Web Scraping vs. Web Crawling: Vorteile und Nachteile

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Wenn Sie Informationen sammeln müssen, kann das Parsing helfen, die komplexe Struktur einer Website in ihre Bestandteile zu zerlegen. Für ein effektives Parsing ist es wichtig, den Unterschied zwischen Web Crawling und Web Scraping zu verstehen.

Beginnen wir mit der Definition dieser Begriffe und untersuchen wir, wie Web Crawling und Web Scraping funktionieren:

Web Crawling ist ein automatisierter Prozess, bei dem ein Bot (oder Spider) Webseiten durchforstet, Website-Links sammelt und ein Netzwerk von Daten zur Speicherung und Analyse aufbaut.

Beim Web Scraping werden spezifische Informationen von einer Webseite gesammelt.

Unterschied zwischen Web Scraping und Web Crawling

Web Scraping und Web Crawling dienen ähnlichen Zwecken, haben aber unterschiedliche Merkmale. Lassen Sie uns zunächst auf ihre Hauptverwendungszwecke eingehen:

  • Online-Überwachung: Beide werden verwendet, um Änderungen auf Websites zu verfolgen, z. B. Preisaktualisierungen, Werbeaktionen und Nachrichten, was für die Wettbewerbsfähigkeit entscheidend sein kann.
  • Datenerfassung: Sie werden verwendet, um Datenbanken aus Internetquellen zu erstellen, was die Effizienz von Projekten erhöht.
  • Marktanalyse: Beide werden eingesetzt, um Informationen über die Konkurrenz zu sammeln, die bei der Entwicklung erfolgreicher Geschäftsstrategien helfen.
  • SEO-Verbesserung: Durch das Scannen von Websites helfen beide Verfahren bei der Bewertung der Qualität von Backlinks und anderen Faktoren, was zu einer besseren Indexierung der Website und einer besseren Platzierung in den Suchergebnissen führt.

Obwohl ihre Ziele übereinstimmen, unterscheiden sie sich in mehreren wichtigen Aspekten:

Umfang: Beim Web-Crawling werden Webseiten systematisch durchsucht, indem Links verfolgt werden, wobei eine große Menge an Seiten erfasst wird, um Inhalte für Suchmaschinen zu indizieren. Web Scraping hingegen ist gezielter und extrahiert spezifische Daten aus bestimmten Webseiten entsprechend den Anforderungen der Nutzer.

Häufigkeit: Crawler arbeiten kontinuierlich, um die Indizes von Suchmaschinen auf dem neuesten Stand zu halten, und besuchen regelmäßig Websites, um Inhalte zu entdecken und zu aktualisieren. Scraping kann eine einmalige oder regelmäßige Aktion sein, die auf bestimmten Zielen basiert.

Interaktion mit Daten: Crawler laden Webseiteninhalte herunter und indexieren sie, ohne mit ihnen zu interagieren, und konzentrieren sich auf die Entdeckung und Kategorisierung von Daten. Beim Scraping hingegen werden spezifische Informationen extrahiert, was oft eine tiefere Interaktion mit der Seitenstruktur erfordert, z. B. die Identifizierung und Extraktion von Daten aus bestimmten HTML-Elementen.

Vorteile und Nachteile von Web Scraping

Web Scraping ist ein wertvolles Instrument zur Datenextraktion, das sowohl Vor- als auch Nachteile bietet. Hier ist eine Aufschlüsselung der wichtigsten davon:

Vorteile:

  • Schneller Datenabruf: Web Scraping ist im Vergleich zur manuellen Datenerfassung eine schnellere und effizientere Möglichkeit, große Datenmengen von Websites zu sammeln.
  • Automatisierung: Automatisiertes Scraping reduziert menschliche Fehler und gewährleistet eine genaue Überwachung von Website-Aktualisierungen.
  • Wettbewerbsvorteil: Unternehmen können Informationen über Mitbewerber, Markttrends und Preisdaten sammeln und sich so einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
  • Forschung: Nützlich für akademische, Marketing- und andere Forschungen, die die Analyse großer Datensätze erfordern.

