Die besten Web-Scraping-Tools, um im Jahr 2025 voranzukommen

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Web-Scraping-Tools sind spezialisierte Software, die Daten automatisch von Websites abrufen und in ein brauchbares Format umwandeln kann. Diese Tools sind für verschiedene Aufgaben wie die Datenerfassung, die digitale Archivierung und die Durchführung eingehender Analysen unerlässlich. Mit der Fähigkeit, Seitendaten akribisch zu extrahieren und zu analysieren, gewährleisten fortschrittliche Web Scraping Tools die Präzision und Relevanz der gesammelten Informationen.

Ihre Fähigkeit, Daten in großem Umfang zu extrahieren, macht sie zu einer wichtigen Ressource für Unternehmen, die sich mit Konkurrenzanalyse, Marktforschung und Lead-Generierung beschäftigen. Diese Tools rationalisieren nicht nur Prozesse, sondern verschaffen auch erhebliche Wettbewerbsvorteile, indem sie schnell tiefe Einblicke bieten.

In diesem Artikel stellen wir Ihnen die besten Web-Scraping-Tools des Jahres 2024 vor. Wir decken eine Reihe von Optionen ab, darunter browserbasierte Tools, Programmier-Frameworks, Bibliotheken, APIs und Software-as-a-Service-Lösungen (SaaS).

Faktoren, die bei der Auswahl von Web-Scraping-Tools zu berücksichtigen sind

Bei der Auswahl eines Web-Scraping-Tools gibt es mehrere Schlüsselfaktoren zu beachten:

  • Scraping-Intervalle: Beurteilen Sie, wie oft Sie Daten extrahieren müssen, da einige Tools Scraping in Echtzeit anbieten, während andere besser für weniger häufige Batch-Jobs geeignet sind.
  • Benutzerfreundlichkeit: Suchen Sie nach Tools mit intuitiven Schnittstellen und klarer Dokumentation, um eine reibungslose Einrichtung und Bedienung zu gewährleisten.
  • Proxy-Unterstützung: Stellen Sie sicher, dass das Tool Proxys verwalten kann, um Erkennung und IP-Sperrung zu vermeiden, was für Scraping in großem Umfang oder von Websites mit Anti-Scraping-Maßnahmen unerlässlich ist.
  • Kosten und Effektivität: Wägen Sie Ihr Budget gegen die angebotenen Funktionen ab; teurere Tools bieten möglicherweise erweiterte Funktionen, die ihre Kosten rechtfertigen.
  • Dateneingabe und -export: Wählen Sie ein Tool, das die Datentypen verarbeiten kann, an denen Sie interessiert sind, und die Formate unterstützt, die Sie für die Ausgabe benötigen, wie CSV, JSON oder direkte Datenbankintegration.
  • Datenvolumen: Achten Sie auf Tools, die für das von Ihnen geplante Datenvolumen skalierbar sind, insbesondere wenn Sie mit großen Datensätzen oder stark frequentierten Websites arbeiten.
  • Komplexität der Website: Beurteilen Sie die Komplexität der Ziel-Websites, da komplexere Websites mit dynamischen Inhalten unter Umständen anspruchsvollere Tools erfordern, z. B. solche, die JavaScript darstellen können.
  • Support und Community: Prüfen Sie, ob das Tool über einen reaktionsschnellen Kundensupport und eine aktive Benutzer-Community verfügt, die Ihnen bei der Fehlerbehebung und mit Rat und Tat zur Seite steht; dies kann von unschätzbarem Wert sein.

Die Wahl eines Web-Scraping-Tools hängt weitgehend von der Komplexität der Aufgabe und der Menge der zu verarbeitenden Daten ab. Für einfachere Aufgaben sind Browser-Erweiterungen oft ausreichend. Sie sind leicht zu installieren und erfordern keine Programmierkenntnisse, was sie zu einer guten Wahl für unkomplizierte Datenerfassungsaufgaben macht. Für komplexere und anpassbare Lösungen sind Frameworks besser geeignet, da sie mehr Flexibilität und Kontrolle bieten. Wenn ein hohes Maß an Automatisierung und Verwaltung erforderlich ist, bieten API-orientierte Scraper einen vollständig verwalteten Dienst, der große Datenmengen effizient verarbeiten kann.

