Scraping

Scraping – Was ist das?

Web Scraping ist unter vielen anderen Namen bekannt, je nachdem, wie ein Unternehmen es nennen möchte, Screen Scraping, Web Data Extraction, Web Harvesting und mehr. Wie man es auch nennt, es ist eine Technik, die verwendet wird, um große Mengen von Daten von Websites zu extrahieren. Die Daten werden von verschiedenen Websites und Datenträgern extrahiert und lokal gespeichert, um sie sofort zu nutzen oder zu analysieren, was zumeist im Anschluss später durchgeführt werden soll.

Die Daten werden in einem lokalen Dateisystem oder Datenbanktabellen gespeichert, je nach Struktur der extrahierten Daten. Die meisten Websites, die wir regelmäßig besuchen, erlauben es uns, nur den Inhalt zu sehen und erlauben im Allgemeinen keine Kopien oder Downloads. Das manuelle Kopieren der Daten ist so gut wie das Ausschneiden von Artikeln aus Zeitungen und kann Tage und Wochen dauern. Dabei ist Web Scraping die Technik der Automatisierung dieses Prozesses, so dass ein intelligentes Skript Ihnen helfen kann, Daten aus Webseiten Ihrer Wahl zu extrahieren und in einem strukturierten Format zu speichern.

Scraping – Wie funktioniert eine Web Scraping Software?

Eine Web-Scraping-Software lädt automatisch mehrere Webseiten nacheinander und extrahiert Daten, je nach Anforderung. Es ist entweder speziell für eine bestimmte Website entwickelt worden oder es ist eine, die basierend auf einer Reihe von Parametern konfiguriert werden kann, um mit jeder Website zu arbeiten. Mit einem Klick auf eine Schaltfläche können Sie die auf einer Website verfügbaren Daten ganz einfach in einer Datei auf Ihrem Computer speichern.

In der heutigen Welt übernehmen intelligente Bots das Web-Scraping. Im Gegensatz zum Screen Scraping, welches nur kopiert, was auch immer die Pixel auf dem Bildschirm anzeigen, extrahieren diese Bots den zugrunde liegenden HTML-Code sowie die in einer Datenbank im Hintergrund gespeicherten Daten.

Scraping – Was Sie dabei beachten sollten

Obwohl es ein großartiges Werkzeug ist, um allerlei Einblicke zu gewinnen, gibt es einige rechtliche Aspekte, um die Sie sich kümmern sollten, damit Sie nicht in Schwierigkeiten geraten.

1. Respektieren Sie die Datei robots.txt.
Überprüfe immer die Datei Robots.txt, von welcher Website du auch immer scrapen möchtest. Das Dokument hat eine Reihe von Regeln, die definieren, wie Bots mit der Website interagieren sollen. Wenn Sie dennoch das Scraping in einer Weise vollziehen, die gegen diese Regeln verstößt, bewegen Sie sich womöglich in einer rechtlichen Grauzone.

2. Achten Sie darauf, Server nicht zu häufig zu belasten.
Werden Sie nicht zu einem Dauerscraper. Einige Webserver werden bei sehr hoher Last zum Opfer von Ausfallzeiten. Die Bots fügen dem Server einer Website mehr Interaktionlast hinzu, und wenn die Last einen bestimmten Punkt überschreitet, kann der Server langsam werden oder abstürzen und die Benutzererfahrung einer Website zerstören.

3. Es ist besser, wenn Sie Daten während der Leerlaufzeit scrapen.
Um nicht in Web-Traffic und Serverausfallzeiten verstrickt zu sein, können Sie nachts oder zu Zeiten, in denen Sie sehen, dass der Traffic für eine Website geringer ist, scrapen.

4. Verantwortungsvoller Umgang mit den gescrapten Daten
Die Richtlinien sollten eingehalten werden, und die Veröffentlichung von urheberrechtlich geschützten Daten kann schwerwiegende Folgen haben. Es ist daher besser, wenn Sie die gesammelten Daten verantwortungsbewusst nutzen.

