Web Scraping verstehen
Veröffentlicht am 19.11.2024
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Web Scraping ist der Prozess des Extrahierens von Daten von Websites mithilfe von Bots. Dabei werden Inhalte von einer Webseite durch programmgesteuertes Durchsuchen abgerufen, um die erforderlichen spezifischen Informationen zu überprüfen, darunter Text, Bild, Preis, URL und Titel.
NOTIZ
Web Scraping muss verantwortungsvoll und unter Einhaltung der Nutzungsbedingungen und rechtlichen Richtlinien durchgeführt werden, da einige Websites die Datenextraktion einschränken.
ANWENDUNG VON WEB SCRAPING
E-Commerce – zur Überwachung von Preistrends und Produktverfügbarkeit bei Wettbewerbern
Marktforschung – wenn wir unsere Forschung durchführen, indem wir Kundenbewertungen und Verhaltensmuster sammeln
Lead-Generierung – dabei geht es um das Extrahieren von Daten aus bestimmten Verzeichnissen, um eine gezielte Outreach-Liste zu erstellen
Nachrichten und Finanzdaten – Um aktuelle Nachrichten und Trends auf dem Finanzmarkt zu sammeln, um finanzielle Erkenntnisse zu entwickeln.
Akademische Forschung – Daten für Analysestudien sammeln
TOOLS FÜR WEB-SCRAPING
Die Tools zum Web-Craping helfen und erleichtern das Sammeln von Informationen von den Websites und automatisieren häufig den Datenextraktionsprozess.
| WERKZEUG | BESCHREIBUNG | ANWENDUNG | Am besten geeignet für |
|---|---|---|---|
| Schöne Suppe | Python-Bibliothek zum Parsen von HTML und XML | Extrahieren von Inhalten aus statischen Webseiten, wie HTML-Tags und strukturierten Datentabellen | Projekte, die keine Browser-Interaktion erfordern |
| Selen | Browser-Automatisierungstool, das mit dynamischen Websites interagiert, Formulare ausfüllt, auf Schaltflächen klickt und Java-Skriptinhalte verarbeitet. | Extrahieren von Inhalten von Websites, die eine Benutzerinteraktion erfordern Scraping von Inhalten, die durch Java-Skript generiert wurden | Komplexe dynamische Seiten, die unendliches Scrollen ermöglichen |
| Scrapy | Ein Open-Source-Framework auf Python-Basis, das speziell für Web Scraping entwickelt wurde | Groß angelegte Scraping-Projekte und Datenpipelines | Mehrere Seiten crawlen, Datensätze aus großen Websites erstellen und strukturierte Daten extrahieren |
| Oktoparse | Ein No-Code-Tool mit einer Drag-and-Drop-Oberfläche zum Erstellen von Scraping-Workflows | Datenerfassung für Benutzer ohne Programmierkenntnisse, insbesondere für Webseiten mit Stellenangeboten oder Social-Media-Profilen. | Schnelle Datenerfassung mit No-Code-Workflows |
| ParseHub | Ein visuelles Extraktionstool zum Scrapen von dynamischen Websites mithilfe von KI, um Daten aus komplexen Layouts zu verstehen und zu sammeln | Daten von AJAX-basierten Websites, Dashboards und interaktiven Diagrammen löschen | Nicht-technische Benutzer, die Daten von komplexen, Javascript-lastigen Websites verschrotten möchten. |
| Puppenspieler | Eine Node.js-Bibliothek, die eine High-Level-API zur Steuerung von Chrome über das DevTools-Protokoll bereitstellt | Erfassen und Scrapen dynamischer Java-Script-Inhalte, Erstellen von Screenshots, Generieren von PDFs und automatisierte Browsertests | Websites mit vielen Java-Skripten, insbesondere wenn eine serverseitige Datenextraktion erforderlich ist |
| Apify | Eine cloudbasierte Scraping-Plattform mit einer umfangreichen Bibliothek vorgefertigter Scraping-Tools sowie Unterstützung für benutzerdefinierte Skripte. | Sammeln großer Datensätze oder Aussortieren aus mehreren Quellen | Web-Scraping-Aufgaben auf Unternehmensebene, die Skalierung und Automatisierung erfordern |
Sie können bei Bedarf mehrere Tools in einem Projekt kombinieren
Freigabeerklärung
Dieser Artikel ist abgedruckt unter: https://dev.to/kiregi_paul/understanding-web-scraping-l0a?1 Bei Verstößen wenden Sie sich bitte an [email protected], um ihn zu löschen
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