Extrahieren aller E-Mail-Adressen aus TXT-Dateien oder Strings mit RegEx

Sie benötigen E-Mail-Adressen aus TXT-Dateien oder Strings? Mit Octoparse können Sie die erforderlichen Daten rasch und unkompliziert extrahieren. Das zur Verfügung gestellte Tool eignet sich hervorragend für Recherche-, Vertriebs- oder Marketing Teams, die sich mit dem mühevollen Kopieren und Einfügen nicht lange aufhalten möchten. 

Im folgenden Beitrag erfahren Sie alles Wichtige über Octoparse mit RegEx, um das E-Mail-Adressen extrahieren einfacher zu machen. Einige wenige Klicks und Sie erhalten alle Ergebnisse vorbereitet, um sie in Google Sheets, CSV oder ähnlichem für die Verarbeitung abzuspeichern. Mehr wertvolle Informationen hier im Beitrag zu diesem Thema. 

Was ist RegEx eigentlich?

RegEx oder auch “regulärer Ausdruck” genannt, ist eine Zeichenfolge, die die Beschreibung eines Suchmusters darstellt. Benötigt wird es, um für Textstrings oder komplexe Filter ein Suchmuster zu erstellen. Eingesetzt wird RegEx in der Regel bei der Webentwicklung oder der Textverarbeitung. Es kann damit ein Text ersetzt, gesucht oder manipuliert werden. Das bedeutet, dass mit RegEx nicht nach bestimmten Keywords, sondern nach Mustern gesucht wird, die sich in einer Zeichenkette befinden. Dieses Muster tritt auch in gesuchten E-Mail-Adressen auf. 

Wie funktioniert RegEx

Bei RegEx handelt es sich um ein Muster, das die Fähigkeit besitzt, Zeichenfolgen zu beschreiben. Dabei verwendet RegEx eine spezialisierte Syntax, um eine Definierung der Muster durchzuführen. Wird zum Beispiel RegEx bei einem Text eingesetzt, sucht es in diesem Text nach Mustern, die der Vorgabe entsprechen. 

Ein Beispiel hierfür: 

Sucht man zum Beispiel im Adressbereich nach IP-Adressen, kann der RegEx  $198\.51\.100\.\d*den gesamten Adressbereich durchsuchen, erfassen und die E-Mail-Adressen listen. 

Anwendungsbeispiele: 

• beim Web Scraping 
• zur Suchmaschinenoptimierung 
• für die Datenanalyse 

Mit RegEx können, wie hier bereits ersichtlich, einige bestimmte Daten sehr einfach ausgelesen werden. Es arbeitet schnell und sehr zuverlässig. 

Warum werden E-Mail-Adressen von Webseiten ausgelesen?

Im Bereich des B2B-Marketings sind gut durchdachte E-Mail-Kampagnen ein wertvolles Hilfsmittel, um neue Leads zu erhalten. E-Mail-Adressen zu erhalten und damit neue Kontakte zu knüpfen ist im Outbound-Sale zum Beispiel enorm wichtig. Über eine E-Mail können potentielle Kunden persönlich angesprochen werden. Die Rücklaufquote kann damit außerdem enorm gesteigert werden. 

Wenn man bedenkt, dass alleine durch den Namen im Betreff einer E-Mail die Öffnungsrate bereits um rund 28 Prozent erhöht werden kann, ist der Erfolg der E-Mail-Kampagnen besonders wirkungsvoll. Gemessen werden kann dieser Erfolg zum Beispiel mittels Klick-, Öffnungs- oder Antwortquoten. 

Das einzige Problem bei dieser Geschäftspraktik ist der Zeitaufwand, der durch das Herausfinden der E-Mailadressen potenzieller Kunden entsteht. Wenn man bedenkt, dass in einigen Unternehmen noch immer Mitarbeiter Stunden damit verbringen, mittels kopieren und speichern Daten zu recherchieren. 

