Web Scraping ermöglicht die automatisierte Extraktion von Daten von Websites. Diese leistungsstarke Technik wird in vielen Branchen eingesetzt, um große Datenmengen für Analysen und Business Intelligence zu sammeln. Mit der Weiterentwicklung des Webs entwickeln sich auch die Tools und Techniken weiter, die für ein effektives Scraping im großen Maßstab erforderlich sind. In diesem Beitrag werden wir einige der besten Tools zum Erstellen von Scrapern und zur Bewältigung der größten Herausforderungen des modernen Web-Scrapings untersuchen.
Eine kurze Geschichte des Web Scraping
Das Web wurde 1989 erstellt, aber erst Mitte der 1990er Jahre kamen die ersten Webcrawler und Scraper auf den Markt. Diese frühen Bots indizierten das entstehende Web und aktivierten die ersten Suchmaschinen.
Gehen wir zurück in die frühen 2000er Jahre, als Web Scraping mit der Veröffentlichung von Tools wie Beautiful Soup einen Aufschwung erlebte. Plötzlich hatten Entwickler eine einfache Möglichkeit, HTML zu analysieren und Daten mit Python zu extrahieren. Der Aufstieg von JavaScript und dynamischen Websites brachte neue Herausforderungen mit sich, mit denen die frühen Scraping-Tools zu kämpfen hatten.
Heute ist Web Scraping allgegenwärtig. Die Menge der online generierten Daten explodiert und Unternehmen verlassen sich in allen Bereichen, von der Preisüberwachung bis zur Lead-Generierung, auf Scraping. Auch die Website-Sicherheit ist weitaus fortschrittlicher, daher müssen Scraper heimlicher vorgehen, um Blockaden zu vermeiden.
Um diesen Herausforderungen gerecht zu werden, wurden moderne Werkzeuge entwickelt. Das Scraping dynamischer Websites, der Umgang mit Blöcken, die Verwaltung von Proxys und die Integration von Headless-Browsern sind mittlerweile selbstverständlich. Lassen Sie uns einige der wichtigsten Tools zur Bewältigung dieser Herausforderungen heute erkunden.
Ist Web-Scraping legal?
Bevor wir uns konkrete Tools ansehen, lohnt es sich, den rechtlichen Status von Web Scraping zu klären. Im Großen und Ganzen ist das Auslesen öffentlicher Daten von Websites in den meisten Rechtsordnungen legal. Es gibt jedoch einige wichtige Ausnahmen:
- Copyright: Ohne Genehmigung dürfen Sie keine großen Teile des Inhalts kopieren und reproduzieren. Das vollständige Scrapen von Artikeln oder Medien ist in der Regel illegal.
- Nutzungsbedingungen: Viele Websites verbieten Scraping in ihren AGB. Sie riskieren Kontosperrungen oder rechtliche Schritte, wenn Sie erwischt werden.
- Persönliche Daten: Das Scrapen persönlicher Benutzerdaten wie E-Mails verstößt oft gegen Datenschutzgesetze.
Die Legalität hängt auch davon ab, wie man kratzt. Tools, die darauf abzielen, Blockaden zu umgehen oder Bots zu tarnen, können gegen die Gesetze zum Eindringen in Computer verstoßen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Scraper nur auf öffentliche Daten abzielen, Kopien urheberrechtlich geschützter Inhalte minimieren, die Nutzungsbedingungen respektieren und persönliche Informationen vermeiden sollten. Es gibt Grauzonen. Konsultieren Sie daher im Zweifelsfall einen qualifizierten Rechtsberater.
Herausforderungen beim Web-Scraping
Das Scrapen von Daten aus modernen dynamischen Websites bringt viele Herausforderungen mit sich:
Ausführung von JavaScript
Die meisten Websites verwenden mittlerweile JavaScript zum Rendern von Inhalten. Scraper benötigen eine JavaScript-Engine, um Code auszuführen, andernfalls rufen sie leere HTML-Shells ab. Headless-Browser wie Puppeteer bieten diese Fähigkeit.
