Die 15 häufigsten Web Scraping-Fehler und wie man sie behebt

Web Scraping-HTTP-Statuscodefehler

Wenn Sie das Web durchsuchen, sind HTTP-Statuscodes wie die Verkehrssignale des Internets – sie informieren Sie darüber, wie der Server auf Ihre Anfrage reagiert hat. Wenn Sie wissen, was diese Codes bedeuten, können Sie Ihren Ansatz anpassen, Fehler beheben und dafür sorgen, dass Ihr Scraper reibungslos läuft.

Hier ist eine kurze Aufschlüsselung:

• 1xx Information: Der Server hat Ihre Anfrage erhalten und verarbeitet sie.
• 2xx Erfolg: Ihre Anfrage wurde erfolgreich empfangen und bearbeitet – aber gehen Sie nicht davon aus, dass Sie die gewünschten Daten erhalten haben! Überprüfen Sie immer den Inhalt der Antwort.
• 3xx-Umleitung: Der Server leitet Sie auf eine andere Seite weiter. Stellen Sie sicher, dass Ihr Scraper diesen Weiterleitungen folgt, um den richtigen Inhalt abzurufen.
• 4xx-Client-Fehler: Bei Ihnen ist ein Fehler aufgetreten – entweder ist die Anfrage ungültig oder Sie verfügen nicht über die richtigen Berechtigungen.
• 5xx-Serverfehler: Beim Server ist bei der Verarbeitung Ihrer Anfrage ein Problem aufgetreten. Dabei handelt es sich in der Regel um vorübergehende Probleme.

Lassen Sie uns nun die häufigsten Fehler untersuchen, auf die Sie beim Scraping wahrscheinlich stoßen, und, was noch wichtiger ist, wie Sie diese beheben können.

Clientseitige Fehler (4xx)

Diese Fehler treten normalerweise auf, wenn das Problem bei der von Ihnen gesendeten Anfrage liegt. Hier erfahren Sie, was jeder Fehler bedeutet und wie Sie ihn beheben können:

401 Nicht autorisiert

Der Server hat Ihre Anfrage aufgrund fehlender oder ungültiger Anmeldeinformationen abgelehnt. Es könnte sein:

• Falsche Anmeldedaten
• Eine abgelaufene Sitzung oder ein Authentifizierungstoken
• Geografische Beschränkungen, die den Zugang einschränken

Lösung:

• Überprüfen Sie Ihre Anmeldedaten noch einmal und aktualisieren Sie alle abgelaufenen Token
• Richten Sie ein System ein, um Token automatisch zu aktualisieren

• Umgehen Sie geografische Beschränkungen mithilfe eines Proxys oder VPN

403 Verboten

Der Server hat Ihre Anfrage verstanden, weigert sich jedoch, sie zu erfüllen. Dies geschieht normalerweise, wenn:

• Ihre IP wurde blockiert
• Sie senden zu schnell zu viele Anfragen
• Ihr Benutzeragent sieht verdächtig aus wie ein Scraper-Bot

Lösung:

404 Nicht gefunden

Die Seite, auf die Sie zugreifen möchten, existiert nicht. Dies ist häufig auf Folgendes zurückzuführen:

• Ein Tippfehler in der URL
• Die Seite wurde verschoben oder gelöscht

Lösung:

• Überprüfen Sie die URL noch einmal auf Fehler

• Verwenden Sie Tools wie Sitemaps oder Suchmaschinen, um den neuen Speicherort der Seite zu finden

429 Zu viele Anfragen

Sie haben in kurzer Zeit zu viele Anfragen gesendet und der Server begrenzt Ihre Geschwindigkeit.

Lösung:

Serverseitige Fehler (5xx)

Serverseitige Fehler deuten auf häufig vorübergehende Probleme auf dem Server selbst hin, beispielsweise über Überlastung oder Wartungsarbeiten. So gehen Sie damit um:

500 Interner Serverfehler

Beim Verarbeiten Ihrer Anfrage ist auf dem Server ein unerwartetes Problem aufgetreten. Dies könnte folgende Ursachen haben:

• Serverüberlastung
• Fehlkonfigurationen oder Softwarefehler auf dem Server

Lösung:

• Wiederholen Sie die Anfrage nach einer kurzen Verzögerung – die meisten 500-Fehler sind vorübergehender Natur

• Implementieren Sie eine exponentielles Backoff Strategie, bei der jeder Wiederholungsversuch etwas länger wartet, um eine Überlastung des Servers zu vermeiden

502 Bad Gateway & 504 Gateway Timeout

Diese Fehler weisen auf Kommunikationsprobleme zwischen Servern hin. Ein 502-Fehler bedeutet, dass ein Server eine ungültige Antwort von einem anderen erhalten hat, während 504 bedeutet, dass die Antwort des Upstream-Servers zu lange gedauert hat.

Lösung:

• Überprüfen Sie Ihre Proxy-Einstellungen – falsch konfigurierte Proxys können manchmal diese Fehler verursachen

• Wiederholen Sie die Anfrage mit einer längeren Verzögerung zwischen den Versuchen – in vielen Fällen löst sich das Problem von selbst

503 Dienst nicht verfügbar

Der Server ist vorübergehend überlastet oder aufgrund von Wartungsarbeiten nicht verfügbar.

