Web Scraping ist zu einer unverzichtbaren Technik zum Sammeln großer Mengen strukturierter Daten aus dem Web geworden. Da der Umfang und die Komplexität der Datenextraktionsanforderungen wachsen, greifen Entwickler zunehmend auf Web-Scraping-APIs zurück, um den Prozess zu vereinfachen und zu rationalisieren.
Web-Scraping-APIs bieten eine programmgesteuerte Schnittstelle zum Extrahieren von Daten von Websites. Sie kapseln die zugrunde liegende Scraping-Logik und -Infrastruktur und ermöglichen es Entwicklern, sich auf die Beschaffung der benötigten Daten durch einfache API-Aufrufe zu konzentrieren.
In diesem umfassenden Leitfaden bewerten wir die besten Web-Scraping-APIs, die im Jahr 2024 verfügbar sind, anhand wichtiger Kriterien wie Funktionen, Preise, Compliance und mehr. Lassen Sie uns eintauchen, um herauszufinden, welche Optionen für verschiedene Anwendungsfälle und Anforderungen am besten geeignet sind.
Wie funktionieren Web Scraping-APIs?
Bevor wir uns bestimmte Web-Scraping-APIs ansehen, wollen wir kurz untersuchen, wie sie auf hoher Ebene funktionieren:
Der Entwickler stellt API-Anfragen, die auf die Ziel-URLs verweisen, aus denen er Daten extrahieren möchte. Zusätzliche Parameter wie Selektoren und Filter können angegeben werden, um die Datenextraktion anzupassen.
Die Web-Scraping-API übernimmt die gesamte zugrunde liegende Scraping-Arbeit, einschließlich:
- Senden von HTTP-Anfragen an die URLs
- Analysieren und Extrahieren von Daten aus dem HTML
- Rendern von JavaScript zum Abrufen dynamischer Inhalte
- Verwalten von Proxys und Rotationen, um Blockaden zu vermeiden
- Fehlgeschlagene Anfragen werden wiederholt
- Umgang mit Paginierung und Scrollen, um alle Daten zu erhalten
Die extrahierten strukturierten Daten werden in einem konsistenten Format wie JSON, CSV oder Excel an den Entwickler zurückgegeben.
Der Entwickler nutzt die extrahierten Daten, um Anwendungen, Analysen, Modelle für maschinelles Lernen und mehr zu betreiben.
Im Wesentlichen machen Web-Scraping-APIs die Erstellung und Wartung benutzerdefinierter Scraper überflüssig. Sie bieten eine skalierbare und zuverlässige Möglichkeit, große Datenmengen über eine entwicklerfreundliche Schnittstelle zu extrahieren.
Wichtige Bewertungskriterien für Web Scraping APIs
Bei der Bewertung von Web-Scraping-APIs sind hier einige der wichtigsten Kriterien, die es zu bewerten gilt:
Flexibilität und Anpassung: Die Möglichkeit, Extraktionslogik wie Selektoren und Filter anzupassen, ist für fortgeschrittene Anwendungsfälle von entscheidender Bedeutung. APIs mit eingeschränkter Anpassung können eine einfache Datenextraktion bewältigen, haben jedoch Probleme mit komplexen Websites.
Unterstützte Sprachen und Bibliotheken: APIs, die nur bestimmte Sprachen unterstützen, schränken die Möglichkeiten der Entwickler ein. Die besten Scraping-APIs bieten mehrsprachige SDKs wie Python, Node.js, Java usw.
Proxy-Management und Rotation: Rotierende Proxys sind wichtig, um ein Blockieren beim Scraping im großen Maßstab zu vermeiden. APIs sollten eine robuste Proxy-Verwaltung bieten.
Preise & Pläne: Die Kosten können ein wichtiger Faktor sein. APIs sollten idealerweise sowohl erschwingliche Pläne für kleinere Workloads als auch Unternehmensoptionen für groß angelegtes Scraping bieten.
Limits und Quoten: Großzügige Ratenlimits ermöglichen die Extraktion von mehr Daten pro Monat. Restriktive Grenzwerte können sich auf große Scraping-Projekte auswirken.
Datenformatierung und -export: APIs sollten die Ausgabe von Scraped-Daten in mehreren Formaten wie JSON, CSV oder Excel unterstützen, um eine einfache Analyse zu ermöglichen.