Umgang mit Bot-Blöcken
Websites versuchen, Bots zu erkennen und zu blockieren, um Missbrauch zu verhindern. Scraper müssen menschliches Surfverhalten nachahmen, um legitim zu wirken. Rotierende IPs und Proxys, das Anpassen von Browser-Fingerabdrücken und Drosselungsanfragen helfen, Blockaden zu umgehen.
Umgang mit Ratenlimits
Websites begrenzen üblicherweise den Scraping-Verkehr nach IP-Adresse. Scraper benötigen große Proxy-Pools und eine intelligente Anforderungsdrosselung, um Blockaden zu verhindern.
Webseiten richtig darstellen
Scraper müssen Seiten wie einen Browser interpretieren und Cookies, Header, Weiterleitungen und die Ausführung von JavaScript verarbeiten. Bibliotheken wie Playwright, Puppeteer und Selenium ermöglichen dies.
Maßstab verwalten
Scraper für geschäftliche Zwecke müssen oft Tausende von Seiten pro Tag über mehrere Standorte hinweg verarbeiten. Tools müssen die Kapazität bieten, das Crawling zu skalieren und große Datenmengen zu verarbeiten.
Es gibt viele andere Herausforderungen wie den Umgang mit CAPTCHAs, die Verwaltung von Browsern und Proxys, das Parsen von komplexem HTML usw. Top-Web-Scraping-Tools zielen darauf ab, diese Komplexitäten zu abstrahieren.
Die besten Python-Scraping-Tools
Python ist aufgrund seiner umfangreichen Tools und seiner Zugänglichkeit für Anfänger die beliebteste Scraping-Sprache. Hier sind einige wichtige Python-Scraping-Bibliotheken:
Anfragen & BeautifulSoup
Requests verarbeitet HTTP-Anfragen zum Abrufen von Seiteninhalten. BeautifulSoup analysiert HTML/XML und ermöglicht die Elementauswahl mithilfe von CSS-Selektoren oder Traversal-APIs. Die beiden werden häufig zusammen verwendet.
Scrapy
Ein beliebtes Scraper-Framework, das das parallele Crawlen mehrerer Seiten, das Verfolgen von Links, das Zwischenspeichern von Seiten, das Exportieren strukturierter Daten und mehr übernimmt. Es hat eine steilere Lernkurve als Requests/BS, ist aber sehr leistungsstark.
Selenium
Selenium steuert echte Browser wie Chrome und Firefox über das WebDriver-Protokoll. Dies ermöglicht die Ausführung von JavaScript zum Rendern dynamischer Seiten. Es ist langsamer als andere Tools, aber für einige Websites notwendig.
Puppenspieler
Puppeteer steuert kopfloses Chrome von Python aus mit Pyppeteer. Es bietet eine High-Level-API für Browser-Automatisierungsaufgaben wie die Eingabe von Text, das Klicken auf Schaltflächen, das Scrollen usw. Schneller als Selenium ohne den Mehraufwand für das Rendern.
Dramatiker
Bietet ähnliche Funktionen wie Puppeteer, funktioniert jedoch browserübergreifend (Chrome, Firefox, Safari) und sprachübergreifend (Python, JS, .NET, Java). Integriert die Headless-Ausführung mit einer API zur Browsersteuerung.
Kajak
Vereinfachte plattformübergreifende Web-Automatisierungsbibliothek für Python mit Headless-Browser-Unterstützung. Die Syntax legt Wert auf Lesbarkeit.
Crawlee
Das moderne Web-Scraper-SDK für Python und Node.js konzentriert sich auf die Handhabung von Anti-Scraping-Schutzmaßnahmen. Crawlee ist der Motor hinter den Apify-Scrapern.
Zum Parsen von HTML sind lxml und parsel beliebte Alternativen zu BeautifulSoup mit besserer Leistung. Es gibt auch unzählige andere hilfreiche Python-Scraping-Bibliotheken – das ist eine der wahren Stärken der Sprache.
