Web Scraping: Beste Methoden und Praktiken

Hallo! Web-Scraping hat sich zu einem integralen Bestandteil moderner Geschäfte entwickelt. In diesem Artikel werde ich die führenden Methoden und Praktiken des Web-Scrapings teilen, über seine Herausforderungen sprechen und wie man sie überwinden kann.

Was ist Web-Scraping?

Web-Scraping ist ein automatisierter Prozess zum Sammeln von Daten von Webseiten. Mit anderen Worten, es handelt sich um ein Verfahren, bei dem ein Programm Anfragen an eine Website sendet, den HTML-Code extrahiert und analysiert, um die erforderlichen Informationen herauszuziehen. Dieser Ansatz ist besonders nützlich, wenn Sie große Datenmengen in kurzer Zeit sammeln müssen. Zum Beispiel, wenn Sie Preise von mehreren Marktplätzen sammeln oder Kommentare aus Foren analysieren müssen.

Warum benötigen Sie Web-Scraping?

Stell dir vor, du musst Daten von tausenden Seiten manuell sammeln. Es würde eine enorme Menge an Zeit und Aufwand erfordern. Web-Scraping automatisiert diesen Prozess. Es ermöglicht es dir:

• Daten leicht analysieren. Zum Beispiel kann Web-Scraping bei der Arbeit mit Marktplätzen helfen, Preisänderungen, Produktverfügbarkeit und Wettbewerber zu überwachen.
• Trends studieren. Web-Scraping ermöglicht es, Daten von Nachrichtenportalen, sozialen Medien und Foren zu extrahieren, um Benutzerpräferenzen und Verhalten zu analysieren.
• Mit den neuesten Änderungen Schritt halten. In manchen Fällen ändern sich Website-Daten und Scraping hilft dabei, schnell aktualisierte Informationen zu erhalten, sei es zu Produktverfügbarkeit oder Preisanpassungen.
• Die effektivsten Strategien entwickeln. Durch die Analyse großer Datensätze können Sie erfolgreiche Marketingstrategien planen und erstellen, positive und negative Erfahrungen von Wettbewerbern berücksichtigen, was Ihrem Unternehmen dabei helfen kann, erfolgreicher zu werden.

Lassen Sie mich Ihnen ein Beispiel dafür geben, wie Web-Scraping im wirklichen Leben angewendet werden kann. Zum Beispiel kann ein SMM-Spezialist einen Scraper einrichten, um Daten zu Kommentaren und Likes auf den Beiträgen von Mitbewerbern zu sammeln, um die beliebtesten Themen und erfolgreiche Strategien zur Publikumsbindung zu identifizieren. Und es gibt viele solcher Beispiele; das Scraping ist eine der Grundlagen eines erfolgreichen Unternehmens heutzutage. Doch es läuft nicht immer reibungslos.

Wie erkennen Websites Scraper?

Viele Website-Besitzer sind gegen das Scraping, auch wenn die Informationen auf ihren Websites öffentlich zugänglich sind. Sie ergreifen aktiv Maßnahmen, um die automatisierte Datensammlung zu verhindern. Im Folgenden habe ich die häufigsten Methoden zum Schutz gegen Datenextraktion von Websites aufgelistet:

Rate Limitierung

Viele Websites verwenden die Rate-Limitierung, um sich gegen automatisierte Scraper zu schützen. Diese Methode legt Grenzen für die Anzahl der Anfragen fest, die innerhalb eines kurzen Zeitraums von einer einzigen IP-Adresse gesendet werden können. Dies hilft nicht nur dabei, eine Serverüberlastung zu verhindern, sondern schränkt auch die Bot-Aktivität ein. Einige Websites sind so konfiguriert, dass nur bestimmte Aktionen blockiert werden, wenn das Limit überschritten wird (z. B. das Erstellen von Konten oder das Absenden von Formularen), während andere Aktionen verfügbar bleiben, was es schwieriger macht, den Block zu erkennen. Um diese Einschränkungen zu umgehen, verwendet man rotierende Proxies. Dadurch kannst du deine IP-Adresse bei jeder neuen Anfrage ändern, um eine Blockierung zu vermeiden.

