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Webscraping: Dein Leitfaden zum Einstieg

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    Hattest du schonmal Interesse am Webscraping oder dich gefragt was das ist? Heute gibt es einen kurzen Überblick!

    Einführung in das Webscraping

    Meme, dass zeigt, dass Programmierer alles automatisieren, was ihnen in die Finger kommt.

    Webscraping ist eine Methode, um Daten aus dem Internet zu extrahieren. Es ist eine wertvolle Fähigkeit für jeden Python-Programmierer. Du musst nicht mehr mühsam und manuell Daten aus den Webseiten rauskopieren.

    Alle Informationen werden automatisiert und in deinem bevorzugten Format für dich gesammelt. Egal wie lang es dauert, oder wie viele Daten es auch sind.

    Das ist fast wie Magie 🪄 😉

    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    url = "https://example.com"
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    print(soup.prettify())
    

    In diesem einfachen Beispiel siehst du, wie die Bibliotheken requests und BeautifulSoup zusammen spielen.

    Mit requests fragst du den HTML Code der Webseite ab und mit BeautifulSoup analysierst und extrahierst du im Anschluss deine Daten. Mit diesen beiden Bibliotheken alleine kannst du schon eine große Zahl an Webseiten durchforsten.

    Webscraping kann für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden. Ob Sammlung von Daten für Forschungszwecke oder Überwachung von Preisänderungen auf E-Commerce-Websites. Webscraping ist ein mächtiges Werkzeug, dass jeder Entwickler in seiner Toolbox haben sollte.

    Wenn du einen praktischen Einstieg ins Webscraping suchst, habe ich hier einen kleinen Einsteigerkurs für dich.

    Auswahl des richtigen Scraping-Tools

    Meme mit Liam Neeson, dass ausdrückt, dass alle Daten irgendwie gefunden und gescrapted werden können.

    Die Auswahl des richtigen Scraping-Tools kann eine Herausforderung sein. Es gibt viele großartige Bibliotheken. BeautifulSoup und requests sind nur zwei. Scrapy ist eine weitere bekannte und weit verbreitete Bibliothek. Natürlich gibt es noch einige mehr. Die Wahl hängt von deinen spezifischen Anforderungen ab.

    from scrapy import Spider
    
    class MySpider(Spider):
        name = 'myspider'
        start_urls = ['https://example.com']
    
        def parse(self, response):
            self.log('Visited %s' % response.url)
    

    Mit Scrapy hast du mehr als nur eine Bibliothek. Es ist ein mächtiges Framework, das für größere Projekte geeignet ist. Du bekommst viele Funktionen wie das Durchsuchen mehrerer Seiten, das Verarbeiten von Daten und das Speichern der Ergebnisse in verschiedenen Formaten.

    Wenn man über Webscraping spricht, dürfen Tools wie Selenium und Playwright natürlich auch nicht fehlen. Diese Beiden sind mehr für die Automatisierung von Browserverhalten gedacht. Aber gerade bei Seiten, die stark auf JavaScript setzen und Inhalte dynamisch nachladen, punkten Selenium und Playwright.

    Ethik und Legalität des Webscrapings

    Meme mit Jack Sparrow, dass darauf hinweist, dass man sich über die Nutzungsbedingungen der Zielseite informieren sollte

    Die Frage nach Ethik und Legalität des Webscrapings kommt immer wieder auf.
    GRUNDLEGEND ist Webscraping legal.
    ABER nicht alle Daten im Internet sind zum Scrapen frei verfügbar.

    Informiere dich über die Nutzungsbedingungen der jeweiligen Webseite und respektiere auch die robots.txt.
    Einige Webseiten erlauben das Scraping explizit in ihren Nutzungsbedingungen. Andere verbieten es explizit. In vielen Fällen wirst du keine Informationen dazu finden. Im besten Fall holst du dir die Erlaubnis des Betreibers ein, bevor du loslegst.

    In jedem Fall solltest du aber darauf achten, die Seite nicht durch zu viele und schnelle Anfragen zu überlasten. Eine zu hohe Anzahl von Anfragen in zu kurzer Zeit kann dazu führen, dass du gesperrt wirst oder du die Webseite gar versehentlich einer DDoS-Attacke aussetzt!

    Es gibt auch Webseiten, die extra dafür ausgelegt sind, das Webscraping zu lernen. Hierzu gehören ScrapeThisSite.com und Webscraper.io. Hier kannst du frei drauflos scrapen und dich mit den verschiedenen Seitentypen vertraut machen.

    Praktische Anwendungsfälle von Webscraping

    Meme mit Captain Picard, dass Daten anbietet.

    Aber wo wird Webscraping jetzt eigentlich in der Praxis verwendet?

    Von der Datenerfassung für maschinelles Lernen bis hin zur Überwachung von Preisänderungen auf E-Commerce-Websites – die Möglichkeiten sind endlos. Du kannst Daten für Umfragen erheben, Soziale Medien auswerten oder eine Konkurrenzanalyse betreiben. Deiner Fantasie sind hier keine Grenzen gesetzt.

    Zum Beispiel könntest du ein Skript schreiben, das regelmäßig die Preise auf einer E-Commerce-Website überprüft und dich benachrichtigt, wenn der Preis eines bestimmten Produkts unter einen bestimmten Wert fällt. Im Anschluss schickt es dir eine E-Mail oder führt sogar direkt die Bestellung für dich durch.

    Oder vielleicht bist du an sozialwissenschaftlicher Forschung interessiert und möchtest Daten von Social-Media-Seiten sammeln. Mit den richtigen Tools und Techniken kannst du automatisiert große Mengen an Daten sammeln und analysieren.

    Ich hoffe, damit hast du einen Überblick bekommen, was es mit Webscraping eigentlich auf sich hat. Wenn du mehr lernen möchtest, sieh dir einfach meinen Einsteigerkurs zum Webscraping an.

    Du lässt lieber machen? Auch kein Problem. Buche hier direkt ein kostenloses Erstgespräch und lass uns unverbindlich über dein Projekt sprechen!

    Also dann, bis zum nächsten Mal!

    Signatur Ingo Janssen
    Ingo Janßen

    Ingo Janßen

    Lerne nicht einfach programmieren. Löse Probleme und automatisiere Aufgaben!

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