Web Scraping (auch bekannt als Screen Scraping und Web Harvesting) ist die Technik und der Prozess des Extrahierens von Daten aus Websites durch Software oder ein Skript.
Das endgültige Ziel ist es, Informationen aus verschiedenen Quellen zu sammeln und in strukturierte Daten für die weitere Analyse, Verwendung oder Speicherung umzuwandeln.
Es gibt zwar mehrere Möglichkeiten, Web Scraping zu betreiben, aber am besten ist es, die Leistungsfähigkeit von Web Scraping Software und Programmiersprachen zu kombinieren, um Skalierbarkeit und Flexibilität zu gewährleisten.
Heute zeigen wir Ihnen, wie Sie das richtige Tool für Ihr Projekt auswählen und geben Ihnen unsere besten Tipps für das Scrapen praktisch aller Websites im Internet.
Inhaltsübersicht
Die besten Web Scraping Tools finden
Bei der Auswahl des besten Scraping-Tools für Ihr Web-Scraping-Projekt gibt es viele Variablen zu berücksichtigen.
Der Einfachheit halber werden wir diese Faktoren jedoch in zwei Hauptkategorien unterteilen:
Vorteile von Web Scraping Software
Sie können jederzeit einen Web Scraper von Grund auf neu erstellen. Das ist allerdings sehr zeit- und ressourcenaufwändig.
Das Senden einer HTTP-Anfrage an einen Server und das Erstellen eines Parsers zum Navigieren in einem DOM sind Probleme, die Web Scraping Software bereits gelöst hat.
Wenn Sie nach dem richtigen Tool für Ihr Projekt suchen, muss die richtige Web Scraping Software die folgenden Vorteile haben:
- Es vereinfacht die Erstellung Ihres Web Scrapers. Die Erstellung eines Web Scrapers kann so komplex oder einfach sein wie die Tools, die Sie verwenden. Wenn Sie sich für ein Tool entscheiden, müssen Sie darauf achten, dass es Ihnen die Arbeit erleichtert. Bibliotheken wie Scrapy verfügen über großartige Parsing-Funktionen und verarbeiten CSV- und JSON-Dateien für Sie.
- Es automatisiert eine Vielzahl von Aufgaben. Eine der größten Herausforderungen beim Aufbau Ihres Scrapers ist die Vermeidung von Verboten. Es sei denn, die Überwindung kann sehr zeitaufwendig sein. Es ist wichtig, dass Sie ein Tool wählen, das IP-Rotationen und CAPTCHAs automatisch verarbeiten kann, damit Sie sich auf die Daten konzentrieren können und nicht nur auf die Überwindung von Engpässen.
- Es beschleunigt das Sammeln und Organisieren von Daten. Das Tool, das Sie auswählen, sollte hervorragende Ergebnisse in einem schnellen Tempo garantieren. Natürlich gibt es Einschränkungen, wie z.B. Zeitüberschreitungen, die Sie berücksichtigen müssen, aber ein gutes Tool findet die richtigen Informationen und organisiert sie in einem hilfreichen Format.
- Es ist kostengünstig. Beim Web Scraping geht es darum, große Datenmengen auf möglichst kostengünstige Weise zu sammeln. Auf dem Markt gibt es eine Vielzahl von Tools mit unrealistischen Preisen. Eine gute Scraping-Lösung sollte erschwinglich sein, ohne die Datenqualität zu beeinträchtigen.
- Es ist flexibel und skalierbar. Keine Website ist gleich aufgebaut, daher muss Ihr Scraper flexibel sein, ohne die Fähigkeit zur Skalierung zu verlieren. Wenn Ihre Web Scraping Software nicht mit Ihrem Projekt mitwachsen kann, ist es an der Zeit, zu einer anderen Software zu wechseln.
Codierungssprachen und Web Scraping Software
Ein wichtiger Grund, sich für eine Scraping-Software zu entscheiden, hängt mit den Tools zusammen, die Sie bereits bei Ihrer täglichen Arbeit verwenden.
