{"id":470946,"date":"2024-07-09T05:47:13","date_gmt":"2024-07-09T05:47:13","guid":{"rendered":"https:\/\/proxycompass.com\/?p=470946"},"modified":"2024-07-09T05:47:14","modified_gmt":"2024-07-09T05:47:14","slug":"what-is-web-scraping-and-how-it-works","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/proxycompass.com\/de\/what-is-web-scraping-and-how-it-works\/","title":{"rendered":"Was ist Web Scraping und wie funktioniert es?"},"content":{"rendered":"

Sie sind verwirrt und m\u00f6chten wissen, was in aller Welt Web Scraping ist und wie es funktioniert?<\/p>\n\n\n\n

Dann sind Sie hier genau richtig, denn wir werden Ihnen gleich alles erkl\u00e4ren.<\/p>\n\n\n\n

Bevor wir loslegen, kann ich Ihnen bereits die Kurzfassung erz\u00e4hlen:<\/p>\n\n\n\n

Unter Web Scraping versteht man das Extrahieren \u00f6ffentlich verf\u00fcgbarer Daten von einer Website.<\/p>\n\n\n\n

Kommen Sie zu uns und erfahren Sie mehr \u00fcber die Einzelheiten, die Funktionsweise und die vorhandenen beliebten Bibliotheken.<\/p>\n\n\n\n

Was ist Web Scraping?<\/h2>\n\n\n\n

Grunds\u00e4tzlich ist Web Scraping ein Verfahren, mit dem Sie gro\u00dfe Datenmengen von einer Website extrahieren k\u00f6nnen. Dazu m\u00fcssen Sie einen \u201eWeb Scraper\u201c wie ParseHub verwenden oder, wenn Sie programmieren k\u00f6nnen, eine der vielen verf\u00fcgbaren Open-Source-Bibliotheken nutzen.<\/p>\n\n\n\n

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 gew\u00fcnschten Daten zu finden und zu extrahieren. Anschlie\u00dfend werden sie in ein bestimmtes Format wie CSV konvertiert, sodass Sie auf alles zugreifen, es pr\u00fcfen und verwalten k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Und wie gelangt der Web Scraper an die konkreten Daten eines Produktes oder eines Kontakts?<\/p>\n\n\n\n

An dieser Stelle fragen Sie sich vielleicht \u2026<\/p>\n\n\n\n

Nun, das ist mit ein wenig HTML- oder CSS-Wissen m\u00f6glich. Sie m\u00fcssen nur mit der rechten Maustaste auf die Seite klicken, die Sie scrapen m\u00f6chten, \u201eElement untersuchen\u201c ausw\u00e4hlen und die verwendete ID oder Klasse identifizieren.<\/p>\n\n\n\n

Eine andere M\u00f6glichkeit ist die Verwendung von XPath oder regul\u00e4ren Ausdr\u00fccken.<\/p>\n\n\n\n

Kein Programmierer? Kein Problem!<\/p>\n\n\n\n

Viele Web Scraping Tools bieten eine benutzerfreundliche Oberfl\u00e4che, auf der Sie die zu scrapenden Elemente ausw\u00e4hlen und die zu extrahierenden Daten angeben k\u00f6nnen. Einige von ihnen verf\u00fcgen sogar \u00fcber integrierte Funktionen, die den Prozess der Ermittlung aller Daten f\u00fcr Sie automatisieren.<\/p>\n\n\n\n

Lesen Sie weiter, im n\u00e4chsten Abschnitt werden wir ausf\u00fchrlicher darauf eingehen.<\/p>\n\n\n\n

Wie funktioniert Web Scraping?<\/h2>\n\n\n\n

Angenommen, Sie m\u00fcssen Daten von einer Website sammeln, aber das Eintippen aller Daten nacheinander w\u00fcrde viel Zeit in Anspruch nehmen. Hier kommt Web Scraping ins Spiel.<\/p>\n\n\n\n

