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Einführung in Web-Scraping-Techniken und -Tools

Thursday, September 15, 2022

Schätzungen zufolge wird die Datenindustrie bis 2022 einen Umsatz von 274,3 Mrd. USD erzielen. Es stellt eine zweifellose Tatsache dar, dass die zukünftige Führer heutzutage Daten sammeln. Es ist egal, ob Sie die Möglichkeiten erforschen oder gerade damit beginnen, gibt es hier einige Fragen, über die Sie nachdenken sollten:

    • Welche Daten kann Ihr Unternehmen verwenden?
    • Wie können diese Daten verwendet werden?
    • Methoden zur Verwendung dieser Daten

 

Web Scraping ist die beste Methode, um das Web zu verminen und wertvolle Daten zu extrahieren. In diesem Artikel geben wir Ihnen eine leicht verständliche Einführung in Web-Scraping-Techniken, -Tools und -Tipps zum Scrapen von Websites. Wir hoffen, dass diese Ideen Ihnen helfen können, klügere und effizientere Entscheidungen für Ihr Unternehmen zu treffen.

 

 

 

Was ist Web Scraping & Wie wird es eingesetzt?

 

In der Sprache eines Laien:
  • Es handelt sich um einen Prozess, bei dem Informationen von verschiedenen Websites im Internet gesammelt werden.
  • Es handelt sich um einen automatisierten Prozess.
  • Es ist dasselbe wie Datenextraktion, Content Scraping, Data Scraping, Web Crawling, Data Mining, Content Mining, Informationssammlung, Datensammlung usw.

 

 

Tatsächlich sind die obenen Meinung die Ansichten von den meisten Menschen. Sie sind natürlich keine falsche Ideen. Es gibt jedoch zusammen zwei Arten von Data Scraping. Aber viele Menschen wissen nicht, dass sich Manuelles Scraping durch die Art der Datenextraktion von Web Scraping unterscheidet. Danach würde ich die zwei Arten von Web Scraping und den professionelleren Begriff von Web Scraping vorstellen.

 

⛥ Manuelles Scraping vs. Web Scraping

Stellen Sie sich vor, dass Sie die Adressen der E-Mails von den Mitgliedern erfassen möchten, die einen Linkedin-Beitrag kommentiert haben. Sie können mit dem Mauszeigern auf die Zeichenfolge einer E-Mail-Adresse zeigen und dann sie kopieren sowie in eine Datei einfügen. Wenn Sie denselben Vorgang immer wieder wiederholen, führen Sie buchstäblich manuelles Scraping durch.
Im Vergleich dazu ist Web Scraping ein Begriff für die Durchführung desselben Prozesses in großem Maßstab mit Hilfe von Programmen oder Bots. Es kostet so viel Zeit und kann sogar ein paar Stunden dauern, bis man 2000 E-Mails zusammengefasst hat, während ein Programm nur 30 Sekunden braucht, um das Gleiche zu erledigen.

 

Es ist schwer, den Unterschied zwischen Manuelles Scraping und Web Scraping nicht zu bemerken. Offensichtlich könnte Web Scraping während der Datenerfassung viel Zeit sparen.

 

⛥ Im technischen Fachjargon 

  • Das Internet ist mit Daten überschwemmt, ob es strukturiert oder nicht ist.
  • Zu den Webdaten gehören Texte, Bilder, Videos, Audiodateien usw.
  • Die Menschen brauchen diese Daten aus unterschiedlichen Gründen.
  • Web Scraping ist ein programmatischer Ansatz, um Webdaten auf automatisierte Weise zu erhalten.
  • Web Scraper, Web Scraping Tools oder Web Scraping Skripte, die von Programmierern geschrieben wurden, können dem Zweck dienen.

 

Wie wird Web Scraping eingesetzt?