Lösung:

• Planen Sie Ihre Scraping-Aufgaben außerhalb der Hauptverkehrszeiten, um Zeiten mit hohem Verkehrsaufkommen zu vermeiden

• Richten Sie automatische Wiederholungsversuche ein, um die Anfrage so lange zu senden, bis der Server wieder online ist

Implementierung der grundlegenden Fehlerbehandlung

Beim Scraping von Websites ist es wichtig, verschiedene HTTP-Fehler ordnungsgemäß zu behandeln. Das folgende Python-Snippet zeigt die Verwendung von
requests Bibliothek, um HTTP-Anfragen zu stellen und gleichzeitig verschiedene Arten von Fehlern abzufangen und zu behandeln. Dieser grundlegende Ansatz zur Fehlerbehandlung ermöglicht es Ihrem Scraper, Probleme zu protokollieren und weiterzulaufen, selbst wenn Probleme auftreten:

  import requests
  from requests.exceptions import RequestException
  
  def make_request(url):
      try:
          response = requests.get(url)
          response.raise_for_status()  # Raise HTTPError for bad responses (4xx, 5xx)
          return response.text
      except requests.HTTPError as http_err:
          print(f'HTTP error occurred: {http_err}')  # Handle HTTP-specific errors
      except RequestException as err:
          print(f'Other error occurred: {err}')  # Handle other potential errors
      return None
  
  url = 'https://example.com'
  content = make_request(url)
  if content:
      print('Request successful!')
  else:
      print('Failed to retrieve content')

Sie können diese Funktion problemlos in Ihre Scraping-Skripte integrieren, um Ihren Webanfragen eine zusätzliche Robustheit zu verleihen.

Wie ScraperAPI das Web Scraping vereinfachen kann

ScraperAPI hilft dabei, viele dieser Web-Scraping-Herausforderungen automatisch zu lösen. So geht's:

• Automatische IP-Rotation: ScraperAPI rotiert IPs bei jeder Anfrage, um IP-Verbote oder Ratenbeschränkungen zu vermeiden.
• Benutzeragentenverwaltung: Es wählt automatisch die richtigen Header aus und generiert Cookies, um einen tatsächlichen Benutzer nachzuahmen, der die Zielseite besucht.
• Fehlerbehandlung und Wiederholungsversuche: ScraperAPI wiederholt fehlgeschlagene Anfragen mit integriertem exponentiellem Backoff und erspart Ihnen so die manuelle Fehlerverwaltung.
• Geostandort-Proxys: Wechseln Sie einfach zwischen Proxys verschiedener geografischer Standorte, um regionalspezifische Einschränkungen zu umgehen.
• Drosselung anfordern: Kontrollieren Sie die Rate Ihrer Anfragen, um Ratenbegrenzungen zu vermeiden.

Da ScraperAPI die schwere Arbeit übernimmt, können Sie sich auf das Extrahieren der benötigten Daten konzentrieren, ohne sich durch häufige Scraping-Fehler zu verzetteln. Erstellen Sie zunächst ein kostenloses ScraperAPI-Konto und senden Sie Ihre Anfragen über den Endpunkt:

  import requests


  payload = {
     'api_key': 'YOUR_API_KEY',
     'url': 'https://books.toscrape.com/',
     'country_code': 'us'
  }
  
  
  response = requests.get('https://api.scraperapi.com', params=payload)
  print(response.status_code)

Entdecken Sie alle unsere Lösungen für spezifischere Anwendungsfälle.

Plattformbasierte Fehlercodes

Während HTTP-Statuscodes Ihnen einen grundlegenden Eindruck davon vermitteln, was mit Ihrer Anfrage nicht stimmt, geben Plattformen wie Amazon, Etsy und andere E-Commerce-Websites häufig eindeutige Fehlermeldungen aus oder verwenden ausgefeilte Anti-Scraping-Mechanismen, die über Standardantworten hinausgehen. Um diese Websites erfolgreich zu durchsuchen, müssen Sie die auftretenden Fehler verstehen und wissen, wie Sie Ihren Ansatz für jede Plattform anpassen können.

Amazon Scraping-Fehler

Amazon ist für seine aggressiven Anti-Scraping-Techniken berüchtigt und anstatt Ihnen klare Fehlercodes zu geben, antwortet es oft mit vagen Nachrichten wie:

„Entschuldigung, etwas ist schief gelaufen“

Dieser Fehler ist zwar kein HTTP-Statuscode, weist jedoch darauf hin, dass die Anti-Scraping-Maßnahmen von Amazon ausgelöst wurden. Dies ist normalerweise das Ergebnis aggressiver Anforderungsmuster, IP-Einschränkungen oder Bot-Erkennungssystemen. Hier erfahren Sie, was typischerweise dazu führt und wie Sie diese Hürden überwinden können:

Häufige Gründe für den Amazon-Fehler „Leider ist etwas schief gelaufen“.

1. IP-Sperren oder Ratenbegrenzungen:

   • Genau wie bei herkömmlichen HTTP-Rate-Limiting-Fehlern überwacht Amazon die Anfragehäufigkeit genau. Zu viele Anfragen von derselben IP innerhalb eines kurzen Zeitraums führen dazu, dass Ihre IP gesperrt oder vorübergehend eingeschränkt wird.

2. Bot-Erkennungsmechanismen:

   • Amazon setzt ausgefeilte Methoden ein, um Bots zu erkennen. Anfragen, die Header oder User-Agent-Strings wiederholen oder zu schnell eintreffen, werden wahrscheinlich als automatisiert gekennzeichnet und führen zu diesem Fehler.

3. Sitzungs- oder Cookie-Probleme:

   • Beim Scraping hinter Anmeldeseiten können auch ungültige oder abgelaufene Sitzungen zu diesem Fehler führen. Amazon erwartet gültige Anmeldeinformationen und Sitzungscookies, um den Zugriff aufrechtzuerhalten. Wenn Sie sie nicht aktualisieren, können Sie ausgesperrt werden.