Top 11 der besten Scraper

Wir haben eine Liste der 11 besten Scraper zusammengestellt, die eine Vielzahl von Bedürfnissen abdecken. Diese Auswahl umfasst sowohl leistungsstarke Programme, die für komplexe Web-Scraping-Aufgaben entwickelt wurden, als auch universelle Tools, die benutzerfreundlich sind und keine Programmierkenntnisse erfordern. Ganz gleich, ob Sie ein erfahrener Entwickler sind, der robuste Datenextraktionsfunktionen benötigt, oder ein Anfänger, der auf einfache Weise Webdaten sammeln möchte - diese Liste bietet Optionen für verschiedene Kompetenzniveaus und Projektanforderungen.

Bright Data

Bright Data bietet eine robuste, unternehmenstaugliche Web Scraping-Plattform, die eine Web Scraper IDE mit vorgefertigten Code-Vorlagen umfasst. Diese Vorlagen werden regelmäßig verwaltet und aktualisiert, um sicherzustellen, dass die Scraping-Operationen auch dann effektiv bleiben, wenn sich das Layout der Zielwebsite ändert.

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Bright Data verwendet auch Proxy-Rotation und ermöglicht es Ihnen, gescrapte Daten in verschiedenen Formaten wie JSON und CSV oder direkt in Cloud-Speicherlösungen wie Google Cloud Storage oder Amazon S3 zu speichern.

Eigenschaften:

  • Web Scraper IDE;
  • Cloud-basierte Hosting-Umgebung;
  • Gebrauchsfertige Web Scraping Vorlagen;
  • Großes Proxy-Netzwerk;
  • Unblocker-Infrastruktur zur Umgehung von Anti-Bot-Maßnahmen;
  • Zeitplanungsoptionen für die automatische Datenextraktion;
  • Unterstützt eine breite Palette von Ausgabeformaten;
  • Managed Service mit Live-Support;
  • Suchmaschinen-Crawler;
  • Konformität mit Datenschutzgesetzen.

Der Scraper ist ab 4,00 $ pro Monat erhältlich und bietet eine kostenlose Testversion, mit der Nutzer seine Fähigkeiten testen können. Auf G2 wird er mit 4,6 von 5,0 Punkten gut bewertet.

Octoparse

Octoparse ist ein einfach zu bedienendes Web-Scraping-Tool, das Scraping-Aufgaben vereinfacht, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind. Es wurde sowohl für erfahrene als auch für unerfahrene Benutzer entwickelt und bietet einen visuellen Ansatz für die Datenextraktion, der minimale bis gar keine Programmierkenntnisse erfordert.

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Eine der herausragenden Funktionen von Octoparse ist sein KI-Assistent. Diese Funktion unterstützt die Nutzer durch die automatische Erkennung von Datenmustern auf Websites und bietet praktische Tipps für eine effektive Datenextraktion. Darüber hinaus bietet Octoparse eine Bibliothek mit voreingestellten Vorlagen für beliebte Websites, die zur sofortigen Datenerfassung verwendet werden können.

Eigenschaften:

  • Benutzerfreundliche Oberfläche;
  • KI-gestützte Datenmustererkennung;
  • Vorgefertigte Vorlagen für beliebte Websites;
  • Tipps zur IP-Rotation und Datenextraktion;
  • Unbegrenztes Scrollen;
  • Geplantes Scraping und Automatisierung.

Der Scraper beginnt bei 75,00 $ pro Monat und beinhaltet eine kostenlose Testversion. Es ist 4.5/5.0 auf Capterra und 4.3/5.0 auf G2 bewertet.

WebScraper.io

WebScraper.io ist eine Chrome- und Firefox-Erweiterung, die für den regelmäßigen und planmäßigen Einsatz konzipiert ist, um große Datenmengen entweder manuell oder automatisch zu extrahieren.

Für die lokale Nutzung ist es kostenlos, für die Planung und Verwaltung von Scraping-Aufträgen über eine API steht ein kostenpflichtiger Cloud-Service zur Verfügung. Dieses Tool unterstützt auch das Scraping von dynamischen Websites und speichert Daten in strukturierten Formaten wie CSV, XLSX oder JSON.

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WebScraper.io erleichtert das Web-Scraping durch eine Point-and-Click-Oberfläche, mit der Benutzer Site Maps erstellen und Elemente ohne Programmierkenntnisse auswählen können. Es ist auch vielseitig für Anwendungsfälle wie Marktforschung, Lead-Generierung und akademische Projekte.

