Verwirrt und möchten wissen, was Web Scraping überhaupt ist und wie es funktioniert?
Dann sind Sie hier genau richtig, denn wir erklären Ihnen jetzt alles.
Bevor wir loslegen, schon einmal die Kurzfassung:
Web Scraping ist der Vorgang, öffentlich verfügbare Daten von einer Website zu extrahieren.
Lesen Sie weiter und erfahren Sie mehr über die Details, die Funktionsweise und beliebte Bibliotheken.
Was ist Web Scraping?
Im Grunde ist Web Scraping ein Verfahren, mit dem Sie große Datenmengen von einer Website extrahieren können. Dazu benötigen Sie einen „Web Scraper“ wie ParseHub oder, wenn Sie programmieren können, eine der vielen verfügbaren Open-Source-Bibliotheken.
Nachdem Sie einige Zeit mit der Einrichtung und Anpassung verbracht haben (wenn Sie neu dabei sind, halten Sie sich an Python-Bibliotheken oder No-Code-Tools), beginnt Ihr neues Spielzeug, die Website zu erkunden, um die gewünschten Daten zu finden und zu extrahieren. Anschließend werden diese in ein bestimmtes Format wie CSV umgewandelt, sodass Sie auf alles zugreifen, es überprüfen und verwalten können.
Und wie kommt der Web Scraper an die spezifischen Daten zu einem Produkt oder einem Kontakt?
Vielleicht fragen Sie sich das gerade …
Nun, dafür reichen ein wenig HTML- oder CSS-Kenntnisse aus. Sie müssen nur auf der Seite, die Sie scrapen möchten, mit der rechten Maustaste klicken, „Element untersuchen“ auswählen und die verwendete ID oder Klasse identifizieren.
Eine weitere Möglichkeit ist die Verwendung von XPath oder regulären Ausdrücken.
Sie können nicht programmieren? Kein Problem!
Viele Web-Scraping-Tools bieten eine benutzerfreundliche Oberfläche, über die Sie die Elemente auswählen können, die Sie scrapen möchten, und die Daten angeben können, die Sie extrahieren möchten. Einige verfügen sogar über integrierte Funktionen, die den Prozess automatisieren und alles für Sie identifizieren.
Lesen Sie weiter: Im nächsten Abschnitt gehen wir näher darauf ein.
Wie funktioniert Web Scraping?
Angenommen, Sie müssen Daten von einer Website zusammentragen, aber sie alle einzeln einzutippen, würde viel Zeit in Anspruch nehmen. Genau hier kommt Web Scraping ins Spiel.
Es ist, als hätten Sie einen kleinen Roboter, der ganz einfach die gewünschten Informationen von Websites abrufen kann. So läuft dieser Vorgang normalerweise ab:
- Senden einer HTTP-Anfrage an die Zielwebsite: Damit beginnt der ganze Prozess. 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 Sie eine URL eingeben oder auf einen Link klicken. Die Anfrage enthält Informationen zu dem Gerät und Browser, die Sie verwenden.
- Parsen des HTML-Quellcodes: Der Server sendet den HTML-Code der Webseite zurück, der ihre Struktur und Inhalte umfasst, darunter Text, Bilder, Links usw. Der Web Scraper verarbeitet diesen Code mithilfe von Bibliotheken wie BeautifulSoup bei Verwendung von Python oder DOMParser bei Verwendung von JavaScript. Dadurch lassen sich die benötigten Elemente identifizieren, die die gewünschten Werte enthalten.
- Extrahieren der Daten: Nach der Identifizierung der Elemente erfasst der Web Scraper die benötigten Daten. Dazu durchläuft er die HTML-Struktur, wählt bestimmte Tags oder Attribute aus und ruft dann den Text oder andere Daten aus diesen Tags bzw. Attributen ab.
- Umwandeln der Daten: Die extrahierten Daten liegen möglicherweise in einem unerwünschten Format vor. Diese Webdaten werden bereinigt und normalisiert und anschließend in ein Format wie eine CSV-Datei, ein JSON-Objekt oder einen Datenbankeintrag umgewandelt. Dazu kann es nötig sein, überflüssige Zeichen zu entfernen, den Datentyp zu ändern oder die Daten in Tabellenform zu bringen.
- Speichern der Daten: Die Daten werden bereinigt und strukturiert, damit sie anschließend analysiert oder genutzt werden können, und dann gespeichert. Dies ist auf verschiedene Weise möglich, zum Beispiel in einer Datei oder Datenbank oder indem sie an eine API gesendet werden.
