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).
Bei der Auswahl eines Web-Scraping-Tools gibt es mehrere Schlüsselfaktoren zu beachten:
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.
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 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.
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:
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 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.
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:
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 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.
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:
Der Scraper kostet $50 pro Monat und bietet eine kostenlose Testversion. Es hat eine Capterra-Bewertung von 4,7 von 5.
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.
Eigenschaften:
Sie sollten Ihre Anfragen an den API-Endpunkt wie folgt formatieren:
PHP
Node.js
Python
Java
Golang
de 
English 
Español 
中國人 
Tiếng Việt 
Українська 
Português 
Français 
भारतीय 
Türkçe 
한국인 
Italiano 
Gaeilge 
اردو 
Indonesia 
Polski
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 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.
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:
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 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.
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:
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 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.
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:
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 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.
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:
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 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.
Eigenschaften:
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 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.
Eigenschaften:
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 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.
Eigenschaften:
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);
});
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:
Bemerkungen: 0