Bei der Datenextraktion, auch Web Scraping genannt, werden Daten programmgesteuert von Websites extrahiert. Auf diese Weise können Sie große Datenmengen aus dem Web sammeln und in einem strukturierten Format wie CSV oder JSON speichern, um sie weiter zu analysieren und in anderen Anwendungen zu verwenden.
In diesem umfassenden Leitfaden behandeln wir alles, was Sie über Datenextraktion und Web Scraping mit Python wissen müssen, einschließlich:
- Was ist Datenextraktion und warum ist sie nützlich?
- Wie funktioniert Web Scraping?
- Web-Scraping-Methoden und -Tools für Python
- Erstellen Sie Schritt für Schritt einen Python-Web-Scraper
- Tipps zur Vermeidung von Blockierungen und Handhabungsfehlern
- Rechtliche und ethische Überlegungen
Fangen wir von vorne an – was ist Datenextraktion und warum sollten Sie Websites scrapen?
Was ist Datenextraktion?
Datenextraktion, Web Scraping, Web Harvesting – diese Begriffe beziehen sich alle auf den gleichen Prozess der automatischen Datenerfassung von Websites.
Das Internet enthält riesige Datenmengen – Milliarden von Webseiten voller strukturierter und unstrukturierter Inhalte. Das manuelle Extrahieren von Daten aus Websites ist mühsam und zeitaufwändig. Datenextraktionstools automatisieren diesen Prozess, indem sie programmgesteuert Daten von Webseiten abrufen und sie zur weiteren Analyse und Verwendung in ein strukturiertes Format wie JSON oder CSV konvertieren.
Hier sind einige Beispiele dafür, was Sie mit Web-Scraping-Daten machen können:
- Aggregieren Sie Produktdaten von E-Commerce-Websites zur Preisüberwachung oder Marktforschung.
- Sammeln Sie Nachrichtenartikel von Nachrichtenseiten, um KI-Modelle zu trainieren.
- Stellen Sie Unternehmenskontaktdaten zur Lead-Generierung zusammen.
- Sammeln Sie Daten für die akademische Forschung aus Online-Quellen.
- Füllen Sie Inhalte für Suchmaschinen oder Datenbanken aus.
- Überwachen Sie Preise und Lagerbestände von Produkten auf Arbitragemöglichkeiten.
Mit Web Scraping können Sie große Datenmengen extrahieren, die manuell nicht erfasst werden könnten. Die Einsatzmöglichkeiten für Scraped-Daten sind praktisch endlos.
Wie funktioniert Web-Scraping?
Im Großen und Ganzen ist hier der Web-Scraping-Prozess:
Der Scraper findet die zu besuchenden URLs. Dies kann eine vordefinierte Liste von URLs sein oder der Scraper kann Links auf Seiten rekursiv folgen, um eine gesamte Website zu durchqueren.
Der Scraper lädt den HTML-Inhalt von jeder URL mithilfe einer HTTP-Anfrage herunter.
Eine Parsing-Software extrahiert die erforderlichen Daten aus dem HTML. Der Scraper identifiziert nützliche Daten, indem er nach HTML-Elementen wie Tabellenzeilen, Titeln, Links oder Absätzen sucht.
Die extrahierten Daten werden in einem strukturierten Format wie JSON oder CSV in einer Datenbank oder Ausgabedatei gespeichert.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Web Scraper den Besuch von Webseiten automatisieren, den HTML-Code abrufen, den HTML-Code analysieren, um nützliche Daten zu identifizieren, und strukturierte Daten speichern, um sie an anderer Stelle zu verwenden.
Schauen wir uns nun einige gängige Methoden und Bibliotheken an, die für jeden Schritt des Web-Scraping-Prozesses in Python verwendet werden.
Web-Scraping-Methoden und -Tools für Python
Python ist aufgrund seiner großen Sammlung an Scraping-Bibliotheken und -Tools eine beliebte Sprache für Web-Scraping. Hier sind einige der wichtigsten verwendeten Methoden und Python-Bibliotheken:
Senden von HTTP-Anfragen
Um HTML-Seiten herunterzuladen, verwenden Python-Scraper HTTP-Anforderungsbibliotheken wie:
Anfragen – Eine einfach zu verwendende HTTP-Bibliothek ohne Abhängigkeiten außerhalb der Python-Standardbibliothek.
urlib – Pythons integrierte HTTP-Anforderungsbibliothek.
httpx – Ein voll ausgestatteter HTTP-Client mit Unterstützung für HTTP/2 und asynchrone Anfragen.
Daten analysieren und extrahieren
Nachdem Sie HTML-Seiten heruntergeladen haben, müssen Sie den HTML-Code analysieren, um die benötigten Daten zu extrahieren. Zu den gängigen Ansätzen gehören:
Reguläre Ausdrücke – Regex-Muster können verwendet werden, um passenden Text zu extrahieren. Nützlich für einfache Extraktionen.
