Wie man YouTube mit Python scrapen kann

Das Scraping von Daten aus YouTube kann aufgrund des dynamischen Inhalts und der Anti-Scraping-Maßnahmen eine Herausforderung sein. Mit den richtigen Tools und Techniken können Sie jedoch effizient nützliche Informationen extrahieren. In diesem Artikel führen wir Sie durch den Prozess des Scrapens von YouTube-Videodaten mit Python, Playwright und lxml.

Verstehen der Datenstruktur zum Scrapen von Youtube mit Python

Bevor wir wissen, wie man YouTube scrapen kann, müssen wir seine Struktur verstehen. Es stehen so viele Funktionen zur Verfügung, dass eine endlose Reihe von Datentypen zur Auswahl steht, die sich auf Nutzeraktivitäten und Videostatistiken beziehen. Zu den wichtigsten Parametern der Plattform gehören die Videotitel und -beschreibungen, die hinzugefügten Tags, die Anzahl der Aufrufe, Likes und Kommentare sowie die Kanal- und Wiedergabelisteninformationen. Diese Elemente sind für Content-Vermarkter und -Ersteller von Bedeutung, um die Leistung der Videos zu bewerten und eine Strategie für die Formulierung von Videoinhalten zu entwickeln.

Mit der YouTube-Daten-API können Entwickler programmatisch auf die meisten Metriken zugreifen. Die API ermöglicht auch den Zugriff auf die Anzahl der Abonnenten und die Videos auf dem Kanal, was eine große Menge an Daten für Analyse- und Integrationszwecke bietet.

Dennoch kann es bestimmte Elemente geben, die nicht über die API abgerufen werden können und daher nur über Web Scraping abgerufen werden können. Um beispielsweise detaillierte Metriken zum Engagement der Zuschauer zu erhalten, wie die Stimmung ihrer Kommentare oder die spezifische Zeit, zu der sie sich engagiert haben, wären einige Ansätze zum Web-Scraping von Youtube-Seiten erforderlich. Diese Technik ist in der Regel komplizierter und kann aufgrund der sich ständig weiterentwickelnden Inhaltswiedergabe der Plattform sowie der strengen Vorschriften für das Scraping von Daten Risiken bergen.

In den folgenden Blöcken zeigen wir Ihnen, wie Sie ein Skript erstellen und wie Sie mit Python effizient Daten aus Youtube scrapen können.

Verwendung von Proxies zur Vermeidung von Entdeckung beim Scraping von YouTube

Um Youtube-Videos mit Python zu scrapen, ist die Verwendung von Proxys unerlässlich, um IP-Sperren und Bots-Traversal-Verhinderungsmethoden zu umgehen. Hier sind einige Typen und ihre Beschreibungen:

1. Wohn-Proxys sind mit echten, realen IP-Adressen verbunden und werden als authentische Verbindungen für die Websites verwendet. Für das Scrapen von Youtube-Daten, bei dem ein hohes Maß an Vertrauen erforderlich ist, um nicht erwischt zu werden, sind Proxys die beste Option. Sie ermöglichen es dem Scraper, sich wie ein echter Benutzer zu verhalten, so dass die Wahrscheinlichkeit, als Bot entdeckt zu werden, minimiert wird.
2. ISP-Proxys bilden den Mittelweg zwischen privaten IPs und Rechenzentrums-Proxys. Sie werden von Internetdienstanbietern bereitgestellt, die authentische IP-Adressen vergeben, die bekanntermaßen nur schwer als Proxys zu erkennen sind. Diese Eigenschaft macht ISP-Proxys sehr effektiv, wenn es darum geht, Youtube-Suchergebnisse zu scrapen, für die sowohl Authentizität als auch hervorragende Leistung erforderlich sind.
3. Obwohl die Datenzentren die höchsten Geschwindigkeiten aufweisen, können sie von Plattformen wie YouTube leicht identifiziert werden, da sie aus großen Datenzentren stammen. Das Risiko, beim Scraping blockiert zu werden, ist hoch, auch wenn sie effizient und einfach zu nutzen sind. Diese Typen sind am besten geeignet, wenn der Bedarf an schneller Datenverarbeitung die Risiken einer Erkennung überwiegt.
4. Mobile Proxys bieten die legitimste Lösung, da sie Verbindungen über mobile Geräte in Mobilfunknetzen leiten. Ihr Einsatz für Scraping-Aufgaben ist am effektivsten, da die Wahrscheinlichkeit, dass sie blockiert werden, geringer ist, da mobile IPs von den Dienstanbietern oft rotiert werden, so dass mobile Proxys weitaus weniger Gefahr laufen, markiert zu werden. Es ist jedoch zu beachten, dass die Geschwindigkeit dieser Proxys wesentlich geringer ist als die anderer Typen.

