Hvordan opretter man en webscraping-bot?

Hvad hvis du kunne sende en lille robot ud på nettet i dit sted? Det er præcis, hvad en bot gør. web scraping : indsamle data automatisk af interesse for dig.

Krav til oprettelse af en webscraping-bot

Til at begynde med er det vigtigt at vælge det rigtige programmeringssprog til Opret en webscraping-bot.

• Python : Det er det mest populære sprog til webscraping. Det er nemt at bruge og tilbyder mange biblioteker.
• Node.js Det er ideelt til at håndtere asynkrone opgaver og er derfor meget effektivt til Skrabning af dynamiske sider.
• Andre sprog Til visse projekter kan du også vælge at bruge web scraping med PHP.

Når du har valgt dit sprog, skal du vælge det rigtige Biblioteker og Rammer til at forenkle dine scraping-opgaver. Her er de mest effektive:

➡ Til Python:

• Forespørgsler : gør det muligt at sende HTTP-anmodninger.
• SmukSuppe parser: nyttig til at analysere og udtrække data fra HTML.
• Skrot en komplet ramme for mere komplekse scraping-projekter.

➡ For Node.js :

• Axios Hvor Hent til at sende HTTP-anmodninger.
• Cheerio svarende til BeautifulSoup, meget effektiv til at gennemse og manipulere DOM'en.
• dukkefører Hvor Dramatiker : afgørende for scraping af dynamiske websteder, der bruger en masse JavaScript.

Vejledning i at lave en webscraping-bot

Oprettelse af en webscraping-bot kan virke kompliceret. Men bare rolig! Ved at følge disse trin får du hurtigt et funktionelt script.

⚠ Sørg for, at du har installeret Python samt de nødvendige biblioteker.

Trin 1: Analyser målstedet

Før du koder, skal du vide, hvor dataene er placeret. Sådan gør du det:

1. 1. Åbn siden i din browser.
   2. Højreklik og vælg “Inspicere” på det element, der interesserer dig.
   3. Identificer de HTML-tags, -klasser eller -ID'er, der indeholder de data, der skal trækkes ud (Eksempel : .produkt, .titel, .pris).
   4. Test CSS-selektorer tags i konsollen (Eksempel: hvis produkttitler er i <h2 class="title">brug denne vælger i din kode).

Trin 2: Afsendelse af en HTTP-anmodning

Din bot vil opføre sig som en browser: Den sender en HTTP-anmodning til webstedets server, og serveren returnerer HTML-koden.

# pip install requests
importere anmodninger

url = "https://exemple.com/produits"
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}

resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
resp.raise_for_status() # error if code != 200

html = resp.text
print(html[:500]) # preview

Trin 3: Parsing af HTML-indhold

Nu hvor du har hentet siden, skal du omdanne den til et manipulerbart objekt.

Det er rollen som SmukSuppe.

# pip install beautifulsoup4
fra bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

produkter = soup.select(".product")
print(f "Produkter fundet: {len(products)}")

for p i produkter[:3]:
    title = p.select_one("h2.title").get_text(strip=True)
    price = p.select_one(".price").get_text(strip=True)
    link = p.select_one("a")["href"]
    print({"title": title, "price": price, "link": link})

Trin 4: Udtræk data

Det er det mest interessante trin: at finde præcise oplysninger såsom titler, priser og links.

fra urllib.parse import urljoin

base_url = "https://exemple.com"
data = []

for p i soup.select(".product"):
    title = p.select_one("h2.title").get_text(strip=True)
    prix_txt = p.select_one(".price").get_text(strip=True)
    lien_rel = p.select_one("a")["href"]
    lien_abs = urljoin(base_url, lien_rel)

    # normaliseringspris
    price = float(price_txt.replace("€","").replace(",",".").strip())

    data.append({"title": title, "price": price, "url": link_abs})

print(data[:5])

Trin 5: Sikkerhedskopier data

Hvis du ikke vil miste dine resultater, kan du gemme dem i CSV Hvor JSON.

import csv, json, pathlib

pathlib.Path("export").mkdir(exist_ok=True)

# CSV
med open("export/products.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") som f:
    fields = ["title", "price", "url"]
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fields, delimiter=";")
    writer.writeheader()
    writer.writerows(data)

# JSON
med open("export/products.json", "w", encoding="utf-8") som f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

print("Eksport fuldført!")