4. JavaScript-Rendering:

   • Die Seiten von Amazon sind stark auf JavaScript angewiesen, um Produktdetails, Rezensionen und andere wichtige Daten zu laden. Wenn Ihr Scraper kein JavaScript rendert, wird dieser Fehler möglicherweise angezeigt, wenn Sie versuchen, auf dynamische Inhalte zuzugreifen.

So gehen Sie mit dem Amazon-Fehler „Es tut mir leid, etwas ist ein Fehler gelaufen“ um

So können Sie den Fehler „Es ist ein Fehler aufgetreten“ effektiv beheben:

1. Wechseln Sie die IPs regelmäßig:

Wie bereits erwähnt, ist die IP-Rotation der Schlüssel zur Vermeidung von Blockaden. Dies wird für Amazon aufgrund der strengen Überwachung der IP-Aktivitäten noch wichtiger. Verwenden Sie einen Proxy-Pool, um Ihre IPs häufig zu wechseln, und bevorzugen Sie private oder mobile Proxys, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Warum: Ständig wechselnde IPs helfen dabei, Ihre Anfragen zu verteilen und verhindern, dass eine einzelne IP in kurzer Zeit zu viele Anfragen stellt – einer der Hauptauslöser für diesen Fehler.

2. Drosseln und randomisieren Sie Ihre Anfragen:

Wie wir bei HTTP-Ratenbegrenzungen gesehen haben, kann die Verlangsamung Ihrer Anfragen dazu beitragen, dass Sie unter dem Radar bleiben. Fügen Sie für Amazon zufällige Verzögerungen zwischen Anfragen hinzu, die von einigen Sekunden bis hin zu längeren Intervallen reichen können, um das natürliche Surfen nachzuahmen.

Warum: Zu schnelles Senden von Anfragen ist ein klares Zeichen für Scraping-Aktivität. Wenn Sie den Zeitpunkt Ihrer Anfragen nach dem Zufallsprinzip festlegen, wirkt Ihr Scraper menschlicher und verringert so die Wahrscheinlichkeit, dass er blockiert wird.

3. Simulieren Sie menschliches Verhalten:

Rotierend User-Agent-Strings und das Ändern von Headern, wie zuvor besprochen, ist hier unerlässlich. Bei Amazon ist es besonders wichtig, menschliche Surfmuster zu simulieren, indem Cookies und Sitzungsdaten bei jeder Anfrage geändert werden.

Warum: Die Erkennungssysteme von Amazon suchen nach sich wiederholenden Header- und User-Agent-Mustern. Sie können das Auslösen dieses Fehlers vermeiden, indem Sie diese Elemente randomisieren und eine gültige Sitzungsverwaltung sicherstellen.

4. Verwenden Sie einen Headless-Browser für das JavaScript-Rendering:

Wenn Sie dynamische Inhalte auf Amazon scannen, wechseln Sie zu einem Headless-Browser wie
Puppenspieler oder Selen ist ein kluger Schachzug. Diese Tools können JavaScript rendern, sodass Ihr Scraper auf dynamische Elemente zugreifen kann, die mit einer Standard-HTTP-Anfrage nicht geladen werden.

Eine weitere großartige Strategie ist die Verwendung von ScraperAPI für das JS-Rendering. Auf diese Weise können Sie jede dynamische Seite durchsuchen, ohne die zusätzliche Komplexität der Verwendung eines Headless-Browsers.

Warum: Amazon verlässt sich bei Kerninhalten wie Produktdaten und Kundenrezensionen stark auf JavaScript. Wenn die Seite nicht ordnungsgemäß gerendert wird, kann es sein, dass Ihr Scraper wichtige Informationen übersieht und Fehler auslöst.

Wie wir bereits bei ratenbegrenzenden Fehlern besprochen haben, ist es wichtig, sich wiederholende Anforderungsmuster zu vermeiden. Amazon verfolgt dieses Verhalten genau, also:

• Randomisieren Sie den Zeitpunkt der Interaktion: Durch das Hinzufügen von Variabilität zu Ihren Interaktionen, z. B. zufälligen Verzögerungen zwischen Seitenladevorgängen oder Aktionen, sehen Ihre Anfragen natürlicher aus.
• Kratzen außerhalb der Hauptverkehrszeiten: Amazon kann die Beschränkungen in Zeiten mit hohem Verkehrsaufkommen verschärfen. Wenn Sie Ihren Scraper zu Zeiten mit weniger Auslastung betreiben, kann die Wahrscheinlichkeit, dass dieser Fehler auftritt, verringert werden.

Vereinfachen Sie Amazon Scraping mit ScraperAPI

Die Bewältigung der ausgeklügelten Anti-Scraping-Maßnahmen von Amazon kann komplex sein, aber Tools wie der Amazon-Endpunkt von ScraperAPI bieten eine unkomplizierte Lösung. Durch die Automatisierung der IP-Rotation, die Verarbeitung dynamischer Inhalte und die Verwaltung der Anforderungsabstufung übernimmt ScraperAPI die schwere Arbeit, sodass Sie sich auf die Daten konzentrieren können.

Mit dem Amazon-spezifischen Endpunkt müssen Sie keine Problemumgehungen für IP-Blockierungen, Ratenbegrenzungen oder mit JavaScript gerenderte Inhalte manuell implementieren. Stattdessen liefert es eine optimierte, gebrauchsfertige Lösung, die darauf zugeschnitten ist, Amazon in großem Maßstab zu nutzen, ohne den Aufwand ständiger Anpassungen.

