Wie erstellt man einen Web Scraping Bot?

Was wäre, wenn Sie einen kleinen Roboter an Ihrer Stelle durch das Internet schicken könnten? Genau das ermöglicht ein Bot von Web Scraping : Daten automatisch sammeln die Sie interessieren.

Voraussetzungen für die Erstellung eines Web Scraping Bots

Zunächst ist es wichtig, die richtige Programmiersprache zu wählen, um einen Web Scraping Bot erstellen.

• Python : Dies ist die beliebteste Sprache für das Web-Scraping. Sie ist einfach zu verwenden und bietet zahlreiche Bibliotheken.
• Node.js : Es ist ideal für die Verwaltung asynchroner Aufgaben und daher sehr effizient für den Scraping von dynamischen Websites.
• Andere Sprachen : Bei manchen Projekten können Sie sich auch für den web scraping mit PHP.

Sobald Sie die Sprache ausgewählt haben, müssen Sie die richtigen Bibliotheken und Frameworks um Ihre Scraping-Aufgaben zu vereinfachen. Hier sind die effektivsten :

➡ Für Python :

• Requests : Ermöglicht das Senden von HTTP-Anfragen.
• BeautifulSoup : praktisch zum Parsen und Extrahieren von Daten aus HTML.
• Scrapy : Ein vollständiges Framework für komplexere Scraping-Projekte.

➡ Für Node.js :

• Axios Wo Fetch : um HTTP-Anfragen zu senden.
• Cheerio : Ähnlich wie BeautifulSoup, sehr effektiv beim Durchsuchen und Manipulieren des DOM.
• Puppenspieler Wo Playwright : unerlässlich für das Scrapen von dynamischen Websites, die viel JavaScript verwenden.

Tutorial zum Erstellen eines Web Scraping Bots

Erstellen eines Web-Scraping-Bots kann komplex erscheinen. Aber keine Sorge! Wenn Sie diese Schritte befolgen, haben Sie schnell ein funktionsfähiges Skript.

⚠ Stellen Sie sicher, dass Sie Python sowie die erforderlichen Bibliotheken installiert haben.

Schritt 1: Analyse der Zielseite

Bevor Sie codieren, müssen Sie wissen, wo sich die Daten befinden. Dazu :

1. 1. Öffnen Sie die Seite in Ihrem Browser.
   2. Klicken Sie mit der rechten Maustaste und wählen Sie “Inspizieren” auf das Element, das Sie interessiert.
   3. Identifizieren Sie die HTML-Tags, Klassen oder IDs, die die zu extrahierenden Daten enthalten (Beispiel : .product, .title, .price).
   4. Testen Sie CSS-Selektoren in der Konsole (Beispiel: Wenn die Produkttitel in Tags <h2 class="title">Verwenden Sie diesen Selektor in Ihrem Code).

Schritt 2: Senden einer HTTP-Anfrage

Ihr Bot wird sich wie ein Browser verhalten: Er sendet eine HTTP-Anfrage an den Server der Website und der Server sendet den HTML-Code zurück.

# pip install requests
import requests

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

resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
resp.raise_for_status() # Fehler bei Code != 200

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

Schritt 3: Parsen des HTML-Inhalts

Nachdem Sie die Seite nun abgerufen haben, müssen Sie sie in ein manipulierbares Objekt umwandeln.

Das ist die Aufgabe von BeautifulSoup.

# pip install beautifulsoup4
from bs4 import BeautifulSoup

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

produkte = soup.select(".product")
print(f "Produkte gefunden: {len(products)}")

for p in produkte[:3]:
    titel = p.select_one("h2.title").get_text(strip=True)
    Preis = p.select_one(".price").get_text(strip=True)
    link = p.select_one("a")["href"]
    print({"titel": titel, "preis": preis, "link": link})

Schritt 4: Daten extrahieren

Dies ist der interessanteste Schritt: das Sammeln genauer Informationen wie Titel, Preise und Links.

from urllib.parse import urljoin

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

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

    # Normalisierung preis
    preis = float(preis_txt.replace("€","").replace(",",".").strip())

    data.append({"titel": titel, "preis": preis, "url": link_abs})

print(data[:5])

Schritt 5: Daten sichern

Damit Ihre Ergebnisse nicht verloren gehen, können Sie sie im Format CSV Wo JSON.

import csv, json, pathlib

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

# CSV
mit open("export/produkte.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") als f:
    field = ["title", "price", "url"]
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=Felder, delimiter=";")
    writer.writeheader()
    writer.writerows(data)

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

print("Export abgeschlossen!")