Top-JavaScript-Scraping-Tools
Für JavaScript-Entwickler oder diejenigen, die mit Node.js arbeiten, gibt es ein ebenso reichhaltiges Ökosystem an Scraping-Bibliotheken:
Puppenspieler
Die beliebteste Bibliothek zur Steuerung von Headless Chrome über Node.js. Stellt eine API zum Auslösen von Aktionen und zum Abrufen von Daten von Seiten bereit.
Dramatiker
Ähnlich wie sein Python-Pendant ist Playwright eine Browser-Automatisierungsbibliothek zur Steuerung von Chromium, Firefox und WebKit. Die browserübergreifende Unterstützung ist der Hauptvorteil gegenüber Puppeteer.
Tschüs
Ein schnelles und leichtes Äquivalent von BeautifulSoup für Node.js. Nützlich für einfache Parsing-Aufgaben, es fehlen jedoch Browser-Emulationsfunktionen.
Habe Scraping
Baut auf dem Got-HTTP-Client auf, um das Senden von Anfragen zu ermöglichen, die Browserverhalten nachahmen, z. B. die Verarbeitung von Cookies, Headern und Weiterleitungen.
Apify-SDK
Bietet einen Crawler, verschiedene Scraper, einen Proxy-Manager und mehr. Inklusive Crawlee unter der Haube für robustes Schaben. Der Fokus liegt auf Automatisierung, Skalierbarkeit und der Überwindung von Anti-Scraping-Maßnahmen.
ScrapyJS
Eine Portierung des beliebten Scrapy-Frameworks auf JavaScript, die eine bewährte Plattform für groß angelegtes Crawling und Datenextraktion bietet.
Es gibt auch zahlreiche allgemeine HTTP-Clients und HTML-Parser-Optionen: Node-Fetch, Axios, Cherrio, Import.io, X-Ray usw.
Headless Browser Scraping
Headless-Browser wie Playwright, Puppeteer und Selenium sind für das Scraping moderner JavaScript-lastiger Websites unerlässlich. Hier sind einige der wichtigsten Funktionen, die sie bieten:
- JavaScript-Ausführung – Erforderlich, um von JavaScript geladene Seiteninhalte darzustellen.
- DOM-Zugriff – Untersuchen und extrahieren Sie Daten aus Seiten-DOM-Bäumen.
- CSS-Selektoren – Elemente per Selektor wie jQuery abfragen.
- Aktions-API – Automatisieren Sie Interaktionen wie Klicks, Scrollen und Formulareingaben.
- Lokale Speicherung – Behalten Sie Cookies und lokalen Speicher sitzungsübergreifend bei.
- Screenshots – Erfassen Sie Screenshots von Seiten.
- Web-Worker – Browser-Automatisierung parallelisieren.
- Stealth – Optionen zum Ändern von Fingerabdrücken und zum Nachahmen von Menschen.
- Cross-Browser – Testen Sie Scraping in verschiedenen Browsern und Kontexten.
Diese Browser ermöglichen eine überzeugende Automatisierung und Umgehung von Bot-Schutzmaßnahmen. Sie bringen Leistungseinbußen mit sich, sodass Sie auf diese Weise nicht das gesamte Web durchsuchen möchten, aber sie sind für das Durchsuchen anspruchsvoller Websites von unschätzbarem Wert.
Beliebte Bibliotheken wie Playwright, Puppeteer und Crawlee abstrahieren die Komplexität und bieten gleichzeitig Flexibilität durch Browserkontexte und direkten Treiberzugriff. Bei den meisten Schabearbeiten können Sie auf die direkte Verwendung von Selen verzichten.
Proxys verwalten
Regelmäßig rotierende IPs sind entscheidend, um Blockaden beim Scraping in großem Maßstab zu vermeiden. Wohn-Proxys mit echten Benutzer-IPs bieten die besten Ergebnisse und Anonymität.
Rechenzentrums-Proxys sind schneller und billiger, aber leicht zu erkennen. Sie helfen immer noch bei der Verteilung von Anfragen. Zu den beliebten Rechenzentrumsanbietern gehören Luminati und Oxylabs.