Nachteile:

  • Server-Belastung: Scraping kann die Server einer Website belasten, was zu Leistungsproblemen oder Abstürzen führen kann.
  • Schwierigkeiten mit dynamischen Inhalten: Websites, die viel JavaScript und dynamische Inhalte verwenden, können aufgrund von Inhaltsaktualisierungen schwierig zu scrapen sein.
  • IP-Blockierung: Websites können Scraper blockieren, so dass die Verwendung von Proxys oder anderen Methoden erforderlich ist, um eine Entdeckung zu vermeiden.
  • Abhängigkeit von der Website-Struktur: Änderungen an der Struktur einer Website können bestehende Scraping-Skripte zerstören, so dass häufige Aktualisierungen und Wartungsarbeiten erforderlich sind.

Vorteile und Nachteile von Web Crawling

Web Crawling hat, wie Web Scraping, seine eigenen Vor- und Nachteile. Hier ist eine Aufschlüsselung der wichtigsten davon:

Vorteile:

  • Effiziente Datenerfassung: Web Crawling automatisiert die Sammlung großer Datenmengen von verschiedenen Websites und erleichtert so das schnelle Auffinden umfangreicher Informationen.
  • Überwachung in Echtzeit: Crawler können so programmiert werden, dass sie regelmäßig Websites besuchen und Änderungen und Ergänzungen von Inhalten in Echtzeit verfolgen, was für die schnelle Aktualisierung von Informationsquellen nützlich ist.
  • Link-Analyse: Crawler können die Linkstruktur von Websites analysieren und so helfen, die Beziehungen zwischen verschiedenen Seiten zu verstehen.
  • Vielzahl von Tools: Es gibt viele Web-Crawling-Anwendungen wie Sequntum, Opensearchserver, Apache Nutch und Stormcrawler, die den Crawling-Prozess einfach und bequem machen.

Nachteile:

  • Rechtliche und ethische Bedenken: Web-Crawling kann rechtliche und ethische Fragen aufwerfen, insbesondere wenn es ohne die Erlaubnis der Website-Besitzer erfolgt, da einige Websites die Verwendung von Crawlern ausdrücklich verbieten oder einschränken.
  • Ressourcenintensität: Das Crawlen großer Websites kann ressourcenintensiv sein, erfordert eine erhebliche Rechenleistung und erhöht die Serverlast sowohl für den Crawler als auch für die Ziel-Website.
  • AJAX-integrierte Seiten: Websites mit AJAX-generierten Inhalten können für Crawler eine Herausforderung darstellen, da sie Schwierigkeiten haben können, diese Daten zu indizieren.
  • Beschränkungen des "Deep Web": Trotz seiner Vorteile können Webcrawler nicht auf alle Teile des Internets zugreifen, da nur etwa 60 Prozent der Webseiten crawlbar sind.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Konfiguration eines Parsers in Python

Web Scraping mit Python ist eine leistungsfähige Methode, um Informationen von Websites zu sammeln. In diesem Artikel zeigen wir Schritt für Schritt, wie man einen Parser für Web Scraping mit Python einrichtet.

Um einen eigenen Python-Parser zu erstellen, gehen Sie folgendermaßen vor:

  1. Definieren Sie das Problem: Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem Sie Produktinformationen aus einem 10-seitigen Online-Shop extrahieren müssen.
  2. Installieren Sie die notwendigen Bibliotheken: Verwenden Sie pip, um die Bibliotheken requests und beautifulsoup4 zu installieren - pip install requests und pip install beautifulsoup4.
  3. Kommen wir nun zum Schreiben des Codes. Wir deklarieren die erste Funktion, die die letzte Seitennummer als Eingabe nimmt, die URLs der Produktkarten sammelt und sie zurückgibt:
  4. crawl_products(pages_count):

    urls = [ ]

    return urls

  5. Schreiben wir die zweite Funktion, die die URLs der Produktkarten als Eingabe nimmt, jede von ihnen besucht, die Daten parst, an denen wir interessiert sind, und sie dem gemeinsamen Array hinzufügt:
  6. parse_products(urls):

    data = [ ]

    return data

  7. In unserer Aufgabe müssen wir 10 Seiten parsen. Wir deklarieren eine globale Variable PAGES_COUNT = 10 und unser Hauptcode wird wie folgt aussehen:
  8. def main():

    urls = crawl_products(PAGES_COUNT)

    data = parse_products(urls)

