Fortgeschrittene Python-Web-Scraping-Taktiken

Das Sammeln von Daten von einer Website ist weit mehr als nur das Sammeln ihres Inhalts; es gibt eine Menge, was dazu gehört. Um Limits, Lücken und andere ausgeklügelte Sperren zu umgehen, muss eine Vielzahl zusätzlicher Methoden wie Python Data Scraping eingesetzt werden.

In diesem Artikel werden wir definieren, was Python Scraping ist, und begründen, warum es das optimale Werkzeug für diese Aufgabe ist. Außerdem stellen wir Taktiken vor, die die Möglichkeiten von Python für das Data Scraping nutzen. All dies wird dabei helfen, Informationen selbst von den sichersten Websites abzurufen.

Warum Python ideal für Web Scraping ist

Dieses Tool wurde speziell entwickelt, um als hervorragende Ressource für das Sammeln von Daten aus Websites zu dienen. Abgesehen von seiner Benutzerfreundlichkeit sind die Python-Bibliotheken wie Scrapy, Selenium und BeautifulSoup bemerkenswert leistungsstark. Darüber hinaus gibt es eine aktive Community, die ständig neue Skripte entwickelt und neuen Benutzern Unterstützung bietet. Aus diesem Grund wird Python heutzutage für Web Scraping verwendet. Sehen wir uns also die wichtigsten Strategien an, die derzeit verfügbar sind.

Scraping-Taktiken mit Python

In diesem Block wird dem Benutzer gezeigt, wie er komplexe Websites mit Hilfe ausgefeilterer, in Python integrierter Techniken scrapen kann. Der Benutzer wird lernen, wie man:

• Vermeiden Sie die Blockierung durch den Bot-Schutz - behandeln Sie CAPTCHA, Honeypots und TLS-Fingerprinting.
• Geben Sie sich als echter Benutzer aus, um nicht blockiert zu werden.
• Kontrollieren Sie Cookies und Sitzungen, um beim Zugriff auf eingeschränkte Seiten authentifiziert zu bleiben.
• Verwaltung von Daten, die von APIs bezogen werden, und Handhabung asynchron geladener Daten.
• Schützen Sie das Skript vor Änderungen auf der Seite und verfeinern Sie die Logik für dynamische Ressourcen.

Diese Ansätze würden dazu beitragen, das Scraping von Python-Daten effektiv zu gestalten und gleichzeitig das Risiko zu minimieren, dass der Zugriff auf den Server blockiert oder verweigert wird.

Lassen Sie uns nun zu den Taktiken übergehen, wie man Scraping in Python auf effektive Weise durchführt.

Taktik 1: Umgang mit CAPTCHAs und Anti-Bot-Maßnahmen

Zahlreiche Websites setzen CAPTCHA-Sicherheitssysteme ein, um ihre Informationen vor dem vorsätzlichen Abgreifen von Daten aus Python zu schützen. Solche Systeme können auf vielerlei Weise überwunden werden, z. B. durch den Einsatz automatischer Erkennungsdienste wie 2Captcha oder Anti-Captcha oder durch maschinelles Lernen zur kognitiven Identifizierung von Bildern. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, die Menge der Abfragen auf ein Maß zu reduzieren, das das Gericht nicht mit der Erwartung einer Informationserhebung verbindet.

Taktik 2: Menschliches Verhalten nachahmen

Um Abfragen weniger feindselig zu gestalten, müssen sich die Benutzer so verhalten, dass sie dem normalen Verhalten näher kommen. Führen Sie zufällige Zeitabstände zwischen Aktionen ein, wechseln Sie den User-Agent, scrollen Sie die Seite, bewegen Sie den Mauszeiger, simulieren Sie das Schreiben und vieles mehr. Die Verwendung von Selenium oder Playwright als Python-Scraping-Tools gibt der Automatisierung viel mehr menschenähnliche Eigenschaften, so dass Blockaden vermieden werden können.