- Wiederholen für mehrere Seiten: Wenn Sie den Scraper auffordern, Daten von mehreren Seiten zusammenzutragen, wiederholt er die Schritte 1 bis 5 für jede Seite und navigiert dabei über Links oder mithilfe der Seitennummerierung. Einige davon (aber nicht alle!) können sogar mit dynamischen Inhalten oder JavaScript-gerenderten Seiten umgehen.
- Nachbearbeitung (optional): Wenn alles erledigt ist, müssen Sie die Daten möglicherweise filtern, bereinigen oder Duplikate entfernen, um Erkenntnisse aus den extrahierten Informationen gewinnen zu können.
Anwendungen von Web Scraping
Preisüberwachung und Wettbewerbsanalyse im E-Commerce
Wenn Sie ein E-Commerce-Unternehmen haben, kann Web Scraping in diesem Szenario für Sie von Vorteil sein.
Ganz richtig.
Mit diesem Tool können Sie Preise kontinuierlich überwachen und die Produktverfügbarkeit sowie die von Wettbewerbern angebotenen Aktionen im Blick behalten. Außerdem können Sie die durch Web Scraping gewonnenen Daten nutzen, um Trends zu verfolgen und neue Marktchancen zu entdecken.
Leadgenerierung und Vertriebsinformationen
Möchten Sie eine Liste potenzieller Kunden erstellen, seufzen aber bei dem Gedanken daran, wie viel Zeit diese Aufgabe in Anspruch nehmen wird? Web Scraping kann das schnell für Sie erledigen.
Sie müssen dieses Tool lediglich so programmieren, dass es zahlreiche Websites durchsucht und alle für Ihre Kundenliste relevanten Daten extrahiert, etwa Kontaktinformationen und Unternehmensangaben. Mit Web Scraping können Sie also große Datenmengen sammeln, die Sie analysieren, Ihre Vertriebsziele genauer definieren und die Leads gewinnen können, die Sie sich so sehr wünschen.
Immobilienangebote und Marktforschung
Der Immobilienbereich ist ein weiteres Szenario, in dem die Vorteile von Web Scraping zum Tragen kommen. Mit diesem Tool lassen sich zahlreiche immobilienbezogene Websites durchsuchen, um eine Liste von Immobilien zu erstellen.
Diese Daten können anschließend genutzt werden, um Markttrends zu verfolgen (Käuferpräferenzen zu untersuchen) und unterbewertete Immobilien zu erkennen. Die Analyse dieser Daten kann auch bei Investitions- und Entwicklungsentscheidungen in der Branche ausschlaggebend sein.
Sentiment-Analyse in sozialen Medien
Wenn Sie herausfinden möchten, welche Einstellung Verbraucher gegenüber bestimmten Marken oder Produkten haben, oder einfach sehen möchten, welche Trends in einem bestimmten Bereich in sozialen Netzwerken vorherrschen, ist Web Scraping die beste Möglichkeit, all dies zu erreichen.
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 genutzt werden, um Marketingstrategien zu entwickeln und den Ruf einer Marke zu überprüfen.
Akademische und wissenschaftliche Forschung
Zweifellos profitieren die Bereiche Wirtschaftswissenschaften, Soziologie und Informatik am meisten von Web Scraping.
Als Forscher in einem dieser Bereiche können Sie die mit diesem Tool gewonnenen Daten nutzen, um sie zu untersuchen oder Literaturübersichten zu erstellen. Sie können auch umfangreiche Datensätze erstellen, um statistische Modelle und Projekte mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen zu entwickeln.
Die besten Web-Scraping-Tools und -Bibliotheken
Python
Wenn du dich für Web-Scraping-Projekte entscheidest, liegst du mit Python genau richtig!
- BeautifulSoup: Diese Bibliothek ist für das Parsen von HTML- und XML-Dokumenten zuständig und ist außerdem mit verschiedenen Parsern kompatibel.
- Scrapy: Ein leistungsstarkes und schnelles Web-Scraping-Framework. Für die Datenextraktion bietet es eine High-Level-API.
- Selenium: Dieses Tool kann Websites verarbeiten, deren Quellcode umfangreiche JavaScript-Inhalte enthält. Es kann auch zum Scraping dynamischer Inhalte verwendet werden.
- Requests: Mit dieser Bibliothek kannst du HTTP-Anfragen über eine einfache und elegante Schnittstelle stellen.
- Urllib: Öffnet und liest URLs. Wie Requests bietet es eine Schnittstelle, allerdings auf einer niedrigeren Ebene, sodass du es nur für grundlegende Web-Scraping-Aufgaben verwenden kannst.
JavaScript
JavaScript ist ein sehr guter zweiter Kandidat für Web Scraping, besonders mit Playwright.
- Puppeteer: Dank dieser Node.js-Bibliothek mit einer High-Level-API kannst du eine Headless-Version des Chrome- oder Chromium-Browsers für Web Scraping verwalten.
