Top 7 der besten Web-Scraping-Techniken 2023: Ein praktischer Leitfaden

Die weltweit größte Informationsquelle ist wahrscheinlich im Internet zu finden. Das Sammeln und Analysieren von Daten von Websites hat ein enormes Anwendungspotenzial in einer Vielzahl von Bereichen, darunter Data Science, Corporate Intelligence und investigative Berichterstattung.

Data Scientists sind ständig auf der Suche nach neuen Informationen und Daten, die sie modifizieren und analysieren können. Das Durchsuchen des Internets nach bestimmten Informationen ist derzeit eine der beliebtesten Methoden dafür.

Sind Sie bereit für Ihre erste Web-Scraping-Erfahrung? Aber zuerst müssen Sie verstehen, was Web Scraping eigentlich ist und einige seiner Grundlagen, und dann werden wir über die besten Web Scraping-Techniken sprechen.

Was ist Webscraping?

Die Technik zum Sammeln und Verarbeiten von Rohdaten aus dem Web ist als Web-Scraping bekannt, und die Python-Community hat einige ziemlich leistungsfähige Web-Scraping-Tools entwickelt. Über eine Datenpipeline werden diese Daten strukturiert verarbeitet und gespeichert.

Web Scraping ist heute eine gängige Praxis mit zahlreichen Anwendungen:

• Marketing- und Vertriebsunternehmen können Lead-bezogene Daten mithilfe von Web Scraping sammeln.
• Immobilienunternehmen können Informationen über neue Entwicklungen, zum Verkauf stehende Immobilien usw. mithilfe von Web Scraping erhalten.
• Preisvergleichsseiten wie Trivago verwenden häufig Web Scraping, um Produkt- und Preisdaten von verschiedenen E-Commerce-Websites zu erhalten.

Sie können das Web mit einer Vielzahl von Programmiersprachen durchsuchen, und jede Programmiersprache verfügt über eine Vielzahl von Bibliotheken, mit denen Sie dasselbe erreichen können. Eines der beliebtesten, vertrauenswürdigsten und legitimsten Programme für effektives Web Scraping ist Python.

Über Python

Python ist die beliebteste Sprache zum Scraping, die 1991 entwickelt und auf den Markt gebracht wurde. Diese Programmiersprache wird häufig zum Erstellen von Websites, Schreiben von Code, Erstellen von Software, Erstellen von Systemskripten und anderen Dingen verwendet. Das Programm ist ein Eckpfeiler des Online-Sektors und wird weltweit im Handel eingesetzt.

Webanwendungen können auf einem Server mit Python entwickelt werden. Es kann in Verbindung mit Anwendungen verwendet werden, um Prozesse zu erstellen und mit Datenbanksystemen zu verknüpfen. Auch Dateien können damit gelesen und verändert werden.

Es kann auch verwendet werden, um riesige Datenmengen zu verwalten, komplizierte mathematische Operationen durchzuführen, den Prototypprozess zu beschleunigen oder produktionsreife Software zu erstellen.

Wie können Sie Python für Web Scraping verwenden?

Sie müssen wahrscheinlich drei Schritte durchlaufen, um alle Informationen aus dem Internet zu kratzen und zu extrahieren: HTML abrufen, den HTML-Baum abrufen und schließlich die Informationen aus dem Baum extrahieren.

Mit der Requests-Bibliothek ist es möglich, HTML-Code von einer bestimmten Site abzurufen. Der HTML-Baum wird dann mit BeautifulSoup geparst und extrahiert, und die Daten können dann nur mit Python organisiert werden.

Es ist immer ratsam, die Richtlinie zur akzeptablen Nutzung Ihrer Ziel-Website zu überprüfen, um festzustellen, ob der Zugriff auf die Website mit automatisierten Tools einen Verstoß gegen ihre Nutzungsbedingungen darstellt, bevor Sie Ihre Python-Talente für Web Scraping einsetzen.

Wie funktioniert Web Scraping?

Spinnen werden typischerweise im Online-Scraping-Prozess verwendet. Sie rufen HTML-Dokumente von relevanten Websites ab, extrahieren die erforderlichen Inhalte basierend auf der Geschäftslogik und speichern sie dann in einem bestimmten Format.

Diese Website dient als Leitfaden für die Erstellung hochskalierbarer Scraper.

Python-Frameworks und -Ansätze in Kombination mit einigen Code-Snippets können verwendet werden, um Daten auf verschiedene einfache Arten zu kratzen. Es gibt mehrere Anleitungen, die Ihnen helfen können, dasselbe in die Praxis umzusetzen.