Hvordan omgår man beskyttelsesforanstaltninger mod webscraping?

Det er vigtigt at vide, at stederne har indført en række mekanismer for at beskytte deres data. Det er vigtigt at forstå disse beskyttelser for at kunne scrape effektivt og ansvarligt.

• robots.txt

📌Filen robots.txt angiver, hvilke sider en bot kan eller ikke kan besøge.

✅ Kontroller altid denne fil, før du scraper et websted. Ved at overholde den undgår du uautoriserede handlinger og juridiske problemer.

• Captchas

📌 De bruges til at kontrollere, at brugeren er et menneske.

✅ For at omgå dem kan du bruge automatiseringsbiblioteker til at simulere en rigtig browser eller tredjepartstjenester, der er specialiserede i at løse captchas.

• Blokering efter IP-adresse

📌 Nogle websteder registrerer et stort antal forespørgsler fra samme IP-adresse og blokerer adgangen.

✅ Det anbefales derfor at bruge proxyservere eller et VPN til regelmæssigt at skifte IP-adresse.

• Blokering af bruger-agent

📌 Websteder kan afvise anmodninger fra bots, der er identificeret af mistænkelige User-Agent.

✅ Tricket er at definere en realistisk User-Agent i dine HTTP-anmodninger for at simulere en klassisk browser.

• JavaScript-hjemmesider

📌 Nogle sider indlæser deres indhold via JavaScript, hvilket forhindrer simple HTTP-anmodninger i at hente dataene.

✅ For at komme uden om dem kan du bruge værktøjer som Selenium, Playwright eller Puppeteer.

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er forskellen på en webscraping-bot og en webcrawler?

Er webscraping lovligt?

Det Lovligheden af webscraping varierer afhængigt af webstedet, typen af indsamlede data og brugen heraf.

Hvilke typer data kan udvindes med en webscraping-bot?

Med en webscraping-bot kan du indsamle :

• 🔥 Des titler og beskrivelser af produkter.
• 🔥 Des Priser og kampagner.
• 🔥 Des interne eller eksterne links.
• 🔥 Des anmeldelser og brugeranmeldelser.
• 🔥 Des Kontaktoplysninger.
• 🔥 Des tekstindhold eller billeder websider.

Hvordan kan en hjemmeside opdage min scraping-bot?

Websteder opdager ofte bots gennem unormal adfærd som f.eks:

• ❌ den Anmod om hastighed for høj eller regelmæssig
• ❌ l’ikke-standard bruger-agent
• ❌ l’ingen indlæsning af JavaScript-ressourcer påkrævet
• ❌ den Cookie-fri browsing, etc.

Hvad er de almindelige udfordringer ved oprettelsen af en web scraping-bot?

Det er ikke altid nemt at skabe en effektiv bot. Blandt de hyppigste udfordringer kan nævnes:

• 🎯 dem inkonsistente HTML-strukturer.
• 🎯 dem ustrukturerede data.
• 🎯 dem Langsomme indlæsningstider sider.

Findes der nogen webscraping-tjenester eller API'er?

Ja ! Der findes tjenester, som forenkler scraping og håndterer aspekter som proxyer, captchas og dynamiske websteder.

Du kan også bruge API til webscraping for at få adgang til strukturerede data. Lyse data er en af de mest komplette løsninger.

💬 Kort sagt åbner webscraping mange muligheder for at udnytte data fra internettet. Ved at oprette en webscraping-bot kan du automatisere dataindsamlingen.