Ein klassischer Web Scraper ist zwar hilfreich, aber sehr oft kompliziert in der Einrichtung. So benötigt man zum Beispiel für jede einzelne Webseite eine neue Vorlage. Besitzt man keine Programmierungskenntnisse, kommt man rasch an die eigenen Grenzen. Das Daten extrahieren stockt relativ schnell und wird mühsam. 

Web Scraper sparen Zeit

Mit einem Web Scraper kann man hingegen rasch E-Mail-Adressen scrapen. Die Anwendung ist einfach und die Daten werden zuverlässig ausgelesen. Mit wenigen Klicks können selbst Neulinge sofort die benötigten Daten aus dem Web filtern. 

Beim E-Mail-Adressen auslesen muss jedoch das geeignete Hilfsmittel gewählt werden. Das beste Tool bietet keine Hilfe, wenn man dafür Programmierkenntnisse benötigt, die nicht vorhanden sind. Octoparse zum Beispiel benötigt keine Programmierkenntnisse und kann auch von Beginnern erfolgreich verwendet werden. 

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Ein Beispiel hierfür: E-Mail-Adressen für den Vertrieb auslesen 

Ein Vertriebsunternehmen für Kundenservice-Software hat ein Start-up gegründet und benötigt Kontaktdaten von E-Commerce-Unternehmen. 

Die klassische Vorgehensweise: 

• eine Google Suche mit Begriffen wie zum Beispiel “powered by Shopify” oder aber “@gmail.com contact us”
• jeden einzelnen Link der Anzeige öffnen und die E-Mail-Adresse suchen
• die gefundenen Adresse kopieren und in eine Tabelle speichern 

Dieser Unternehmer könnte diese Aufgabe an einen Freelancer übergeben, der diese Daten sucht, zum Beispiel um Zeit zu sparen. Das würde jedoch zusätzlich Geld kosten. 

Nutzt er hingegen einen Web-Scraper wie zum Beispiel Octoparse, dann benötigt er nur die richtige Vorlage und hat die Daten innerhalb kurzer Zeit. 

Wie können E-Mail-Adressen aus Textdateien extrahiert werden?

Für das Extrahieren von E-Mail-Adressen stehen mehrere Optionen zur Verfügung. Zum Beispiel durch programm-gestützte Methoden wie zum Beispiel Excel-Formeln oder Python. Es gibt auch Online-Tools, die einen Text analysieren können oder spezielle Software- sowie Browser-Erweiterungen, die E-Mail-Adressen auflisten, um gespeichert zu werden. 

Ein kurzer Überblick zum einfacheren Verständnis:

Diese Varianten machen das E-Mail-Adressen extrahieren relativ einfach. Einige dieser Varianten benötigen jedoch ein gewisses Grundwissen im Programmieren. Die einfachste Möglichkeit ist jedoch ein spezielles Tool wie Octoparse, das einfach zu bedienen ist und zuverlässig Daten liefert. Octoparse mit RegEx benötigt keinerlei Programmierungskenntnisse und nur wenige Klicks, um Ergebnisse zu liefern. 

Option 1: Python

Um E-Mail-Adressen aus einer Textdatei zu extrahieren, kann ein regulärer Ausdruck (Regex) verwendet werden, der typische E-Mail-Formate abdeckt. Hier ist ein Beispiel in Python:

import re

# Datei mit Textinhalt öffnen
with open("datei.txt", "r") as file:
    text = file.read()

# Regex für E-Mail-Adressen
email_pattern = r'[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}'

# E-Mail-Adressen finden
emails = re.findall(email_pattern, text)

print("Gefundene E-Mail-Adressen:", emails)

Option 2: Excel Formel 

=TRIM(RIGHT(SUBSTITUTE(LEFT(A1,FIND (" ",A1&" ",FIND("@",A1))-1)," ", REPT(" ",LEN(A1))),LEN(A1))).