Vorteile des Scrapings

Scraping hat die Fähigkeit, eine enorme Menge an Daten in kürzester Zeit zu sammeln. Es kann dazu genutzt werden, um eine breite Palette an Informationen auf einmal zu extrahieren, und die Daten können dann weiterverarbeitet und analysiert werden, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Scraping ist eine effiziente Lösung, die es Menschen ermöglicht, schnell und einfach Daten aus dem Web zu extrahieren, ohne dass man sie manuell kopieren und einfügen muss.

Daher bietet es eine Vielzahl von Vorteilen, wie:

1. Zeitersparnis: Scraping ermöglicht es, große Mengen von Daten schnell und effizient zu sammeln, ohne dass man sie manuell eingeben muss.
2. Genauigkeit: Durch den automatisierten Prozess werden Fehler, die durch menschliche Eingabe entstehen könnten, minimiert.
3. Zugang zu großen Datenmengen: Scraping ermöglicht es, Daten von vielen verschiedenen Webseiten zu sammeln und zu aggregieren, wodurch eine umfangreichere Datenbasis zur Verfügung steht.
4. Integration in andere Systeme: Die gesammelten Daten können leicht in andere Anwendungen oder Systeme integriert werden, um sie für weitere Analysen oder Berichte zu nutzen.
5. Kostenersparnis: Scraping ermöglicht es, Daten zu einem niedrigeren Preis oder sogar kostenlos zu sammeln, im Vergleich zu anderen Methoden wie dem Kauf von Datenbanken oder dem Bezahlen von Abonnements.

Nachteile des Scrapings:

Scraping kann schwierig sein, besonders wenn die Seite, die man scrapen möchte, viele Abfragen oder komplexe Datenstrukturen enthält. Außerdem kann es sein, dass die Seite, die man scrapen möchte, ein Captcha oder andere Sicherheitsmaßnahmen enthält, die das Scrapen erschweren. Darüber hinaus ist es möglich, dass man aufgrund des Scrapings von einer Seite in eine rechtliche Grauzone gerät, wenn man die Seite nicht ordnungsgemäß fragt.

Daher hat Scraping auch einige Nachteile, die berücksichtigt werden sollten:

1. Rechtlich fragwürdig: In einigen Fällen kann das Scraping von Webseiten ohne die Zustimmung des Eigentümers als rechtswidrig angesehen werden. Es ist wichtig, sich vor dem Scraping von Webseiten über die geltenden Gesetze und Vorschriften zu informieren und sicherzustellen, dass man die Erlaubnis des Eigentümers hat oder dass das Scraping legal ist.
2. Verstoß gegen die Nutzungsbedingungen: Manche Webseiten haben Nutzungsbedingungen, die das Scraping verbieten. Wenn man Webseiten scraped, ohne sich an diese Bedingungen zu halten, kann das zu Abmahnungen führen.
3. Schwierigkeit bei der Verarbeitung von unstrukturierten Daten: Webseiten sind oft unstrukturiert und enthalten viele verschiedene Arten von Inhalten, wie Bilder, Videos und Tabellen. Dies kann das Scraping erschweren und die Verarbeitung der gesammelten Daten komplizierter machen.
4. Änderungen an der Webseite: Wenn sich die Struktur oder das Layout einer Webseite ändert, können die Scraping-Tools, die für die Datenextraktion verwendet werden, möglicherweise nicht mehr funktionieren. Dies erfordert möglicherweise die Aktualisierung der Scraping-Tools oder die Erstellung neuer, um die neue Webseite zu unterstützen.
5. Leistungsprobleme: Das Scraping von großen Mengen von Daten kann die Leistung von Webseiten beeinträchtigen und zu Problemen führen, wie z.B. langsamen Ladezeiten oder sogar einem Ausfall der Webseite. Es ist daher wichtig, das Scraping so zu gestalten, dass es die Leistung der Webseiten nicht negativ beeinflusst.