Wohnvertreter ahmen echte Heimanwender nach und eignen sich daher ideal zum Schaben. Zu den wichtigsten Proxy-Anbietern gehören Smartproxy, GeoSurf und Microleaves.
Verschiedenes verwenden kostenlose öffentliche Proxys führt normalerweise zu schlechter Betriebszeit und Geschwindigkeit und führt schnell zu Massenblockaden. Kostenlose Proxys sollten für Business Scraping vermieden werden.
Mobile Proxys Weisen Sie IPs aus Mobilfunk-Datentarifen zu. Hilfreich für den Zugriff auf mobile Websites oder die Nachahmung mobiler Benutzer.
Scraping-Tools müssen Proxys integrieren und Anfragen effizient über sie verteilen. Pakete wie Proxy-Chain, Luminati-Proxy und Microleaves vereinfachen die Proxy-Verwaltung in Node.js.
Überwindung von Bot-Blockaden
Scraper können verschiedene Taktiken integrieren, um menschlicher zu wirken und Blockaden zu vermeiden:
- Benutzeragenten rotieren – Imitieren Sie verschiedene Browser und Geräte.
- Imitieren Sie die Mausbewegung – Verwenden Sie beim Klicken usw. organische Mausmuster.
- Variieren Sie die Zeiten – Kratzen Sie nicht mechanisch, um einer Entdeckung zu entgehen.
- Behandeln Sie CAPTCHAs – Lösen Sie Tests automatisch über Dienste oder leiten Sie sie an Benutzer weiter.
- JavaScript-Randomisierung – Hook-and-Spoof-Methoden wie
Math.random(). - Fingerabdrücke drehen – Ändern Sie die Fingerabdruckeigenschaften von Canvas, WebGL usw.
Crawlee und Apify SDK implementieren diese Techniken automatisch. Für andere Scraper gibt es Ralf Webers Blog viele tolle Tipps beim heimlichen Schaben.
Gehostete Scraping-Dienste
Der Bau eigener Schaber erfordert technisches Geschick. Für Nicht-Entwickler gibt es gehostete Dienste wie die Apify-Plattform Bereitstellung vorgefertigter Lösungen:
- App Store – Wählen Sie gezielte Scraper für gängige Websites und Anwendungsfälle (Amazon, Instagram, SEO usw.).
- Web-Scraper – Erstellen Sie Scraper visuell ohne Codierung über eine Browser-Erweiterung.
- Web-Scraping-API – Senden Sie URLs und extrahieren Sie Daten mithilfe von REST-APIs oder Clients.
- Berechnen – Führen Sie Scraper auf einer verwalteten Cloud-Infrastruktur aus.
- Lagerung – Datensätze, Schlüsselwertspeicher, Anforderungswarteschlangen und mehr.
- Schauspieler – Serverlose Scraping-Microservices.
Diese Plattformen abstrahieren Entwickler und Infrastrukturherausforderungen. Die Konkurrenz kommt von ähnlichen Diensten wie ScrapeHero, 80legs, ScrapingBee, ScraperAPI und mehr.
Datenverarbeitung und -verarbeitung
Nach dem Scrapen müssen rohe HTML-Daten analysiert, bereinigt, strukturiert, analysiert und gespeichert werden. Die Pipeline sieht im Großen und Ganzen so aus:
Daten analysieren -> Reinigen und verwandeln -> Geschäft -> Exportieren/konsumieren
Für die Speicherung sind PostgreSQL, MySQL, MongoDB und Cloud-Data-Warehouses wie BigQuery gängige Optionen.
ETL-Tools wie Talend, Airbyte und Stitch helfen bei der Modellierung von Daten, während Amazon S3, FTP und APIs den Export als JSON, CSV, XML usw. ermöglichen.
Data-Science- und BI-Tools wie Python, R, Spark, Tableau, Metabase und mehr erschließen Erkenntnisse aus Scraped-Daten.
Es gibt zahlreiche Möglichkeiten für die Verarbeitung von Scraped-Daten – der Schlüssel liegt in der Auswahl von Speicher und Schnittstellen, die für Ihren Anwendungsfall geeignet sind.