  9. Schauen wir uns an, wie die URL-Adresse einer bestimmten Seite gebildet wird und schreiben wir die nächste Vorlage:
  10. fmt = 'https://site's url/?page={page}'

    for page_n in range(1, 1 + pages_count):

    page_url = fmt.format(page=page_n)

  11. Importieren Sie die requests-Bibliothek mit dem Befehl import requests. Anschließend führen wir eine GET-Anfrage durch und speichern das Ergebnis in der Variable response:
  12. response = requests.get(page_url)

  13. Importieren Sie eine weitere Bibliothek mit dem Befehl import BeautifulSoup. Wir werden die Funktionalität, die wir für das weitere Parsing benötigen, in eine separate Methode verschieben. Am Ende sollte der Code wie folgt aussehen:
  14. def get_soup(url, **kwargs):

    response = requests.get(url, **kwargs)

    if response.status_code = 200;

    soup = BeautifulSoup(response.text, features='html.parser')

    else:

    soup = None

    return soup

    ----------

    print('Seite: {}'.format(page_n))

    page_url = fmt.format(page=page_n)

    soup = get_soup(page_url)

    wenn soup keine ist:

    break

    for tag in soup.select('.product-card .title'):

    href = tag.attrs['href']

    url = 'https://site's url.format(href)

    urls.append(url)

    return urls

  15. Fügen wir Code hinzu, um die URLs einzeln pro Zeile zu drucken: print('\n'.join(urls))
  16. Implementieren wir die Funktion parse_products. Hier ist der Code zum Parsen des Preises, der Eigenschaften und des Namens jedes Produkts:
  17. def parse_products(urls):

    data = [ ]

    for url in urls:

    soup = get_soup(url)

    wenn soup nicht ist:

    break

    name = soup.select_one('#️product_name').text.strip()

    amount = soup.select_one('#️product_amount').text.strip()

    techs = {}

    for row in soup.select('#️characteristics tbody tr'):

    cols = row.select('td')

    cols = [c.text.strip() for c in cols]

    techs[cols[0]] = cols[1]

  18. Erstellen Sie ein Item-Objekt, in dem die Parsing-Daten eines bestimmten Produkts gespeichert werden sollen. Dann fügen wir dieses Objekt dem gemeinsamen Array hinzu:
  19. item = {

    'name': name,

    'amount': amount,

    'techs': techs,

    )

    data.append(item)

    Lassen Sie uns auch die URL des Produkts ausgeben, das gerade verarbeitet wird, um den Parsing-Prozess zu sehen: print('\product: {}'.format(url))

  20. Importieren Sie die Bibliothek zum Speichern von Dateien mit import json. Wir deklarieren eine globale Variable OUT_FILENAME = 'out.json' und schreiben den Code zum Speichern der Parsing-Ergebnisse:
  21. with open(OUT_FILENAME, 'w') as f:

    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=1)

  22. Setzen wir die Variable PAGES_COUNT = 2, um den Parser für zwei Seiten laufen zu lassen. Dann öffnen wir die Datei mit dem Ergebnis des Parsens. Alles funktioniert korrekt, und der Parser ist bereit für die weitere Verwendung:

    1.png

Bibliotheken für Web Scraping mit Python

Die Web-Scraping-Fähigkeiten von Python werden durch den Einsatz spezieller Bibliotheken erheblich verbessert. Egal, ob Sie neu im Scraping sind oder ein erfahrener Entwickler, die Beherrschung dieser Bibliotheken ist der Schlüssel zu effektivem Web Scraping. Im Folgenden werden drei wichtige Bibliotheken näher betrachtet: Requests, Selenium und BeautifulSoup.