Anwendungsfälle

Scraping kann in vielen verschiedenen Branchen nützlich sein. Es kann bei der Preissuche, der Verfolgung von Trends, der Wettbewerbsanalyse, der Online-Marktforschung, der SEO-Optimierung und der Generierung von Leads hilfreich sein.

Beispiele

Ein Beispiel für einen Anwendungsfall ist die Preissuche. Ein Unternehmen kann ein Scraping-Tool verwenden, um automatisch die Preise seiner Wettbewerber zu überwachen. Auf diese Weise kann es sicherstellen, dass es immer die niedrigsten Preise anbietet.

Ein weiteres Beispiel wäre die Online-Marktforschung. Ein Unternehmen kann ein Scraping-Tool verwenden, um Daten über seine Kunden, Wettbewerber und Branchen zu sammeln, um informierte Entscheidungen zu treffen.

Weitere Beispiele von Scraping-Aktivitäten könnten sein:

1. Das Extrahieren von Preisinformationen von E-Commerce-Websites, um Preistrends zu verfolgen oder Preise von Konkurrenten zu vergleichen.
2. Das Sammeln von Kundenbewertungen und -feedback von Online-Bewertungsplattformen, um das Ansehen eines Unternehmens zu beurteilen.
3. Das Extrahieren von Stellenangeboten von Karrierewebsites, um eine Datenbank von Jobmöglichkeiten zu erstellen.
4. Das Sammeln von Wetterdaten von Wetterdiensten, um Wetterprognosen zu erstellen oder das Verhalten von Wetterphänomenen zu studieren.
5. Das Extrahieren von Kontaktinformationen von Geschäftsdirektoren von Firmenprofilen auf Websites wie LinkedIn, um potenzielle Kunden oder Geschäftspartner zu finden.
6. Das Sammeln von Nachrichtenartikeln von Nachrichtenwebsites, um eine Datenbank von Nachrichten zu erstellen oder Nachrichtentrends zu verfolgen.
7. Das Extrahieren von Verkehrsinformationen von Verkehrswebsites oder -Apps, um Verkehrsprognosen oder -muster zu erstellen.
8. Das Sammeln von Daten von sozialen Medienplattformen, um Einblicke in die Meinungen und Vorlieben von Nutzern zu gewinnen oder um die Performance von Marken zu beurteilen.
9. Das Extrahieren von Produktinformationen von Vergleichs- oder Bewertungswebsites, um Produktvergleiche durchzuführen oder um das Angebot von Konkurrenten zu vergleichen.

Wie plant man die Entwicklung eines Web-Crawlers?

Das Entwickeln eines Web-Crawlers ist ein Prozess, der sich auf mehrere Schritte aufteilt. Hier sind die wichtigsten Schritte, die du befolgen solltest, um einen eigenen Web-Crawler zu entwickeln:

1. Planung: Bevor du mit dem eigentlichen Entwicklungsprozess beginnst, solltest du dir Gedanken darüber machen, welche Art von Daten du sammeln möchtest und welche Art von Websites du crawlen möchtest. Du solltest auch eine Liste der URLs erstellen, die du crawlen möchtest, sowie eine Liste der URLs, die du nicht crawlen möchtest (z.B. Login-Seiten, etc.).
2. Technische Vorbereitung: Bevor du mit der Entwicklung des Crawlers beginnst, solltest du sicherstellen, dass du die erforderlichen Tools und Technologien hast. Du wirst wahrscheinlich eine Programmiersprache wie Python, Java oder C# verwenden, sowie Bibliotheken wie BeautifulSoup, Scrapy oder Cheerio.
3. Entwickeln des Crawlers: Sobald du die Planung und die technische Vorbereitung abgeschlossen hast, kannst du mit der Entwicklung des Crawlers beginnen. Dieser Schritt umfasst die Implementierung des Codes, der die URLs von der Liste der zu crawlen URLs abfragt, die Inhalte der Seiten herunterlädt und die Daten extrahiert, die du sammeln möchtest.
4. Testen des Crawlers: Sobald der Crawler entwickelt ist, solltest du ihn testen, um sicherzustellen, dass er wie erwartet funktioniert. Du solltest ihn auf eine kleine Anzahl von Websites ausführen und sicherstellen, dass er die richtigen Daten sammelt und dass keine Fehler auftreten.
5. Optimierung des Crawlers: Sobald der Crawler getestet und überprüft wurde, solltest du ihn optimieren, um sicherzustellen, dass er schneller und effizienter arbeitet. Du kannst zum Beispiel den Cache verwenden, um die Downloadzeit zu verkürzen, oder du kannst mehrere Threads verwenden, um die Geschwindigkeit des Crawlers zu erhöhen.
6. Deployment des Crawlers: Sobald der Crawler optimiert ist, kannst du ihn auf einem Server bereitstellen und ihn regelmäßig ausführen, um die gewünschten Daten zu sammeln.

Es ist wichtig zu beachten, dass das Entwickeln eines Web-Crawlers ein fortlaufender Prozess sein kann und dass es immer Optimierungen und Anpassungen geben wird, je nachdem, welche Art von Daten du sammeln möchtest und welche Art von Websites du crawlen möchtest.

Bekannte Websites die auf Webscraping basieren

1. Google: Die Mutter aller Scraper! Google crawlt Milliarden von Webseiten täglich, um seinen Index zu aktualisieren. Der Googlebot sammelt Informationen von Webseiten und verwendet sie, um die Reihenfolge der Suchergebnisse festzulegen. Stell dir vor, du hast einen riesigen Bücherstapel und Google liest all diese Bücher, um sicherzustellen, dass du die genaue Seite findest, die du suchst.

2. Wayback Machine: Es ist wie eine Zeitmaschine fürs Internet! Die Wayback Machine von Archive.org archiviert Milliarden von Webseiten, damit Nutzer sehen können, wie sie in der Vergangenheit aussahen. Es ist, als hättest du einen Fotoordner für jede Webseite und könntest in die Vergangenheit blättern, um zu sehen, wie sie vor Jahren aussah.

3. Preisvergleichsseiten: Seiten wie idealo oder Geizhals scrapen regelmäßig Online-Shops, um die neuesten Preise und Angebote zu sammeln. Es ist, als würdest du in jedem Laden der Stadt nach dem besten Preis fragen, ohne einen Schritt zu tun.

4. Reisebuchungsseiten: Plattformen wie Skyscanner oder Kayak scrapen Flug-, Hotel- und Mietwagendaten von verschiedenen Anbietern, um Nutzern einen Überblick über die besten Angebote zu geben. Es fühlt sich an, als würdest du einen persönlichen Reiseberater haben, der für dich alle Optionen checkt und die besten Deals präsentiert.

5. Jobportale: Einige Jobportale ziehen Stellenanzeigen von verschiedenen Unternehmenswebseiten und anderen Jobbörsen. So sorgen sie dafür, dass sie immer die aktuellsten Angebote haben. Es ist, als würdest du alle Zeitungsanzeigen und Firmenwebseiten nach den neuesten Jobs durchsuchen, aber alles auf einer einzigen Plattform finden.