Wenn Ihr Unternehmen (oder Sie selbst) sich auf einen völlig neuen Technologie-Stack festlegen muss, dann ist dies wahrscheinlich nicht die effizienteste Art, Ihr Web Scraping-Projekt anzugehen.
Anstatt neue Sprachen und Frameworks zu lernen, sollten Sie sich auf das konzentrieren, was Sie bereits kennen und beherrschen, und dort ansetzen.
Wie wir bereits gesagt haben, ist die beste Web Scraping Software für Sie diejenige, mit der Sie Ihr Ziel mühelos erreichen können. Das bedeutet, dass sie sich leicht in Ihr bereits vorhandenes System integrieren lassen sollte.
Wenn Sie JavaScript verwenden, brauchen Sie eine andere Lösung als wenn Sie auf C# programmieren.
Aus diesem Grund haben wir eine Liste mit Scraping-Lösungen erstellt, die Ihnen helfen soll, die richtige Lösung zu finden, unabhängig von der Programmiersprache, die Sie verwenden, oder der Komplexität des Projekts.
7 Beste Web Scraper Software
Es ist wichtig zu wissen, dass wir diese Werkzeuge nicht in einer bestimmten Reihenfolge auflisten. Jedes dieser Tools kann perfekt für Ihre Aufgabe geeignet sein.
Stattdessen möchten wir Ihnen all die verschiedenen Lösungen zeigen, die Ihnen zur Verfügung stehen, und Ihnen einen kleinen Überblick darüber geben, warum und wann Sie sie nutzen sollten.
Fangen wir also mit uns an!
1. ScraperAPI
Ja, wir haben es in die Liste geschafft, aber das liegt daran, dass wir von dem überzeugt sind, was wir tun: Daten für jeden zugänglich machen.
ScraperAPI ist eine robuste Lösung, die Proxys von Drittanbietern, maschinelles Lernen, riesige Browser-Farmen und viele Jahre statistischer Daten nutzt, um sicherzustellen, dass Sie nie von Anti-Scraping-Techniken blockiert werden.
Einige der besten Funktionen unseres Tools sind:
- Automatisierte IP-Rotation und CAPCHAs-Verarbeitung
- Ermöglicht Ihnen den Zugriff auf geo-sensitive Daten, indem Sie einen einfachen Parameter bei der Erstellung der Ziel-URL verwenden
- Rendering JavaScript, so dass Sie keine Headless-Browser verwenden und nicht auf Daten hinter einem Skript zugreifen müssen
- Hat das Potenzial, bis zu 100 Millionen Seiten pro Monat zu scannen.
- Verarbeitet gleichzeitige Threads, um Ihren Web Scraper noch schneller zu machen
- Stellt sicher, dass die Versuche mit verschiedenen IPs und Headern wiederholt werden, um die beste Lösung für eine 200-Statuscode-Anfrage zu finden
Und was noch besser ist: ScraperAPI lässt sich nahtlos mit den anderen Tools in dieser Liste integrieren. Fügen Sie einfach eine zusätzliche Codezeile hinzu, um die Anfrage über unsere Server zu senden, und wir kümmern uns um den Rest.
2. Scrapy
Wenn Sie mit Python vertraut sind, dann ist Scrapy das richtige Tool für Sie!
Scrapy ist ein Open-Source-Framework zur Vereinfachung von Web Scraping in Python. Es nutzt die leicht verständliche Python-Syntax, um hocheffiziente Scraper (Spider genannt) zu erstellen.
Was dieses Framework so leistungsfähig macht, ist die integrierte Unterstützung für CSS- und XPath-Selektoren, die es Ihnen ermöglicht, mit nur wenigen Zeilen Code große Datenmengen zu extrahieren.
Eine Funktion, die wir sehr mögen - und von der wir wissen, dass Sie sie auch mögen werden - ist die Scrapy Shell. Sie können diese interaktive Shell verwenden, um CSS- und XPath-Ausdrücke zu testen, anstatt unser Skript zum Testen jeder Änderung auszuführen.