Big Data hilft den Menschen, den Markt zu verstehen und sich einen Wettbewerbsvorteil gegenüber ihren Konkurrenten zu verschaffen. In diesem Zusammenhang wird Web Scraping häufig von E-Commerce-Firmen, Unternehmern, Vermarktern, Beratungsfirmen, akademischen Forschern und anderen verwendet. Unternehmen nutzen Webdaten für:
  • Ausbildung von ML-Algorithmen
  • Preisintelligenz
  • Markenüberwachung
  • Marktforschung
  • Lead-Generierung
  • Sentiment-Analyse
  • Trend-Analyse
  • Inhalt & SEO Forschung
  • Aggregation von Inhalten
  • Produktdaten
  • Aufbau von Aggregator-Diensten
  • NLP

 

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Unternehmen Web Scraping einsetzen, können Sie diesen Beitrag lesen: 25 Ways to Grow Your Business with Web Scraping

 

 

Erklärung von Web-Scraping-Techniken

 

Manuelles Scraping ist offensichtlich keine machbare Option, da es extrem zeitaufwändig und ineffektiv ist. Anstatt einen ganzen Tag mit Kopieren und Einfügen vor dem Bildschirm zu verschwenden, gibt es 5 Möglichkeiten, wie Sie effektiv Webdaten in großem Umfang erhalten können.

 

1. Verwendung von Web Scraping Tools

Automatische Scraper oder Click & Scrape-Tools bieten eine einfache Möglichkeit, die Daten von Websites zu extrahieren. Wirklich? JA und hier ist der Grund dafür:
    • Keine Programmierkenntnisse erforderlich. Sie braucht nur zu wissen, wie man klickt.
    • Kosten-, zeit- und ressourcenschonend. Sie können 100.000 Datenpunkte in weniger als 100 USD erzeugen.
    • Skalierbar. Sie können je nach Bedarf Millionen von Seiten scrapen, ohne sich Gedanken über die Infrastruktur und die Netzwerkbandbreiten machen zu müssen.
    • Funktioniert für allen Arten von Websites. Integrierte Funktionen können die Architektur von Anti-Scraping-Websites umgehen. Wenn Websites Anti-Bots-Mechanismen auf Websites implementieren, um das Scrapen von der Datenextraktion abzuhalten, können gute Scraping-Tools diese Anti-Scraping-Techniken umgehen und ein nahtloses Scraping-Erlebnis bieten.
    • Flexibel und zugänglich. Sie können jederzeit und überall scrapen und dabei die Vorteile ihrer Cloud-Infrastruktur nutzen.

 

2. Internes technisches Team für Web Scraping

Wenn Ihre Anforderungen zu komplex sind, um von einem Webextraktionstool bewältigt zu werden, sollten Sie in Erwägung ziehen, ein internes Team von Entwicklern und Datentechnikern aufzubauen, das Ihre Daten extrahiert, transformiert und in die Datenbank lädt (ETL). Dieser Ansatz ist:
    • Hochgradig anpassbar an Ihre Anforderungen
    • Vollständig kontrollierbar und flexibel
    • In der Regel kostspielig und ressourcenintensiv

 

3. Daten APIs für Datenerfassung

Für die Nutzung dieser Daten-APIs von Drittanbietern, die Ihnen die benötigten Daten zur Verfügung stellen, sind in der Regel Programmierkenntnisse erforderlich. Sie können regelmäßig auf Abruf genutzt werden. Eine Daten-API erfüllt zwar ihren Zweck, aber mit zunehmendem Datenbedarf steigen auch die Kosten. Außerdem haben Sie keine Möglichkeit, die Daten anzupassen.

 

4. Kompletter Datendienst

Eine Alternative zur Verwendung von Web-Scraping-Tools oder zur Einstellung von Entwicklern ist die Auslagerung Ihrer Datenextraktionsanforderungen. Es gibt IT-Dienstleistungsunternehmen, die sich um Ihre Datenanforderungen kümmern würden. Unter der Haube werden sie eine der oben genannten Methoden verwenden.