Die Verwendung dieser Formel zum Extrahieren von E-Mail-Adressen ist frustrierend, wenn Sie in Excel unerfahren sind. Excel hat strenge Regeln für die Reihenfolge. Oft kopiert man eine komplexe Formel und fügt sie ein, aber Excel akzeptiert sie nicht, wenn man den Ausdruck nicht in die Zelle eingibt. Ein weiteres Problem, das mit der Excel-Formel verbunden ist, besteht darin, dass Sie eine gewisse Zeit damit verbringen müssen, den Ausdruck zu debuggen, insbesondere wenn es sich um einen langen Ausdruck handelt.

Option 3: Excel VBA Code

• Schritt1: Drücken Sie die Tasten “ALT+F11”, und Sie gelangen zum Fenster Microsoft Visual Basic for the Application
• Schritt 2: Klicken Sie auf Einfügen > Modul, kopieren Sie den folgenden Text und fügen Sie ihn in das Modulfenster ein:

Sub ExtractEmail() 
'Update 20130829

Dim WorkRng As Range

Dim arr As Variant

Dim CharList As String

On Error Resume Next

xTitleId = "KutoolsforExcel"

Set WorkRng = Application.Selection

Set WorkRng = Application.InputBox("Range", xTitleId, WorkRng.Address, Type:=8)

arr = WorkRng.Value

CheckStr = "[A-Za-z0-9._-]"
For i = 1 To UBound(arr, 1)

For j = 1 To UBound(arr, 2)

extractStr = arr(i, j)

outStr = ""

Index = 1

Do While True

Index1 = VBA.InStr(Index, extractStr, "@")

getStr = ""

If Index1 > 0 Then

For p = Index1 - 1 To 1 Step -1

If Mid(extractStr, p, 1) Like CheckStr Then

getStr = Mid(extractStr, p, 1) & getStr

Else

Exit For

End If

Next

getStr = getStr & "@"

For p = Index1 + 1 To Len(extractStr)

If Mid(extractStr, p, 1) Like CheckStr Then

getStr = getStr & Mid(extractStr, p, 1)

Else

Exit For

End If

Next

Index = Index1 + 1

If outStr = "" Then

outStr = getStr

Else

outStr = outStr & Chr(10) & getStr

End If

Else

Exit Do

End If


Loop

arr(i, j) = outStr

Next

Next

WorkRng.Value = arr

End Sub

• Schritt 3: Drücken Sie “Ok”, um mit dem Vorgang fortzufahren.
• Schritt 4: Wählen Sie den Bereich, den Sie auf den obigen Code anwenden möchten. In diesem Fall den Bereich A1: A4

Option 4: Regulärer Ausdruck

Der reguläre Ausdruck kann schwer zu erlernen sein, wenn Sie keine Programmierkenntnisse haben. Sie können jedoch direkt diesen einfachen Ausdruck kopieren, um die E-Mail-Adresse zu filtern und dann die Daten zu extrahieren.

[a-zA-Z0-9-_]{1,}@[a-zA-Z0-9-_]{1,}.[a-zA-Z]{1,}

Option 5: APIs von Webseiten

Viele Websites bieten APIs an, die Geschäftsinformationen einschließlich E-Mail-Adressen enthalten.Diese APIs ermöglichen Entwicklern den Zugriff auf wertvolle Daten, die sie in ihren Anwendungen nutzen können. Mit diesen Informationen können Unternehmen ihre Zielgruppen besser verstehen und gezieltere Marketingstrategien entwickeln. Die Nutzung solcher APIs eröffnet neue Möglichkeiten, um relevante Kundenkontakte zu generieren und effektivere Kommunikationskanäle zu schaffen.

Allerdings ist es wichtig, die datenschutzrechtlichen Bestimmungen zu beachten, insbesondere in Bezug auf die Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten. Die Einhaltung der geltenden Datenschutzgesetze, wie etwa der DSGVO in Europa, ist unerlässlich, um rechtliche Konsequenzen zu vermeiden und das Vertrauen der Kunden zu gewinnen. Daher sollten beim Zugriff auf solche APIs immer die Nutzungsbedingungen und Richtlinien der jeweiligen Plattformen sorgfältig geprüft werden.