Nachdem wir die richtige Logik herausgefunden haben, können wir unseren Scraper ohne Komplikationen laufen lassen.
Um Scrapy noch effizienter zu machen, kann es den gesamten Datensatz in strukturierte Daten-Frameworks wie CSV, JSON oder XML exportieren, ohne dass Sie das Ganze von Hand konfigurieren müssen.
Anmerkung: Sehen Sie sich unser Tutorial an, in dem wir zeigen, wie Sie mit Scrapy und ScraperAPI einen skalierbaren Web-Scraper erstellen.
Scrapy automatisiert zwar viele bewegliche Teile und macht es einfach, mehrere Spider (Web Scraper) gleichzeitig von einer Datei aus zu verwalten, aber die Kombination mit ScraperAPI zur Handhabung von Anti-Scraping-Techniken macht Ihren Web Scraper noch effizienter und effektiver.
3. Cheerio
JavaScript ist eine der beliebtesten und am weitesten verbreiteten Programmiersprachen da draußen. Sie ist sehr vielseitig und Sie können damit so ziemlich alles bauen, und Web Scraper sind da keine Ausnahme.
Dank seiner Back-End-Laufzeitumgebung - Node.js - können wir jetzt Software mit JavaScript erstellen.
Cheerio ist eine Node.js-Bibliothek, die eine JQuery-ähnliche Syntax verwendet, um HTML/XML-Dokumente mit Hilfe von CSS- und XPath-Ausdrücken zu parsen. Wenn es um das Scraping statischer Seiten geht, können Sie blitzschnelle Skripte erstellen.
Da Cheerio "kein visuelles Rendering erzeugt, kein CSS anwendet, keine externen Ressourcen lädt und kein JavaScript ausführt", kann es Daten schneller als andere Software scrapen.
Diese Ressourcen nehmen Ihrem Skript Zeit ab und sind für das Scraping statischer Seiten - die Ihr Hauptziel sind, wenn Sie Cheerio verwenden möchten - nicht erforderlich.
Was aber, wenn Sie eine dynamische Seite scrapen müssen, auf der JS ausgeführt werden muss, bevor der Inhalt geladen wird? Für solche Szenarien können Sie den ScraperAPI-Renderer verwenden, um Ihrem Cheerio Scraper diese Funktionalität hinzuzufügen.
Anmerkung: In unserem Tutorial über Web-Scraping in Node.js finden Sie eine ausführlichere Erklärung, wie Sie mit Cheerio und Puppeteer Websites scrapen können.
4. Puppenspieler
Puppeteer ist eine weitere Bibliothek für Node.js, die entwickelt wurde, um einen kopflosen Chromnium-Browser zu steuern und das Verhalten eines normalen Browsers von unserem Skript aus zu imitieren.
Wenn Sie dynamische Seiten mit Node.js scrapen möchten, ist dies die richtige Lösung für Sie - in einigen Fällen.
Cheerio und ScraperAPI sind für die meisten Projekte mehr als ausreichend. Allerdings kann ScraperAPI nur JS-Skripte ausführen und nicht mit der Website selbst interagieren.
Wenn die Zieldaten hinter Ereignissen stehen (wie Klicken, Scrollen oder Ausfüllen eines Formulars), müssen Sie eine Lösung wie Puppeteer verwenden, um das Verhalten eines Benutzers zu simulieren und tatsächlich auf die Daten zuzugreifen.
Wenn Sie mit dieser Bibliothek arbeiten, sollten Sie unbedingt daran denken, dass Sie Ihr Skript mit Async und Await schreiben. Die Ressource, die wir Ihnen oben zur Verfügung gestellt haben, wird Ihnen eine bessere Vorstellung davon vermitteln, wie Sie das tun können.
Nehmen wir an, Sie haben ein komplexes Projekt vor sich. In diesem Fall ist die Kombination aus der Headless-Browser-Manipulation von Puppeteer, den Parsing-Fähigkeiten von Cheerio und den Funktionen der ScraperAPI eine großartige Kombination, um einen hochentwickelten Web Scraper zu erstellen.