Rechtliches und ethisches Scraping
Fassen wir noch einmal die Grundprinzipien des verantwortungsvollen Web-Scrapings zusammen:
- Nehmen Sie nur öffentlich zugängliche Daten ins Visier.
- Vermeiden Sie das Kopieren erheblicher urheberrechtlich geschützter Inhalte.
- Beachten Sie die Nutzungsbedingungen der Website.
- Minimieren Sie die Erhebung privater personenbezogener Daten.
- Verwenden Sie auf den Zielseiten nur die minimal erforderlichen Ressourcen.
- Identifizieren Sie sich korrekt über User-Agent-Strings.
Es empfiehlt sich außerdem, Anfragen zu drosseln, Proxys in Maßen zu verwenden und CAPTCHAs nach Möglichkeit manuell auszufüllen. Achten Sie in politischen, aktivistischen oder investigativen Kontexten besonders darauf, keine Gesetze zu brechen.
Scraping ermöglicht einige äußerst nützliche Anwendungen – Preisüberwachung, Marktforschung, Suchmaschinen usw. Letztendlich kommt es darauf an, wie Sie die Technik anwenden. Scraper sollten darauf abzielen, auf jeder Baustelle eine höfliche, unsichtbare und rücksichtsvolle Präsenz zu zeigen.
Best Practices für das Scraping
Hier sind einige Tipps für maximalen Erfolg und Effizienz beim Schaben:
- Erkunden Sie Websites manuell – Verstehen Sie die Seitenstruktur vor dem Scrapen.
- Verwenden Sie Sitemaps – Entdecken Sie Links über /sitemap.xml.
- Überprüfen Sie Netzwerkanfragen – Reverse Engineering von AJAX-APIs, die Daten zurückgeben.
- Validieren Sie häufig – Überprüfen Sie eine Stichprobe von Daten, um Fehler frühzeitig zu erkennen.
- Überwachen Sie Statuscodes – Achten Sie auf Blöcke, die mit 403, 429 usw. gekennzeichnet sind.
- Im großen Maßstab bereitstellen – Scraper horizontal über Server hinweg skalieren.
- Nutzen Sie Proxys – Wechseln Sie die IPs häufig, insbesondere bei Privat-Proxys.
- Schaben Sie intelligent – Begrenzen Sie die Lautstärke und verteilen Sie die Ladung, um eine Erkennung zu vermeiden.
- Daten beibehalten – Speichern Sie Scraped-Daten sicher in Datenbanken oder Data Lakes.
- Daten bereinigen – Deduplizieren, validieren und normalisieren Sie Daten für die Analyse.
Scraping ist ein iterativer Prozess. Investieren Sie im Voraus Zeit in die Planung, Fehlerbehebung und das Testen Ihrer Scraper, um qualitativ hochwertige Ergebnisse sicherzustellen.
Leistungsstarke Open-Source-Scraping-Tools
Für mehr Kontrolle, Reife und Sichtbarkeit sind Open-Source-Scraping-Frameworks für viele vorzuziehen:
- Scrapy – Ausgereifter Python-Scraper mit vielen praktischen Funktionen wie Scrapy Cloud.
- Crawlee – Node.js-Scraper mit robuster Handhabung des Anti-Bot-Schutzes.
- colly – Fast Go-Schaber, optimiert für Einfachheit und Erweiterbarkeit.
- webscraper.io – All-in-One-Web-Scraping-Framework mit sofortiger API und Browser-Frontends.
- HTTWrap – Modulare .NET-Bibliothek nach dem Vorbild beliebter Python-Bibliotheken.
- Scrapy-Selen – Scrapy-Middleware zur Integration von echtem Browser-Scraping.
- chrome-aws-lambda – Serverloses Scraping mit Chrome auf AWS Lambda.
Diese Tools sind kampferprobt und für fortgeschrittene Anwendungsfälle anpassbar. Kommerzielle Plattformen wie Apify bauen auf Tools wie Crawlee, Colly und Scrapy auf.