Request

Die requests-Bibliothek ist ein Eckpfeiler vieler Web-Scraping-Projekte. Es handelt sich um eine leistungsstarke HTTP-Bibliothek, mit der Anfragen an Websites gestellt werden können. Ihre Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit machen sie ideal für die Extraktion von HTML-Inhalten aus Webseiten. Mit nur ein paar Zeilen Code können Sie GET- oder POST-Anfragen senden und die Antwortdaten verarbeiten.

Selenium

Selenium ist ein wichtiges Tool für Web Scraping in Python und bietet ein vielseitiges Framework für die Automatisierung von Browser-Interaktionen. Es gewährleistet browserübergreifende Kompatibilität und ist besonders nützlich für Aufgaben wie automatisierte Tests und die Erkundung von Webseiten. Selenium kann verwendet werden, um Webanwendungen um Funktionen zu erweitern, Daten aus Websites zu extrahieren oder sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren.

Beautiful Soup

Beautiful Soup ist eine weitere wichtige Bibliothek für Web-Scraping in Python. Sie ermöglicht das Extrahieren und Parsen von Daten aus HTML- oder XML-Dokumenten. Mit Funktionen wie der Tag-Suche, dem Navigieren in Dokumentstrukturen und dem Filtern von Inhalten auf der Grundlage allgemeiner Muster können Sie effizient Informationen aus Webseiten extrahieren. Beautiful Soup kann auch in Verbindung mit anderen Python-Bibliotheken, wie z. B. Requests, verwendet werden, was seine Flexibilität noch erhöht.

Top Web Scraping Tools für die Beschaffung

Wenn es um professionelles Parsing geht, insbesondere für Sourcing-Zwecke, benötigen Sie zusätzliche Web Scraping Services. Die unten aufgeführten Tools sind erstklassig und werden den Prozess der Informationssammlung erheblich vereinfachen und optimieren und die Suche nach Bewerbern oder andere Datenanalyseaufgaben beschleunigen.

AutoPagerize

AutoPagerize ist eine Browsererweiterung, die Ihre Scraping-Fähigkeiten verbessert, indem sie den oft mühsamen Prozess der Navigation durch Website-Inhalte automatisiert. Das Besondere an AutoPagerize ist seine Fähigkeit, verschiedene Datenmuster auf zahlreichen Webseiten intelligent zu erkennen und zu verarbeiten. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, Skripte für jede einzelne Website-Struktur anzupassen, was es zu einer vielseitigen Lösung macht, die sich an verschiedene Formate anpassen lässt, die von verschiedenen Websites verwendet werden.

Instant Data Scraper

Instant Data Scraper ist ein weiteres benutzerfreundliches Tool, das für einfaches Web Scraping entwickelt wurde. Mit seiner intuitiven Benutzeroberfläche können Sie den Datenerfassungsprozess ohne komplexe Kodierung oder technische Kenntnisse steuern. Die Vielseitigkeit des Tools ist bemerkenswert, da es verschiedene Websites und Plattformen unterstützt, so dass Sie Informationen aus verschiedenen Quellen extrahieren können, von sozialen Netzwerken bis zu Nachrichtenseiten. Instant Data Scraper ermöglicht auch die Extraktion verschiedener Datentypen, einschließlich Text, Bilder und Links.

PhantomBuster

PhantomBuster bietet eine breite Palette von Einstellungen, mit denen Sie es an Ihre Bedürfnisse anpassen können. Von der Auswahl der Datenquellen bis zur Definition der Ausgabestrukturen haben Sie die vollständige Kontrolle über den Prozess der Informationssammlung. PhantomBuster lässt sich nahtlos in verschiedene APIs integrieren und bietet so zusätzliche Funktionen für die Datenverarbeitung. Dies ermöglicht eine reibungslose Interoperabilität mit anderen Plattformen und macht es zu einem hervorragenden Werkzeug für Web-API-Scraping.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Web Scraping und Web Crawling unverzichtbare Werkzeuge für die Umsetzung der Automatisierung bei der Informationssammlung sind. Diese Technologien verbessern Geschäftsprojekte, wissenschaftliche Forschung oder jeden anderen Bereich, der die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen erfordert.

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