5. ScrapySharp und Puppeteer Sharp
C# ist definitiv eine flexible und vollständige Programmiersprache. Bei einer derartigen Verbreitung auf Unternehmensebene war es nur eine Frage der Zeit, bis Scraping-Tools für diese Sprache entwickelt werden.
ScrapySharp ist eine C#-Bibliothek, die für Web Scraping entwickelt wurde. Dank der Erweiterung HTMLAgilityPack können Sie mit CSS- und XPath-Selektoren ganz einfach Elemente innerhalb des HTML-Dokuments auswählen.
Obwohl diese Bibliothek mit Dingen wie Cookies und Headern umgehen kann, kann sie einen Browser ohne Kopfzeile nicht manipulieren.
Für Projekte, die eine erste JavaScript-Ausführung benötigen, kann ScraperAPI die Bibliothek mit zusätzlichen Funktionen ausstatten, was sie zu einer hervorragenden Lösung für 90% aller Projekte macht.
Wenn Sie jedoch mit der Website interagieren müssen, um Ereignisse auszulösen, ist Puppeteer Sharp eine bessere Option - eine Portierung der Puppeteer-Bibliothek von Node.js für .Net.
Anmerkung: Hier finden Sie eine vollständige Anleitung zur Erstellung eines Web Scrapers mit C# und ScrapySharp.
6. Rvest
Für diejenigen, die R als ihre Hauptsprache verwenden, ist das Rvest-Paket ein vertrautes und einfach zu erlernendes Werkzeug.
Die Rvest-Bibliothek nutzt alle Funktionen der Sprache R, um die Erstellung eines Web Scrapers zum Kinderspiel zu machen. Sie ermöglicht es uns, HTTP-Anfragen zu senden und das zurückgegebene DOM mithilfe von CSS- und XPath-Ausdrücken zu analysieren.
Darüber hinaus verfügt Rvest über integrierte Funktionen zur Datenmanipulation und die Möglichkeit, wunderschöne Datenvisualisierungen zu erstellen - weit besser als jede andere Web Scraping Software auf dieser Liste. Wenn Sie sich für Data Science interessieren, könnte dies eine aufregende Sprache und ein spannendes Tool sein, das Sie weiter erforschen sollten.
Eine weitere Funktion, die wir sehr schätzen, ist die Verwendung von Magrittr zusammen mit unserer Haupt-Scraping-Bibliothek, um den Operator %>% zu verwenden, "mit dem Sie einen Wert in einen Ausdruck oder Funktionsaufruf weiterleiten können".
Auch wenn es nicht viel zu sein scheint, verkürzt es die Codierzeiten und macht unseren Code eleganter und leichter lesbar.
Anmerkung: Um besser zu verstehen, was wir meinen, sehen Sie sich unser Rvest Web Scraping-Tutorial an, in dem wir die Bibliothek genauer erklären.
7. Goutte
Natürlich können wir keine Liste von Scraping-Software erstellen, ohne über PHP.
Man denkt vielleicht nicht sofort daran, wenn man über Web Scraping spricht, aber dank der aktiven Community gibt es Goutte, eine speziell für PHP entwickelte Web Scraping-Bibliothek, die uns beim Crawlen und Scrapen von Websites hilft.
Anders als bei der Verwendung von PHP übernimmt Goutte einen Großteil der Scraping-Funktionen, angefangen bei der Unterstützung von CSS- und XPath-Ausdrücken bis hin zur Interaktion mit der Webseite, um Formulare zu übermitteln.
Bei der Verwendung von Goutte werden Sie außerdem feststellen, dass der PHP-Code leserfreundlicher und viel kürzer ist, da er in wenigen Zeilen Code das schafft, wofür das normale PHP Dutzende von Zeilen benötigen würde.
