Mit Web Scraping können Sie also eine große Datenmenge analysieren, Ihre Verkaufsziele besser definieren und die Leads erhalten, die Sie so sehr wollen.

Immobilieninserate und Marktforschung

Immobilien sind ein weiteres Szenario, in dem die Vorteile von Web Scraping genutzt werden. Mit diesem Tool ist es möglich, eine große Anzahl von Websites zum Thema Immobilien zu durchsuchen, um eine Liste von Immobilien zu erstellen.

Diese Daten können dann verwendet werden, um Markttrends zu verfolgen (Käuferpräferenzen zu untersuchen) und zu erkennen, welche Immobilien unterbewertet sind. Die Analyse dieser Daten kann auch bei Investitions- und Entwicklungsentscheidungen innerhalb des Sektors entscheidend sein.

Stimmungsanalyse in sozialen Medien

Wenn Sie die Einstellung der Verbraucher gegenüber bestimmten Marken oder Produkten verstehen oder einfach nur die Trends in einem bestimmten Sektor in den sozialen Netzwerken sehen möchten, können Sie dies am besten mit Web Scraping tun.

Setzen Sie dazu Ihren Scraper ein, um Beiträge, Kommentare und Bewertungen zu sammeln. Die aus sozialen Netzwerken extrahierten Daten können zusammen mit NLP oder KI verwendet werden, um Marketingstrategien vorzubereiten und den Ruf einer Marke zu überprüfen.

Akademische und wissenschaftliche Forschung

Zweifellos sind die Wirtschaftswissenschaften, die Soziologie und die Informatik die Bereiche, die am meisten vom Web Scraping profitieren.

Als Forscher in einem dieser Bereiche können Sie die mit diesem Tool erhaltenen Daten verwenden, um sie zu untersuchen oder bibliografische Übersichten zu erstellen. Sie können auch große Datensätze generieren, um statistische Modelle und Projekte mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen zu erstellen.

Die besten Web Scraping Tools und Bibliotheken

Python

Wenn Sie sich für Web-Scraping-Projekte entscheiden, können Sie mit Python nichts falsch machen!

  1. Schöne Suppe: Diese Bibliothek ist für das Parsen von HTML- und XML-Dokumenten zuständig und ist auch mit verschiedenen Parsern kompatibel.
  2. Schabracke: ein leistungsstarkes und schnelles Web Scraping Framework. Zur Datenextraktion verfügt es über eine High-Level-API.
  3. Selen: Dieses Tool kann Websites verarbeiten, deren Quellcode eine beträchtliche Menge JavaScript enthält. Es kann auch zum Scraping dynamischer Inhalte verwendet werden.
  4. Anfragen: Über diese Bibliothek können Sie HTTP-Anfragen über eine einfache und elegante Schnittstelle stellen.
  5. Urllib: Öffnet und liest URLs. Wie Requests verfügt es über eine Schnittstelle, allerdings auf niedrigerem Niveau, sodass Sie es nur für grundlegende Web Scraping-Aufgaben verwenden können.

JavaScript

JavaScript ist ein sehr guter zweiter Kandidat für Web Scraping, insbesondere mit Playwright.

  1. Puppenspieler: Dank dieser mit einer High-Level-API ausgestatteten Node.js-Bibliothek haben Sie die Möglichkeit, eine Headless-Version des Chrome- oder Chromium-Browsers für das Web Scraping zu verwalten.
  2. Danke! Ähnlich wie jQuery können Sie mit dieser Bibliothek HTML analysieren und bearbeiten. Dafür verfügt sie über eine Syntax, die leicht zu erlernen ist.
  3. Axios: Diese beliebte Bibliothek bietet Ihnen eine einfache API zum Ausführen von HTTP-Anfragen. Sie kann auch als Alternative zum in Node.js integrierten HTTP-Modul verwendet werden.
  4. Dramatiker: Ähnlich wie Puppeteer ist es eine Node.js-Bibliothek, aber neuer und besser. Es wurde von Microsoft entwickelt und ist im Gegensatz zu Windows 11 oder dem Edge-Browser kein Reinfall! Bietet Funktionen wie Cross-Browser-Kompatibilität und Auto-Waiting.