CAPTCHA

CAPTCHA ist eines der effektivsten Werkzeuge zum Schutz von Websites vor Scraping. Es wird bei verdächtiger Aktivität in Verbindung mit einer großen Anzahl von Anfragen oder unnatürlichem Nutzerverhalten aktiviert. Moderne CAPTCHAs, wie Google reCAPTCHA, analysieren das Nutzerverhalten auf der Seite, während Invisible CAPTCHA automatisch auslösen kann, ohne dass der Nutzer intervenieren muss, wenn ein Bot verdächtige digitale Fingerabdrücke hinterlässt. Um solche Systeme zu umgehen, ist ein gutes Anti-Detect-Browser erforderlich, der den Browser-Fingerabdruck verändert, das Verhalten eines echten Nutzers imitiert und hochwertige Proxies verwendet. Manchmal können Anti-Detect-Browser mit CAPTCHA-Lösern zusammenarbeiten, um die Überprüfung automatisch zu umgehen.

IP-Blöcke

Die Sperrung von IP-Adressen tritt normalerweise auf, wenn zu viele Anfragen in kurzer Zeit gestellt werden und die Website dies als verdächtiges Verhalten ansieht und sie sperrt. Es ist erwähnenswert, dass Websites sowohl einzelne IP-Adressen als auch ganze Bereiche blockieren können, insbesondere wenn diese IP-Adressen zu großen Cloud-Anbietern wie AWS oder Google Cloud gehören. Um diesen Schutztyp am effektivsten zu umgehen, würde ich empfehlen, rotierende mobile oder Wohnmobil-Proxys zu verwenden, da sie schwerer zu erkennen und zu blockieren sind.

Änderungen an der Website-Struktur

Einige Websites ändern regelmäßig ihr HTML-Markup, was die Arbeit von Scrapern erschwert. Die Seite kann CSS-Klassennamen entfernen oder ändern, das DOM (Document Object Model) umstrukturieren und dynamische CSS-Klassen hinzufügen, die sich bei jeder neuen Anfrage ändern. Diese Änderungen sind besonders häufig auf Websites, die JavaScript für das Laden von dynamischen Inhalten verwenden. Um Websites mit solchen Schutzmechanismen zu scrapen, ist es notwendig, Skripte regelmäßig zu aktualisieren und die Relevanz der HTML-Struktur zu überprüfen.

JavaScript-lastige Websites

Viele moderne Websites verlassen sich darauf, dass JavaScript Inhalte lädt, was das Scraping erschwert. Einfaches HTML-Extrahieren liefert nicht mehr die benötigten Daten, da die meisten Inhalte erst geladen werden, nachdem die Seite vollständig geladen ist. Um dieses Problem zu umgehen, werden Headless-Browser verwendet, die häufig mit Bibliotheken wie Puppeteer oder Selenium genutzt werden. Diese Bibliotheken ermöglichen es, dass die Seite vollständig gerendert wird wie in einem regulären Browser und alle Informationen auf einmal abgerufen werden. Zudem können Websites API-Anfragen verbergen oder mit zusätzlicher Authentifizierung schützen, was die Komplexität erhöht.

Langsames Laden der Seite

Wenn eine große Anzahl von Anfragen an eine Website gestellt wird oder wenn der Server stark ausgelastet ist, können Seiten langsam laden, was es für Scraper schwierig macht zu arbeiten. Einige Websites verlangsamen absichtlich die Antwortgeschwindigkeit, wenn sie abnormale Aktivitäten erkennen, was dazu führt, dass der Scraper aufgrund von Timeouts aufhört zu arbeiten. Um dies zu vermeiden, können Sie die Funktion für erneute Anfragen verwenden und vermeiden, die Anfragegeschwindigkeitsgrenzen zu überschreiten.

Phasen des Web-Scraping-Prozesses

Lassen Sie uns jetzt einen Blick auf die wichtigsten Stufen des Scrapings werfen:

• Sammlung des Quellcodes der Seite. Das bedeutet, dass ein HTTP-Anforderung an den Server gesendet wird, um den HTML-Code der Seite zu erhalten. Dieser Prozess ist ähnlich dazu, wie ein Browser funktioniert, wenn er eine Seite lädt, aber anstatt die Seite visuell darzustellen, erhält man den Quellcode. In Python ist die "Requests" Bibliothek perfekt für diese Aufgabe geeignet, da sie es ermöglicht, GET-Anfragen leicht zu senden und den Inhalt der Seite zu erhalten.
• Extrahieren der benötigten Daten. Nachdem der HTML-Code erhalten wurde, verwenden wir einen Parser wie zum Beispiel Beautiful Soup. Dies ist eine der beliebten Bibliotheken für Python, die beim Parsen des HTML-Codes hilft, die erforderlichen Elemente (z. B. Überschriften, Tabellen oder Links) zu finden und Daten daraus zu extrahieren. In diesem Stadium ist es wichtig, die Seitenstruktur sorgfältig zu analysieren, um den Parser richtig zu konfigurieren, um die erforderlichen Elemente und Daten zu finden.
• Formatierung und Speicherung der Daten. Anschließend müssen die Daten in ein praktisches Format umgewandelt werden, sei es CSV, JSON oder eine andere Datenbank, die Ihren Anforderungen entspricht. In diesem Stadium ist es wichtig, die Daten ordnungsgemäß zu organisieren, damit sie leicht zugänglich sind und in Zukunft für Analyse oder Verarbeitung verwendet werden können.