Hinweis: Mehr über Web Scraping mit PHP Goutte erfahren Sie in unserem Tutorial für Anfänger. Wir haben einen Scraper mit Goutte und CSV Helper erstellt, um die gescrapten Daten in eine CSV-Datei zu exportieren.
Web Scraping Tipps
Die Idee hinter Web Scraping ist es, Daten schneller als von Hand zu sammeln, aber das funktioniert nicht, wenn Ihre IP gesperrt wird und Ihr Roboter nicht mehr auf die Website zugreifen kann.
Um solche Situationen zu vermeiden, finden Sie hier ein paar Tipps, die Sie immer befolgen können - und ein paar Überlegungen, die Sie anstellen sollten, wenn Sie einen Scraper einsetzen:
1. Lesen Sie die Robot.txt-Datei der Website
Auch wenn nicht alle Websites Direktiven für Scraper in ihrer robot.txt-Datei haben, ist es respektvoll, zumindest einen Blick darauf zu werfen.
Einige Website-Besitzer teilen Ihnen ausdrücklich mit, welche Seiten Sie nicht scrapen sollen oder wie häufig die Anfragen erfolgen sollen.
Wenn diese etabliert sind, sollten Sie Ihr Skript konform halten.
2. Überladen Sie die Website nicht
Denken Sie daran, dass Ihr Web-Crawler Traffic auf die Website schickt und damit Bandbreite von echten Nutzern wegnimmt.
Auch wenn es Sie nicht direkt betrifft, kann es sich negativ auf die Benutzerfreundlichkeit auswirken, wenn Ihr Web Scraper die Ziel-Website zu aggressiv crawlt und scrabbt.
Websites schützen sich vor dieser Art von Arbeitsbelastung, indem sie die Häufigkeit Ihrer Anfragen erkennen und sie für eine gewisse Zeit auf eine schwarze Liste setzen, um die Server am Laufen zu halten.
Wenn Sie jedoch die ScraperAPI verwenden, die für jede Anfrage einen anderen Proxy verwendet, kann die Website Ihren Scraper nicht ausbremsen.
Es liegt an Ihnen, Verzögerungen hinzuzufügen, damit Sie die Website, die Sie scannen, nicht verletzen.
3. Verwenden Sie einen Headless Browser nur, wenn er benötigt wird
Jede Codezeile und jede zusätzliche Funktion verlangsamt Ihren Scraper und verbraucht mehr Ressourcen, um die JS-Skripte auszuführen und die Website zu rendern, um mit ihr zu interagieren.
Solange Sie nicht wirklich mit der Website interagieren müssen, ist die Verwendung von Headless Browsern nicht wirklich sinnvoll.
In den meisten Fällen benötigen Sie nur einen guten HTTP-Client und Parsing-Fähigkeiten, um ein effektives Skript zu erstellen.
Einer der Gründe für die Verwendung eines Headless-Browsers ist die Nachahmung des menschlichen Verhaltens, aber mit einer Scraping-API ist das nicht wirklich notwendig.
4. Nehmen Sie sich Zeit, um sich mit der Struktur der Website vertraut zu machen
Bevor Sie mit dem Schreiben Ihres Codes beginnen, sollten Sie sich vergewissern, wie die Website die einzelnen Elemente bereitstellt, und den effizientesten Weg finden, um sie zu extrahieren.
Sobald Sie die Logik verstanden haben, der Sie folgen müssen, wird die Erstellung Ihres Web Scrapers einfacher sein, als Sie zunächst dachten.
Beim Web Scraping geht es darum, das Rätsel zu lösen, das jede Website darstellt, und jede Website unterscheidet sich von anderen. Wenn Sie sich also Zeit nehmen, werden Sie eine elegantere Lösung finden, als wenn Sie sich beeilen.
5. Prüfen Sie, ob Sie Geotargeting für den Zugriff auf die gewünschten Daten benötigen
Einige Websites wie Amazon oder Google zeigen unterschiedliche Informationen an, je nachdem, von welchem Standort aus die Anfrage kommt.