Weitere Informationen zum effizienten Scraping der Produktdaten von Amazon finden Sie in diesem Leitfaden zum groß angelegten Scraping von Amazon-ASINs. Es führt Sie durch spezifische Strategien für die Arbeit mit Amazon-Daten und zeigt Ihnen, wie ScraperAPI Ihnen dabei helfen kann, Produktinformationen mühelos zu sammeln.

Etsy-Scraping-Fehler

Etsy setzt wie Amazon aggressive Anti-Scraping-Mechanismen ein, um seine Daten zu schützen. Ein häufiger Fehler, mit dem Scraper auf Etsy konfrontiert werden, ist:

Etsy 429-Fehler – Zu viele Anfragen

Dieser Fehler weist darauf hin, dass Sie Etsys Ratenlimit für Anfragen innerhalb eines kurzen Zeitraums überschritten haben. Etsy nutzt diese Methode, um zu verhindern, dass Bots ihre Server mit schnellen Anfragen überlasten. Dies ist ein klares Zeichen dafür, dass Ihre Scraping-Aktivität erkannt und vorübergehend blockiert wurde.

Häufige Gründe für Etsys Fehler 429

1. Übermäßige Anforderungshäufigkeit:

   • Etsy legt Ratenbegrenzungen für die Anzahl der Anfragen fest, die von derselben IP innerhalb eines bestimmten Zeitraums gestellt werden können. Wenn Sie dieses Limit überschreiten und die Fehlermeldung 429 erhalten, werden Sie vorübergehend gesperrt.

2. Fehlende IP-Rotation:

   • Etsy kann die Anzahl der Anfragen aus einer einzigen Quelle ganz einfach verfolgen, ohne dass IP-Adressen rotieren müssen. Das Senden mehrerer Anfragen von derselben IP erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass das Ratenbegrenzungssystem von Etsy greift.

3. Bot-ähnliche Muster:

   • Etsy überwacht Browsing-Muster und kann Bots anhand fester Intervalle zwischen Anfragen oder identischer User-Agent-Strings erkennen. Wiederholtes oder vorhersehbares Verhalten führt wahrscheinlich zu einer Blockade.

Wie man mit Etsys 429-Fehler umgeht

So können Sie vermeiden, die Tarifgrenzen von Etsy zu erreichen und den 429-Fehler zu umgehen:

1. Drosseln und randomisieren Sie Ihre Anfragen:

Wie bei den Ratenbegrenzungsproblemen von Amazon kann eine Verlangsamung und Randomisierung Ihrer Anfragen dazu beitragen, einer Entdeckung vorzubeugen. Führen Sie unterschiedliche Verzögerungen zwischen Anfragen ein, um sicherzustellen, dass sie das natürliche Surfverhalten nachahmen.

Warum: Das Senden zu vieler Anfragen in einem kurzen Zeitraum ist die Hauptursache für den Fehler 429. Indem Sie Ihre Intervalle randomisieren und die Häufigkeit der Anfragen reduzieren, können Sie verhindern, dass Etsy Ihren Scraper blockiert.

2. Wechseln Sie die IPs regelmäßig:

Verwenden Sie Proxy-Pools, um Ihre IP-Adressen häufig zu wechseln, wie wir in den vorherigen Abschnitten besprochen haben. Für Etsy sorgen rotierende private oder mobile IP-Adressen dafür, dass Ihre Anfragen eher denen normaler Benutzer ähneln.

Warum: Etsy kann die Anzahl der Anfragen verfolgen, die von jeder IP kommen. Durch rotierende IPs verteilen Sie Ihren Datenverkehr auf mehrere Adressen und verhindern so, dass eine einzelne IP das Ratenlimit überschreitet.

3. Simulieren Sie menschenähnliches Verhalten:

Drehen User-Agent-Strings und Überschriften, wie wir bereits erwähnt haben, um sich wiederholende Muster zu vermeiden. Variieren Sie außerdem Ihre Interaktionen mit der Website, indem Sie beispielsweise Klicks, Scrollen oder Pausieren simulieren, wie es ein menschlicher Benutzer tun würde.

Warum: Etsy erkennt Automatisierung, indem es sich wiederholende Verhaltensweisen verfolgt. Rotierende Header, die Simulation natürlicher Benutzeraktivitäten und die Anpassung von Cookies oder Sitzungen können Ihr Scraping diskreter machen.

4. Überwachen und halten Sie die Tariflimits ein:

Sehen Sie sich die API-Dokumentation von Etsy an, um die spezifischen Tarifbeschränkungen zu verstehen. Bleiben Sie innerhalb dieser Grenzen, auch wenn Sie HTML direkt scrapen, um den Fehler 429 zu vermeiden.

Warum: In die Systeme von Etsy sind Tarifbegrenzungen integriert, um die Plattform vor Überlastung zu schützen. Durch die Einhaltung dieser Schwellenwerte verringern Sie das Risiko einer Sperrung.

Etsy kann während der Hauptverkehrszeiten strengere Tarifbegrenzungen festlegen. Um eine Blockierung zu vermeiden, sollten Sie Ihre Scraping-Aktivitäten außerhalb der Hauptverkehrszeiten durchführen, wenn die Abwehrmaßnahmen von Etsy möglicherweise lockerer sind. Durch die zufällige Festlegung des Interaktionszeitpunkts und die Vermeidung vorhersehbarer Anforderungsmuster bleiben Sie unter dem Radar.