Methoden des Web-Scrapings

In diesem Abschnitt werden wir zwei Methoden des Scrapings besprechen, sowohl für Anfänger, die sich gerade mit diesem Thema befassen, als auch für fortgeschrittene Benutzer.

Einfaches Scraping

Wenn du gerade erst mit dem Scraping anfängst, keine Lust hast oder nicht in der Lage bist, einen Code zu schreiben, kannst du fertige Tools verwenden, die online verfügbar sind. Es gibt viele solcher Tools, zum Beispiel Octoparse oder ParseHub, die visuelle Oberflächen zum Erstellen von Scraping-Skripten anbieten. Mit diesen Apps wird das Scraping selbst für diejenigen zugänglich, die keine Programmierkenntnisse haben.

Octoparse – Ein Programm mit grafischer Benutzeroberfläche, das es Ihnen ermöglicht, Daten einfach zu sammeln. Es unterstützt die Datensammlung von sowohl einfachen als auch dynamischen Websites.

ParseHub - Ein weiterer beliebter Service mit der Fähigkeit, Seiten abzurufen, auf denen der Inhalt nicht sofort geladen wird, sondern während der Interaktion mit der Website.

Programmatisches Scraping

Für komplexere Aufgaben oder um volle Kontrolle über den Scraping-Prozess zu haben, ist es besser, spezialisierte Bibliotheken zu verwenden. Diese Bibliotheken können mit Programmiersprachen wie Python und JavaScript verwendet werden, um den Scraper an spezifische Aufgaben und Anforderungen anzupassen.

Beautiful Soup (Python)

Diese Bibliothek ist für einfache Datenextraktion aus HTML- und XML-Dokumenten konzipiert. Sie eignet sich hervorragend für statische Seiten, auf denen der Inhalt unmittelbar nach dem Laden des HTML verfügbar ist. Beautiful Soup macht das Scannen einfach und effizient, insbesondere für kleine Projekte oder für die Analyse von Daten, die sofort nach dem Laden vollständig auf der Website präsentiert werden.

Beispielcode:

import requests from bs4 import BeautifulSoup

Retrieve the content of the page response = requests.get("https: //example, com") soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

Extract and print all h3 headers for headers in soup.find_all('h3'): print(headers.text)

Puppeteer (JavaScript)

Dies ist ein leistungsstarkes Tool zum Arbeiten mit JavaScript-lastigen Websites. Puppeteer startet einen Chrome-Browser im Headless-Modus, der die Seite vollständig rendert, einschließlich der Ausführung von JavaScript, was es ideal für dynamische Websites macht, bei denen Daten nach dem Rendern geladen werden. Puppeteer ermöglicht das Automatisieren komplexer Szenarien der Interaktion mit einer Webseite, wie das Ausfüllen von Formularen, das Navigieren auf Seiten und das Erstellen von Screenshots.

Code-Beispiel:

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {

Launching the browser in headless mode const browser = await puppeteer.launch(); const page = await browser.newPage();

Navigating to the page await page.goto('https: //example, com');

Extracting and printing the page title const title = await page.title(); console.log( Page title: ${titlee});

Closing the browser await browser.close(); })();

Arten des Web-Scrapings

Das Web-Scraping kann in zwei Hauptarten unterteilt werden: Scraping statischer und dynamischer Seiten. Je nachdem, wie der Inhalt auf der Webseite geladen wird, werden die geeigneten Methoden und Tools zur Extraktion von Daten ausgewählt.

Statische Seiten scrapen

Statische Seiten laden sämtliche Inhalte unverzüglich beim Laden des HTML-Codes der Seite. Dies bedeutet, dass die Daten direkt im HTML-Quellcode verfügbar sind und keine zusätzliche Verarbeitung erforderlich ist, wie z. B. das Ausführen von JavaScript. Für das Scraping solcher Seiten eignen sich einfache Tools, die mit HTML arbeiten, wie Beautiful Soup.