Tools um Website Scraper zu erstellen

Es gibt viele verschiedene Websites und Tools, die Sie zur Erstellung von Webcrawlern verwenden können. Einige der bekanntesten sind:

1. Scrapy: Eine Open-Source-Webcrawling- und Web-Scraping-Framework, das in Python geschrieben ist. Es ist sehr mächtig und kann verwendet werden, um große Mengen an Daten von Websites zu extrahieren.
2. BeautifulSoup: Eine weitere Open-Source-Bibliothek, die in Python geschrieben ist und für Web-Scraping verwendet wird. Es ermöglicht es Ihnen, den HTML-Code einer Website zu parsen und die gewünschten Daten zu extrahieren.
3. Selenium: Ein Tool, das automatisierte Tests von Web-Anwendungen ermöglicht. Es kann verwendet werden, um Interaktionen mit einer Website auszuführen und die Ergebnisse zu extrahieren.
4. Octoparse: Ein visuelles Web-Scraping-Tool, das es Ihnen ermöglicht, Daten von Websites zu extrahieren, ohne dass Sie Code schreiben müssen.
5. Parsehub: Ein weiteres visuelles Web-Scraping-Tool, das es Ihnen ermöglicht, Daten von komplexen Websites zu extrahieren.
6. Common Crawl: Ein gemeinnütziger Web-Crawling-Dienst, der eine riesige Menge an Webseiten regelmäßig crawlt und die Daten öffentlich zugänglich macht.

Es gibt noch viele andere Websites und Tools, die Sie verwenden können, um Webcrawler zu erstellen. Welches am besten für Ihre Anforderungen geeignet ist, hängt von Ihrem spezifischen Projekt ab.

Wie du Scrapy nutzt um einen Website Scraper zu erstellen

Scrapy ist ein Open-Source-Webcrawling- und Web-Scraping-Framework, das in Python geschrieben ist und es ermöglicht dir große Mengen an Daten von Websites zu extrahieren.

um Scrapy zu verwenden, musst du zunächst sicherstellen, dass es auf deinem Computer installiert ist. Du kannst es mit folgendem Befehl in deiner Kommandozeile installieren:

Als nächstes musst du ein neues Scrapy-Projekt erstellen. Du kannst das mit folgendem Befehl tun:

Das erstellt ein neues Verzeichnis mit dem Namen deines Projekts und darin findest du eine grundlegende Struktur für dein Projekt.

Jetzt musst du einen „Spider“ erstellen. Ein Spider ist das, was Scrapy verwendet, um Daten von einer Webseite zu extrahieren. Du kannst einen neuen Spider erstellen, indem du folgenden Befehl in deiner Kommandozeile ausführst:

Das erstellt eine neue Datei mit dem Namen deines Spiders im Verzeichnis „spiders“ deines Projekts.

In dieser Datei musst du jetzt die URLs definieren, die du crawlen möchtest und wie Scrapy die Daten von diesen URLs extrahieren soll. Scrapy verwendet dazu „XPath“ oder „CSS Selectors“, um bestimmte Teile der HTML-Seite zu finden und zu extrahieren. Du kannst die gewünschten Informationen aus den HTML-Seiten extrahieren, indem du die entsprechenden XPath oder CSS Selectors in deinem Spider definierst.

Wenn du alles eingerichtet hast, kannst du deinen Spider mit folgendem Befehl starten:

Scrapy wird jetzt die URLs, die du definiert hast, crawlen und die Daten extrahieren, die du in deinem Spider festgelegt hast. Du kannst die extrahierten Daten dann in einer Datei speichern oder sie direkt in deine Anwendung einbinden.

Das war ein grober Überblick wie man Scrapy für Web Crawling verwendet, es gibt sehr viele Einstellungen und Erweiterungen die man einsetzen kann, je nach dem was man für ein Projekt hat. Es lohnt sich die Dokumentation von Scrapy gründlich durchzulesen um die volle Leistung des Frameworks auszunutzen.

Fazit

Scraping kann eine nützliche Möglichkeit sein, um Daten aus dem Web zu extrahieren. Es kann in einer Vielzahl von Branchen und Anwendungsfällen nützlich sein und kann Menschen helfen, eine große Menge an Daten in kürzester Zeit zu sammeln. Da es aber möglich ist, dass man in rechtliche Grauzonen gerät, ist es wichtig, die rechtlichen Implikationen bei der Verwendung von Scraping-Tools zu berücksichtigen.