Es ist, als ob Sie einen kleinen Roboter h\u00e4tten, der ganz einfach die gew\u00fcnschten Informationen von Websites abrufen kann. Hier ist eine \u00dcbersicht, wie dieser Prozess normalerweise funktioniert:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Senden einer HTTP-Anfrage an die Zielwebsite:<\/strong> Dies ist die Grundlage, auf der sich alles entwickelt. Eine HTTP-Anfrage erm\u00f6glicht 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 Ger\u00e4ts und Browsers.
    <\/li>\n\n\n\n
  2. Parsen des HTML-Quellcodes: <\/strong>Der Server sendet den HTML-Code der Webseite zur\u00fcck, der aus der Struktur der Seite und dem Inhalt der Seite einschlie\u00dflich 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 gew\u00fcnschten Werte enthalten.
    <\/li>\n\n\n\n
  3. Datenextraktion:<\/strong> Nach den identifizierten Elementen erfasst der Web Scraper die erforderlichen Daten. Dazu m\u00fcssen Sie sich durch die HTML-Struktur bewegen, bestimmte Tags oder Attribute ausw\u00e4hlen und dann den Text oder andere Daten aus diesen Tags\/Attributen abrufen.
    <\/li>\n\n\n\n
  4. Datentransformation: <\/strong>Die extrahierten Daten liegen m\u00f6glicherweise 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 ben\u00f6tigte Zeichen gel\u00f6scht, der Datentyp ge\u00e4ndert oder die Daten in eine tabellarische Form gebracht werden.
    <\/li>\n\n\n\n
  5. Datenspeicher:<\/strong> Die Daten werden bereinigt und f\u00fcr die sp\u00e4tere 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.
    <\/li>\n\n\n\n
  6. F\u00fcr mehrere Seiten wiederholen: <\/strong>Wenn Sie den Scraper auffordern, Daten von mehreren Seiten zu sammeln, wiederholt er die Schritte 1 bis 5 f\u00fcr jede Seite, wobei er \u00fcber Links navigiert oder die Seitennummerierung verwendet. Einige davon (nicht alle!) k\u00f6nnen sogar dynamische Inhalte oder mit JavaScript gerenderte Seiten verarbeiten.
    <\/li>\n\n\n\n
  7. Nachbearbeitung (optional):<\/strong> Wenn alles erledigt ist, m\u00fcssen Sie m\u00f6glicherweise einige Filter-, Bereinigungs- oder Deduplizierungsvorg\u00e4nge durchf\u00fchren, um aus den extrahierten Informationen Erkenntnisse gewinnen zu k\u00f6nnen.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Anwendungen von Web Scraping<\/h2>\n\n\n\n

    Preismonitoring und Konkurrenzanalyse f\u00fcr den E-Commerce<\/h3>\n\n\n\n

    Wenn Sie ein E-Commerce-Unternehmen haben, kann Web Scraping in diesem Szenario f\u00fcr Sie von Vorteil sein.<\/p>\n\n\n\n

    Das ist richtig.<\/p>\n\n\n\n

    Mithilfe dieses Tools k\u00f6nnen Sie die Preise kontinuierlich \u00fcberwachen und die Produktverf\u00fcgbarkeit und Sonderangebote der Konkurrenz im Auge behalten. Sie k\u00f6nnen die mit Web Scraping extrahierten Daten auch nutzen, um Trends zu verfolgen und neue Marktchancen zu entdecken.<\/p>\n\n\n\n

    Lead-Generierung und Sales Intelligence<\/h3>\n\n\n\n

    M\u00f6chten Sie eine Liste potenzieller Kunden erstellen, seufzen aber tief bei dem Gedanken, wie viel Zeit Sie daf\u00fcr ben\u00f6tigen? Das Web Scraping kann diese Aufgabe schnell f\u00fcr Sie erledigen.<\/p>\n\n\n\n