Eigenschaften:

  • Punkt und Klick Schnittstelle;
  • Modulares Selektorensystem;
  • Handhabt Paginierung;
  • Kann Daten aus dynamischen Websites extrahieren;
  • Mehrere Datenexportoptionen.

Der Scraper kostet $50 pro Monat und bietet eine kostenlose Testversion. Es hat eine Capterra-Bewertung von 4,7 von 5.

ScraperAPI

Der Einstieg in Scraper API ist auch für Nicht-Entwickler einfach, da die Nutzer nur einen API-Schlüssel und eine URL benötigen, um mit dem Scrapen zu beginnen. Scraper API unterstützt nicht nur JavaScript-Renderings, sondern ist auch vollständig anpassbar, so dass die Benutzer die Anfrage- und Header-Parameter an ihre Bedürfnisse anpassen können.

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Eigenschaften:

  • Verwaltet JavaScript-Rendering für dynamische Inhalte;
  • Verwaltet CAPTCHAs und verwendet Proxys, um die Erkennung zu verhindern;
  • Bietet Optionen für die Anpassung von Kopfzeilen und Cookies;
  • Kein Code-API-Spielplatz;
  • Bietet Geotargeting-Funktionen für das Scraping von standortspezifischen Inhalten;
  • Das Produkt bietet eine kostenlose Testversion, mit der Sie bis zu 5.000 Anfragen senden können, um seine Funktionen zu testen.

Sie sollten Ihre Anfragen an den API-Endpunkt wie folgt formatieren:


import requests
payload = {'api_key': 'APIKEY', 'url': 'https://httpbin.org/ip'}
r = requests.get('http://api.scraperapi.com', params=payload)
print(r.text)

Dieser Scraper ist zu einem Einführungspreis von 49 $ pro Monat erhältlich und wird mit einer kostenlosen Testversion geliefert. Er hat eine Capterra-Bewertung von 4,6 von 5 und eine G2-Bewertung von 4,3 von 5.

Scraping Dog

Scraping Dog zeichnet sich durch seine Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit aus und bietet eine API, die schnell in verschiedene Anwendungen und Arbeitsabläufe integriert werden kann. Es ist eine Lösung, die ein breites Spektrum von Scraping-Anforderungen abdeckt, von einfachen Datenerfassungsaufgaben bis hin zu komplexeren Operationen.

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Scrapingdog unterstützt auch JS-Rendering, was für das Scraping von Websites genutzt werden kann, die mehrere API-Aufrufe benötigen, um vollständig geladen zu werden.

Eigenschaften:

  • Proxy-Unterstützung einschließlich IP-Rotation für verbesserte Anonymität;
  • Behandelt JavaScript-lastige Websites;
  • Bietet eine Reihe von Preisplänen an;
  • Webhooks.

Hier ist ein einfaches Beispiel für die Verwendung des API-Endpunkts von Scraping Dog:


import requests

url = "https://api.scrapingdog.com/scrape"

params = {
    "api_key": "5e5a97e5b1ca5b194f42da86",
    "url": "http://httpbin.org/ip",
    "dynamic": "false"
}

response = requests.get(url, params=params)

print(response.text)



Der Scraper ist ab 30 $ pro Monat erhältlich und beinhaltet eine kostenlose Testversion. Es hat eine Trustpilot-Bewertung von 4,6 von 5.

APIfy

Apify ist eine offene Softwareplattform, die die Entwicklung und den Betrieb von Datenextraktions-, Web-Automatisierungs- und Web-Integrations-Tools in großem Umfang erleichtert. Es handelt sich um eine vielseitige Cloud-basierte Plattform, die eine umfassende Suite von Web-Scraping- und Automatisierungs-Tools bietet. Sie wurde für Entwickler entwickelt, die Web-Scraping- und Datenextraktionsaufgaben erstellen, ausführen und skalieren müssen, ohne Server zu verwalten.

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Apify enthält außerdem eine Open-Source-Bibliothek für Web-Scraping namens Crawlee und ist sowohl mit Python als auch mit JavaScript kompatibel. Mit Apify können Sie Ihre Inhalte einfach in Anwendungen von Drittanbietern wie Google Drive, GitHub und Slack integrieren sowie eigene Integrationen mit Webhooks und APIs erstellen.

Eigenschaften:

  • Skalieren Sie mit einem Pool von Proxys für eine zuverlässige Datenerfassung.
  • Zugang zu einer vollständigen API für Integration und Automatisierung.
  • Code überall hosten.
  • Cloud-basierte Datenspeicherung und -verwaltung.
  • Vorgefertigte Scraper für beliebte Websites.
  • Zeitplanungsoptionen für Extraktionsaufgaben.
  • Unterstützung für mehrere Datenexportformate.