 

5. Scraping-Techniken für mobile Anwendungen

Um die Daten in Applikationen von Handys zu scrapen, können Sie Tools wie Selendroid, Appium, Bluestacks oder Nox Emulator verwenden, sodass massenhaft mobile Apps in der Cloud durchführen können. Aber das ist nicht so einfach, wie es scheint. Scrapping in großem Maßstab ist voller Herausforderungen, wenn Sie es allein machen. Außerdem können Sie es auch in Betracht ziehen:
    • Scraping der PWA-Version der mobilen App, falls vorhanden
Viele beliebte mobile Apps haben Webversionen, wie Quora, Amazon, Walmart, Indeed usw. Das Scraping der Webversionen kann viel einfacher sein als das Scraping direkt von mobilen Apps. Einige Scraping-Tools bieten vorgefertigte Vorlagen für das Scraping beliebter Websites wie Octoparse und machen Web Scraping im Web ganz leichter.
    • Outsourcing des Scrappings von mobilen Anwendungen
IT-Unternehmen, die App-Scraping-Dienste anbieten, verfügen über umfassende Erfahrung bei der Bewältigung der mit dem Scraping verbundenen Herausforderungen und können den Prozess für Sie reibungslos gestalten.

 

 

13 empfohlene Web-Scraping-Tools

 

Da Python die beliebteste jetzt Scraping-Sprache ist, ist Scrapy, ein Python-Framework für Web-Scraping, eines der am häufigsten verwendeten Open-Source-Tools. Wenn es Web-Scraping-Tools ohne Kodierung betrifft, ist Octoparse mein persönlicher Favorit, da es in hohem Maße anpassbar ist und sogar vorgefertigte Vorlagen und fast alle anderen Funktionen eines SaaS-Tools für Web-Scraping bietet.

 

    1. Octoparse
    1. Import.io
    1. Diffbot
    1. Mozenda
    1. Parsehub
    1. Scrapinghub
    1. UiPath
    1. WebHarvy

 

Folgend sind die besten Open-Source-Tools für Web Scraping:
    1. Scrapy
    1. Apache Nutch
    1. StormCrawler
    1. PySpider
    1. BS4

 

 

Herausforderungen und Lösungen von Web Scraping

 

Web Scraping kann eine Herausforderung sein. Es ist wichtig, dass Sie sich über Ihre Möglichkeiten und einige der zu voraussehenden Probleme im Klaren sind.

 

1. Auswahl eines richtigen Web Scraping Tools

Heutzutage gibt es zahlreiche Optionen von Web Scraping Tools für fast alles. Es ist bedeutend, das richtige Web-Scraping-Tool für Ihr Projekt auszuwählen, damit ich hier einige Tipps für Sie gesammelt habe.

 

Bei der Suche nach dem richtigen Scraping-Tool für Ihr Projekt sollten Sie:
    • Definieren Sie Ihre Anforderungen klar und möglich vollständig.
    • Überprüfen Sie vorab Ihren ROI für das Scraping.
    • Wählen Sie ein Tool, das zu Ihrem Budget passt.
    • Stellen Sie es sicher, dass das Tool ausführlich dokumentiert ist, um Ihnen bei Problemen helfen zu können.
    • Versichern Sie sich voraus, dass Support für das Tool angeboten wird.

 

2. Umgang mit dynamischen JS, AJAX gerenderten Websites

Webseiten gibt es in vielen Formen. Beispielerweise müssen Sie bei Webseiten mit Infinitiv-Scrolling die Seite immer noch nach unten scrollen, um weitere Suchergebnisse zu erhalten.
Bei dieser Art von Website kann gute Scraping-Tools dies automatisch erledigen. Wenn Sie jedoch benutzerdefinierte Skripte verwenden, müssen Sie die HTML-Anforderungen zurückentwickeln.
Wenn Sie während der Einstellung einer Aufgabe in Octoparse mit unendlosem Scrollen konfrontiert sind, können Sie in Umgang mit unendlichem Scrollen die Antwort finden.

 

3. Anpassung an die sich ständig ändernde Website-Struktur

Eine weitere große Herausforderung beim Web Scraping sind die sich ständig ändernden Layouts von einigen Webseiten. Viele Websites aktualisieren ab und zu ihre Benutzeroberfläche. Dies führt dazu, dass zuvor geschriebene Scraper nun versagen. Daher verwenden diese Scraper Xpaths, um semantische HTML/XML-Dokumente zu analysieren.
Die Verwendung relativer, generischer Nischen-Xpaths könnte Ihr bei der Lösung dieses Problems helfen. Zum Beispiel schreiben Sie nicht div/div[3]/p/text(), wenn Ihr <p>-Element eine id hat. Es ist besser als den ursprünglichen XPath, wenn Sie //p[@id="Preis"] zur Lokalisierung des Elementes schreiben.