Dokumentation und Benutzerfreundlichkeit: Umfangreiche Dokumente, Client-Bibliotheken und Codebeispiele erleichtern die Integration der API.
Einhaltung der Ethik: Eine rechtmäßige Datenerfassung durch Respektierung von robots.txt, angemessene Crawling-Raten usw. gewährleistet ethisches Scraping.
Kundenservice Um Probleme bei Scraping-Projekten schnell zu lösen, ist zeitnahe Unterstützung erforderlich.
Unter Berücksichtigung dieser Kriterien werfen wir einen Blick auf einige der besten Web-Scraping-API-Optionen, die im Jahr 2024 verfügbar sind.
1 Apify
Apify bietet eine robuste und flexible Web-Scraping-API, die für die Datenextraktion in großem Maßstab optimiert ist. Es basiert auf einer serverlosen Cloud-Infrastruktur und kann daher auf große Arbeitslasten skaliert werden.
Merkmale
Scrapen Sie jede Website, indem Sie Daten aus HTML- oder JavaScript-gerenderten Seiten extrahieren.
Unterstützung für alle wichtigen Sprachen/Bibliotheken – Python, Node.js, Puppeteer, Playwright usw.
Intelligente Proxy-Rotation mit Millionen von IPs zur Vermeidung von Blockaden.
Actor-Ökosystem – eine Bibliothek vorgefertigter Scraper für beliebte Websites.
Granulare Anpassung der Extraktionslogik mithilfe von JavaScript oder Python.
Umfangreiche Optionen zum Speichern und Exportieren von Datensätzen, einschließlich CSV, JSON, Excel usw.
Planen, überwachen und verwalten Sie Scraper aus der Ferne.
Vorteile
Skalierbarkeit auf Unternehmensniveau zur Bewältigung großer Scraping-Volumina.
Sehr flexible und anpassbare Extraktionslogik.
Umfangreiche Sprach- und Bibliotheksunterstützung für Python, JavaScript usw.
Riesiges Proxy-Netzwerk mit intelligenter Rotation zur Minimierung von Blockaden.
Großzügiges kostenloses Kontingent und erschwingliche Preise.
Nachteile
Für Entwickler, die neu im Web-Scraping sind, kann es eine Lernkurve geben.
Bietet keinen Telefonsupport, sondern Chat- und E-Mail-Kanäle.
AnzeigenPreise
Apify bietet einen dauerhaft kostenlosen Plan mit einem monatlichen Plattform-Nutzungsguthaben von 5 US-Dollar. Bezahlte Pläne beginnen bei 49 $/Monat für den Team-Plan, der ein höheres Scrape-Volumen unterstützt. Es sind auch individuelle Unternehmenspreise verfügbar.
Fazit: Mit robusten Funktionen und skalierbaren Preisen ist Apify die erste Wahl für anspruchsvolle Web-Scraping-Projekte im Unternehmensmaßstab.
2. Oxylabs
Oxylabs bietet eine Reihe spezifischer Web-Scraping-APIs, die auf verschiedene Branchen zugeschnitten sind – allgemeines Web-Scraping, E-Commerce-Sites, SERPs usw. Es nutzt ein großes globales Proxy-Netzwerk für Scraper.
Merkmale
Auswahl an branchenspezifischen Scraping-APIs – SERP, E-Commerce, Web, Immobilien usw.
Großes Proxy-Netzwerk mit Millionen von IPs, die auf Privat- und Rechenzentrumsquellen basieren.
Löst automatisch CAPTCHAs, die beim Scraping auftreten.
Scraper-Debugging-Funktionen zur Fehlerbehebung.
Lässt sich zur Datenanalyse in BI-Tools wie Tableau integrieren.
Vorteile
Sehr großes Proxy-Netzwerk in über 195 Ländern, um Blockaden zu verhindern.
APIs, die auf branchenspezifische Scraping-Anwendungsfälle zugeschnitten sind.
Starke Unterstützung für den Umgang mit CAPTCHAs beim Scraping.
Lässt sich gut mit Business-Intelligence- und Analysetools integrieren.
Nachteile
Die Anpassungsfähigkeit variiert je nach API.
Proxy-Pläne sind nicht billig und erhöhen die Gesamtkosten.
Begrenztes kostenloses Kontingent mit nur 500 erlaubten API-Aufrufen.
