Für die systematische Datenerfassung von Websites wird ein Web Scraping Bot verwendet. Dabei handelt es sich um ein Programm, das automatisch die erforderlichen Informationen aus den Seiten extrahiert. Eine solche Software ist unverzichtbar, wenn die Datenmenge für eine manuelle Verarbeitung zu groß ist oder wenn regelmäßige Aktualisierungen erforderlich sind - zum Beispiel für die Preisüberwachung, die Analyse von Rezensionen oder die Verfolgung von Positionen in Suchmaschinenergebnissen.
Ein Web-Scraping-Bot ermöglicht die Automatisierung von Aufgaben wie: Zugriff auf eine Website, Abrufen des Inhalts einer Seite, Extrahieren der erforderlichen Fragmente und Speichern im gewünschten Format. Er ist ein Standardwerkzeug für E-Commerce, SEO, Marketing und Analysen - überall dort, wo Geschwindigkeit und Genauigkeit der Datenverarbeitung entscheidend sind.
Ein Scraper-Bot ist ein Software-Agent, der automatisch Inhalte von Webseiten zur weiteren Verarbeitung extrahiert. Er kann Teil eines Unternehmenssystems sein, als eigenständiges Skript laufen oder über eine Cloud-Plattform bereitgestellt werden. Sein Hauptzweck besteht darin, umfangreiche strukturierte Daten zu sammeln, die frei zugänglich sind.
Um das Konzept besser zu verstehen, sollten wir uns die Klassifizierung der als Scraper-Bots verwendeten Tools ansehen.
Nach Zugriffsmethode auf den Inhalt:
Durch Anpassungsfähigkeit an die Struktur der Website:
Nach Zweck und Architektur:
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Scraping-Bots werden in verschiedenen Branchen und für Aufgaben eingesetzt, bei denen Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und strukturierte Informationen entscheidend sind.
Jede dieser Richtungen erfordert ein bestimmtes Maß an Datenextraktionstiefe und Schutzumgehung. Daher werden Web-Scraping-Bots an die jeweilige Aufgabe angepasst - von einfachen HTTP-Skripten bis hin zu vollwertigen browserbasierten Lösungen mit Proxy-Unterstützung und Anti-Detection-Funktionen.
Web Scraper Bots arbeiten nach einem schrittweisen Szenario, wobei jeder Schritt einer bestimmten technischen Aktion entspricht. Trotz der Unterschiede bei den Bibliotheken und Programmiersprachen ist die grundlegende Logik fast immer die gleiche.
Nachfolgend finden Sie eine ausführlichere Schritt-für-Schritt-Beschreibung mit Python-Beispielen.
In der ersten Phase startet ein Web-Scraping-Bot eine HTTP-Anfrage an die Ziel-URL und ruft das HTML-Dokument ab. Es ist wichtig, den richtigen User-Agent-Header zu setzen, um das Verhalten eines normalen Browsers zu imitieren.
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
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
url = 'https://books.toscrape.com/'
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.text
In diesem Fall stellt der Bot eine Verbindung zur Website her und erhält den rohen HTML-Code der Seite, als ob sie in einem Browser geöffnet wäre.
Um den Inhalt zu analysieren, muss der HTML-Code geparst werden, d. h. in eine Struktur umgewandelt werden, mit der sich leichter arbeiten lässt. Hierfür werden in der Regel Bibliotheken wie BeautifulSoup oder lxml verwendet.
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
print(soup.prettify()[:1000]) # Anzeige der ersten 1000 Zeichen von formatiertem HTML
Jetzt kann der HTML-Code als Tag-Baum angezeigt werden, was die Extraktion der erforderlichen Elemente erleichtert.
Als nächstes identifiziert der Web Scraping Bot die Fragmente, die extrahiert werden müssen: Produktnamen, Preise, Bilder, Links und mehr. In der Regel werden CSS-Selektoren oder XPath verwendet.
books = soup.select('.product_pod h3 a')
for book in books:
print(book['title'])
Dieser Code findet alle Buchtitel und gibt deren Namen aus.
In dieser Phase bereinigt und strukturiert der Web-Scraping-Bot die Daten: Er entfernt unnötige Symbole, formatiert den Text, extrahiert Attribute (z. B. href oder src) und stellt alles in einer einheitlichen Tabelle zusammen.
data = []
for book in books:
title = book['title']
link = 'https://books.toscrape.com/' + book['href']
data.append({'Title': title, 'Link': link})
Die Daten werden in eine Liste von Wörterbüchern umgewandelt, die für die weitere Analyse geeignet ist.
Nach der Extraktion werden die Daten im gewünschten Format gespeichert - CSV, JSON, Excel, eine Datenbank oder per API übertragen.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('books.csv', index=False)
Die gesammelten Infosätze können dann leicht in Excel analysiert oder in ein CRM hochgeladen werden.
Wenn die benötigten Daten über mehrere Seiten verteilt sind, führt der Scraper-Bot ein Crawling durch: Er folgt den Links und wiederholt den Vorgang.
next_page = soup.select_one('li.next a')
if next_page:
next_url = 'https://books.toscrape.com/catalogue/' + next_page['href']
print('Next page:', next_url)
Bei der Arbeit mit Websites, deren Inhalte dynamisch (über JavaScript) geladen werden, werden Browser-Engines wie Selenium oder Playwright eingesetzt. Sie ermöglichen es dem Bot, mit dem DOM zu interagieren, auf das Erscheinen der erforderlichen Elemente zu warten und Aktionen auszuführen - z. B. das Klicken auf Schaltflächen oder die Eingabe von Daten in Formulare.
