Umfassender Leitfaden zum Web Scraping mit Python

das Web Scraping ist eine Technik, mit der Daten online gesammelt werden können. Sie kann mithilfe spezieller Werkzeuge erfolgen.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie Daten mit Python extrahieren.

Voraussetzungen für das Scraping mit Python

Es gibt einige Voraussetzungen, die erfüllt sein müssen, um mit Python Web Scraping betreiben zu können.

1. Kenntnisse in der Programmierung haben

Sie müssen vor allem einige Grundlagen der Programmierung : Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Wörterbücher, Dateihandhabung, Module, Bibliotheken usw.

Diese Begriffe helfen Ihnen, die Skriptlogik, die abgerufenen Daten zu bearbeiten, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und Fehler und Ausnahmen zu verwalten.

2. Die Struktur einer Webseite beherrschen (HTML, CSS)

Python sieht Webseiten nicht wie wir. Er sieht nur den codiert aus dem diese Seite besteht. Wenn Sie also eine bestimmte Information abrufen wollen, müssen Sie wissen, wo sie sich in diesem Code befindet.

Ohne dies zu verstehen, kann Python nicht extrahieren, was Sie wollen.

3. HTTP-Anfragen verstehen (GET, POST)

Bevor Sie den SeitencodePython muss die Website mit einer Anfrage danach fragen. Eine GET-Anfrage ermöglicht das Abrufen der Seite und eine POST-Anfrage ermöglicht das Senden von Daten an die Website.

Ohne zu wissen, wie Abfragen funktionieren, kann Ihr Skript weder die Seite noch die darin enthaltenen Informationen abrufen.

Kurz gesagt: Die Struktur der Seite sagt Ihnen, wo Sie nach Daten suchen müssen. Die HTTP-Anfragen ermöglichen es Ihnen, diese Daten von der Seite anzufordern.

💡 Abrufen : Web Scraping unterscheidet sich vom Crawling. Letzteres besteht darin, alle Seiten einer Website zu durchsuchen, um sie zu erfassen und zu analysieren. Scraping hingegen zielt nur auf bestimmte Informationen ab. Diese Unterscheidung ist wichtig, um die Arbeit richtig zu planen.

⚠️ Anmerkung : Bevor Sie eine Seite scrapen, senden Sie eine HTTP-Anfrage, um deren Inhalt abzurufen. Allerdings erlauben nicht alle Websites, dass alle ihre Seiten automatisch abgerufen werden. Hier kommt die Datei robots.txt ins Spiel. Sie gibt an, welche Seiten gecrawlt werden dürfen und welche Seiten verboten sind. Sie müssen diese Datei respektieren, um legal und ethisch zu bleiben.

Welche Tools sind für das Web Scraping mit Python unerlässlich?

Um mit dem Web Scraping mit Python zu beginnen, müssen Sie Ihre Umgebung vorbereiten.

1. Python installieren

Für die Installation wird empfohlen, Folgendes zu verwenden pipEs handelt sich um ein Paketverwaltungsprogramm, mit dem Sie ganz einfach alle benötigten Bibliotheken installieren können.

2. Vorbereiten einer virtuellen Umgebung

Jedes Projekt kann seine eigenen Bibliotheken haben, unabhängig von anderen Anwendungen auf Ihrem Computer. Die virtuelle Umgebung ermöglichtBibliotheken isolieren Ihres Python-Projekts, ohne andere Programme oder Ihren Rechner zu beeinträchtigen.

3. Installieren Sie die Schlüsselbibliotheken für das Scraping

In diesem Zusammenhang ist eine Bibliothek ist eine Sammlung vorprogrammierter Tools und Funktionen, die Sie direkt in Ihrem Python-Code. Sie erspart Ihnen, alles selbst zu schreiben, und erleichtert Ihnen einige Aufgaben. Hier sind einige davon.

• Requests : zum Senden von HTTP-Anfragen und zum Abrufen von Webseiteninhalten. Dies ist die Grundlage für alle Scraping-Vorgänge.
• BeautifulSoup : um den HTML-Code zu analysieren und Informationen zu extrahieren. Sie bietet Methoden (oder Selektoren) wie find(), find_all(), select().
• Selenium : Nützlich, wenn der Inhalt der Seite dynamisch mit JavaScript generiert wird. Damit lässt sich ein vollständiger Browser simulieren und mit der Seite interagieren.
• lxml : Ein sehr schneller Parser für HTML und XML. Leistungsstärker als BeautifulSoup, aber etwas komplizierter in der Anwendung.
• Playwright : eine modernere und oftmals schnellere Alternative zu Selenium.
• Scrapy : ein leistungsstarkes Framework für groß angelegte Scraping-Projekte. Es ermöglicht die einfache Verwaltung mehrerer Seiten und Sites gleichzeitig.