Die Hauptvorteile des Scrapings von statischen Seiten sind Einfachheit und Geschwindigkeit. Da das HTML sofort vollständig geladen wird, kann der Scraper problemlos die benötigten Daten extrahieren, ohne zusätzliche Skripte oder Browsersimulationen zu benötigen.

Beispiele für Websites mit einfachem statischem Inhalt:

• Nachrichtenseiten – Viele Nachrichtenportale bieten Artikel in statischem HTML ohne dynamisches Datenladen.
• Blogs – Persönliche oder Unternehmensblogs verwenden häufig statische Seiten zur Anzeige von Inhalten.
• Informationsportale – Seiten, die Referenzinformationen, Dokumente oder andere Textdaten enthalten, sind oft nicht auf JavaScript angewiesen, um Inhalte zu laden.

Scraping dynamische Seiten

Dynamische Seiten laden den Haupt-HTML-Code sofort, aber ein Teil der Daten erscheint erst, nachdem die Seite vollständig geladen wurde. Dies erschwert das Scrapen, da Standard-Bibliotheken wie Beautiful Soup nicht mit JavaScript interagieren können. Für solche Aufgaben werden Tools benötigt, die in der Lage sind, die Seite zu rendern, mit ihr zu interagieren und Skripte auszuführen, so wie es ein echter Browser tut. Beispiele für solche Tools sind Puppeteer, Selenium und Playwright, die den Browser im sogenannten „headless“-Modus ausführen, um einen echten Browser zu simulieren. Das Problem bei dynamischen Seiten ist, dass viele Websites Daten laden, während der Benutzer mit der Website interagiert. Zum Beispiel können beim Scrollen neue Elemente erscheinen, und Daten können über AJAX-Anfragen geladen werden. In diesem Fall können herkömmliche Tools nicht sofort alle Inhalte abrufen, da sie nach bestimmten Aktionen geladen werden.

Beispiele für dynamische Websites:

• Soziale Netzwerke – Plattformen wie Facebook, Instagram oder Twitter verwenden aktiv JavaScript für das dynamische Laden von Inhalten.
• Große E-Commerce-Plattformen – Online-Shops wie Ozon, WB, Amazon, AliExpress usw. laden Produkt- und Filterdaten dynamisch über AJAX-Anfragen, abhängig von Benutzeraktionen.
• Plattformen für nutzergenerierte Inhalte – Websites wie YouTube oder Reddit laden Inhalte (Videos, Kommentare, Beiträge) basierend auf der Benutzeraktivität unter Verwendung von JavaScript.

Praktische Tipps für erfolgreiches Web-Scraping

Um Ihren Scraping erfolgreich zu gestalten und keine negative Reaktion von Websites auszulösen, ist es wesentlich, übermäßige Belastung der Webressourcen zu vermeiden. Lassen Sie uns nun die wichtigsten praktischen Tipps und Empfehlungen für erfolgreiches Scraping durchgehen.

1. Befolgen Sie die Regeln der Website

Jede Website hat ihre eigenen Nutzungsbedingungen, die eingehalten werden sollten. Bevor du mit dem Scraping beginnst, ьberprьfe die robots.txt Datei. Diese Datei enthдlt Anweisungen fьr Webcrawler, welche Seiten gescraped werden kцnnen und welche nicht. Obwohl die Befolgung dieser Anweisungen aus technischer Sicht nicht verpflichtend ist, kann ein Nichtbeachten zu rechtlichen Konsequenzen oder einer Blockierung des Ressourcen führen.
Ignoriere auch nicht die Nutzungsbedingungen (ToS) der Website. Auf vielen Websites, insbesondere in sozialen Netzwerken und groЯen Plattformen, kann das Scrapen von Daten hinter einem Login (z. B. persönlichen Seiten) gegen ihre Regeln verstoßen und rechtliche Fragen aufwerfen.

2. Geschwindigkeit und Last auf der Website

Beim Sammeln von Daten von kleinen Websites oder Ressourcen mit begrenzter Bandbreite versuchen Sie nicht, eine übermäßige Last zu erzeugen, indem Sie eine Vielzahl von HTTP-Anfragen senden. Fügen Sie Verzögerungen zwischen den Anfragen hinzu (normalerweise von einigen Sekunden bis zu einer Minute) und begrenzen Sie die Anzahl der Anfragen innerhalb eines bestimmten Zeitraums. Dies ist besonders wichtig, wenn Sie mit kleinen Websites arbeiten, die durch eine große Anzahl von Anfragen leicht überlastet werden können.
In solchen Fällen empfehle ich, das Scraping während Zeiten mit geringem Verkehr (z. B. nachts) durchzuführen, um negative Auswirkungen auf den Betrieb der Ressource zu minimieren.