AnzeigenPreise
Oxylabs bietet ein kostenloses Kontingent mit 500 API-Aufrufen. Danach startet ihre Web Scraper API bei 149 €/Monat für 15,000 API-Aufrufe und 250 GB Proxy-Verkehr. Teurere Pläne haben höhere Freibeträge.
Fazit: Eine solide Option für große Proxy-Volumen und branchenspezifisches Web-Scraping über ausgereifte APIs.
3. ScrapingBee
SchabenBiene ist eine beliebte universelle Web-Scraping-API, die für Unternehmen und Privatpersonen geeignet ist. Es abstrahiert die Komplexität der Verwaltung von Proxys und Infrastruktur.
Merkmale
Scrapen Sie Daten von jeder Webseite mit einer einfachen API-Anfrage.
Rotiert Proxys während des Scrapings automatisch, um Blockaden zu vermeiden.
Integrierte Unterstützung für die Umgehung gängiger Anti-Bot-Schutzmaßnahmen wie Cloudflare.
CAPTCHA-Lösungsfunktion.
Google Chrome-Rendering zur Verarbeitung von JavaScript-generierten Inhalten.
Vorteile
Vereinfacht das Web-Scraping mit einer benutzerfreundlichen und integrierbaren API-Schnittstelle.
Erschwingliche Preise, geeignet für kleine Unternehmen und Entwickler.
Vom Benutzer abstrahierte Proxy-Verwaltung.
Großzügiges kostenloses Kontingent für den Einstieg.
Nachteile
Nicht so anpassbar für erweiterte Scraping-Logik wie andere APIs.
Es fehlen einige erweiterte Funktionen wie die Browser-Automatisierung.
Datenexporte sind derzeit auf JSON beschränkt.
AnzeigenPreise
ScrapingBee bietet einen kostenlosen Plan an, der 50,000 API-Anfragen pro Monat ermöglicht. Der kostenpflichtige Starterplan beträgt 39 $/Monat für 500 Anfragen. Teurere Stufen ermöglichen ein höheres Anfragevolumen.
Fazit: Eine kostengünstige und benutzerfreundliche API für geringe bis mittlere Scraping-Anforderungen, obwohl fortgeschrittene Benutzer sie möglicherweise als einschränkend empfinden.
4. Zyte (ehemals Scrapinghub)
Zyte legt bei seinem Web-Scraping-API-Dienst Wert auf Reichweite, Einfachheit und Zuverlässigkeit. Es basiert auf dem beliebten Web-Scraping-Framework Scrapy für Python.
Merkmale
Integration mit dem leistungsstarken Open-Source-Framework Scrapy.
Extrahiert automatisch strukturierte Daten aus Seiten mit ML.
Die cloudbasierte Infrastruktur macht das Hosten von Scrapern überflüssig.
Verwaltete Proxy-Pools für jeden Kunden, um Blockaden zu vermeiden.
Tools zum visuellen Erstellen und Debuggen von Scrapern.
Vorteile
Enge Integration mit dem hochleistungsfähigen Scrapy-Framework.
Automatisierung der Datenextraktion durch maschinelles Lernen/KI.
Die Cloud-Infrastruktur vereinfacht das Scraper-Hosting.
Pro-Kunden-Proxy-Pools zur Vermeidung von Blockierungen.
Nachteile
Bei Großprojekten sind die Preise tendenziell höher als bei der Konkurrenz.
Die Nutzung des Scrapy-Frameworks erfordert einen gewissen Lernaufwand.
Proxy-Verwaltung weniger anpassbar als andere APIs.
AnzeigenPreise
Zyte bietet einen kostenlosen Plan für bis zu 20 monatliche Seitenbesuche an. Der kostenpflichtige Starterplan, der 300 Seitenaufrufe unterstützt, beginnt bei 79 $/Monat. Für größere Mengen sind Unternehmenspreise verfügbar.
Fazit: Eine gute Lösung für bestehende Scrapy-Benutzer, obwohl die Lernkurve des Frameworks einige neue Benutzer abschrecken könnte.
5. BrightData
Helle Daten bietet eine Web-Scraping-API, die auf Anwendungsfälle der Marktforschung zugeschnitten ist. Es bietet vorgefertigte Datensätze und die Möglichkeit, benutzerdefinierte Datensätze zu generieren.