Wie kann man mit Python Web Scraping betreiben?

In diesem Tutorial werden wir uns Schritt für Schritt ansehen, wie man mit dem Web Scraping mit Python beginnen kann.

Schritt 1: Installieren der Bibliotheken (requests und beautifulsoup4)

Zu Beginn benötigen Sie zwei Python-Bibliotheken : Anfragen und beautifulsoup4Installieren Sie sie mit pip auf einmal:

pip install requests beautifulsoup4

Wenn Sie beide Bibliotheken verwenden, vergessen Sie nicht, Ihr Skript mit folgendem Befehl zu beginnen:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup 

Schritt 2: Eine HTTP-Anfrage stellen und den Inhalt abrufen

Sobald die Bibliotheken installiert sind, können Sie eine HTTP-Anfrage an eine Webseite senden und deren Inhalt anzeigen. Verwenden Sie die vollständige URL der Zielseite. Für eine Anfrage verwenden Sie das folgende Skript:

import requests

url = "https://exemple.com"
page = requests.get(url)

print(page.text) # Zeigt den HTML-Code der Seite an

Hier, page.text enthält das gesamte HTML der Website, die Sie analysieren werden.

Schritt 3: HTML mit Beautiful Soup parsen

Nachdem Sie nun den Inhalt der Seite abgerufen haben, können Sie ihn mit BeautifulSoup mithilfe des folgenden Skripts :

from bs4 import BeautifulSoup

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

# Beispiel: Den Titel der Seite anzeigen.
print(soup.title.string)

Schritt 4: Extrahieren spezifischer Daten (Titel, Links usw.)

Dank an BeautifulSoupSie können auf bestimmte HTML-Tags abzielen: Überschriften, Links, Absätze etc.

# Alle Titel extrahieren <h2>
for title in soup.find_all("h2"):
    print(titel.get_text())

# Alle Links extrahieren <a>
for lien in soup.find_all("a"):
    print(link["href"])

Schritt 5: Daten sichern (CSV, JSON)

Sobald Ihre Daten extrahiert sind, können Sie sie in einer Datei speichern, um sie wiederzuverwenden.

Beispiel in CSV :

csv-Import

titel = [titel.get_text() for titel in soup.find_all("h2")]

mit open("ergebnisse.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") als f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(["Titel"])
    for t in titles:
        writer.writerow([t])

Beispiel in JSON :

import json

links = [lien["href"] for lien in soup.find_all("a")]

mit open("links.json", "w", encoding="utf-8") als f:
    json.dump(links, f, indent=4, ensure_ascii=False)

⚠️ Anmerkung : Dieses Tutorial bezieht sich auf ein kleines Projekt wie das Scraping einer statischen Website. In der Praxis des Web-Scraping mit PythonWenn Sie sich in einem anderen Land aufhalten, können Sie schnell auf zusätzliche Herausforderungen stoßen, wie zum Beispiel:

• Seitenumbruch verwalten : das Scraping auf mehreren Seiten automatisieren.
• Formulare verwalten : Daten senden, um Ergebnisse zu erzielen.
• Einschränkungen umgehen : User-Agents und Proxies verwenden.

Warum Web Scraping mit Python?

das web scraping mit Python ist eine mächtige Fähigkeit, die viele Möglichkeiten eröffnet. Hier sind einige konkrete Verwendungsmöglichkeiten, die diese Praxis besonders interessant machen.

• Preisverfolgung und E-Commerce

Produktdatenblätter scrapen, um Preisentwicklungen zu beobachten, Angebote von Mitbewerbern zu vergleichen und schnell die besten Gelegenheiten zu erkennen.

• Analyse von Gefühlen 

Sammeln Sie Kundenmeinungen von verschiedenen Websites, um Trends zu erkennen, die Erwartungen der Verbraucher zu verstehen und ihre Produkte oder Dienstleistungen zu verbessern.

• Aggregation von Inhalten 

Blogbeiträge oder Nachrichten aus verschiedenen Quellen zentralisieren, um eine Plattform zu schaffen, die stets aktuell und informationsreich ist.