BeautifulSuppe – Eine beliebte Python-Bibliothek zum Parsen von HTML und XML. Erleichtert das Extrahieren von Daten mithilfe von CSS-Selektoren oder -Bedingungen.
lxml – Eine XML-Parsing-Bibliothek mit hoher Leistung. Kann defektes HTML analysieren. Integriert sich in BeautifulSoup.
PyQuery – Nach dem Vorbild von jQuery analysiert diese Bibliothek HTML und ermöglicht die Auswahl und Bearbeitung von DOM-Elementen.
Browser-Automatisierung
Einige Websites verwenden JavaScript, um Inhalte dynamisch zu laden. Zum Scrapen dieser Seiten können Python-Scraper einen Browser automatisieren, indem sie Folgendes verwenden:
Selenium – Startet und steuert einen echten Browser wie Chrome. Kann komplexe Websites mit JS verwalten.
Dramatiker – Eine neuere Alternative zu Selenium für die Browser-Automatisierung.
Komplette Web-Scraping-Frameworks
Es gibt auch voll funktionsfähige Frameworks, die eine vollständige Scraping-Lösung bieten:
Scrapy – Ein beliebtes Scraping-Framework mit integrierter asynchroner Parallelität, Spider-Klassen und Integration mit anderen Python-Bibliotheken.
Pyspider – Ein Open-Source-Scraping-System mit Web-Benutzeroberfläche und Integration in Browser.
Diese Bibliotheken können nach Bedarf kombiniert werden, um einen maßgeschneiderten Web-Scraper in Python zu erstellen. Als Nächstes gehen wir ein Beispiel mit einigen dieser Tools durch.
Schritt-für-Schritt zum Erstellen eines Python-Web-Scrapers
Sehen wir uns an, wie wir in Python einen einfachen Web-Scraper erstellen können, um Daten von einer Site zu extrahieren.
Wir kratzen Buchdaten aus dem Offenen Books.toscrape.com Website mit Requests und BeautifulSoup. Die Schritte, die wir behandeln werden, sind:
1. Identifizieren Sie die Daten, die gescrapt werden sollen
Zuerst untersuchen wir die Website in einem Browser und identifizieren die Daten, die wir extrahieren möchten. Wir beschließen, für jedes Buch die Produktkategorie, den Buchtitel, den Preis und das Bild zu extrahieren.
2. Untersuchen Sie die Seitenstruktur
Als Nächstes betrachten wir die zugrunde liegende HTML-Struktur der Seiten mithilfe des Inspektortools des Browsers. Wir sehen Buchtitel, Preis und Bild live im Inneren <li> Tags mit der Klasse „product_pod“. Die Kategorie befindet sich im URL-Pfad der Seite.
3. Installieren Sie Python-Bibliotheken
Jetzt können wir die Python-Bibliotheken installieren, die wir benötigen – Requests zum Herunterladen der Seiten, Beautiful Soup zum Parsen und Extrahieren von Daten aus dem HTML:
pip install requests bs44. Bibliotheken importieren
In unserem Python-Skript importieren wir Requests und BeautifulSoup:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup5. Definieren Sie URLs zum Scrapen
Wir beginnen mit dem Durchsuchen der ersten Seite der Kategorie „Mystery“:
url = ‘http://books.toscrape.com/catalogue/category/books/mystery_3/index.html‘6. Laden Sie den Seiten-HTML herunter
Mithilfe von Requests können wir den Seiten-HTML herunterladen:
response = requests.get(url)
html = response.text7. Analysieren Sie mit BeautifulSoup
Wir erstellen ein BeautifulSoup-Objekt aus dem HTML:
soup = BeautifulSoup(html, ‘html.parser‘)8. Extrahieren Sie die Produktdaten
innen for Schleifen verwenden wir BeautifulSoup, um die Produktdaten aus dem Seiten-HTML zu extrahieren und auszudrucken:
# Extract product category from the URL
category = url.split(‘/‘)[-2]
# Extract all products in the page
products = soup.find_all(‘li‘, {‘class‘: ‘product_pod‘})
for product in products:
# Extract title
title = product.find(‘a‘).text
# Extract price
price = product.find(‘p‘, {‘class‘: ‘price_color‘}).text
# Extract image url
img_url = product.find(‘img‘)[‘src‘]
print(category, title, price, img_url)9. Wiederholen Sie den Vorgang für jede Seite
Um Daten von allen Seiten zu extrahieren, durchlaufen wir die Seiten-URLs, erhöhen die Seitenzahl und wiederholen den Scraping-Vorgang für jede Seite.
Und das ist es! Mit nur wenigen Zeilen Python-Code können wir mithilfe von Requests und BeautifulSoup Produktdaten von einer Website extrahieren.
Dieses Beispiel behandelt die Kernkonzepte wie das Erstellen von Anfragen, das Parsen von HTML und die Verwendung von Selektoren zum Extrahieren von Daten. Mit diesen Bausteinen können Sie mit dem Scrapen vieler Arten von Websites und Daten beginnen.
Als Nächstes gehen wir einige Tipps zur Herstellung robuster Schaber in Produktionsqualität durch.