Merkmale
Vorgefertigte Datensätze für E-Commerce, Finanzen, Reisen und andere Branchen.
Benutzerdefinierte API zum Generieren von Datensätzen durch Scraping einer beliebigen Website.
Durchsuchen Sie Yarnold CLI oder Plugins für Python, Node.js usw.
Millionen von Privat- und Mobil-Proxys, um Blockaden zu vermeiden.
Konfigurierbar über YAML-Dateien für erweiterte Anpassungen.
Vorteile
Sofortiger Zugriff auf umfangreiche vorgefertigte Datensätze.
Hochgradig anpassbares Scraping durch YAML-Konfigurationen.
Riesiges Proxy-Netzwerk mit mehr als 130 Millionen IPs weltweit.
Breite Sprachunterstützung, einschließlich Python, Node.js, Java usw.
Nachteile
Vorgefertigte Datensätze entsprechen möglicherweise nicht den spezifischen Anforderungen.
Benutzerdefiniertes Scraping erfordert einige YAML-Konfigurationskenntnisse.
Einer der teureren API-Dienste.
AnzeigenPreise
BrightData bietet einen kostenlosen Plan für 5 Seitenbesuche pro Monat. Der kostenpflichtige Starterplan beginnt bei 500 $/Monat für 500 Seitenbesuche. Für größere Mengen sind Unternehmenspreise verfügbar.
Fazit: Ein einzigartig wertvoller Service für Marktforschungsanwendungsfälle aufgrund umfangreicher Datensätze, wenn auch mit erheblichen Kosten.
6. Diffbot
Diffbot bietet eine Reihe von KI-gestützten APIs, die automatisch Daten aus Webseiten strukturieren und extrahieren. Dadurch entfällt ein Großteil der damit verbundenen manuellen Arbeit.
Merkmale
Erkennt automatisch die Seitenstruktur und die anwendbare Datenextraktions-API.
Vorgefertigte Scraper für Artikel, Produkte, Bilder, Diskussionen und mehr.
Benutzerdefinierte API zum Erstellen von Scrapern, die auf bestimmte Standorte zugeschnitten sind.
Zu den unterstützten Sprachen gehören Python, Node.js, Java, PHP und mehr.
Behandelt die Paginierung automatisch während der Datenextraktion.
Vorteile
KI macht einen Großteil der manuellen Arbeit bei der Strukturierung unstrukturierter Daten überflüssig.
Die AUTO-Extraktion minimiert die benutzerdefinierte Programmierung für viele Anwendungsfälle.
Die benutzerdefinierte API bietet Flexibilität, wenn vorgefertigte APIs nicht ausreichen.
Umfassende Sprach-SDK-Unterstützung.
Nachteile
AUTO-APIs verarbeiten einige komplexe Site-Strukturen möglicherweise nicht richtig.
Die benutzerdefinierte API erfordert die Erstellung von Extraktoren für maximale Kontrolle.
Im Vergleich zu einigen Alternativen kann das Schaben in großem Maßstab teurer sein.
AnzeigenPreise
Diffbot startet mit einer kostenlosen Stufe für die Entwicklung. Für die Produktion beträgt der Starterplan 499 $/Monat für 100 API-Aufrufe und 100 Seitenbesuche inklusive. Höhere Stufen haben höhere Zulagen.
Fazit: Die AUTO-Extraktion von Diffbot eignet sich hervorragend für viele grundlegende Scraping-Aufgaben, für komplexe Websites sind jedoch möglicherweise individuelle Arbeiten erforderlich.
7. ParseHub
ParseHub legt Wert auf die Einfachheit beim Erstellen und Ausführen von Web Scrapern über seine visuelle Weboberfläche. Dadurch können Nicht-Entwickler Scraping-Workflows verwalten.
Merkmale
Visuelle Weboberfläche zum Konfigurieren von Scrapern ohne Codierung.
Vorgefertigte Schaber für einige gängige Standorte.
Scraper können innerhalb der Benutzeroberfläche geplant und orchestriert werden.
Whistle-Markup-Sprache für erweiterte Logik und Scraping-Anpassung.
Lässt sich in Zapier integrieren, um eine Verbindung mit Apps wie Google Sheets herzustellen.
Vorteile
Low-Code-Konfiguration über visuelle Schnittstelle.