DOM (Document Object Model) ist die Struktur einer Webseite, die vom Browser aus HTML-Code gebildet wird. Es stellt einen Baum dar, in dem jedes Element - eine Überschrift, ein Block oder ein Bild - ein separater Knoten ist, der programmatisch manipuliert werden kann.
Trotz der Effizienz des Scraping treten bei der Interaktion mit echten Websites häufig technische und rechtliche Hindernisse auf.
Um den automatisierten Zugriff zu verhindern, setzen Websites verschiedene Systeme ein:
Es wird empfohlen, sich Material anzusehen, das detailliert beschreibt, wie ReCaptcha-Umgehung funktioniert und welche Werkzeuge für bestimmte Aufgaben am besten geeignet sind.
Wenn Scraping mit einer hohen Frequenz von Anfragen aus einer einzigen Quelle einhergeht, kann der Server:
Um solche technischen Beschränkungen zu umgehen, verwenden Plattformen rotierende Proxys, die Verteilung des Datenverkehrs auf mehrere IPs und die Drosselung von Anfragen mit konfigurierten Verzögerungen.
Einige Ressourcen laden Daten mit Hilfe von JavaScript, nachdem das ursprüngliche HTML bereits geliefert wurde, oder auf der Grundlage von Benutzeraktionen wie dem Scrollen.
In solchen Fällen werden Browser-Engines benötigt - zum Beispiel:
Diese ermöglichen die Interaktion mit dem DOM in Echtzeit: Warten auf das Erscheinen von Elementen, Scrollen von Seiten, Ausführen von Skripts und Extrahieren von Daten aus einer bereits gerenderten Struktur.
Website-Entwickler können wechseln:
Solche Aktualisierungen können frühere Parsing-Logiken unbrauchbar machen oder Extraktionsfehler verursachen.
Um die Stabilität zu gewährleisten, implementieren die Entwickler flexible Extraktionsschemata, Fallback-Algorithmen und zuverlässige Selektoren (z. B. XPath) und testen oder aktualisieren ihre Parser regelmäßig.
Die automatisierte Datenerfassung kann mit den Nutzungsbedingungen einer Website in Konflikt geraten. Ein Verstoß gegen diese Regeln birgt besondere Risiken bei der kommerziellen Nutzung oder Weiterverbreitung der erhobenen Daten.
Bevor Sie mit dem Scraping beginnen, sollten Sie sich über die Bedingungen des Dienstes informieren. Wenn eine offizielle API zur Verfügung steht, ist deren Verwendung die bevorzugte und sicherere Option.
Die Rechtmäßigkeit des Einsatzes von Scraping-Bots hängt von der Rechtsprechung, den Website-Richtlinien und der Methode der Datenextraktion ab. Drei wichtige Aspekte müssen berücksichtigt werden:
Eine detaillierte Aufschlüsselung der rechtlichen Seite findet sich in dem Artikel: Ist Web Scraping legal?
Die Erstellung eines Scraping-Bots beginnt mit der Analyse der Aufgabe. Es ist wichtig, genau zu verstehen, welche Daten extrahiert werden müssen, woher und wie häufig.
Python ist die beliebteste Sprache für Web-Scraping, da sie gebrauchsfertige Bibliotheken, eine prägnante Syntax und eine bequeme Arbeit mit Daten bietet. Lassen Sie uns daher den allgemeinen Prozess am Beispiel von Python betrachten.
Häufig verwendete Bibliotheken:
Eine fertige Lösung kann als CLI-Tool oder als Cloud-basierter Dienst implementiert werden.
Wesentliche Bestandteile sind:
Wie man einen Web-Scraping-Bot erstellt, wird ausführlich erklärt in dieser Artikel.
Ein Scraping-Bot als Lösung für die automatisierte Datenerfassung ermöglicht einen schnellen Zugriff auf Informationen aus externen Quellen, eine skalierbare Überwachung und Echtzeit-Analyseprozesse. Es ist wichtig, die Plattformbeschränkungen einzuhalten, die Arbeitslast richtig zu verteilen und die rechtlichen Aspekte der Arbeit mit Daten zu berücksichtigen.
Wir bieten eine breite Palette von Proxys für Web-Scraping. Unser Angebot umfasst IPv4-, IPv6-, ISP-, Privatkunden- und mobile Lösungen.
Für das groß angelegte Scraping von einfachen Websites ist IPv4 ausreichend. Wenn Stabilität und hohe Geschwindigkeit erforderlich sind, sollten Sie ISP-Proxys verwenden. Für eine stabile Leistung bei geografischen Beschränkungen und technischen Grenzen der Plattform werden Proxys für Privatanwender oder Mobilfunkanbieter empfohlen. Letztere bieten maximale Anonymität und Widerstandsfähigkeit gegen ReCaptcha, indem sie echte IPs von Mobilfunkbetreibern verwenden.
Ein Parser verarbeitet bereits geladenes HTML, während ein Scraping-Bot selbstständig Seiten lädt, Sitzungen verwaltet, Benutzeraktionen wiederholt und den gesamten Zyklus automatisiert.
Ja. Sie tragen dazu bei, Anfragen auf verschiedene IP-Adressen zu verteilen, was die Skalierbarkeit verbessert, die parallele Datenerfassung von mehreren Standorten ermöglicht und einen stabilen Betrieb innerhalb der plattformbedingten technischen Einschränkungen gewährleistet.
Es wird empfohlen, IP-Rotation, Verzögerungen zwischen Anfragen, korrekte User-Agent-Einstellungen und Sitzungsmanagement zu verwenden, um das Entdeckungsrisiko zu verringern.
Am beliebtesten ist Python mit Bibliotheken wie Requests, BeautifulSoup, Scrapy, Selenium. Auch Node.js (Puppeteer) und Java (HtmlUnit) werden häufig verwendet.
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