Wie man Pinterest-Daten mit Python abgreift

Dieser Artikel befasst sich mit der Methode des Scrapings von Pinterest mit Python und Playwright, einer robusten Automatisierungsbibliothek. Pinterest, das für seine reichhaltigen visuellen Inhalte bekannt ist, dient als fruchtbarer Boden für Datenanalysen oder Automatisierungsinitiativen. Insbesondere das Extrahieren von Bild-URLs aus Suchergebnissen kann für die Forschung oder für kommerzielle Unternehmungen entscheidend sein.

Playwright erleichtert die Automatisierung von interaktiven Sitzungen über mehrere Browser hinweg. Es verfügt über Funktionen wie das Abfangen von Netzwerkanfragen, die eine direkte Datenextraktion aus dem Datenverkehr ermöglichen. Darüber hinaus verbessert seine Fähigkeit, im No-Render-Modus zu arbeiten, die Scraping-Effizienz und Skalierbarkeit. Die Verwendung von Proxys ist zwar optional, wird aber empfohlen, um die Anonymität zu gewährleisten und potenzielle Sperren zu umgehen, wodurch Playwright zu einem bevorzugten Tool für das Sammeln visueller Inhalte von Pinterest wird.

Einrichten von Playwright für Python

Bevor wir beginnen, müssen Sie Playwright in Ihrer Python-Umgebung installieren. Sie können es mit pip installieren:

pip install playwright

Nach der Installation müssen Sie die Browser-Binärdateien installieren:

playwright install

Schauen wir uns nun ein einfaches Skript zum Scrapen von Pinterest-Bild-URLs an.

The Process of Extracting Data from Pinterest

Das Drehbuch, dessen vollständige Fassung nachstehend wiedergegeben wird, enthält folgende Elemente:

Hauptfunktion

Die Hauptfunktion erstellt eine Pinterest-Suchanfrage-URL auf der Grundlage von Benutzereingaben, z. B., https://in.pinterest.com/search/pins/?q=halloween%20decor, und übergibt sie dann an die Funktion capture_images_from_pinterest.

Abfangen und Filtern

Die Playwright-Seite wartet mit page.on('response', ...) auf Netzwerk Antworten.

Die Funktion handle_response filtert Netzwerkantworten und stellt sicher, dass nur solche mit Bildern vom Typ Ressource und URLs, die auf .jpg enden, erfasst werden.

Speichern von Daten in CSV

Nach dem Sammeln der Bild-URLs speichern wir sie in einer CSV-Datei mit dem Namen pinterest_images.csv, damit die gescrapten Daten einfach exportiert und analysiert werden können.

Vollständiger Code

Hier ist der Python-Code, der Pinterest-Suchergebnisse durchforstet und alle Bild-URLs extrahiert:

import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright

async def capture_images_from_pinterest(url):
    async with async_playwright() as p:
        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
        page = await browser.new_page()

        # Bild-URLs mit der Endung '.jpg' speichern
        image_urls = []

        # Funktion zum Abfangen und Verarbeiten von Netzantworten
        page.on('response', lambda response: handle_response(response, image_urls))

        # Rufen Sie die URL auf
        await page.goto(url)

        # Warten, bis sich die Netzwerkaktivität beruhigt hat (ggf. anpassen)
        await page.wait_for_timeout(10000)

        # Schließen Sie den Browser
        await browser.close()

        return image_urls

# Handler-Funktion zur Prüfung auf .jpg-Bild-URLs
def handle_response(response, image_urls):
    if response.request.resource_type == 'image':
        url = response.url
        if url.endswith('.jpg'):
            image_urls.append(url)

# Hauptfunktion zur Ausführung der asynchronen Aufgabe
async def main(query):
    url = f"https://in.pinterest.com/search/pins/?q={query}"
    images = await capture_images_from_pinterest(url)
    
    # Bilder in einer CSV-Datei speichern
    with open('pinterest_images.csv', 'w') as file:
        for img_url in images:
            file.write(f"{img_url}\n")

    print(f"Saved {len(images)} image URLs to pinterest_images.csv")

# Ausführen der asynchronen Hauptfunktion
query = 'halloween decor'
asyncio.run(main(query))

Einrichten von Proxys in Playwright

Das Scraping von Pinterest kann zu Ratenbegrenzungen oder sogar zu Sperren führen, wenn Sie zu viele Anfragen von derselben IP-Adresse stellen. Proxys helfen dabei, dies zu entschärfen, indem sie Ihre Anfragen über verschiedene IP-Adressen leiten und so den Anschein erwecken, dass mehrere Nutzer auf Pinterest surfen.

Warum Proxys verwenden:

• Vermeiden Sie IP-Sperren: Pinterest kann Ihre IP-Adresse vorübergehend sperren, wenn es ungewöhnliche Aktivitäten feststellt. Proxies helfen, dies zu vermeiden, indem sie IP-Adressen rotieren.
• Skalierbarkeit: Die Verwendung von Proxys ermöglicht die Skalierung von Scraping-Aktivitäten und minimiert das Risiko von Blockierungen.
• Erhöhen Sie die Anfragelimits: Durch die Verwendung von Proxys können Sie mehr Daten abrufen, ohne Ratenbeschränkungen auszulösen.

Sie können mit Playwright ganz einfach Proxys einrichten, indem Sie das Proxy-Argument in der Startmethode verwenden. Ersetzen Sie in diesem Beispiel "http://your-proxy-address:port" durch die Adresse Ihres Proxyservers, die Portnummer und die Proxy-Anmeldeinformationen.

async def capture_images_from_pinterest(url):
    async with async_playwright() as p:
        # Vollmacht hier hinzufügen
        browser = await p.chromium.launch(headless=True, proxy={"server": "http://your-proxy-address:port", "username": "username", "password": "password"})
        page = await browser.new_page()

Folglich erhöht die Integration von Playwright mit einem Proxy die Effektivität der Scraping-Automatisierung. Diese Kombination mindert nicht nur die Risiken, die von Anti-Bot-Mechanismen ausgehen, sondern steigert auch die Gesamteffizienz der Datenerfassungsprozesse.

Herausforderungen beim Scrapen von Pinterest-Daten

Bei der Verwendung von Playwright zum Scrapen von Pinterest-Daten gibt es einige Herausforderungen, denen sich Nutzer stellen können:

• Dynamisches Laden von Inhalten: Pinterest verwendet Techniken zum Laden dynamischer Inhalte, einschließlich unendlichem Scrollen und Lazy-Load-Bildern. Dies erfordert Scraping-Tools, die asynchrones Datenladen effektiv handhaben können.
• Anti-Scraping-Maßnahmen: Websites wie Pinterest setzen verschiedene Anti-Scraping-Mechanismen ein, wie z. B. die Begrenzung der Datenrate, um automatisierte Datenextraktionen zu verhindern.

Die Verwendung von Playwright mit Proxys und im Headless-Modus kann diese Herausforderungen wirksam entschärfen, das Risiko von Blockierungen verringern und die Effizienz der Datenextraktion verbessern.