Tipps für robustes Web Scraping
Hier sind einige Best Practices, die Sie beim Bau von Scrapern befolgen sollten:
Behandeln Sie Fehler und Wiederholungsversuche
Websites können Ausfälle von Timeouts bis hin zu 500 Fehlern aufweisen. Implementieren Sie eine Fehlerbehandlungslogik, z. B. die Wiederholung fehlgeschlagener Anfragen. Der requests.Session Das Objekt erleichtert die Verwaltung von Anforderungswiederholungen.
Verwenden Sie Proxys und Rotation
Websites können Scraper basierend auf IP-Adressen blockieren. Durch die Verwendung und Rotation von Proxys können Anfragen auf mehrere IPs verteilt werden, um eine Blockierung zu vermeiden. Python-Bibliotheken wie requests Erleichtern Sie das Senden von Anfragen über einen Proxy.
Fügen Sie Drosselung, Pausen und Randomisierung hinzu
Scrapen Sie mit angemessener Geschwindigkeit, um eine Überlastung der Server zu vermeiden. Fügen Sie zufällige Zeitpausen zwischen den Anfragen hinzu und ändern Sie die Reihenfolge nach dem Zufallsprinzip, um menschlicher zu wirken.
Benutzeragenten und Header
Stellen Sie den User-Agent-Header so ein, dass er einen echten Webbrowser nachahmt, damit er nicht wie ein automatisierter Bot erscheint.
Inkrementell zwischenspeichern und speichern
Speichern Sie die Scraped-Daten inkrementell, damit der Fortschritt im Fehlerfall nicht verloren geht. Caching beschleunigt das Scraping, indem es das erneute Herunterladen von Seiteninhalten, die sich nicht geändert haben, vermeidet.
Asynchrones Scraping
Scrapen Sie mehrere Seiten gleichzeitig, um die Geschwindigkeit zu erhöhen, indem Sie asynchrone Bibliotheken wie httpx und asyncio nutzen.
Robuste Fehlerbehandlung, Parallelität, Proxys und Caching stellen sicher, dass Ihr Scraper Daten schnell und zuverlässig sammelt, ohne blockiert zu werden.
Rechtliche und ethische Überlegungen
Während die meisten öffentlichen Daten im Internet gelöscht werden können, sind einige rechtliche Aspekte zu berücksichtigen:
AGB – Vermeiden Sie Scraping-Sites, deren Nutzungsbedingungen dies ausdrücklich verbieten.
Datenschutzgesetze – Sammeln Sie keine personenbezogenen Daten ohne Einwilligung, wie dies durch Vorschriften wie die DSGVO vorgeschrieben ist.
Urheberrecht – Kopieren oder veröffentlichen Sie keine großen Teile urheberrechtlich geschützter Inhalte direkt. Kleine Proben zur Analyse sind in der Regel im Rahmen einer fairen Verwendung zulässig.
Ratenlimits – Beachten Sie die Geschwindigkeitsbegrenzungen und Einschränkungen, die Websites auf ihren Servern festlegen.
Es ist auch eine gute ethische Praxis, bei Ihren Scraping-Aktivitäten transparent zu sein, anstatt Ihre Absichten zu verbergen. Wann immer möglich, ist die Verwendung offizieller APIs dem Scraping vorzuziehen.
Das Auslesen kleinerer Datenmengen von öffentlichen Websites für nichtkommerzielle Zwecke ist in der Regel gestattet, es sind jedoch stets die ausdrücklichen Richtlinien der Website zu beachten.
Zusammenfassung der Best Practices für das Scraping
- Verwenden Sie robuste Bibliotheken wie Requests, BeautifulSoup und Selenium zum Scrapen dynamischer Websites
- Implementieren Sie eine Fehlerbehandlung und Wiederholungsversuche, um den Bruch von Scrapern zu verhindern
- Rotieren Sie Proxys und Benutzeragenten, um Anfragen zu verteilen und Blockaden zu vermeiden
- Fügen Sie Drosselungen, Verzögerungen, Caching und Asynchronität hinzu, um effizient und skalierbar zu scrappen
- Vermeiden Sie Verstöße gegen Nutzungsbedingungen, Urheberrechtsverletzungen und Overscraping
- Verwenden Sie nach Möglichkeit offizielle APIs anstelle von Scraping
Web Scraping ist ein leistungsstarkes Tool zur Nutzung der riesigen Datenmengen im Web. Indem Sie die Best Practices und APIs für das Scraping befolgen, sofern verfügbar, können Sie nützliche Daten sicher und effektiv sammeln.
Python ist mit seiner großen Auswahl an ausgereiften Scraping-Bibliotheken eine ideale Sprache für den Aufbau robuster Datenextraktionspipelines.
Ich hoffe, dass dieser Leitfaden einen umfassenden Überblick über Web Scraping mit Python bietet. Die Möglichkeiten für Scraping-Projekte sind endlos – ziehen Sie los und extrahieren Sie nützliches Wissen aus dem Internet!