- Cheerio: Ähnlich wie jQuery ermöglicht dir diese Bibliothek, HTML zu parsen und zu bearbeiten. Dafür bietet sie eine Syntax, mit der du dich leicht vertraut machen kannst.
- Axios: Diese beliebte Bibliothek bietet dir eine einfache API zum Ausführen von HTTP-Anfragen. Sie kann auch als Alternative zum in Node.js integrierten HTTP-Modul verwendet werden.
- Playwright: Ähnlich wie Puppeteer ist es eine Node.js-Bibliothek, aber neuer und besser. Sie wurde von Microsoft entwickelt und ist – anders als Windows 11 oder der Edge-Browser – nicht beschissen! Sie bietet Funktionen wie browserübergreifende Kompatibilität und automatisches Warten.
Ruby
Ich habe in meinem Leben noch nie eine einzige Zeile Ruby-Code angefasst, aber bei meiner Recherche für diesen Beitrag habe ich gesehen, wie einige Reddit-Nutzer schworen, dass Ruby fürs Scraping besser ist als Python. Frag mich nicht, warum.
- Mechanize: Neben dem Extrahieren von Daten kann diese Ruby-Bibliothek so programmiert werden, dass sie Formulare ausfüllt und auf Links klickt. Sie kann auch für die Verwaltung von JavaScript-Seiten und die Authentifizierung verwendet werden.
- Nokogiri: Eine Bibliothek, die HTML- und XML-Quellcode verarbeiten kann. Sie unterstützt XPath- und CSS-Selektoren.
- HTTParty: Verfügt über eine intuitive Schnittstelle, mit der du einfacher HTTP-Anfragen an den Server stellen kannst. Daher eignet sie sich als Grundlage für Web-Scraping-Projekte.
- Kimurai: Baut auf Mechanize und Nokogiri auf. Die Struktur ist besser, und Aufgaben wie das Durchsuchen mehrerer Seiten, die Verwaltung von Cookies und die Verarbeitung von JavaScript werden unterstützt.
- Wombat: Ein Ruby-Gem, das speziell für Web Scraping entwickelt wurde. Es bietet eine DSL (Domain Specific Language), mit der sich Scraping-Regeln leichter festlegen lassen.
PHP
Ich führe es nur auf, damit dieser Artikel vollständig ist, aber verwende PHP nicht fürs Scraping.
- Goutte: Basiert auf den Symfony-Komponenten BrowserKit und DomCrawler. Diese Bibliothek bietet eine API, mit der du Websites durchsuchen, auf Links klicken und Daten sammeln kannst.
- Simple HTML DOM Parser: Mit dieser Bibliothek lassen sich HTML- und XML-Dokumente parsen. Dank ihrer jQuery-ähnlichen Syntax kann sie zur Bearbeitung des DOM verwendet werden.
- Guzzle: Mit der High-Level-API kannst du HTTP-Anfragen stellen und die verschiedenen Antworten verarbeiten, die du zurückbekommst.
Java
Welche Bibliotheken stellt Java fürs Web Scraping zur Verfügung? Sehen wir uns das an:
- JSoup: Mit dieser Bibliothek, die eine einfache API bietet, um dir dabei zu helfen, ist es kein Problem, Elemente einer Webseite zu analysieren und zu extrahieren.
- Selenium: Damit kannst du Websites verwalten, deren Quellcode umfangreiche JavaScript-Inhalte enthält, und so alle Daten in diesem Format extrahieren, die dich interessieren.
- Apache HttpClient: Verwende die von dieser Bibliothek bereitgestellte Low-Level-API, um HTTP-Anfragen zu stellen.
- HtmlUnit: Diese Bibliothek simuliert einen Webbrowser ohne grafische Benutzeroberfläche (also Headless) und ermöglicht dir, programmatisch mit Websites zu interagieren. Besonders nützlich für Websites mit vielen JavaScript-Inhalten und um Benutzeraktionen wie das Klicken auf Schaltflächen oder das Ausfüllen von Formularen nachzuahmen.
Abschließende Gedanken zu diesem ganzen Web-Scraping-Thema
Ich hoffe, es ist jetzt klar: Web Scraping ist in den richtigen Händen sehr leistungsstark!
Jetzt, da du weißt, was es ist und wie es im Grunde funktioniert, ist es an der Zeit zu lernen, wie du es in deinen Arbeitsablauf integrieren kannst. Unternehmen können auf vielfältige Weise davon profitieren.
Programmiersprachen wie Python, JavaScript und Ruby sind die unangefochtenen Könige des Web Scrapings. Du könntest dafür PHP verwenden … Aber warum? Einfach warum!?
Ernsthaft, verwende PHP nicht für Web Scraping, lass es bei WordPress und Magento.