Rubin

Ich habe in meinem Leben noch nie eine einzige Zeile Ruby-Code angefasst, aber während ich für diesen Beitrag recherchierte, habe ich auf Reddit einige Benutzer gesehen, die schwören, dass es beim Scraping besser ist als Python. Fragen Sie mich nicht, warum.

  1. Mechanisieren: Neben dem Extrahieren von Daten kann diese Ruby-Bibliothek auch zum Ausfüllen von Formularen und Klicken auf Links programmiert werden. Sie kann auch für die JavaScript-Seitenverwaltung und Authentifizierung verwendet werden.
  2. Nokogiri: eine Bibliothek, die HTML- und XML-Quellcode verarbeiten kann. Sie unterstützt XPath- und CSS-Selektoren.
  3. HTTParty: verfügt über eine intuitive Benutzeroberfläche, die Ihnen das Senden von HTTP-Anfragen an den Server erleichtert und daher als Grundlage für Web-Scraping-Projekte verwendet werden kann.
  4. Kimurai: Es basiert auf Mechanize und Nokogiri. Es ist besser strukturiert und übernimmt Aufgaben wie das Crawlen mehrerer Seiten, die Verwaltung von Cookies und die Handhabung von JavaScript.
  5. Wombat: Ein speziell für Web Scraping entwickeltes Ruby-Gem. Es bietet eine DSL (Domain Specific Language), die das Definieren von Scraping-Regeln erleichtert.

PHP

Ich liste es nur auf, um einen vollständigen Artikel zu haben, aber verwende kein PHP zum Scraping.

  1. Goutte: Entwickelt auf den Komponenten BrowserKit und DomCrawler von Symfony. Diese Bibliothek verfügt über eine API, mit der Sie Websites durchsuchen, Links anklicken und Daten sammeln können.
  2. Einfacher HTML-DOM-Parser: Mit dieser Bibliothek ist das Parsen von HTML- und XML-Dokumenten möglich. Dank ihrer jQuery-ähnlichen Syntax kann sie zur Manipulation des DOM verwendet werden.
  3. Fressen: Seine High-Level-API ermöglicht Ihnen, HTTP-Anfragen zu stellen und die verschiedenen Antworten zu verwalten, die Sie erhalten können.

Java

Welche Bibliotheken stellt Java für das Web Scraping zur Verfügung? Schauen wir mal:

  1. JSoup: Das Analysieren und Extrahieren von Elementen aus einer Webseite stellt mit dieser Bibliothek kein Problem dar, da sie über eine einfache API verfügt, die Sie bei dieser Aufgabe unterstützt.
  2. Selen: ermöglicht Ihnen die Verwaltung von Websites mit einem hohen Anteil an JavaScript im Quellcode, sodass Sie alle für Sie interessanten Daten in diesem Format extrahieren können.
  3. Apache HttpClient: Verwenden Sie die von dieser Bibliothek bereitgestellte Low-Level-API, um HTTP-Anfragen zu stellen.
  4. HTML-Einheit: Diese Bibliothek simuliert einen Webbrowser ohne grafische Oberfläche (auch Headless genannt) und ermöglicht Ihnen die programmgesteuerte Interaktion mit Websites. Besonders nützlich für JavaScript-lastige Websites und zum Nachahmen von Benutzeraktionen wie dem Klicken auf Schaltflächen oder dem Ausfüllen von Formularen.

Abschließende Gedanken zu dieser ganzen Web Scraping-Sache

Ich hoffe, es ist jetzt klar: Web Scraping ist in den richtigen Händen sehr leistungsstark!

Nachdem Sie nun wissen, was es ist und wie es im Wesentlichen funktioniert, ist es an der Zeit zu lernen, wie Sie es in Ihren Arbeitsablauf implementieren. Ein Unternehmen kann auf vielfältige Weise davon profitieren.

Programmiersprachen wie Python, JavaScript und Ruby sind die unangefochtenen Könige des Web Scraping. Sie könnten dafür auch PHP verwenden … Aber warum? Einfach nur warum!?

Im Ernst: Verwenden Sie PHP nicht für Web-Scraping, sondern nur für WordPress und Magento.

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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