    Sie m\u00fcssen dieses Tool nur so programmieren, dass es viele Websites scannt und alle Daten extrahiert, die f\u00fcr Ihre Kundenliste von Interesse sind, wie z. B. Kontaktinformationen und Unternehmensdetails. Mit Web Scraping k\u00f6nnen Sie also eine gro\u00dfe Datenmenge analysieren, Ihre Verkaufsziele besser definieren und die Leads erhalten, die Sie so sehr wollen.<\/p>\n\n\n\n

    Immobilieninserate und Marktforschung<\/h3>\n\n\n\n

    Immobilien sind ein weiteres Szenario, in dem die Vorteile von Web Scraping genutzt werden. Mit diesem Tool ist es m\u00f6glich, eine gro\u00dfe Anzahl von Websites zum Thema Immobilien zu durchsuchen, um eine Liste von Immobilien zu erstellen.<\/p>\n\n\n\n

    Diese Daten k\u00f6nnen dann verwendet werden, um Markttrends zu verfolgen (K\u00e4uferpr\u00e4ferenzen zu untersuchen) und zu erkennen, welche Immobilien unterbewertet sind. Die Analyse dieser Daten kann auch bei Investitions- und Entwicklungsentscheidungen innerhalb des Sektors entscheidend sein.<\/p>\n\n\n\n

    Stimmungsanalyse in sozialen Medien<\/h3>\n\n\n\n

    Wenn Sie die Einstellung der Verbraucher gegen\u00fcber bestimmten Marken oder Produkten verstehen oder einfach nur die Trends in einem bestimmten Sektor in den sozialen Netzwerken sehen m\u00f6chten, k\u00f6nnen Sie dies am besten mit Web Scraping tun.<\/p>\n\n\n\n

    Setzen Sie dazu Ihren Scraper ein, um Beitr\u00e4ge, Kommentare und Bewertungen zu sammeln. Die aus sozialen Netzwerken extrahierten Daten k\u00f6nnen zusammen mit NLP oder KI verwendet werden, um Marketingstrategien vorzubereiten und den Ruf einer Marke zu \u00fcberpr\u00fcfen.<\/p>\n\n\n\n

    Akademische und wissenschaftliche Forschung<\/h3>\n\n\n\n

    Zweifellos sind die Wirtschaftswissenschaften, die Soziologie und die Informatik die Bereiche, die am meisten vom Web Scraping profitieren.<\/p>\n\n\n\n

    Als Forscher in einem dieser Bereiche k\u00f6nnen Sie die mit diesem Tool erhaltenen Daten verwenden, um sie zu untersuchen oder bibliografische \u00dcbersichten zu erstellen. Sie k\u00f6nnen auch gro\u00dfe Datens\u00e4tze generieren, um statistische Modelle und Projekte mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen zu erstellen.<\/p>\n\n\n\n

    Die besten Web Scraping Tools und Bibliotheken<\/h2>\n\n\n\n

    Python<\/h3>\n\n\n\n

    Wenn Sie sich f\u00fcr Web-Scraping-Projekte entscheiden, k\u00f6nnen Sie mit Python nichts falsch machen!<\/p>\n\n\n\n

      \n
    1. Sch\u00f6ne Suppe:<\/strong> Diese Bibliothek ist f\u00fcr das Parsen von HTML- und XML-Dokumenten zust\u00e4ndig und ist auch mit verschiedenen Parsern kompatibel.<\/li>\n\n\n\n
    2. Schabracke:<\/strong> ein leistungsstarkes und schnelles Web Scraping Framework. Zur Datenextraktion verf\u00fcgt es \u00fcber eine High-Level-API.<\/li>\n\n\n\n
    3. Selen: <\/strong>Dieses Tool kann Websites verarbeiten, deren Quellcode eine betr\u00e4chtliche Menge JavaScript enth\u00e4lt. Es kann auch zum Scraping dynamischer Inhalte verwendet werden.<\/li>\n\n\n\n
    4. Anfragen:<\/strong> \u00dcber diese Bibliothek k\u00f6nnen Sie HTTP-Anfragen \u00fcber eine einfache und elegante Schnittstelle stellen.<\/li>\n\n\n\n
    5. Urllib:<\/strong> \u00d6ffnet und liest URLs. Wie Requests verf\u00fcgt es \u00fcber eine Schnittstelle, allerdings auf niedrigerem Niveau, sodass Sie es nur f\u00fcr grundlegende Web Scraping-Aufgaben verwenden k\u00f6nnen.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

