Erstellen benutzerdefinierter Scraping-Tools mit Python: Eine Anleitung

Einführung in Web Scraping mit Python

Web Scraping ist eine strategische Technologie zum Extrahieren von Daten aus Websites. Dieser Prozess automatisiert den Abruf von Informationen von Webseiten und wandelt unstrukturierte Daten in strukturierte Daten um, die Unternehmen für eine Vielzahl strategischer Operationen nutzen können. Angesichts des exponentiellen Wachstums der Datengenerierung und des Wettbewerbsvorteils, den datengesteuerte Entscheidungsfindung bietet, ist Web Scraping mit Python mittlerweile ein integraler Bestandteil betrieblicher und strategischer Rahmenbedingungen in verschiedenen Branchen.

Python ist aufgrund seiner robusten Funktionen und seines unterstützenden Ökosystems die bevorzugte Programmiersprache für die Entwicklung benutzerdefinierter Web-Scraping-Lösungen. Deshalb ist Python für Geschäftsanwendungen besonders vorteilhaft:

Quelle: redswitches

• Benutzerfreundlichkeit und Lesbarkeit : Die unkomplizierte Syntax von Python stellt sicher, dass Skripte einfach zu schreiben und zu warten sind, was für Unternehmen, die sich schnell an Marktveränderungen anpassen möchten, von entscheidender Bedeutung ist.
• Umfassende Bibliotheken : Python bietet spezialisierte Bibliotheken wie BeautifulSoup, Scrapy und Selenium. Diese Tools vereinfachen Aufgaben im Zusammenhang mit dem Datenabruf, der HTML-Analyse und der Browserautomatisierung und verkürzen so die Entwicklungszeit erheblich.
• Skalierbarkeit : Die Flexibilität von Python unterstützt die Entwicklung sowohl einfacher Skripte für kleine Datenanforderungen als auch komplexer Systeme für die Datenverarbeitung großer Unternehmen.
• Starke Community-Unterstützung : Die umfangreiche Python-Entwickler-Community ist eine unschätzbare Ressource für Fehlerbehebung, Aktualisierungen und kontinuierliches Lernen und stellt sicher, dass Geschäftslösungen aktuell und effektiv bleiben.

Einrichten einer Python-Umgebung

Der Einstieg in Python für Web Scraping erfordert eine ordnungsgemäß konfigurierte Umgebung. So können Sie Ihr System so einrichten, dass bei Ihrem Web-Scraping mit Python-Projekten alles reibungslos läuft.

Python installieren

Zuerst müssen Sie Python installieren. Es wird empfohlen, die neueste Version von Python 3 von der offiziellen Python-Website herunterzuladen. Diese Version enthält alle neuesten Funktionen und Verbesserungen. Sie können die Installation überprüfen, indem Sie Ihre Eingabeaufforderung oder Ihr Terminal öffnen und python –version eingeben. Dieser Befehl sollte die Versionsnummer anzeigen und bestätigen, dass Python einsatzbereit ist.

Erstellen einer virtuellen Umgebung

Es empfiehlt sich, für Ihre Python-Projekte eine virtuelle Umgebung zu verwenden. Dadurch werden die Bibliotheken Ihres Projekts von der globalen Python-Installation isoliert und Konflikte zwischen Projektabhängigkeiten verhindert. Um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, navigieren Sie im Terminal zu Ihrem Projektverzeichnis und führen Sie Folgendes aus:

python -m venv env

Hier ist env der Name des Ordners der virtuellen Umgebung; Sie können es beliebig benennen. Um die virtuelle Umgebung zu aktivieren, verwenden Sie den folgenden Befehl:

Unter Windows:

envScriptsactivate

Unter macOS und Linux:

Quelle env/bin/activate

Pakete installieren

Wenn Ihre Umgebung eingerichtet und aktiviert ist, können Sie die für das Web Scraping erforderlichen Python-Pakete installieren. Die am häufigsten verwendeten Pakete sind Requests zum Senden von HTTP-Anfragen und BeautifulSoup zum Parsen von HTML- und XML-Dokumenten. Installieren Sie diese Pakete, indem Sie Folgendes ausführen:

Pip-Installationsanfragen beautifulsoup4

Dieser Befehl ruft die neuesten Versionen von Requests und BeautifulSoup ab und installiert sie in Ihrer virtuellen Umgebung.