Vereinfachen Sie das Etsy-Scraping mit ScraperAPI

Der Umgang mit den Tarifbeschränkungen von Etsy kann schwierig sein, aber ScraperAPI hilft dabei, den Prozess zu rationalisieren. Dank der automatischen IP-Rotation und der Anforderungsverwaltung können Sie 429-Fehler einfacher vermeiden und gleichzeitig Ihre Datenerfassung skalieren.

Walmart-Scraping-Fehler

Walmart 429-Fehler – Zu viele Anfragen

Der Fehler 429 tritt auf, wenn Walmart erkennt, dass Sie in kurzer Zeit zu viele Anfragen senden. Hierbei handelt es sich um einen geschwindigkeitsbegrenzenden Abwehrmechanismus, der verhindern soll, dass Bots den Server überfordern. Dies ist ein Signal dafür, dass die Anforderungshäufigkeit Ihres Scrapers markiert wurde und Walmart den weiteren Zugriff vorübergehend blockiert hat.

Häufige Gründe für Walmarts 429-Fehler

1. Überschreitung der Ratengrenzen:

   • Walmart erzwingt strenge Ratenbeschränkungen, was bedeutet, dass zu viele Anfragen, die in kurzer Zeit von derselben IP gesendet werden, den Fehler 429 auslösen.

2. Fehlende IP-Rotation:

   • Wenn Sie Scraping ohne rotierende IP-Adressen durchführen, kann Walmart das Anforderungsvolumen einer einzelnen IP problemlos verfolgen und diese blockieren, sobald das Ratenlimit überschritten wird.

3. Bot-ähnliche Anfragemuster:

   • Das Senden von Anfragen in vorhersehbaren Abständen oder die Verwendung statischer User-Agent-Strings kann Ihren Scraper als Bot kennzeichnen. Die Anti-Scraping-Tools von Walmart sind darauf abgestimmt, Automatisierungen zu erkennen und zu blockieren, die kein menschliches Verhalten nachahmen.

So gehen Sie mit Walmarts 429-Fehler um

So können Sie vermeiden, die Tarifgrenzen von Walmart zu erreichen und den 429-Fehler beheben:

1. Drosseln und randomisieren Sie Ihre Anfragen:

Fügen Sie zufällige Verzögerungen zwischen Ihren Anfragen ein und ahmen Sie so das Timing echter Benutzerinteraktionen nach. Variieren Sie die Verzögerung zwischen einigen Sekunden und längeren Intervallen, um zu vermeiden, dass Anfragen zu schnell gesendet werden.

Warum: Das Ratenbegrenzungssystem von Walmart erkennt übermäßige Aktivität aus einer einzigen Quelle. Durch zufälliges Timing Ihrer Anfrage können Sie dies vermeiden und Ihren Scraper weniger automatisiert erscheinen lassen.

2. Wechseln Sie die IPs regelmäßig:

Verwenden Sie einen Proxy-Pool, um Ihre IP-Adressen häufig zu wechseln und Ihre Anfragen auf mehrere IPs zu verteilen. Für Walmart sind rotierende Privat- oder Mobilfunk-Proxys besonders wirksam, um Ratensperren zu verhindern.

Warum: Walmart verfolgt die Anzahl der Anfragen, die von jeder IP kommen. Durch rotierende IPs verteilen Sie die Last auf verschiedene Adressen und verringern so die Wahrscheinlichkeit, dass Ratengrenzen erreicht werden und der 429-Fehler ausgelöst wird.

3. Simulieren Sie menschenähnliches Verhalten:

Wie bei anderen Plattformen können rotierende User-Agent-Strings und Header dabei helfen, menschenähnlichere Aktivitäten zu simulieren. Mischen Sie außerdem Verhaltensweisen wie Scrollen, Klicken oder Interagieren mit verschiedenen Teilen der Seite ein, um das Scraping natürlicher zu gestalten.

Warum: Walmart sucht nach Bot-ähnlichen Mustern, wie etwa identischen Benutzeragenten oder statischen Headern. Indem Sie echtes Surfverhalten simulieren, verringern Sie die Wahrscheinlichkeit, dass Sie für die Automatisierung markiert werden.

4. Überwachen Sie die Preislimits von Walmart:

Behalten Sie im Auge, wie viele Anfragen Sie pro Minute/Stunde senden, und stellen Sie sicher, dass Sie die Tarifgrenzen von Walmart einhalten. Einige Websites geben diesbezüglich Hinweise, aber auch ohne genaue Zahlen kann eine Reduzierung der Anfragehäufigkeit hilfreich sein.

Warum: Indem Sie Ihre Anfrageraten proaktiv verwalten und den Datenverkehr überwachen, können Sie verhindern, dass Walmarts Ratenlimits überschritten werden, was dazu beiträgt, das Auftreten des 429-Fehlers zu verhindern.

Vereinfachen Sie Walmart Scraping mit ScraperAPI

Die Verwaltung der geschwindigkeitsbegrenzenden Abwehrmaßnahmen von Walmart kann eine Herausforderung sein, aber der Walmart-spezifische Endpunkt von ScraperAPI bietet eine maßgeschneiderte Lösung. Der Walmart-Scraper von ScraperAPI wurde für die einzigartigen Anti-Scraping-Maßnahmen von Walmart entwickelt und ermöglicht Ihnen die Erfassung von Produktdaten in großem Umfang, ohne sich über ständige Blockierungen oder Anforderungslimits Gedanken machen zu müssen. Es kümmert sich um die komplexen Backend-Prozesse, sodass Sie sich auf die Erfassung der benötigten Daten konzentrieren können.