• Ändern des Benutzer-Agenten:

  
  import random
  import requests
  
  url = 'https://google.com'
  
  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/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',
     'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
  ]
  headers = {
     'accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7',
     'accept-language': 'en-IN,en;q=0.9',
     'dnt': '1',
     'sec-ch-ua': '"Not/A)Brand";v="8", "Chromium";v="126", "Google Chrome";v="126"',
     'sec-ch-ua-mobile': '?0',
     'sec-ch-ua-platform': '"Linux"',
     'sec-fetch-dest': 'document',
     'sec-fetch-mode': 'navigate',
     'sec-fetch-site': 'none',
     'sec-fetch-user': '?1',
     'upgrade-insecure-requests': '1',
  }
  
  
  headers['user-agent'] = random.choice(user_agents)
  response = requests.get(url=url, headers=headers)
  
  
  

• Cursor-Bewegung:

  
  from selenium import webdriver
  from selenium.webdriver.common.by import By
  from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
  
  options = webdriver.ChromeOptions()
  options.add_argument("--headless")  # Ausführen des Browsers ohne grafische Oberfläche
  driver = webdriver.Chrome(options=options)
  
  driver.get("https://google.com")
  
  # Ein Element mit XPath suchen
  element = driver.find_element(By.XPATH, "//button[text()=Confirm]")
  
  # Verwenden Sie ActionChains, um den Cursor zu bewegen
  actions = ActionChains(driver)
  actions.move_to_element(element).perform()
  
  # Schließen Sie den Browser
  driver.quit()
  
  
  

Taktik 3: Honeypot-Fallen vermeiden

Bestimmte Websites betten zusätzliche Elemente ein, die für normale Benutzer gedacht und unsichtbar sind, aber ein Bot kann sie versehentlich auslösen. Zu diesen Elementen gehören versteckte Formulare, deren Anklicken und Absenden dazu führt, dass die Website den Zugriff des Bots sperrt. Verwenden Sie vor der Datenerfassung CSS-Stile und -Attribute wie display: none oder opacity: 0 und verzichten Sie darauf, diese Stile zu verwenden.

Taktik 4: Cookies und Sitzungen verwalten

Wenn die Anfragen ohne korrekte Cookies oder Sitzungskonfiguration gestellt werden, blockieren bestimmte Websites wiederholte Anfragen, die als zu einfach angesehen werden. Um dieses Problem zu umgehen, sollten Sie requests.Session() verwenden, gespeicherte Cookies einsetzen und sich wie ein echter Benutzer verhalten. Auch die Header User-Agent müssen geändert werden, da der Bot an ihnen erkannt wird.

Taktik 5: Implementierung von Exponential Backoff für die Wiederholung von Anfragen für Python Data Scraping

Wenn der Server nicht antwortet oder vorübergehend einen Fehler zurückgibt, sollten Sie eine Pause einlegen, bevor Sie weitere Versuche unternehmen, den Befehl zu wiederholen. Besser ist ein exponentielles Backoff, bei dem die Wartezeit nach jedem erfolglosen Versuch erhöht wird. Man kann sie beispielsweise um 1 Sekunde, 2 Sekunden, dann 4 Sekunden usw. erhöhen. Dies verringert die Wahrscheinlichkeit, blockiert zu werden, und minimiert gleichzeitig die Einschränkungen der Website und den Arbeitsaufwand für das Data Scraping mit Python.

import time
import requests


def fetch_with_backoff(url, max_retries=5):
   retries = 0
   wait_time = 1  # 1-Sekunden-Verzögerung

   while retries < max_retries:
       try:
           response = requests.get(url)

           # Wenn die Anfrage erfolgreich ist, wird das Ergebnis zurückgegeben
           if response.status_code == 200:
               return response.text

           print(f"Error {response.status_code}. Retrying in {wait_time} sec.")

       except requests.exceptions.RequestException as e:
           print(f"Connection error: {e}. Retrying in {wait_time} sec.")

       # Warten vor erneutem Versuch
       time.sleep(wait_time)

       # Erhöhen Sie die Verzögerung
       wait_time *= 2
       retries += 1

   return None


url = "https://google.com"
html = fetch_with_backoff(url)

Taktik 6: Verwendung von Headless Browsern für komplexe Interaktionen

Manche Websites laden den Inhalt schrittweise, oder sie funktionieren nur, wenn der Benutzer eine Eingabe macht. In solchen Fällen sind Bibliotheken wie BeautifulSoup wahrscheinlich nicht hilfreich. In diesem Fall hilft das Web Scraping mit Selenium, Puppeteer und Playwright. Sie ermöglichen es Ihnen, Seiten wie ein normaler Benutzer zu öffnen, d. h. sie können auf Schaltflächen klicken, Text eingeben und auf andere Weise mit Elementen auf der Seite interagieren.