Überprüfen der Python-Installation

Um sicherzustellen, dass Ihre Installation erfolgreich ist und die Pakete korrekt installiert werden, können Sie sie in eine Python-Shell importieren. Geben Sie einfach „python“ in Ihre Befehlszeile ein, um die Shell zu öffnen, und geben Sie dann Folgendes ein:

Importanfragen

import bs4 # bs4 ist der Paketname für BeautifulSoup

Wenn keine Fehler vorliegen, sind die Pakete korrekt installiert und Sie können mit dem Web-Scraping mit Python beginnen!

Dieses Setup bietet eine solide Grundlage für jedes Web-Scraping mit Python-Projekt, sodass Sie effektiv mit Python arbeiten und Ihre Projektabhängigkeiten sauber verwalten können.

Grundlagen von HTML- und CSS-Selektoren

Webseiten werden mit HTML (HyperText Markup Language) erstellt, das Inhalte durch die Verwendung von Elementen und Tags strukturiert. Diese Elemente sind die Bausteine ​​jeder Webseite und umfassen alles von Überschriften und Absätzen bis hin zu Links und Bildern. Für jeden, der sich mit Web Scraping mit Python beschäftigt, ist ein grundlegendes Verständnis von HTML unverzichtbar, da es die Grundlage dafür bildet, wie Sie die benötigten Daten finden und extrahieren.

HTML-Struktur

Ein HTML-Dokument ist als Baumstruktur aus Elementen aufgebaut, beginnend mit dem <html>-Tag, gefolgt von den Abschnitten <head> und <body>. Der <head> enthält Metadaten und Links zu Skripten und Stylesheets, während der <body> den eigentlichen Inhalt enthält, der auf der Webseite angezeigt wird. Elemente innerhalb des <body> werden mithilfe von Tags wie <p> für Absätze, <a> für Hyperlinks, <table> für Tabellen und vielen anderen definiert. Jedes Element kann auch Attribute wie Klasse, ID und Stil haben, die zusätzliche Informationen über das Element bereitstellen oder sein Aussehen und Verhalten ändern.

CSS-Selektoren

Quelle: atatus

CSS-Selektoren (Cascading Style Sheets) sind Muster, mit denen Sie die Elemente auswählen, die Sie formatieren oder bearbeiten möchten. Beim Scraping von Webdaten können Sie mithilfe von CSS-Selektoren auf bestimmte Elemente abzielen, aus denen Sie Informationen extrahieren möchten. Es gibt verschiedene Arten von CSS-Selektoren:

• Typselektoren zielen auf Elemente nach Tag-Namen ab. Beispielsweise wählt p alle <p>-Elemente aus.
• Klassenselektoren verwenden das Klassenattribut eines Elements zur Auswahl. Beispielsweise wählt .menu alle Elemente mit class=“menu“ aus.
• ID-Selektoren zielen auf Elemente basierend auf dem ID-Attribut ab. #header wählt beispielsweise das Element mit der ID=“header“ aus.
• Attributselektoren suchen nach Elementen basierend auf dem Vorhandensein oder Wert eines bestimmten Attributs. Beispielsweise wählt [href] alle Elemente mit einem href-Attribut aus.

Verwenden von HTML- und Stilselektoren zum Scrapen

Um Daten effizient von einer Webseite zu extrahieren, müssen Sie die Seite untersuchen und ihre Struktur verstehen. Dies erfolgt normalerweise mithilfe der Entwicklertools in Webbrowsern wie Chrome oder Firefox. Hier können Sie den HTML-Code anzeigen und identifizieren, welche Elemente die Daten enthalten, die Sie durchsuchen möchten. Sobald Sie diese Elemente identifiziert haben, können Sie CSS-Selektoren verwenden, um diese Elemente zu lokalisieren.

Wenn Sie beispielsweise daran interessiert sind, eine Liste mit Nachrichtenschlagzeilen von einer Webseite zu extrahieren, stellen Sie möglicherweise fest, dass jede Schlagzeile in ein <h1>-Tag innerhalb eines div-Elements eingeschlossen ist, das die Klasse „news-item“ hat. Der CSS-Selektor hierfür könnte div.news-item h1 sein, der alle <h1>-Elemente auswählt, die untergeordnete Elemente von <div>-Elementen mit der Klasse „news-item“ sind.

