EIN schaben sendet eine HTTP-Anfrage zu einer Webseite, liest die HTML-Code ruft die Daten ab, extrahiert die gewünschten Daten und speichert sie anschließend. Das Prinzip entspricht dem eines herkömmlichen Browsers, ist jedoch vollständig automatisiert und kommt ohne grafische Benutzeroberfläche aus.
So läuft dieser Prozess konkret Schritt für Schritt ab.
Schritt 1: Senden der HTTP-Anfrage
Während der Web Scraping, der Scraper beginnt mit eine HTTP-Anfrage senden (oft vom Typ GET) an der’URL der Seite, die extrahiert werden soll. Es handelt sich um genau denselben Mechanismus wie bei einem herkömmlichen Browser, nur dass alles automatisiert, ohne dass ein Fenster angezeigt wird und ohne dass du darauf klicken musst.
Um nicht blockiert zu werden, kann der Scraper HTTP-Header. Zum Beispiel ein User-Agent das dem von … nachempfunden ist Chrome Wo Firefox, oder Cookies. Kurz gesagt, es gibt sich als Browser aus aus Sicht des Zielservers normal.
Viele Websites erkennen diese automatischen Anfragen dennoch über Ratenbegrenzung oder einige captchas, um Web-Scraping einzudämmen.
Schritt 2: Empfang und Analyse des HTML-Inhalts
Als Antwort auf die Anfrage sendet die Website den HTML-Code die gesamte Seite: Überschriften, Texte, Bilder, Links, Preis, Kundenbewertungen. Der Scraper “sieht” diesen Inhalt nicht so wie du. Er arbeitet direkt auf der Bruttocode, ganz ohne grafische Benutzeroberfläche.
Konkret wird der Scraper die HTML-Struktur analysieren um die Informationen zu finden, die ihn interessieren. Diese Analyse stützt sich auf Tags und Klassen CSS oder manchmal auch JavaScript.
Schritt 3: Datenextraktion
Nachdem der HTML-Code analysiert wurde, zielt der Scraper auf die Elemente ab, die extrahieren : Artikelüberschriften, Produktpreise, Kundenbewertungen. Das Ziel ist einfach: eine Auswahl treffen und nur die nützliche Daten.
Die gängigste Methode verwendet sélecteurs CSS, mit denen bestimmte Elemente anhand ihrer Klassen, ihrer IDs oder ihrer Position in der Website-Hierarchie gezielt angesprochen werden können. Betrachten wir ein konkretes Beispiel anhand dieses HTML-Codes:
<h1>Sportschuhe</h1>
<span>79,99 €</span>Um diese Informationen zu extrahieren, verwendet der Scraper die folgenden Selektoren:
- .product-title für den Produkttitel
- .price für den Preis
Für komplexere Strukturen (basierend auf der Position eines Elements oder dessen Text), kann der Scraper die Methode XPath, das eine präzisere Zielauswahl ermöglicht, wenn CSS-Selektoren nicht ausreichen.
Auf den dynamische Websites die ihre Inhalte über JavaScript laden, ist eine zusätzliche Software erforderlich: ein Browser im Headless-Modus. Du steuerst dann im Hintergrund einen echten Browser mit Puppeteer (eine Bibliothek Node.js der kontrolliert Chrome) oder Playwright (ein Automatisierungs-Framework von Microsoft). Der Browser führt das JavaScript aus, zeigt die gesamte Seite an, und anschließend liest der Scraper alle Daten aus.
Es gibt also verschiedene Arten von Scrapern je nach dem vorgesehenen Verfahren: ein einfacher Scraper für statische Websites, ein Headless-Scraper für dynamische Websites und ein Scraper, der auf eine API zurückgreift, sofern die Website eine solche bereitstellt.
Schritt 4: Datenspeicherung
Sobald die Daten extrahiert sind, werden sie vom Scraper Speichern in verschiedenen Formaten. Dies ist der letzte Schritt des Vorgangs. Je nach Bedarf kannst du zwischen folgenden Optionen wählen:
- CSV-Datei : Sieht aus wie eine Excel-Tabelle, ideal für den einfachen Gebrauch.
- JSON : ein flexibleres Format, das von Entwicklern oft bevorzugt wird.
- Datenbank : ideal bei großem Informationsumfang.
Anschließend kannst du diese Daten nach Belieben analysieren, sortieren oder visualisieren. In der Praxis wandelt diese Speicherung Rohdaten in eine auswertbarer Datensatz, bereit für eine Marktstudie oder eine Wettbewerbsanalyse.