3. Verwende APIs, wenn möglich

Einige Websites bieten offizielle APIs zum Zugriff auf Daten an. Die Verwendung einer API ist nicht nur eine ethische Möglichkeit, um Daten zu erhalten, sondern auch eine effizientere Methode. APIs bieten oft strukturierte Daten und reduzieren die Last auf dem Server. Wenn die Website, die du scrapen möchtest, eine API anbietet, ist es besser, diese zu nutzen anstatt die Seite direkt zu scrapen.

4. IP-Rotation

Um Website-Blockaden zu verhindern, ist es wichtig, IP-Rotation zu verwenden. Wenn zu viele Anfragen von einer einzigen IP-Adresse gesendet werden, kann die Website sie automatisch als verdächtige Aktivität blockieren. Die Verwendung von Anti-Detect-Browsern zusammen mit Proxies, die IP-Rotation erlauben, kann helfen, dieses Problem zu vermeiden. Es ist auch erwähnenswert, dass einige Websites Cloud-IP-Adressen aktiv blockieren, daher ist es besser, Wohn- oder Mobilfunkproxis zu wählen.

5. Verwenden Sie Anti-Erkennungsbrowser

Um automatisiertes Scraping zu verschleiern, insbesondere beim Arbeiten mit Websites, die aktiv JavaScript und andere dynamische Elemente nutzen, wird empfohlen, Anti-Detect-Browser zu verwenden. Sie helfen dabei, die automatisierte Datensammlung zu verbergen, indem sie Browser-Fingerabdrücke (User-Agent, Anforderungsheader, Cookies, usw.) ändern und somit Ihren Scraper weniger auffällig für die Abwehrsysteme der Website machen.

6. Verhalte dich wie ein echter Benutzer

Websites können das Verhalten von Benutzern verfolgen und bei Verdachtsfällen (z. B. zu schnelle Aktionen oder sich wiederholende Anfragen) den Zugriff blockieren. Um dies zu vermeiden, sollten Scraper das Verhalten eines echten Benutzers imitieren. Dazu gehören zufällige Verzögerungen zwischen Anfragen, die Verwendung unterschiedlicher User-Agenten (Browser-Fingerabdrücke) und die Simulation von Aktionen wie Scrollen oder Klicken. Mit anderen Worten, tun Sie alles, damit das System den Bot als gewöhnlichen Benutzer wahrnimmt.

7. Aktualisieren Sie Ihren Scraper regelmäßig

Webseiten ändern ständig ihre Struktur, fügen neue Elemente hinzu oder ändern bestehende. Dies kann Ihren Scraper außer Betrieb setzen, wenn er nicht aktualisiert wird. Um den Scraper wirksam und stabil zu halten, ist es notwendig, regelmäßig die Struktur der Website zu überprüfen und entsprechende Änderungen am Code vorzunehmen. Es ist auch wichtig, ihn auf verschiedenen Seiten zu testen, um Probleme zu vermeiden.

8. Verhalte dich so natürlich wie möglich

Nicht nur solltest du menschliches Verhalten imitieren, sondern der Gesamtrhythmus der Interaktion mit der Website sollte so natürlich wie möglich sein. Füge zufällige Intervalle zwischen Anfragen hinzu und vermeide die Bildung von wiederholenden Mustern, die leicht verfolgt werden können. Anfragen mit identischen Zeitintervallen oder kontinuierliche Anfragen über mehrere Stunden hinweg können leicht als verdächtig markiert werden.

Schlussfolgerung

Das Web-Scraping ist ein mächtiges Werkzeug zur Automatisierung der Datensammlung und eröffnet umfangreiche Möglichkeiten für die Analyse und Entscheidungsfindung. Erfolgreiches Scraping erfordert jedoch nicht nur die richtigen Tools, sondern auch die Einhaltung bestimmter Regeln, wie z.B. die Rotation der IP und die Verwendung von Anti-Erkennungs-Browsern, um den Schutz von Websites zu umgehen. Indem du die in diesem Artikel beschriebenen Methoden befolgst, wirst du in der Lage sein, Daten effizient zu sammeln, Blockaden zu vermeiden und nicht gegen Website-Regeln zu verstoßen.