      JavaScript<\/h3>\n\n\n\n

      JavaScript ist ein sehr guter zweiter Kandidat f\u00fcr Web Scraping, insbesondere mit Playwright.<\/p>\n\n\n\n

        \n
      1. Puppenspieler: <\/strong>Dank dieser mit einer High-Level-API ausgestatteten Node.js-Bibliothek haben Sie die M\u00f6glichkeit, eine Headless-Version des Chrome- oder Chromium-Browsers f\u00fcr das Web Scraping zu verwalten.
        <\/li>\n\n\n\n
      2. Danke! <\/strong>\u00c4hnlich wie jQuery k\u00f6nnen Sie mit dieser Bibliothek HTML analysieren und bearbeiten. Daf\u00fcr verf\u00fcgt sie \u00fcber eine Syntax, die leicht zu erlernen ist.
        <\/li>\n\n\n\n
      3. Axios:<\/strong> Diese beliebte Bibliothek bietet Ihnen eine einfache API zum Ausf\u00fchren von HTTP-Anfragen. Sie kann auch als Alternative zum in Node.js integrierten HTTP-Modul verwendet werden.
        <\/li>\n\n\n\n
      4. Dramatiker:<\/strong> \u00c4hnlich 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-Kompatibilit\u00e4t und Auto-Waiting.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

        Rubin<\/h3>\n\n\n\n

        Ich habe in meinem Leben noch nie eine einzige Zeile Ruby-Code angefasst, aber w\u00e4hrend ich f\u00fcr diesen Beitrag recherchierte, habe ich auf Reddit einige Benutzer gesehen, die schw\u00f6ren, dass es beim Scraping besser ist als Python. Fragen Sie mich nicht, warum.<\/p>\n\n\n\n

          \n
        1. Mechanisieren:<\/strong> Neben dem Extrahieren von Daten kann diese Ruby-Bibliothek auch zum Ausf\u00fcllen von Formularen und Klicken auf Links programmiert werden. Sie kann auch f\u00fcr die JavaScript-Seitenverwaltung und Authentifizierung verwendet werden.
          <\/li>\n\n\n\n
        2. Nokogiri: <\/strong>eine Bibliothek, die HTML- und XML-Quellcode verarbeiten kann. Sie unterst\u00fctzt XPath- und CSS-Selektoren.
          <\/li>\n\n\n\n
        3. HTTParty: <\/strong>verf\u00fcgt \u00fcber eine intuitive Benutzeroberfl\u00e4che, die Ihnen das Senden von HTTP-Anfragen an den Server erleichtert und daher als Grundlage f\u00fcr Web-Scraping-Projekte verwendet werden kann.
          <\/li>\n\n\n\n
        4. Kimurai: <\/strong>Es basiert auf Mechanize und Nokogiri. Es ist besser strukturiert und \u00fcbernimmt Aufgaben wie das Crawlen mehrerer Seiten, die Verwaltung von Cookies und die Handhabung von JavaScript.
          <\/li>\n\n\n\n
        5. Wombat:<\/strong> Ein speziell f\u00fcr Web Scraping entwickeltes Ruby-Gem. Es bietet eine DSL (Domain Specific Language), die das Definieren von Scraping-Regeln erleichtert.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

          PHP<\/h3>\n\n\n\n

          Ich liste es nur auf, um einen vollst\u00e4ndigen Artikel zu haben, aber verwende kein PHP zum Scraping.<\/p>\n\n\n\n