Das Scraping einer einzelnen Seite ist einfach, aber die Verwaltung des Spinnencodes, das Sammeln von Daten und die Pflege eines Data Warehouse ist schwierig, wenn Millionen von Seiten gescrapt werden. Um das Scraping einfach und präzise zu gestalten, untersuchen wir diese Probleme und ihre Lösungen.

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Die 7 besten Web-Scraping-Techniken im Jahr 2023

Da die Struktur jeder Website einen anderen Ansatz zur Datenerfassung erfordert, ist Online-Scraping eine Herausforderung.

Sie können sinnlose Anfragen vermeiden, in JavaScript-Elementen verschachtelte Daten finden und genau die spezifischen Elemente extrahieren, die Sie schaben möchten, indem Sie sich der besten anzuwendenden Web-Scraping-Techniken bewusst sind.

Grundsätzlich gibt es einige Möglichkeiten, Daten effizient aus dem Internet zu kratzen. Ihre Web-Scraping-Praktiken bestimmen immer die Qualität der von Ihnen gesammelten Daten. Nachfolgend finden Sie eine Liste der besten Web-Scraping-Techniken, die Sie im Jahr 2023 verwenden können.

1. Robots.txt

Um den Suchmaschinen-Robotern mitzuteilen, wie sie die Seiten auf der Website crawlen und indexieren sollen, generieren Webmaster eine Textdatei namens robots.txt. Im Allgemeinen enthält diese Datei Crawler-Anweisungen.

Jetzt sollten Sie diese Datei zuerst untersuchen, bevor Sie überhaupt die Extraktionslogik planen. Dies befindet sich normalerweise im Admin-Bereich der Website. Alle Richtlinien, wie Crawler mit der Website interagieren sollten, sind in dieser Datei festgelegt.

2. Vermeiden Sie es, Server häufig zu treffen

Vermeiden Sie es wie immer, die Server zu häufig zu treffen: Das Frequenzintervall für Crawler wird auf einigen Websites definiert. Da nicht jede Website auf Hochlast getestet wird, sollten wir sie mit Bedacht nutzen.

Wenn Sie in regelmäßigen Abständen auf den Server zugreifen, wird dieser stark ausgelastet und kann möglicherweise abstürzen oder nachfolgende Anforderungen nicht verarbeiten. Da sie wichtiger sind als die Bots, hat dies einen erheblichen Einfluss auf die Benutzererfahrung.

3. User-Agent-Rotation und Spoofing

Der Header jeder Anfrage enthält eine User-Agent-Zeichenfolge. Diese Zeichenfolge hilft bei der Identifizierung der Plattform, des Browsers und der Version, die Sie verwenden. Die Ziel-Website kann leicht überprüfen, ob eine Anfrage von einem Crawler stammt, wenn wir für alle Anfragen konsistent denselben User-Agent verwenden.

Versuchen Sie, den Benutzer und den Agenten zwischen den Abfragen zu wechseln, um diese Situation zu vermeiden.

4. Krabbelmuster

Da viele Websites Anti-Scraping-Technologien verwenden, ist es für sie, wie Sie wissen, einfach, Ihre Spinne zu identifizieren, wenn sie demselben Bewegungsmuster folgt. Auf einer bestimmten Website würde ein Mensch normalerweise keinem Muster folgen.

Damit Ihre Spinnen richtig funktionieren, können wir Mausbewegungen, zufällige Klicks auf Links und andere Verhaltensweisen einbeziehen, die Ihre Spinne menschlich erscheinen lassen. Daher wird generell davon abgeraten, sich an ein bestimmtes Krabbelmuster zu halten.

5. Kratzen Sie außerhalb der Stoßzeiten

Bots und Crawler können zu Randzeiten einfacher auf die Website zugreifen, da viel weniger Website-Traffic vorhanden ist. Die Geolokalisierung des Datenverkehrs der Website kann verwendet werden, um diese Zeiten genau zu bestimmen. Außerdem beschleunigt es den Crawling-Prozess und reduziert die Belastung durch übermäßige Spider-Abfragen.

Daher ist es ratsam, den Betrieb der Crawler außerhalb der Spitzenzeiten einzuplanen.

6. Verwenden Sie die geschabten Daten verantwortungsbewusst

Übernehmen Sie immer die Verantwortung für gelöschte Daten. Jemand, der das Material verschrottet und es dann woanders veröffentlicht, ist inakzeptabel.