Vorgefertigte Schaber verkürzen die Entwicklungszeit.
Einfache Orchestrierung von Scrapern und Terminplanung.
Erschwingliche Preise und kostenloses Kontingent.
Nachteile
Für eine erweiterte Logikanpassung ist das Erlernen des proprietären Whistle-Markups erforderlich.
Verarbeitet nur einfache JavaScript-Seiten zuverlässig.
Weniger Kontrolle im Vergleich zur Codierung benutzerdefinierter Scraper.
AnzeigenPreise
Der kostenlose Plan ermöglicht monatlich 5000 Seitenbesuche. Der kostenpflichtige Starterplan beträgt 99 $/Monat für 50 Seitenbesuche. Teurere Pläne ermöglichen mehr Seitenbesuche.
Fazit: Eine brauchbare Option für einfache Scraping-Aufgaben, insbesondere für Nicht-Entwickler. Könnte aber bei komplexen Websites Probleme haben.
8. ScraperAPI
SchaberAPI bietet entwicklerorientierte APIs für Web Scraping, Proxys, Browser und CAPTCHAs. Ziel ist es, robuste Werkzeuge für benutzerdefinierte Scraping-Projekte bereitzustellen.
Merkmale
Allgemeine Web Scraper-API zur benutzerdefinierten Datenextraktion.
Spezifische APIs für Google, LinkedIn, Instagram und mehr.
Lässt sich zur Browser-Automatisierung in Puppeteer, Playwright und Selenium integrieren.
Millionen schneller Wohn-Proxys mit automatischer Rotation.
CAPTCHA-Lösungsfunktion.
Vorteile
Umfangreiche API-Funktionen, die über reines Web-Scraping hinausgehen.
Enge Integration mit gängigen Browser-Test-/Automatisierungstools.
Riesiges Proxy-Netzwerk in über 195 Ländern, um Blockaden zu vermeiden.
Großzügiges kostenloses Kontingent.
Nachteile
Erfordert im Vergleich zu Low-/No-Code-Diensten mehr technisches Fachwissen.
Wenn mehrere Leistungen benötigt werden, können sich die Preise schnell summieren.
Weniger angepasste Business-Intelligence- und Analytics-Integrationen im Vergleich zu einigen Alternativen.
AnzeigenPreise
ScraperAPI verfügt über ein großzügiges kostenloses Kontingent mit 1,000 API-Anfragen pro Monat. Der Starter-Plan beginnt bei 39 $/Monat für 100 Anfragen. Teurere Pläne ermöglichen mehr Anfragen.
Fazit: Hervorragende Möglichkeiten zur Entwicklung maßgeschneiderter und automatisierter browserbasierter Scraper, wenn auch zu moderat höheren Kosten.
Zusammenfassung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die besten Web-Scraping-APIs von heute eine leistungsstarke Mischung aus robusten Funktionen, großzügigen Preisen und ethischen Datenpraktiken bieten:
Apify führt zu groß angelegtem, maßgeschneidertem Scraping mit Unternehmensinfrastruktur.
Oxylabs dominiert im Proxy-Volumen für vertikale Nischen-APIs.
SchabenBiene Bietet Einfachheit und Erschwinglichkeit für einfaches Schaben.
Zyte glänzt für bestehende Scrapy-Entwickler, die eine Cloud-Infrastruktur wünschen.
Helle Daten schaltet neben benutzerdefiniertem API-Zugriff auch riesige vorgefertigte Datensätze frei.
Diffbot automatisiert die Datenextraktion, indem die KI mit der Seitenstruktur übereinstimmt.
ParseHub öffnet Scraping für Nicht-Entwickler durch visuelle Konfiguration.
Für praktisch jede Web-Scraping-Anforderung gibt es einen leistungsfähigen API-Dienst, der das Extrahieren großer Mengen hochwertiger Daten vereinfacht. Bewerten Sie bei der Auswahl einer Lösung sorgfältig Ihren Anwendungsfall, Ihr technisches Fachwissen, Ihr Budget und Ihre Compliance-Anforderungen.
Wir hoffen, dass dieser Leitfaden einen hilfreichen Ausgangspunkt für die Identifizierung der Web-Scraping-API bietet, die den Datenerfassungsanforderungen Ihres nächsten Projekts am besten entspricht.