            \n
          1. Goutte: <\/strong>Entwickelt auf den Komponenten BrowserKit und DomCrawler von Symfony. Diese Bibliothek verf\u00fcgt \u00fcber eine API, mit der Sie Websites durchsuchen, Links anklicken und Daten sammeln k\u00f6nnen.
            <\/li>\n\n\n\n
          2. Einfacher HTML-DOM-Parser:<\/strong> Mit dieser Bibliothek ist das Parsen von HTML- und XML-Dokumenten m\u00f6glich. Dank ihrer jQuery-\u00e4hnlichen Syntax kann sie zur Manipulation des DOM verwendet werden.
            <\/li>\n\n\n\n
          3. Fressen:<\/strong> Seine High-Level-API erm\u00f6glicht Ihnen, HTTP-Anfragen zu stellen und die verschiedenen Antworten zu verwalten, die Sie erhalten k\u00f6nnen.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

            Java<\/h3>\n\n\n\n

            Welche Bibliotheken stellt Java f\u00fcr das Web Scraping zur Verf\u00fcgung? Schauen wir mal:<\/p>\n\n\n\n

              \n
            1. JSoup:<\/strong> Das Analysieren und Extrahieren von Elementen aus einer Webseite stellt mit dieser Bibliothek kein Problem dar, da sie \u00fcber eine einfache API verf\u00fcgt, die Sie bei dieser Aufgabe unterst\u00fctzt.
              <\/li>\n\n\n\n
            2. Selen:<\/strong> erm\u00f6glicht Ihnen die Verwaltung von Websites mit einem hohen Anteil an JavaScript im Quellcode, sodass Sie alle f\u00fcr Sie interessanten Daten in diesem Format extrahieren k\u00f6nnen.
              <\/li>\n\n\n\n
            3. Apache HttpClient: <\/strong>Verwenden Sie die von dieser Bibliothek bereitgestellte Low-Level-API, um HTTP-Anfragen zu stellen.
              <\/li>\n\n\n\n
            4. HTML-Einheit:<\/strong> Diese Bibliothek simuliert einen Webbrowser ohne grafische Oberfl\u00e4che (auch Headless genannt) und erm\u00f6glicht Ihnen die programmgesteuerte Interaktion mit Websites. Besonders n\u00fctzlich f\u00fcr JavaScript-lastige Websites und zum Nachahmen von Benutzeraktionen wie dem Klicken auf Schaltfl\u00e4chen oder dem Ausf\u00fcllen von Formularen.
              <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

              Abschlie\u00dfende Gedanken zu dieser ganzen Web Scraping-Sache<\/h2>\n\n\n\n

              Ich hoffe, es ist jetzt klar: Web Scraping ist in den richtigen H\u00e4nden sehr leistungsstark!<\/p>\n\n\n\n

              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 vielf\u00e4ltige Weise davon profitieren.<\/p>\n\n\n\n

              Programmiersprachen wie Python, JavaScript und Ruby sind die unangefochtenen K\u00f6nige des Web Scraping. Sie k\u00f6nnten daf\u00fcr auch PHP verwenden \u2026 Aber warum? Einfach nur warum!?<\/p>\n\n\n\n

              Im Ernst: Verwenden Sie PHP nicht f\u00fcr Web-Scraping, sondern nur f\u00fcr WordPress und Magento.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

              Confused and want to know what in the world web scraping is and how it works? Well you’ve come to the right place because we’re about to lay down everything for you. Before we dive in, I can already tell you the short version: Web scraping is the process of extracting publicly available data from […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":470948,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[35],"tags":[],"class_list":["post-470946","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-articles"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/proxycompass.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/470946","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/proxycompass.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/proxycompass.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/proxycompass.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/proxycompass.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=470946"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/proxycompass.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/470946\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":470947,"href":"https:\/\/proxycompass.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/470946\/revisions\/470947"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/proxycompass.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/470948"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/proxycompass.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=470946"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/proxycompass.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=470946"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/proxycompass.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=470946"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}