Erstellen Sie Ihr erstes Python-Scraping-Skript

Das Schreiben eines Python-Skripts zum Scrapen von Daten von einer Webseite kann zunächst entmutigend wirken, aber indem Sie den Prozess in überschaubare Schritte aufteilen, können Sie im Handumdrehen mit dem Scrapen von Daten beginnen. Hier finden Sie eine einfache Anleitung zum Erstellen Ihres ersten Python-Scraping-Skripts mithilfe der Requests- und BeautifulSoup-Bibliotheken.

Schritt 1: Erforderliche Bibliotheken installieren

Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Python auf Ihrem System installiert ist. Anschließend müssen Sie zwei Python-Bibliotheken installieren: „requests“ zum Abrufen der Webseite und „BeautifulSoup“ zum Parsen des HTML-Inhalts. Installieren Sie diese Bibliotheken mit pip:

Pip-Installationsanfragen beautifulsoup4

Schritt 2: Bibliotheken importieren

Starten Sie Ihr Skript, indem Sie die erforderlichen Bibliotheken importieren. Erstellen Sie eine neue Python-Datei und schreiben Sie oben den folgenden Code:

Importanfragen

aus bs4 Import BeautifulSoup

Schritt 3: Rufen Sie die Webseite ab

Wählen Sie die URL der Webseite aus, die Sie scrapen möchten. Verwenden Sie die Funktion „requests.get()“, um die Seite abzurufen. Diese Funktion ruft die Webseite ab und speichert die Antwort in einer Variablen:

url = 'http://example.com' # Durch die tatsächliche URL ersetzen

Antwort = Anfragen.get(URL)

Schritt 4: Analysieren Sie den HTML-Inhalt

Sobald Sie die Webseite haben, müssen Sie den HTML-Inhalt analysieren. Verwenden Sie BeautifulSoup, um den „response.content“ zu analysieren und ein BeautifulSoup-Objekt zu erstellen:

Suppe = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

Schritt 5: Daten extrahieren

Entscheiden Sie, welche Daten Sie extrahieren möchten. Wenn Sie beispielsweise alle Überschriften (in <h1>-Tags enthalten) von der Webseite entfernen möchten, können Sie die Methode find_all() von BeautifulSoup verwenden:

Überschriften = Suppe.find_all('h1')

für Überschriften in Überschriften:

print(heading.text.strip())

Dieses Code-Snippet findet alle <h1>-Tags, durchläuft sie und gibt den Text in jedem Tag aus.

Schritt 6: Behandeln Sie die Daten

Sobald Sie die Daten extrahiert haben, möchten Sie sie möglicherweise in einer Datei oder Datenbank speichern oder sie für die Analyse bereinigen. Der Einfachheit halber schreiben wir die Überschriften in eine Textdatei:

mit open('headings.txt', 'w') als Datei:

für Überschriften in Überschriften:

file.write(f“{heading.text.strip()}n“)

Schritt 7: Führen Sie Ihr Skript aus

Speichern Sie Ihr Skript und führen Sie es über Ihre Befehlszeile aus:

Python your_script_name.py

Ersetzen Sie your_script_name.py durch den Namen Ihrer Python-Datei. Überprüfen Sie die Ausgabe, um sicherzustellen, dass Ihr Skript ordnungsgemäß funktioniert.

Dieses Basisskript kann erweitert und geändert werden, um verschiedene Datentypen von verschiedenen Websites zu extrahieren. Sobald Sie sich damit vertraut gemacht haben, können Sie beginnen, fortgeschritteneres Web Scraping mit Python-Techniken und -Tools zu erkunden.

Bewältigung häufiger Herausforderungen bei der Datenextraktion

Quelle: xtract

Die Datenextraktion per Web Scraping kann zahlreiche Herausforderungen mit sich bringen, insbesondere wenn es um komplexe Website-Strukturen oder dynamische Inhalte geht. Für eine effektive Datenerfassung ist es von entscheidender Bedeutung, diese Herausforderungen zu verstehen und zu wissen, wie man ihnen begegnet. Hier sind einige häufig auftretende Probleme und Strategien zu deren Bewältigung:

• Umgang mit Paginierung

Viele Websites verwenden Paginierung, um große Datenmengen auf mehreren Seiten zu organisieren, was die Datenextraktion erschweren kann.