Dies kann zu rechtlichen Problemen führen, da dies als Verletzung von Urheberrechtsgesetzen angesehen werden könnte. Daher ist es ratsam, vor dem Scraping die Seite mit den Nutzungsbedingungen der Zielwebsite zu überprüfen.

7. Kanonische URLs

Das Letzte, was wir beim Scraping tun wollen, ist, doppelte URLs und anschließend doppelte Daten aufzuspüren. Auf einer einzigen Website können mehrere URLs mit demselben Material erscheinen.

Kanonische URLs für doppelte URLs verweisen in diesem Fall auf die übergeordnete oder ursprüngliche URL. Dadurch stellen wir sicher, dass wir keine doppelten Inhalte kratzen. Der Umgang mit doppelten URLs ist Standard in Frameworks wie Scrapy.

**Zusätzlicher Tipp: Verwenden Sie rotierende IPs und Proxy-Dienste

Wie Sie sich bereits ein Bild gemacht haben, können Sie mit Web Scraping mithilfe einer Reihe von Programmierbefehlen Informationen aus dem Internet sammeln. Aber wie Sie wissen müssen, können Ihre Web-Scraping-Aktivitäten über Ihre IP-Adresse nachverfolgt werden.

Dies wird kein großes Problem sein, wenn Sie die Daten aus einer öffentlichen Domäne kratzen. Aber wenn Sie private Daten von beispielsweise einer speziellen Medienseite kratzen, können Sie in Schwierigkeiten geraten, wenn Ihre IP-Adresse aufgespürt wird.

Um also zu verhindern, dass Ihr Spider auf die schwarze Liste gesetzt wird, ist es grundsätzlich immer vorzuziehen, Proxy-Dienste zu verwenden und IP-Adressen zu ändern.

Wir ermutigen Sie auf keinen Fall, Web Scraping zum Sammeln illegaler oder privater Daten zu verwenden oder sich böswilligen Spyware-Aktivitäten hinzugeben?

Wenn Sie jedoch Daten sammeln, die möglicherweise privat sind, wird empfohlen, Ihre IP-Adresse zu maskieren oder zu rotieren oder einen Proxy-Server zu verwenden, um eine Verfolgung zu vermeiden.

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Ist Web Scraping legal?

Offiziell steht in den Internetnormen und -richtlinien nirgends, dass Web Scraping illegal ist. Fairerweise muss gesagt werden, dass Web Scraping völlig legal ist, vorausgesetzt, Sie arbeiten mit öffentlichen Daten.

Ende Januar 2020 wurde bekannt gegeben, dass das Scrapen öffentlich zugänglicher Daten für nichtkommerzielle Zwecke vollständig erlaubt ist.

Für die Allgemeinheit frei zugängliche Informationen sind Daten, die ohne Passwort oder sonstige Authentifizierung für jedermann online zugänglich sind. Öffentlich verfügbare Informationen umfassen also Informationen, die auf Wikipedia, in sozialen Medien oder in den Google-Suchergebnissen zu finden sind.

Einige Websites verbieten es den Nutzern jedoch ausdrücklich, ihre Daten mit Web Scraping zu scrapen. Das Scraping von Daten aus sozialen Medien wird manchmal als illegal angesehen.

Der Grund dafür ist, dass einige davon der Öffentlichkeit nicht zugänglich sind, beispielsweise wenn ein Benutzer seine Informationen privat macht. In diesem Fall ist das Scrapen dieser Informationen verboten. Das Scraping von Informationen von Websites ohne Zustimmung des Eigentümers kann ebenfalls als schädlich angesehen werden.

Holen Sie das Beste aus dem Web heraus durch Web Scraping!

Das Sammeln und Analysieren von Daten von Websites hat ein enormes Anwendungspotenzial in einer Vielzahl von Bereichen, darunter Data Science, Corporate Intelligence und investigative Berichterstattung.

Eine der grundlegenden Fähigkeiten, die ein Data Scientist benötigt, ist Web Scraping.

Denken Sie daran, dass nicht jeder möchte, dass Sie auf seine Webserver zugreifen, um Daten zu erhalten. Bevor Sie mit dem Scrapen einer Website beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie die Nutzungsbedingungen gelesen haben. Seien Sie auch beim Timing Ihrer Webabfragen rücksichtsvoll, um eine Überlastung eines Servers zu vermeiden.

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