Zusätzlich können Unternehmen durch die Analyse der gewonnenen Daten Einblicke in Markttrends gewinnen und ihre Dienstleistungen entsprechend anpassen. Die Integration dieser API-Daten in bestehende Systeme kann Unternehmen helfen, ihre Effizienz zu steigern und datengetriebene Entscheidungen zu treffen. In einer zunehmend digitalisierten Welt wird der Zugang zu präzisen Geschäftsinformationen zur Schlüsselressource für den langfristigen Erfolg auf dem Markt.

Option 6: Web-Scraping

Nutzen Sie Web-Scraping-Tools wie Octoparse oder Beautiful Soup (in Python). Octoparse bietet ein integriertes RegEx-Tool und eine API zur einfachen Bereinigung der extrahierten Daten. Es ist besonders hilfreich für Personen ohne Programmierkenntnisse, da sie sich das Lernen von Python sparen können. Mit Octoparse lassen sich Datenextraktion, -bereinigung und -export in einem einzigen Tool durchführen.

• Schritt 1: Octoparse öffnen
• Schritt 2: Kopieren Sie die Textzeichenfolge unter Quelltext. In diesem Fall ist die Textzeichenfolge:

This email address is valid: web@email.net and this email address is not valid web@email. Same as what_ever@public.com is a valid email address and address test@test. is not valid! OCTOPARSE@test.com is also valid

• Schritt 3: Kopieren Sie den Ausdruck und fügen Sie ihn in das Feld “Regulärer Ausdruck” ein.
• Schritt 4: Wählen Sie unten die Option “Match All”, und klicken Sie auf “Match”.

Oder verwenden Sie die Octoparse-Vorlage “E-Mail & Social Media Scraper” oder “Kontaktdaten-Scraper”, um die gewünschten Daten zu extrahieren.

https://www.octoparse.de/template/contact-details-scraper

Weitere Info können Sie hier finden 👉 RegEx: Extrahieren aller Telefonnummern aus Zeichenketten

Wie funktioniert Octoparse mit RegEx?

Octoparse bietet die Möglichkeit, mit dem E-mail-Scraper durch das Scrapen von URLs E-Mail-Adressen auszulesen. Es werden einfach die URLs eingegeben und der E-mail-Scraper durchsucht danach die Webseiten und die darin integrierten links nach E-Mail-Adressen. Dabei werden auch vorhandene Social Media Links berücksichtigt. 

Der Scraper von Octoparse nutzt hierfür eine Kombination aus dem herkömmlichen Web-Scraping und einem integrierten RegEx-Tool zum Datenbereinigen und Extrahieren. Die detaillierte Vorgehensweise hier kurz aufgezeigt: 

1. URL eingeben: Die URLs der Webseiten, die durchsucht werden, sollen in Octoparse eingefügt werden.
2. Starten des Scraping-Task: Wenn der Task gestartet wird, beginnt Octoparse mit der Analyse der Webseiten automatisch. 
3. Extrahieren der Datenfelder: Octoparse identifiziert die E-Mail-Adressen und weitere Daten automatisch. Bei diesem Prozess wird von Octoparse das integrierte RegEx-Tool genutzt, um die Muster der E-Mail-Adressen zu erkennen und zu extrahieren. Der Workflow kann in diesem Bereich angepasst werden, um das Auslesen zu verfeinern. 
4. Bereinigen der Daten: Mit dem integrierten RegEx-Tool ist es möglich, die ausgelesenen Daten zu bereinigen und auch zu formatieren, bevor sie gespeichert werden. Dabei können zum Beispiel Formate angepasst oder Textteile entfernt werden. 
5. Exportieren der Daten: Nachdem die Aufgabe abgeschlossen ist, können die ausgelesenen E-Mail-Adressen in unterschiedlichen Dateien wie zum Beispiel JSON, CSV oder Excel gespeichert werden. 