Lösung: Um die Paginierung zu handhaben, müssen Sie den Zugriff auf jede Seite und das Extrahieren der erforderlichen Daten automatisieren. Dazu müssen Sie häufig das URL-Muster identifizieren, das die Website für die Paginierung verwendet, und eine Schleife in Ihr Skript integrieren, um alle Seiten zu durchlaufen. Wenn sich die URLs beispielsweise durch einen einfachen Abfrageparameter ändern (z. B. Seite=1, Seite=2), können Sie diese URLs dynamisch in Ihrem Skript erstellen:

base_url = 'http://example.com/items?page='

für i in range(1, number_of_pages + 1):

url = f“{base_url}{i}“

Antwort = Anfragen.get(URL)

# Analysieren und extrahieren Sie Daten wie zuvor beschrieben

• Dynamische Inhalte scraping

Einige Websites laden ihre Inhalte dynamisch mithilfe von JavaScript, was bedeutet, dass die benötigten Daten möglicherweise nicht im HTML enthalten sind, das von einer einfachen HTTP-Anfrage zurückgegeben wird.

Lösung: Für Websites, die stark auf JavaScript angewiesen sind, sind oft Tools wie Selenium oder Puppeteer notwendig, die einen echten Browser automatisieren können. Diese Tools können wie ein Benutzer mit der Webseite interagieren (durch Anklicken von Schaltflächen, Scrollen usw.) und dynamisch geladene Daten durchsuchen:

vom Selenium Import Webdriver

Driver = webdriver.Chrome() # oder webdriver.Firefox() usw.

drivers.get('http://example.com/dynamic_content')

# Code zur Interaktion mit der Seite steht hier

data = drivers.find_element_by_id('data').text

drucken(Daten)

Driver.quit()

• Umgang mit Ratenbegrenzung und IP-Verboten

Websites können eine Ratenbegrenzung implementieren oder Ihre IP blockieren, wenn Sie in kurzer Zeit zu viele Anfragen senden.

Lösung: Um ein Verbot oder eine Ratenbegrenzung zu vermeiden, sollten Sie:

• Stellen Sie Anfragen langsamer. Implementieren Sie Verzögerungen oder Schlafintervalle in Ihrer Scraping-Schleife.
• Rotieren Sie IP-Adressen und Benutzeragenten. Die Verwendung von Proxys und das Ändern von Benutzeragenten können dabei helfen, unterschiedliche Benutzer nachzuahmen und das Risiko einer Blockierung zu verringern.

Importzeit

Zufällig importieren

für URL in URLs:

time.sleep(random.randint(1, 5)) # Zufälliger Schlaf, um menschliches Verhalten nachzuahmen

Response = request.get(url, headers={'User-Agent': 'Ihr User Agent String'})

# Antwort analysieren

Speichern und Verwalten von Scraped-Daten

Sobald Sie die Daten erfolgreich aus dem Web extrahiert haben, besteht der nächste entscheidende Schritt darin, sie effektiv zu speichern und zu verwalten. Eine ordnungsgemäße Datenspeicherung stellt nicht nur sicher, dass Ihre Daten organisiert und zugänglich bleiben, sondern verbessert auch die Skalierbarkeit Ihrer Datenverarbeitungsabläufe. Hier sind einige Tipps und Best Practices zum Speichern und Verwalten der von Ihnen erfassten Daten:

Auswahl des richtigen Speicherformats

Das Format, in dem Sie Ihre Scraped-Daten speichern, kann erhebliche Auswirkungen darauf haben, wie Sie sie später verwenden. Zu den gängigen Formaten gehören:

• CSV (Comma-Separated Values) : Ideal für tabellarische Daten mit einfacher Struktur. Es wird umfassend unterstützt und lässt sich leicht in Tabellenkalkulationssoftware oder Datenbanken importieren.
• JSON (JavaScript Object Notation) : Am besten für hierarchische oder verschachtelte Daten. JSON ist in Webanwendungen sehr beliebt und kann direkt in JavaScript-Umgebungen verwendet werden.
• XML (eXtensible Markup Language) : Nützlich für Daten mit einer komplexen Struktur oder wenn Sie ein selbstbeschreibendes Format benötigen, das Metadaten unterstützt.