• Akademische Forschung und Beobachtung

Daten für Studien sammeln, um Publikationen oder einen bestimmten Sektor zu überwachen.

Was sind die besten Praktiken für Web Scraping mit Python?

Beim Web Scraping geht es nicht nur darum, Daten zu extrahieren. Es geht auch darum, dies auf effiziente, verantwortungsvolle und nachhaltige Weise zu tun.

Um Blockaden zu vermeiden, legal zu bleiben und zuverlässige Ergebnisse zu erzielen, sind einige gute Praktiken von entscheidender Bedeutung, die es zu beachten gilt:

• 🤖 Beachten Sie die Datei robots.txt
• ⏳ Ein angemessenes Tempo für Anfragen annehmen
• 🕵️‍♂️ Ein relevantes User-Agent verwenden
• ⚠️ Mit Fehlern und Ausnahmen umgehen
• 🌐 Proxys und IP-Rotatoren verwenden
• 📉 Minimierung von Anfragen
• 🔍 Seien Sie bei Ihren Anfragen transparent.
• 📂 Trennen Sie die Extraktion von der Datensicherung
• 🛠️ Verwenden Sie robuste Selektoren
• 📖 Dokumentiere deinen Code

Häufig gestellte Fragen

Welches ist das beste Framework für Web Scraping in Python?

Es gibt kein einziges „bestes“ Framework, da alles von der Komplexität des Projekts.

Für einfache Extraktionen, Requests und BeautifulSoup reichen völlig aus. Wenn eine Website viel JavaScript verwendet, Selenium Wo Playwright werden unerlässlich. Schließlich für große Projekte, Scrapy wird aufgrund seiner Leistung und seiner robusten Struktur empfohlen.

Wie scrape ich eine Website in Python?

Der Prozess der Web-Scraping mit Python beruht auf drei Hauptschritten:

• Senden einer HTTP-Anfrage
• Analyse der HTML-Struktur
• Extraktion der Daten

Welche Rolle spielt der Web Scraper?

das Rolle des Web Scrapers ist das automatische Durchsuchen von Webseiten, um bestimmte Daten zu extrahieren, seien es Texte, Preise, Bilder oder Links. Er fungiert als Vermittler zwischen der Website und dem Nutzer, indem er die Rohdaten in verwertbare Daten umwandelt.

Wie kann ich Beautiful Soup in Python verwenden?

BeautifulSoup ist eine Bibliothek, die entwickelt wurde, um den HTML-Code einer Seite zu analysieren und die Suche nach Tags zu erleichtern, die die zu extrahierenden Informationen enthalten.

Kombinieren Sie einfach eine HTTP-Anfrage mit RequestsAnschließend parsen Sie den Inhalt mit BeautifulSoup, um in der Struktur zu navigieren und die gewünschten Daten abzurufen.

Wie kann man eine Website mit JavaScript scrapen?

Einige Seiten stützen sich stark auf JavaScript um deren Inhalt anzuzeigen. In diesem Fall reichen klassische Lösungen wie Requests nicht aus. Es ist dann notwendig, Tools zu verwenden, die einen echten Browser simulieren können. Zu nennen sind hier Selenium und Playwright, um die Seite zu laden und mit ihr zu interagieren.

Welche Sprache wird am häufigsten für Web Scraping verwendet?

Python ist heute dank seiner Einfachheit und seiner umfangreichen Spezialbibliotheken die beliebteste Sprache für das Web-Scraping.

Es ist jedoch möglich, dieDatenextraktion mit PHPDiese Technik ist jedoch weniger verbreitet.

Ist Web Scraping legal?

Das Legalität von Web Scraping ist eine komplexe Frage. Alles hängt davon ab, wie sie praktiziert wird, ob die Nutzungsbedingungen der Websites eingehalten werden und welche Art von Daten gesammelt werden.

In Frankreich ist das Web Scraping ist in bestimmten Fällen zulässig. Es kann jedoch illegal werden, wenn es gegen Zugriffsrechte, Nutzungsbedingungen einer Website oder Datenschutzgesetze verstößt.

Kurz gesagt: Web Scraping mit Python eröffnet eine Welt voller unglaublicher Möglichkeiten. Und Sie, was sind Ihre Erfahrungen oder Fragen? Teilen Sie sie uns in den Kommentaren mit, wir freuen uns darauf, von Ihnen zu lesen!