Wie in diesen fünf Schritten bereits ersichtlich, ist das Auslesen von E-Mail-Adressen mit Octoparse und dem integrierten RegEx-Tool sehr einfach. Selbst Anfänger im Web-Scraping können so sehr einfach E-Mail-Adressen zur Lead-Generierung innerhalb kurzer Zeit auslesen und verarbeiten. 

Fazit

Das Auslesen von E-Mail-Adressen ist für Unternehmen bzw. deren Vertriebsteams mit Octoparse und dem integrierten RegEx-Tool ein Kinderspiel. Egal ob neue Kontakte gesucht werden oder Leads benötigt werden. Gezielt die E-Mail-Adressen aus TXT-Dateien oder Strings auszulesen, spart sehr viel Zeit und Geld. Einfach die benötigten URLs eingeben und schon kann es losgehen. 

Octoparse mit RegEx erledigt die gestellten Aufgaben rasch und äußerst zuverlässig. Dadurch werden Unternehmen effizienter und es bleibt mehr Zeit für die Betreuung der Kunden und deren Wünsche. Einfach Octoparse mit RegEx testen und sich selbst überzeugen, wie schnell E-Mail-Adressen zur Verfügung stehen. Beim Extrahieren von E-Mail-Adressen und anderen persönlichen Daten ist jedoch immer darauf zu achten, dass die Datenschutzverordnung eingehalten wird! 

FAQs

Häufige Fragen zum Thema E-Mail-Adressen extrahieren mit Octoparse und RegEx hier in Kürze beantwortet. Mit der Beantwortung der gängigsten Fragen können Sie rascher das Tool testen und müssen nicht vorher mühevoll Antworten suchen. 

Gibt es Probleme beim manuellen E-Mail-Scraping?

Das manuelle E-Mail-Scraping stellt eigentlich kein Problem dar. Der einzige Nachteil, der ein Problem sein kann, ist der hohe Zeitaufwand. Es dauert gefühlt ewig, bis manuell Webseiten aufgerufen und durchsucht werden. Das Suchen der Kontaktinformationen ist außerdem eintönig und auch fehleranfällig. Ein klassischer Web Scraper bietet etwas Unterstützung. In der Regel sind jedoch Programmierkenntnisse notwendig, um die erforderlichen Daten zu erhalten. Zudem können dynamische Webseiten sehr oft nicht richtig ausgelesen werden. Octoparse mit RegEx hingegen bietet rasch und zuverlässig Erfolg. 

Ist es legal E-Mail-Adressen zu extrahieren?

Wenn Sie verantwortungsvoll mit dem ausgelesenen Daten umgehen, ist das Extrahieren von E-Mail-Adressen legal. Das Sammeln öffentlicher Kontaktdaten ist erlaubt, wenn mit diesen Daten kein Missbrauch betrieben wird. Beim Daten-Scraping ist darauf zu achten, dass geschützte Bereiche zum Beispiel hinter einem Login nicht angetastet werden. Die DSGVO und die Einschränkungen der Webseitenbetreiber sind immer einzuhalten. Ausgelesene Daten dürfen niemals für irreführendes Marketing oder Spam genutzt werden! 

Warum ist das E-Mail-Adressen extrahieren für Unternehmen wichtig?

Eine E-Mail hat im Unternehmensbereich eine wichtige Bedeutung. In erster Linie überzeugt eine E-Mail die Kunden. Zum anderen ist sie ein sehr beliebtes Hilfsmittel im Outbound-Vertrieb. Mit den extrahierten E-Mail-Adressen können Unternehmen einfacher Lead-Listen erstellen und Kunden persönlich ansprechen. Mit Octoparse mit RegEx können auch Laien rasch E-Mail-Adressen finden, auslesen und in einer Datei speichern. Dabei ist es egal, wo diese E-Mail-Adressen sich befinden. Ob auf Webseiten, in TXT-Dateien oder Strings, Octoparse findet sie rasch und zuverlässig.

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Wenn Sie Probleme bei der Datenextraktion haben oder uns etwas Vorschlägen geben möchten, kontaktieren Sie bitte uns per E-Mail (support@octoparse.com). 💬

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