 

4. Captcha

Captcha ist auch eine der Scraping-Herausforderungen. Captcha steht für den Completely Automated Public Turing Test, der einen Menschen von einem Roboter unterscheiden soll. Dabei werden logische Aufgaben oder Zeicheneingaben zur Überprüfung angezeigt, die Menschen schnell lösen können und Roboter nicht. In der Tat sind viele Captcha-Löser jetzt in Bots zur kontinuierlichen Datenerfassung implementiert, was den Prozess allerdings etwas verlangsamen kann. Die Einstellung einer Verzögerungszeit ist jedoch nur eine von vielen Methoden. Captchas sind vielfältig und daher gibt es viele Methoden, um verschiedene Captchas relativ zu lösen.
Obwohl wir beim Web-Scraping auf verschiedene Arten von Captcha treffen können, haben wir Methoden, um sie entsprechend zu lösen. Weitere Informationen über Captcha finden Sie in den Ressourcen:

 

5. Vermeidung von Honeypot-Fallen

Ein Honeypot ist ein Cybersicherheitsmechanismus, bei dem ein künstliches Angriffsziel verwendet wird, um Cyberkriminelle von legitimen Zielen wegzulocken und Informationen über die Identität, die Methoden und die Motivationen von Gegnern zu sammeln. Um Bots zu identifizieren, platzieren Websites häufig Links, bei denen das CSS-Attribut display auf none gesetzt ist. So können Menschen sie nicht sehen, aber ein Link-Crawler würde darauf zugreifen.
Sie tappen jedoch nicht in diese Falle, wenn Sie Click & Scrape-Tools verwenden. Wenn Sie benutzerdefinierte Scraping-Programme verwenden, hilft eine ausführliche Inspektion der Website, solche Fallen zu vermeiden.

 

6. Behebung der Anti-Scraping-Technologien

Anti-Bot-Technologien verwenden eine Kombination von Webtools wie IP, Cookies, Captchas, Browser-Benutzeragenten, Fingerabdrücke usw., um einen Scraping-Bot zu blockieren.
Aber wie bereits erwähnt, haben Click- und Scrape-Tools integrierte Funktionen, um diese zu handhaben. Wenn Sie Scraping-Skripte schreiben, drehen Sie IP-Proxys, Benutzer-Agenten, verwenden Sie Captcha-Lösungsdienste oder programmieren Sie Ihr ML-Programm, um Captchas zu lösen.

 

7. Achtung auf Rechtmäßigkeit

Web Scraping ist legal, wenn es nicht die Privatsphäre verletzt. Das Gericht in der Rechtssache Linkedin gegen HiQ ließ alle Stimmen verstummen, die Scraping für illegal hielten. Das Scraping von Daten hinter Anmeldewänden ist ähnlich wie das Scraping öffentlicher Daten. Aber natürlich, dies ist unethisch, wenn das Scraping ohne Erlaubnis geschieht, da es gegen Datenschutzgesetze verstößt.

 

 

Schlussfolgerung und Nächste Schritte

 

Herzlichen Glückwunsch, Sie sind jetzt mit dem ganzen Artikel fertig! Ich hoffe, dass Sie nun ein tieferes Verständnis für die verschiedenen Aspekte des Web Scrapings haben.
Im Zeitalter von Big Data ist es auf jeden Fall lohnenswert, die verschiedenen Möglichkeiten zu kennen und sich darauf vorzubereiten, ganz gleich, ob Sie diese Technik jetzt oder später benötigen.
Wenn Sie doch noch ein geeignetes Web-Scraping-Tool finden, sollten Sie Octoparse eine Chance geben und es gleich ausprobieren. Glücklicherweise ist Octoparse kostenlos und leicht zu erlernen, was für jeden ein großer Vorteil ist, der mit Web-Scraping-Projekten beginnen möchte. Also, warum warten? Starten Sie von heute an kostenlos!

 

 

 

Autor*in: Das Octoparse Team

 

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