Scraping dynamischer Websites
Hier sind einige Tipps zum Scrapen anspruchsvoller dynamischer Websites:
- Verwenden Sie einen Headless-Browser – Führen Sie JavaScript aus, um Inhalte darzustellen.
- Überprüfen Sie Netzwerkanfragen – Reverse Engineering-APIs, die Daten zurückgeben.
- Bei einem Fehler erneut versuchen – Dynamische Websites können vorübergehende Fehler verursachen.
- Warten auf Elemente – Stellen Sie sicher, dass JS vor der Extraktion geladen wurde.
- Analysieren Sie Websockets – Einige Websites streamen Daten über Websocket-Verbindungen.
- Überprüfen Sie, ob Anzeichen einer Blockierung vorliegen – Überwachen Sie Fehlercodes und -grenzen.
Nutzen Sie Dienstprogramme wie Playwright, Crawlee und Selenium. Dynamisches Scraping erfordert oft mehr Bastelaufwand als statische Websites. Planen Sie Iterationen von Versuch, Irrtum und Verbesserung.
Die Zukunft des Web Scraping
Hier sind einige Vorhersagen für die Entwicklung des Scrapings:
- Intelligenteres Blockieren – Erwarten Sie von Websites eine fortschrittlichere Bot-Erkennung. Scraper müssen heimlicher werden.
- Neue Frameworks – Entwickler werden weiterhin verbesserte Bibliotheken und Tools veröffentlichen.
- Mehr JavaScript – Scraper müssen JS in Browsern ausführen, um dynamisches Rendering zu bewältigen.
- KI-Integration – Maschinelles Lernen bietet großes Potenzial für die Automatisierung komplexer Scraping-Aufgaben.
- Rechtliche Auseinandersetzungen – Wir werden weitere wegweisende Scraping-Klagen sehen, die Auswirkungen auf die Praktiker haben.
- Verteiltes Schaben – Blockchain, föderierte Systeme und verteilte Browsernetzwerke können dezentrales Scraping ermöglichen.
- Spezialisierung – Allzweck-Frameworks werden bestehen bleiben, aber Nischen-Use-Case-Scraper werden sich vermehren.
Web Scraping ist mittlerweile Mainstream, aber immer noch ein Wettrüsten gegen Website-Verteidigungsmaßnahmen. Erwarten Sie, dass die Tools weiter weiterentwickelt werden, während Entwickler kreative Problemumgehungen finden. Spannende Innovationen stehen uns sicherlich bevor.
Zusammenfassung
In diesem Beitrag wurden die Ursprünge des Web-Scrapings und der Scarping-Grundlagen untersucht, angefangen vom Umgang mit Anti-Scraping-Schutzmaßnahmen bis hin zur Datenverarbeitung und -speicherung. Wir haben die besten Open-Source-Tools für Python und JavaScript sowie gehostete Scraping-Lösungen behandelt.
Zu den wichtigsten Highlights gehören:
- Web Scraping ist technisch anspruchsvoll, bietet jedoch einen enormen Mehrwert, wenn es verantwortungsvoll durchgeführt wird.
- Das Anfordern von Daten in großem Umfang erfordert Tools zur Umgehung von Bot-Blockierungsmaßnahmen.
- Headless-Browser wie Playwright sind für den Umgang mit JavaScript unerlässlich.
- Residential Proxys helfen dabei, Anfragen auf verschiedene IPs zu verteilen, um Blockaden zu vermeiden.
- Beliebte Bibliotheken stellen Bausteine bereit, während Plattformen Entwickler- und Infrastrukturprobleme beseitigen.
- Mit dem richtigen Ansatz kann Web Scraping bahnbrechende Anwendungen ermöglichen.
Die Tools, Tutorials und Techniken, auf die verwiesen wird, ermöglichen es Ihnen, mit dem Nutzen des Webs zu beginnen – die Möglichkeiten sind riesig. Bleiben Sie dran für weitere Leitfäden zu speziellen Themen im Web Scraping!