Taktik 7: Python Data Scraping durch asynchrones Laden

Es gibt einige Webseiten, die JavaScript erst dann zur Anzeige von Daten verwenden, wenn ein Benutzer die Webseite aufgerufen hat. In diesem Fall können mit einer Standard-HTTP-Anfrage nicht alle erforderlichen Informationen abgerufen werden. Selenium kann verwendet werden, um solche Informationen zu sammeln, oder Netzwerkanfragen können mit Browser DevTools untersucht werden. Dies hilft bei der Erkennung von versteckten API-Endpunkten, die später mit minimalem Aufwand zur Informationsgewinnung genutzt werden können.

Taktik 8: Erkennen und Vermeiden von TLS-Fingerprinting

Die überwältigende Mehrheit der Websites leitet die automatisierten Anfragen zur weiteren Verarbeitung an den Server weiter. Es ist bekannt, dass einige Websites TLS-Fingerabdrücke als Mittel zur Unterscheidung automatisierter Anfragen überprüfen. Das bedeutet, dass der Server verschiedene Verbindungsattribute wie TLS/SSL-Aufmerksamkeit unter Verwendung von Technologie, Chiffren und anderen ausgeklügelten Verbindungen untersucht. Dies könnte durch die Vermischung von Verbindungsattributen in Anfragen unter Verwendung von benutzerdefinierten Headern und Proxys erreicht werden.

• Integration von Proxies:

  
  import requests
  
  url = 'username:password@your-proxy'
  
  proxy = 'your-proxy'
  proxies = {
     "http": f"http://{proxy}",
     "https": f"https://{proxy}",
  }
  response = requests.get(url=url, proxies=proxies)
  
  
  

Taktik 9: Nutzung von API-Endpunkten, wenn verfügbar

Wenn eine Website eine öffentliche API anbietet, ist es ratsam, diese zu nutzen, anstatt auf das Scraping zurückzugreifen. Dieser Ansatz ist schneller, zuverlässiger und die Wahrscheinlichkeit, blockiert zu werden, ist geringer. Ein guter Ausgangspunkt für die Suche nach einem API-Endpunkt ist die Überprüfung der von der Website gestellten Anfragen, die in DevTools sichtbar ist. Wenn keine API vorhanden ist, müssen Sie mit dem HTML-Code arbeiten.

Taktik 10: Überwachung von Änderungen in der Website-Struktur

Websites können ihren Code ändern, was das Scraping verzögern kann. Als Gegenmaßnahme sollten Sie Folgendes bedenken:

• Wechsel von der Verwendung von CSS-Selektoren zu XPath;
• Verwenden Sie automatisierte Tests, um die Seitenstruktur regelmäßig zu überprüfen;
• Erstellen Sie intelligenten Code, der mit wahrscheinlichen Änderungen umgehen kann. Eine Möglichkeit ist die Suche nach Elementen anhand ihres Inhalts und nicht anhand vorgegebener Pfade.

Taktik 11: Sicherstellung der Einhaltung der Website-Nutzungsbedingungen

In einigen Fällen kann Web Scraping mit Python von Websites gegen deren Nutzungsbedingungen verstoßen oder in bestimmten Ländern sogar als illegal angesehen werden. Vor dem Scrapen von Daten sollten Sie unbedingt sowohl robots.txt als auch die Nutzungsbedingungen und die Richtlinien der Website prüfen. Es ist auch am besten, eine öffentliche API zu verwenden, wenn eine solche vorhanden ist. Legen Sie außerdem Grenzen für die Anzahl der Anfragen fest, um die Belastung des Servers zu minimieren.

Python Data Scraping: Schlussfolgerung

Fortgeschrittenes Web-Scraping mit Python hat seine eigenen Vorteile, aber es ist ebenso wichtig, es auf die richtige Art und Weise zu tun. Wir haben wichtige Aspekte eines solchen Prozesses erörtert, wie die Umgehung von CAPTCHA, die Simulation von Benutzeraktionen, die Verwaltung von Cookies und Sitzungen, den Umgang mit Honeypots und die Untersuchung von Daten in asynchronen Webanwendungen.

Berücksichtigen Sie außerdem den moralischen Aspekt und die entsprechende Vereinbarung der verwendeten Website. Nutzen Sie API-Endpunkte, wenn sie verfügbar sind, und wenn HTML-Parsing unvermeidlich ist, befolgen Sie alle Richtlinien, um das Risiko einer Sperrung und rechtlicher Komplikationen zu verringern.

Durch den Einsatz dieser Web-Scraping-Tutorial-Methode mit Python kann das Risikopotenzial stark reduziert und gleichzeitig die Effizienz maximal gesteigert werden.