Sie wissen nicht, wo Sie anfangen sollen? Sehen Sie sich unseren Leitfaden zum Scrapen von Walmart-Produktdetails mit Python an.

YouTube-Scraping-Fehler

YouTube 429-Fehler – Zu viele Anfragen

Der Fehler 429 weist darauf hin, dass die Server von YouTube in kurzer Zeit übermäßig viele Anfragen von Ihrer IP erkannt haben. Dieser Fehler bedeutet normalerweise, dass Sie die Ratenbegrenzungen von YouTube erreicht haben und Ihr Scraper vorübergehend für das Senden weiterer Anfragen gesperrt wurde.

Häufige Gründe für den 429-Fehler von YouTube

1. Übermäßige Anforderungshäufigkeit:

   • Das Senden zu vieler Anfragen in kurzer Zeit, sei es an Videoseiten oder API-Endpunkte, führt schnell zu diesem Fehler. YouTube überwacht Traffic-Spitzen genau, insbesondere von einzelnen IPs.

2. Fehlende IP-Rotation:

   • Wiederholte Anfragen von einer einzelnen IP-Adresse können leicht zu Ratenbegrenzungen führen. YouTube verfolgt die Anzahl der Anfragen, die von jeder IP kommen, insbesondere wenn sie automatisiert erscheinen.

3. Automatisierte Muster:

   • Die Verwendung vorhersehbarer oder sich wiederholender Anforderungsmuster – wie identische User-Agent-Strings oder feste Intervalle – kann erkennen lassen, dass Ihr Datenverkehr von einem Bot generiert wird, was zu Blockaden führt.

So gehen Sie mit dem 429-Fehler von YouTube um

Um den 429-Fehler auf YouTube zu vermeiden oder zu beheben, sollten Sie die folgenden Strategien in Betracht ziehen:

1. Drosseln Sie Ihre Anfragen:

Anstatt YouTube mit schnellen Anfragen zu bombardieren, verlangsamen Sie Ihren Scraper, indem Sie zufällige Verzögerungen zwischen den Anfragen einführen. Dies wird Ihnen helfen, innerhalb der Ratengrenzen von YouTube zu bleiben.

Warum: Wenn Sie Ihre Anfragen drosseln, werden sie über die Zeit verteilt, sodass sie eher wie eine natürliche Benutzeraktivität und nicht wie ein Bot-gesteuerter Datenverkehr aussehen.

2. Wechseln Sie die IPs häufig:

Verwenden Sie ein Proxy-Netzwerk, um IP-Adressen regelmäßig zu wechseln. Für YouTube funktionieren rotierende private oder mobile IPs gut, da sie dem echten Nutzerverkehr sehr ähnlich sind.

Warum: Rotierende IPs ermöglichen es Ihnen, die Last auf mehrere Adressen zu verteilen und so zu vermeiden, dass die Anforderungsobergrenzen einer einzelnen IP erreicht werden.

3. Nutzen Sie API-Alternativen:

Anstatt Webseiten direkt zu crawlen, sollten Sie die offizielle API von YouTube verwenden, die einen strukturierten Zugriff auf Videometadaten, Kommentare und mehr bietet. Wenn Sie an die API-Ratengrenzen stoßen, passen Sie Ihr Anfragevolumen an und überwachen Sie das tägliche Kontingent von YouTube.

Warum: Die offizielle API bietet eine höhere Effizienz für bestimmte Aufgaben wie das Sammeln von Videometadaten, verfügt jedoch über eigene Ratenbeschränkungen. Durch eine sorgfältige Verwaltung Ihrer Anfragen kann verhindert werden, dass der Fehler 429 auftritt.

YouTube reagiert auch empfindlich auf Datenverkehr, der viel Bandbreite beansprucht. Stellen Sie beim Scraping von Videoinhalten (im Gegensatz zu Metadaten) sicher, dass Sie nicht zu viele Daten gleichzeitig anfordern.

Beispielsweise kann das Abrufen von Miniaturansichten mit niedrigerer Auflösung anstelle von Versionen mit voller Auflösung die Bandbreitennutzung erheblich reduzieren, sodass Ihr Scraper weniger wahrscheinlich Geschwindigkeitsbegrenzungen auslöst.

Vereinfachtes YouTube-Scraping mit ScraperAPI

Die geschwindigkeitsbegrenzenden Maßnahmen von YouTube können das Scraping zu einer Herausforderung machen, aber ScraperAPI bietet eine optimierte Möglichkeit, sich darin zurechtzufinden. ScraperAPI hilft Ihnen, den 429-Fehler zu vermeiden und gleichzeitig Ihren Scraping-Aufwand zu skalieren, indem es die IP-Rotation automatisiert, Header verwaltet und das Anfrage-Timing optimiert.

Weitere Informationen finden Sie in unserem Leitfaden zum effektiven Scraping von YouTube mit ScraperAPI. Es behandelt spezifische Strategien und Tipps zum effizienten Sammeln von YouTube-Daten.