Verwendung von Datenbanken für große Datenmengen

Für umfangreichere oder komplexere Datensammlungen eignen sich Datenbanken aufgrund ihrer Skalierbarkeit und erweiterten Abfragemöglichkeiten besser:

• Relationale Datenbanken (z. B. MySQL, PostgreSQL) : Hervorragend geeignet für strukturierte Daten, die gut in Tabellen und Zeilen passen. SQL-Datenbanken unterstützen komplexe Abfragen und eignen sich ideal für Datenintegrität und Transaktionsvorgänge.
• NoSQL-Datenbanken (z. B. MongoDB, Cassandra) : Besser geeignet für unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten oder wenn sich das Datenschema im Laufe der Zeit weiterentwickeln kann. Diese sind hoch skalierbar und auf hohe Leistung bei großen Datenmengen ausgelegt.

Datenintegrität und -validierung

Es ist von entscheidender Bedeutung, die Richtigkeit und Vollständigkeit Ihrer gecrackten Daten sicherzustellen:

• Implementieren Sie während des Scraping-Prozesses Prüfungen, um Datenformate (z. B. Datumsangaben, Zahlen) zu validieren.
• Aktualisieren Sie Ihre Daten-Scraping-Skripte regelmäßig, um sie an Änderungen im Layout oder Schema der Quellwebsite anzupassen.

Effiziente Datenverwaltungspraktiken

Die effektive Verwaltung großer Datenmengen ist der Schlüssel zur Aufrechterhaltung der Leistung:

• Regelmäßige Backups : Planen Sie regelmäßige Backups Ihrer Daten, um Datenverlust zu verhindern.
• Datenindizierung : Nutzen Sie die Indizierung in Ihren Datenbanken, um Abfragezeiten zu verkürzen und Zugriffsmuster zu verbessern.
• Stapelverarbeitung : Für die Manipulation oder Analyse umfangreicher Daten sollten Sie die Verwendung von Stapelverarbeitungs-Frameworks wie Apache Hadoop oder Spark in Betracht ziehen.

Automatisieren von Datenaktualisierungen

Webdaten können sich häufig ändern. Daher ist es von Vorteil, automatisierte Skripts einzurichten, um Ihre Daten in regelmäßigen Abständen zu aktualisieren:

• Verwenden Sie Cron-Jobs (unter Linux) oder den Taskplaner (unter Windows), um Ihre Scraping-Skripte regelmäßig auszuführen.
• Überwachen Sie den Zustand und die Leistung Ihrer Scraping-Vorgänge, um Fehler umgehend zu erkennen und zu beheben.

Sicherheitsüberlegungen

Denken Sie beim Speichern sensibler oder persönlicher Daten an die Sicherheit:

• Halten Sie die Datenschutzbestimmungen ein (z. B. DSGVO, CCPA), um sicherzustellen, dass Sie rechtmäßig mit Daten umgehen.
• Verschlüsseln Sie sensible Daten sowohl während der Übertragung als auch im Ruhezustand.

Beispiel für das Speichern von Daten in CSV mit Python:

1. Hier ist ein einfaches Beispiel dafür, wie man Scraped-Daten mit Python in einer CSV-Datei speichert:

CSV importieren

data = [{'name': 'Produkt A', 'preis': '10'}, {'name': 'Produkt B', 'preis': '20'}]

Schlüssel = Daten[0].keys()

mit open('products.csv', 'w', newline=") als Ausgabedatei:

dict_writer = csv.DictWriter(Ausgabedatei, Schlüssel)

dict_writer.writeheader()

dict_writer.writerows(data)

Abschließend

Mit den Grundlagen für effektives Web-Scraping, Datenspeicherung und -verwaltung in Ihrem Toolkit sind Sie bestens gerüstet, um Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln. Der Weg von der Datenerfassung bis zur Umwandlung in verwertbare Informationen ist von entscheidender Bedeutung für Ihre Geschäftsentscheidungen und strategischen Initiativen. Sind Sie bereit, Ihr Unternehmen mit maßgeschneiderten Datenlösungen voranzubringen? Kontaktieren Sie PromptCloud noch heute, um herauszufinden, wie unsere maßgeschneiderten Daten-Scraping-Dienste Ihre Projekte unterstützen können. Tauchen Sie tiefer in die Welt der datengesteuerten Entscheidungsfindung ein und beginnen Sie noch heute damit, Ihren Umgang mit Daten zu transformieren.