Der Scraper kostet ab $49 pro Monat und beinhaltet eine kostenlose Version. Es hat eine Bewertung von 4,8 von 5 auf Capterra und G2.

ScrapingBee

ScrapingBee ist eine vielseitige Web-Scraping-API, die eine breite Palette von Web-Scraping-Aufgaben effizient erledigen kann. Sie eignet sich hervorragend für Bereiche wie das Scraping von Immobilien, die Preisüberwachung und die Extraktion von Rezensionen, so dass Benutzer nahtlos Daten sammeln können, ohne befürchten zu müssen, blockiert zu werden.

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Die Flexibilität und Effektivität von ScrapingBee machen es zu einer unschätzbaren Ressource für Entwickler, Vermarkter und Forscher, die den Prozess der Datenerfassung aus verschiedenen Online-Quellen automatisieren und rationalisieren wollen.

Eigenschaften:

  • Verwaltet JavaScript-Rendering;
  • Verwaltet CAPTCHAs und sorgt für unterbrechungsfreie Scraping-Vorgänge;
  • IP-Rotation;
  • Scraping von Suchmaschinenergebnisseiten;
  • Direkter API-Zugang für eine einfache Integration in Ihre bestehenden Systeme.

Dieser Scraper ist ab 49 $ pro Monat erhältlich und beinhaltet eine kostenlose Version. Er hat eine perfekte Bewertung von 5,0 von 5 Punkten auf Capterra.

Diffbot

Diffbot zeichnet sich durch seine fortschrittlichen KI- und maschinellen Lernfähigkeiten aus, die es sehr effektiv für die Extraktion von Inhalten aus Webseiten machen. Es handelt sich um eine vollautomatische Lösung, die sich hervorragend für die Extraktion strukturierter Daten eignet.

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Diffbot ist ideal für Marketing-Teams und Unternehmen, die sich auf Lead-Generierung, Marktforschung und Stimmungsanalyse konzentrieren. Seine Fähigkeit, Daten im laufenden Betrieb zu verarbeiten und zu strukturieren, macht es zu einem leistungsstarken Werkzeug für alle, die eine schnelle und genaue Datenextraktion benötigen, ohne dass eine umfangreiche technische Einrichtung erforderlich ist.

Eigenschaften:

  • KI-gesteuerte Analyse von Webseiten zur automatischen Datenextraktion.
  • Fähigkeit zur Extraktion einer Vielzahl von Inhaltstypen, einschließlich Artikel, Produkte und Diskussionen.
  • Unterstützt strukturierte Suchen, um die Ergebnisse auf passende Datensätze zu beschränken.
  • Visuelle Verarbeitung für das Scraping nicht-englischer Webseiten.
  • Datenexporte sind im JSON- oder CSV-Format verfügbar.
  • Bietet eine vollständig gehostete SaaS-Plattform, d. h. keine zu verwaltende Infrastruktur.

Der Preis für den Scraper liegt bei 299 $ pro Monat und beinhaltet eine kostenlose Testversion. Er hat eine Capterra-Bewertung von 4,5 von 5 Punkten.

Scrapy

Scrapy ist ein robustes, quelloffenes Webcrawling- und Scraping-Framework, das für seine Geschwindigkeit und Effizienz bekannt ist. Scrapy wurde in Python geschrieben und ist mit mehreren Betriebssystemen kompatibel, darunter Linux, Windows, Mac und BSD. Das Framework ermöglicht die Erstellung von benutzerdefinierten Suchagenten und bietet Flexibilität bei der Anpassung seiner Komponenten, ohne dass das Kernsystem geändert werden muss. Das macht Scrapy zu einem vielseitigen Werkzeug für Entwickler, die ihre Scraping-Tools an spezifische Anforderungen anpassen wollen.

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Eigenschaften:

  • Asynchrone Verarbeitung zur effizienten Bearbeitung großer Datenmengen und Anfragen.
  • Umfassende Selektoren für die Datenextraktion mit XPath und CSS.
  • Eingebaute Unterstützung für die Erzeugung von Feed-Exporten in verschiedenen Formaten wie JSON, CSV und XML.
  • Middleware-Unterstützung für das Hinzufügen benutzerdefinierter Funktionalitäten und die Verarbeitung von Anfragen und Antworten.
  • Robuste Fehlerbehandlung und Protokollierungsfunktionen.
  • Völlig kostenlos.