Implementierung der Ratenbegrenzungsbehandlung

Hier ist ein Beispiel für den Umgang mit der Ratenbegrenzung mithilfe eines exponentiellen Backoffs:

  import time
  import requests
  from requests.exceptions import RequestException
  
  def rate_limited_request(url, max_retries=3, initial_delay=1):
      delay = initial_delay
      for attempt in range(max_retries):
          try:
              response = requests.get(url)
              if response.status_code == 429:  # Handling rate limit (HTTP 429)
                  print(f"Rate limited. Attempt {attempt + 1}/{max_retries}. Waiting {delay} seconds...")
                  time.sleep(delay)  # Wait before retrying
                  delay *= 2  # Exponential backoff: double the delay for each retry
              else:
                  response.raise_for_status()  # Raise HTTPError for other 4xx or 5xx
                  return response.text
          except RequestException as err:
              print(f"Error occurred: {err}")  # Catch all request-related errors
              if attempt == max_retries - 1:
                  raise  # Raise final error if max retries are reached
      raise Exception("Max retries reached")
  
  # Usage example
  url = 'https://api.example.com/data'
  try:
      content = rate_limited_request(url)
      print('Request successful!')
  except Exception as e:
      print(f'Failed to retrieve content: {e}')

Das rate_limited_request Die Funktion implementiert mehrere Schlüsselfunktionen für die Handhabung der Ratenbegrenzung:

• Es versucht die Anfrage mehrmals (Standard 3), bevor es aufgibt
• Wenn der Statuscode 429 empfangen wird, wartet er, bevor er es erneut versucht
• Es verwendet einen exponentiellen Backoff, wodurch sich die Wartezeit bei jedem Wiederholungsversuch verdoppelt

• Es behandelt andere Anforderungsausnahmen, sodass Sie bei Bedarf eine andere Logik implementieren können

Durch diesen Ansatz kann sich Ihr Scraper automatisch an die Geschwindigkeitsbegrenzung anpassen, wodurch die Wahrscheinlichkeit einer vollständigen Blockierung verringert und seine Gesamtzuverlässigkeit verbessert wird. Sie können die anpassen max_retries Und
initial_delay Parameter zur Feinabstimmung des Verhaltens für bestimmte Websites oder APIs.

Der effizienteste Weg, Ratenbeschränkungen auf den größten Websites zu handhaben, ist jedoch die Verwendung von ScraperAPI. Seine fortschrittlichen Umgehungssysteme nutzen maschinelles Lernen und jahrelange statistische Analysen, um Ihre Anfragen über Millionen von Proxys zu verteilen. Dadurch wird verhindert, dass Ratenbegrenzungen ausgelöst werden, und gleichzeitig wird sichergestellt, dass die Zielseite nicht mit Ihren Anfragen überlastet wird.

Erweiterte Bot-Blocker-Scraping-Fehlercodes

Wie wir bei Ratenbegrenzungen und häufigen Fehlercodes gesehen haben, werden Plattformen bei der Erkennung und Blockierung von Scraping-Versuchen immer ausgefeilter. Einige Websites gehen jedoch noch einen Schritt weiter und nutzen fortschrittliche Bot-Schutzmechanismen, die das Scraping noch schwieriger machen. Lösungen wie Fastly, Akamai und DataDome haben die Messlatte für die Bot-Erkennung hoch gelegt und stellen Scraper vor komplexe Herausforderungen. Für ein erfolgreiches Web Scraping ist es von entscheidender Bedeutung, die Funktionsweise dieser Systeme zu verstehen, ihre Blockaden zu identifizieren und Wege zu finden, sie zu umgehen.

Sehen wir uns die spezifischen Fehlercodes und Herausforderungen an, die diese fortschrittlichen Bot-Blocker mit sich bringen – und wie Sie sie umgehen können.

Schnell

Schnell ist ein Content Delivery Network (CDN), das fortschrittliche Bot-Management-Lösungen integriert, um nichtmenschlichen Datenverkehr zu erkennen und zu blockieren. Obwohl es in erster Linie für die Bereitstellung schneller und sicherer Inhalte konzipiert ist, können seine Bot-Erkennungsfunktionen für Web-Scraper erhebliche Hürden darstellen.

Häufige Fastly Scraping-Fehlercodes und -Meldungen:

• 403 Verboten: Dieser Fehler weist darauf hin, dass das Bot-Erkennungssystem von Fastly Ihren Datenverkehr als verdächtig gekennzeichnet hat.
• 503 Dienst nicht verfügbar: Wenn Fastly Ihre IP-Adresse überlastet oder blockiert, tritt möglicherweise ein 503-Fehler auf, der den Zugriff auf die Zielseite verhindert.

So identifizieren Sie Fastly-Blöcke:

• Antwortheader: Suchen Sie nach Fastly-spezifischen Headern wie
  x-served-by oder x-cache. Diese Header können anzeigen, ob Fastly die Website bedient und ob der Fehler durch den Bot-Schutz von Fastly generiert wird.
• Plötzliches IP-Blacklisting: Fastly blockiert häufig den Datenverkehr aufgrund wiederholter Anfragen von derselben IP. Ein schneller Block nach einer Schürfaktivität kann ein Zeichen dafür sein, dass die Verteidigung von Fastly im Spiel ist.

Techniken zum Scrapen von Fastly-geschützten Websites:

Rotierende IPs und die Anpassung des Anforderungszeitpunkts sind wichtige Strategien, um die Schutzmaßnahmen von Fastly zu umgehen. Es überwacht genau die Muster, die für Scraping-Aktivitäten typisch sind, sodass eine Variation Ihres Datenverkehrs dazu beitragen kann, einer Entdeckung zu entgehen.

Für tiefergehende Techniken mit ScraperAPI und Python, einschließlich Code-Snippets zum Scrapen von Fastly-geschützten Websites, sehen Sie sich diese Anleitung an: So scrapen Sie Fastly-Protected Websites mit Python.