Wenn Sie Ihren Scraper ausführen, ohne ein Geotargeting zu definieren, wird Ihr Skript Ihren aktuellen Standort verwenden, um die Anfrage zu senden, und die Daten werden davon beeinflusst.
Wenn Sie also in den USA leben, aber französischsprachige Einträge abrufen müssen (z.B. für lokalisierte Suchen), müssen Sie Ihre IP-Adresse in eine französische IP ändern.
Mit ScraperAPI können wir dies mit dem Parameter country_code tun.
Mehr über die Funktionalitäten von ScraperAPI erfahren Sie in unserer umfassenden Dokumentation.
Anmerkung: Weitere Tipps und bewährte Verfahren finden Sie in unseren fünf besten Tipps für Web Scraping und in unserem Spickzettel für bewährte Verfahren für Web Scraping.
6. Wählen Sie die richtigen Werkzeuge
Sie brauchen nicht allzu viel zu lernen, solange Sie das verwenden, was Sie bereits kennen. Suchen Sie sich eine der oben aufgeführten Softwareprogramme aus, die der Programmiersprache entspricht, die Sie am besten beherrschen.
Sie müssen nicht einmal ein Meister sein. Diese Scraping-Tools sind so aufgebaut, dass man sie als Low-Code-Lösungen bezeichnen kann. Mit den Grundkenntnissen der Sprache sind Sie in der Lage, fast jede Website zu scrapen.
Wenn Sie ein absoluter Anfänger sind, empfehlen wir Ihnen, Scrapy für die Scraping-Logik und ScraperAPI zu verwenden, um sicherzustellen, dass Sie auf keinen Fall blockiert werden.
Diese beiden Tools arbeiten nahtlos zusammen und sind einfach zu erlernen und zu implementieren.
Code-basierte vs. Out-of-Box Scraping Software
Vielleicht fragen Sie sich, warum Sie eine codebasierte Lösung bevorzugen sollten, wenn Sie eine automatisierte Software wählen können, und das ist eine ziemlich kluge Frage.
Wenn Sie aus all dem, was wir bisher besprochen haben, etwas mitnehmen wollen, dann ist es die Tatsache, dass es nicht die eine Lösung gibt, die alle Ihre Scraping-Anforderungen erfüllt.
Die Realität sieht so aus, dass Sie, sobald Sie mit der Skalierung Ihres Projekts beginnen, einem dieser Szenarien begegnen:
- Das automatische Scraping-Tool lässt sich nicht mit Ihrem Projekt skalieren. Wenn Sie der Pipeline weitere Seiten hinzufügen und neue Daten auswählen, kann das Tool nicht mehr mithalten und verlangsamt den gesamten Vorgang.
- Es hat nicht die Flexibilität, die Sie suchen. Das sind starre Lösungen, die, wenn überhaupt, nur langsam an Ihre speziellen Bedürfnisse angepasst werden können.
- Sie werden Ihr Budget schnell übersteigen. Dabei handelt es sich in der Regel um teure Lösungen, die anfangs 'erschwinglich' sein können, aber sobald die wirklich großen Arbeitslasten anfallen, 5- bis 10-mal mehr kosten als die Verwendung von Software wie Scrapy + ScraperAPI.
Es ist unbestritten, dass automatisierte Web Scraping Software kleine Projekte auf den Weg bringen kann, aber wenn Sie eine langfristige Lösung anstreben, die sich an Ihre Bedürfnisse und an jede Website anpasst, dann gibt es keinen besseren Weg als die Codierung.
Natürlich machen es Bibliotheken wie Scrapy, Cheerio oder ScrapySharp auch Anfängern leicht, Web Scraper zu erstellen, ohne dass es zu viel Aufwand bedeutet. Sie sind vollständig anpassbar und können mit anderen Bibliotheken und Lösungen integriert werden, um Ihre Robots zu optimieren.
Wenn Sie immer noch nicht wissen, wo Sie anfangen sollen, können Sie uns jederzeit auf Twitter. Wir helfen Ihnen gerne bei Ihrer Reise.
Viel Spaß beim Schaben!