Hier ist ein einfaches Beispiel, wie man mit Scrapy Daten von einer Website auslesen kann:


import scrapy

class BlogSpider(scrapy.Spider):
    name = 'blogspider'
    start_urls = ['https://www.zyte.com/de/blog/']

    def parse(self, response):
        for title in response.css('.oxy-post-title'):
            yield {'title': title.css('::text').get()}

        for next_page in response.css('a.next'):
            yield response.follow(next_page, self.parse)

Beautiful Soup

Beautiful Soup ist eine Python-Bibliothek, die das Scrapen von Informationen aus Webseiten erleichtert. Es ist ein großartiges Werkzeug für Anfänger und wird oft für schnelle Scraping-Projekte verwendet, oder wenn Sie eine Website mit einfacher HTML-Struktur scrapen müssen.

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Eigenschaften:

  • Einfache Methoden zum Navigieren und Suchen im Parse-Baum.
  • Parsen von HTML- oder XML-Dokumenten.
  • Einfaches Auffinden und Extrahieren bestimmter Informationen.
  • Den Parse-Baum modifizieren.
  • Arbeitet gut mit mehreren Parsern wie `lxml` und `html5lib`.

Hier ist ein einfaches Beispiel für die Verwendung von Beautiful Soup:


from bs4 import BeautifulSoup

html_doc ="""<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>

<p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>

<p class="story">...</p>
"""

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
print(soup.title.string)  # Outputs "The Dormouse's story"



Cheerio

Cheerio ist eine schnelle, flexible und benutzerfreundliche Bibliothek in Node.js, die die Kernfunktionalität von jQuery nachahmt. Standardmäßig nutzt Cheerio den Parser parse5, bietet aber auch die Möglichkeit, den fehlertoleranteren htmlparser2 zu verwenden. Diese Bibliothek ist in der Lage, fast jedes HTML- oder XML-Dokument zu parsen, was sie zu einer hervorragenden Wahl für Entwickler macht, die effiziente und vielseitige Web-Scraping-Funktionen benötigen.

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Eigenschaften:

  • Verwendet die vertraute jQuery-Syntax zur Manipulation des DOM.
  • Extrem schnell und leichtgewichtig.
  • Parserisiert und manipuliert HTML auf der Serverseite.
  • Fähig, eine große Anzahl von Seiten effizient zu verarbeiten.

Hier ist ein einfaches Beispiel von Cheerio:


const cheerio = require('cheerio');

// some product webpage
const html = `
<html>
  <head>
    <title>Sample Page</title>
  </head>
  <body>
    <h1>Welcome to a Product Page</h1>
    <div class="products">
      <div class="item">Product 1</div>
      <div class="item">Product 2</div>
      <div class="item">Product 3</div>
    </div>
  </body>
</html>
`;

const $ = cheerio.load(html);

$('.item').each(function () {
  const product = $(this).text();
  console.log(product);
});

Abschluss

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass jeder Scraper einzigartige Funktionen bietet, die für unterschiedliche Scraping-Anforderungen geeignet sind. Cheerio und Beautiful Soup sind HTML-Parsing-Bibliotheken, die für Node.js bzw. Python optimiert sind. Scrapy, ein weiteres Python-basiertes Tool, zeichnet sich durch die Handhabung komplexer Skripte und die Verwaltung großer Datensätze als Teil eines umfassenden Web-Scraping- und Parsing-Frameworks aus.

Für diejenigen, die Plattformen oder Dienste für Web Scraping evaluieren, gibt es hier maßgeschneiderte Empfehlungen auf der Grundlage allgemeiner Auswahlkriterien:

  • Für diejenigen, die eine einfache Schnittstelle ohne Programmierkenntnisse benötigen, sind Octoparse und WebScraper.io ideal.
  • Cheerio, Beautiful Soup und Scrapy bieten völlig kostenlose Tools für diejenigen, die ein kleines Budget haben.
  • Für das Scraping von dynamisch aktualisierten Websites werden Bright Data, ScraperAPI, Scraping Dog und ScrapingBee empfohlen.
  • Diffbot und APIfy sind auf die Bereitstellung von APIs für die Integration und Prozessautomatisierung spezialisiert und eignen sich daher für fortgeschrittene Benutzer, die ihre Abläufe rationalisieren möchten.

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