Akamai

Akamai ist einer der größten CDNs und Sicherheitsanbieter im Internet. Die Technologie zur Bot-Erkennung ist hochentwickelt und kombiniert maschinelles Lernen und Verhaltensanalyse, um Bots herauszufiltern. Dies macht es zu einer gewaltigen Barriere für Schaber.

Häufige Akamai-Scraping-Fehler:

• 403 Verboten: Wenn Akamai Bot-ähnliche Aktivitäten erkennt, gibt es diesen Standard-HTTP-Fehler zurück und blockiert den weiteren Zugriff.
• Captcha-Herausforderungen: Akamai verwendet häufig CAPTCHA-Herausforderungen, um zu überprüfen, ob der Datenverkehr von einem menschlichen Benutzer stammt, was es für Scraper schwierig macht, ohne CAPTCHA-Lösungsfunktionen zu umgehen.

So erkennen Sie den Bot-Schutz von Akamai:

• Javascript-Herausforderungen: Akamai erfordert häufig, dass Browser JavaScript-Herausforderungen ausführen, was dazu führen kann, dass einfache Scraper nicht auf Inhalte zugreifen.
• Anforderungsmuster: Akamai überwacht Browsing-Muster, daher sind schnelle, sich wiederholende Anfragen ein klarer Auslöser für Blockaden.

Strategien zur Umgehung von Akamai:

Das System von Akamai reagiert besonders empfindlich auf verdächtige Anfragemuster, daher müssen Sie eher menschenähnliche Aktivitäten simulieren. Dazu gehören das Verlangsamen von Anfragen, das Rotieren von IPs und die Verwendung von a HEadless-Browser wie Puppeteer oder Selenium, um CAPTCHA- und JavaScript-Herausforderungen zu umgehen.

Sehen Sie sich diesen Artikel „So scrape ich Akamai-geschützte Websites mit Python“ an, um einen tieferen Einblick in das Scraping von durch Akamai geschützten Websites zu erhalten und zu erfahren, wie ScraperAPI dabei helfen kann, den Prozess zu automatisieren.

DataDome

DataDome bietet Bot-Erkennungs- und Schutzdienste in Echtzeit für viele stark frequentierte Websites. Sein System nutzt KI und Verhaltensanalysen, um Scraping-Versuche zu identifizieren und zu blockieren, was es zu einem der schwieriger zu umgehenden Schutzmaßnahmen macht.

Häufige Herausforderungen und Fehler beim DataDome Web Scraping:

• 403 Verboten: Wie andere Bot-Blocker antwortet DataDome häufig mit einem 403-Fehler, wenn es verdächtigen Datenverkehr erkennt.
• Captcha und ReCaptcha: Eine der bevorzugten Methoden von DataDome zum Blockieren von Bots ist die Bereitstellung von CAPTCHA-Herausforderungen, um sicherzustellen, dass der Datenverkehr menschlich ist.
• Echtzeitblöcke: DataDome arbeitet in Echtzeit, was bedeutet, dass Sie innerhalb von Sekunden markiert und blockiert werden können, wenn Ihre Anfragen die Erkennungsalgorithmen auslösen.

So erkennen Sie DataDome-Blöcke:

• CAPTCHA-Überschwemmung: Wenn Sie nach jeder Anfrage auf CAPTCHA stoßen oder ständig ReCaptcha angezeigt wird, ist DataDome wahrscheinlich der Bot-Blocker am Werk.
• Bot-Detection-Header: Suchen Sie nach DataDome-spezifischen Headern wie X-DataDome-RequestID in der Serverantwort, was auf eine Blockierung hinweisen kann.

Methoden zur Umgehung von DataDome:

Die Umgehung von DataDome erfordert einen vielschichtigen Ansatz. Zu den Schlüsselstrategien gehören rotierende IPs, die Verwendung von Proxys für Privathaushalte und die Integration von CAPTCHA-Lösungsdiensten. Darüber hinaus helfen Headless-Browser dabei, JavaScript-Herausforderungen zu umgehen, die einfache Scraper nicht bewältigen können.

Weitere Informationen dazu finden Sie hier ScraperAPI kann Ihnen beim Scrapen von durch DataDome geschützten Websites mit Python helfen, einschließlich Codebeispielen. Sehen Sie sich diese Anleitung an: So entfernen Sie durch DataDome geschützte Websites mit Python.

Implementierung der User-Agent-Rotation

Hier ist ein Python-Snippet, das zeigt, wie die Benutzeragentenrotation implementiert wird.

Bei dieser Technik wird der User-Agent-Header bei jeder Anfrage geändert, um verschiedene Browser und Geräte nachzuahmen.

  import random
  import requests
  
  user_agents = (
      'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',
      'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/14.0 Safari/605.1.15',
      # Add more user agents...
  )
  
  def make_request_with_random_ua(url):
      headers = {'User-Agent': random.choice(user_agents)}
      return requests.get(url, headers=headers)
  
  for _ in range(5): 
      response = make_request_with_random_ua(url) 
      print(f"Status Code: {response.status_code}, User-Agent:        {response.request.headers('User-Agent')}")

Durch rotierende Benutzeragenten können Sie die Wahrscheinlichkeit verringern, von fortschrittlichen Anti-Scraping-Systemen als Bot erkannt zu werden. Bedenken Sie jedoch, dass hochentwickelte Systeme möglicherweise andere Faktoren zur Erkennung von Bots verwenden. Daher sollte diese Technik in Kombination mit anderen Strategien wie IP-Rotation und Randomisierung des Anforderungstimings verwendet werden, um optimale Ergebnisse zu erzielen.