Welche Aufgabe hat ein Scraper?
Die Aufgabe eines Scrapers besteht darin,’Daten automatisch extrahieren und speichern die von Webseiten stammen, ohne dass du jede Information einzeln kopieren musst. Es handelt sich um eine Software oder einen Bot, der die ganze Arbeit für dich erledigt.
Konkret durchläuft der Scraper eine Website, liest deren Inhalt und sammelt anschließend die gewünschten Informationen. Mit Leistungsstarke Schaber, wie sie beispielsweise von Bright Data, kannst du Preise, Artikel, Unternehmensdaten und viele weitere Informationen.
Du kannst auch eine Website scrapen direkt über deinen Browser mithilfe spezieller Erweiterungen.
Hier sind einige Beispiele für konkrete Anwendungsfälle:
- Wettbewerbsbeobachtung : Erfasse die Produktpreise deiner Mitbewerber, um deine Strategie anzupassen, zum Beispiel über Scraping auf Amazon.
- Marktanalyse : Daten zu Trends und neuen Kaufgewohnheiten sammeln.
- Aggregation von Inhalten : Einen Newsfeed aus mehreren Websites erstellen.
- Akquise : Aufbau eines Kontaktnetzwerks, insbesondere über Scraping auf Google Maps.
- Wissenschaftliche Forschung : Erhebung öffentlicher Daten für Studien.
In der Praxis spart dir der Scraper erheblich Zeit, sobald es darum geht, eine große Datenmenge schnell zu verarbeiten.
Wie kann man kostenlos scrapen?
Hast du ein Web-Scraping-Projekt, aber nur ein knappes Budget? Mehrere kostenlose Software ermöglichen es, Daten kostenlos zu erfassen, sei es mithilfe von gebrauchsfertigen Tools, Browser-Erweiterungen oder Code-Bibliotheken.
Hier sind drei zuverlässige Optionen, die zu deinem Profil passen:
- Beautiful Soup : eine Bibliothek Python Kostenlos und Open Source. Das Programm liest den HTML-Code einer Website aus und hilft dir dabei, die Informationen daraus zu extrahieren. Ideal für den Einstieg mit einfachen Seiten.
- Scrapy : ein kostenloses Open-Source-Python-Framework, das von Zyte. Es bewältigt komplexere Web-Scraping-Projekte und große Datenmengen auf zahlreichen Seiten.
- Octoparse : Eine Software ohne Programmieraufwand mit einem kostenlosen Tarif. Die kostenlose Version umfasst bis zu 10 Aufgaben und 50.000 Zeilen monatlich exportiert – ideal, wenn du nicht programmieren möchtest.
Du kannst auch die Erweiterung verwenden Instant Data Scraper direkt in deinem Browser, ganz ohne Installation und ohne eine einzige Zeile Code.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, finden Sie eine detaillierte Beschreibung der einzelnen Optionen in unserem Artikel zum Thema Kostenloses Web Scraping.
Was ist der Unterschied zwischen API und Scraper?
Beides dient dazu, Daten online extrahieren, aber sie funktionieren nicht auf dieselbe Weise.
Die API
A API ist eine Schnittstelle, die eine Website bewusst zur Verfügung stellt. Sie gibt strukturierte Daten (oft in JSON), die direkt genutzt werden können. Du erhältst ausschließlich die Informationen, die die Website zulässt, und zwar innerhalb eines von ihr selbst festgelegten Rahmens. Das ist sauber, stabil und vollkommen legal, allerdings bist du auf die Inhalte beschränkt, die die API bereitstellt.
Der Scraper
Ein Scraper hingegen liest direkt die HTML-Code einer Website, so wie es ein Browser tun würde. Er kann daher auch dann Daten abrufen, wenn Es gibt keine API. Allerdings unterliegst du weiterhin den Nutzungsbedingungen der Website, auf der DSGVO sowie zu den Anti-Bot-Mechanismen. Die Datei robots.txt ist keine rechtliche Verpflichtung, sondern eine technische Vereinbarung die sich an die Regeln halten, befolgen.
In der Praxis nutzt du eine API, wenn es sie gibt und sie deinen Anforderungen entspricht. Du wechselst zu Web Scraping wenn die Daten nur auf den sichtbaren Seiten der Website zugänglich sind.
Wenn du gerade erst anfängst, kannst du damit beginnen, Daten mit Excel auslesen : Es ist einfach und praktisch, trotz einiger Einschränkungen. Und du? Kennst du Scraper, die anders funktionieren? Teile deine Erfahrungen in den Kommentaren mit.
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