Wie kann man Schutzmaßnahmen gegen Web Scraping umgehen?

Es ist wichtig zu wissen, dass die Websites mehrere Mechanismen einsetzen, um ihre Daten schützen. Das Verständnis dieser Schutzmaßnahmen ist entscheidend, um effektiv und verantwortungsvoll zu scrapen.

• robots.txt

📌Die Datei robots.txt gibt an, welche Seiten ein Bot besuchen darf und welche nicht.

✅ Überprüfen Sie diese Datei immer, bevor Sie eine Website scrapen. Wenn Sie sich daran halten, vermeiden Sie unerlaubte Handlungen und rechtliche Probleme.

• Captchas

📌 Sie dienen dazu, zu überprüfen, ob der Benutzer ein Mensch ist.

✅ Um diese zu umgehen, verwenden Sie Automatisierungsbibliotheken, um einen echten Browser zu simulieren, oder Drittanbieter-Dienste, die auf die Lösung von Captchas spezialisiert sind.

• Blockaden nach IP-Adresse

📌 Einige Websites erkennen eine große Anzahl von Anfragen, die von derselben IP-Adresse stammen, und sperren den Zugriff.

✅ Es wird daher empfohlen, Proxys oder ein VPN zu verwenden, um die IP-Adresse regelmäßig zu ändern.

• Blockierungen durch User-Agenten

📌 Websites können Anfragen von Bots ablehnen, die durch verdächtige User-Agents identifiziert werden.

✅ Der Trick besteht darin, einen realistischen User-Agent in Ihren HTTP-Anfragen zu definieren, um einen klassischen Browser zu simulieren.

• JavaScript-Seiten

📌 Einige Seiten laden ihren Inhalt über JavaScript, wodurch einfache HTTP-Anfragen die Daten nicht abrufen können.

✅ Um diese zu umgehen, können Sie Tools wie Selenium, Playwright oder Puppeteer verwenden.

Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen einem Web Scraping Bot und einem Web Crawler?

Ist Web Scraping legal?

Das Legalität von Web Scraping variiert je nach Website, Art der erhobenen Daten und deren Verwendung.

Welche Arten von Daten können mit einem Web Scraping Bot extrahiert werden?

Mit einem Web Scraping Bot können Sie sammeln :

• 🔥 Des Titeln und Beschreibungen von Produkten.
• 🔥 Des Preise und Aktionen.
• 🔥 Des interne oder externe Links.
• 🔥 Des Bewertungen und Nutzerkommentare.
• 🔥 Des Kontaktinformationen.
• 🔥 Des Textinhalte oder Bilder von Webseiten.

Wie kann eine Website meinen Scraping-Bot erkennen?

Websites erkennen Bots oft durch abnormale Verhaltensweisen wie :

• ❌ die Abfragegeschwindigkeit zu hoch oder regelmäßig
• ❌ l’user-agent nicht standardmäßig
• ❌ l’kein Laden von JavaScript-Ressourcen notwendig
• ❌ die Cookie-freies Surfen, etc.

Was sind die häufigsten Herausforderungen bei der Erstellung eines Web-Scraping-Bots?

Die Erstellung eines effizienten Bots ist nicht immer einfach. Zu den häufigsten Herausforderungen zählen:

• 🎯 Sie inkonsistente HTML-Strukturen.
• 🎯 Sie unstrukturierte Daten.
• 🎯 Sie Probleme mit langsamen Ladezeiten der Seiten.

Gibt es Dienste oder APIs für Web Scraping?

Ja ! Es gibt Dienste, die das Scraping vereinfachen und Aspekte wie Proxies, Captchas oder dynamische Websites verwalten.

Sie können auch Web Scraping API um auf strukturierte Daten zuzugreifen. Bright Data ist eine der umfassendsten Lösungen.

💬 Kurz gesagt, Web Scraping eröffnet zahlreiche Möglichkeiten zur Nutzung von Daten aus dem Internet. Mit einem Web Scraping-Bot können Sie die Datenerfassung automatisieren.