Wenn man diese Typen strategisch einsetzt, ist es möglich, Daten von Youtube abzuschöpfen, ohne entdeckt zu werden, und so weiterhin Zugang zu den Daten zu erhalten, während man die Nutzungsbedingungen der Plattform einhält. Sie richtig zu verstehen, wird Ihnen auch sehr helfen, wenn Sie eine Vollmacht für Scraping.

Einrichtung der Umgebung

Installieren Sie die notwendigen Bibliotheken mit pip:

pip install playwright 
pip install lxml

Installieren Sie die Binärdateien des Playwright-Browsers:

playwright install

Um nur die Binärdateien des Chromium-Browsers zu installieren, verwenden Sie den folgenden Befehl:

playwright install chromium

Für das Web-Scraping von YouTube-Daten mit Python werden vor allem die folgenden Bibliotheken benötigt:

1. Playwright: Eine leistungsstarke Bibliothek zur Automatisierung von Headless Browsern, mit der Sie mit Webseiten interagieren können, als wären Sie ein echter Benutzer;
2. lxml: Eine schnelle und funktionsreiche Bibliothek zur Verarbeitung von XML und HTML in Python, die XPath zur Abfrage von Dokumenten unterstützt;
3. CSV-Modul: Eine integrierte Python-Bibliothek zum Speichern von extrahierten Daten in einer CSV-Datei.

Schritt 1: Importieren der erforderlichen Bibliotheken

import asyncio
from playwright.async_api import Playwright, async_playwright
from lxml import html
import csv

Schritt 2: Kopflose Browser-Automatisierung

Starten Sie einen Headless-Browser mit Playwright, rufen Sie die URL des YouTube-Videos auf, und warten Sie, bis die Seite vollständig geladen ist.

Scrollen Sie die Seite, um weitere Kommentare zu laden.

browser = await playwright.chromium.launch(headless=True)
context = await browser.new_context()
page = await context.new_page()

# Navigieren zur URL des YouTube-Videos
await page.goto("https://www.youtube.com/watch?v=Ct8Gxo8StBU", wait_until="networkidle")

# Nach unten scrollen, um weitere Kommentare zu laden
for _ in range(20):
    await page.mouse.wheel(0, 200)
    await asyncio.sleep(0.2)

# Zeit für das Laden zusätzlicher Inhalte gewähren
await page.wait_for_timeout(1000)

Schritt 3: Parsen des HTML-Inhalts

Extrahieren Sie den HTML-Inhalt der Seite mit Playwright und parsen Sie ihn mit lxml.

# Extrahieren des Seiteninhalts
page_content = await page.content()

# Parsen des HTML-Inhalts
parser = html.fromstring(page_content)

Schritt 4: Datenextraktion

Extrahieren Sie die erforderlichen Datenpunkte (z. B. Titel, Kanal, Kommentare) mithilfe von XPath-Ausdrücken.

Sammeln aller relevanten Daten, einschließlich Video-Metadaten und Kommentare.

# Extrahieren von Videodaten
title = parser.xpath('//div[@id="title"]/h1/yt-formatted-string/text()')[0]
channel = parser.xpath('//yt-formatted-string[@id="text"]/a/text()')[0]
channel_link = 'https://www.youtube.com' + parser.xpath('//yt-formatted-string[@id="text"]/a/@href')[0]
posted = parser.xpath('//yt-formatted-string[@id="info"]/span/text()')[2]
total_views = parser.xpath('//yt-formatted-string[@id="info"]/span/text()')[0]
total_comments = parser.xpath('//h2[@id="count"]/yt-formatted-string/span/text()')[0]
comments_list = parser.xpath('//yt-attributed-string[@id="content-text"]/span/text()')

Schritt 5: Speichern der Daten

Speichern Sie die extrahierten Daten in einer CSV-Datei zur einfachen Analyse und Speicherung.

# Speichern der Daten in einer CSV-Datei
with open('youtube_video_data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(["Title", "Channel", "Channel Link", "Posted", "Total Views", "Total Comments", "Comments"])
    writer.writerow([title, channel, channel_link, posted, total_views, total_comments, ", ".join(comments_list)])

Proxy-Implementierung

Proxys spielen beim Web Scraping eine entscheidende Rolle, vor allem wenn es um die Extraktion von Daten in großem Umfang oder um Websites mit strengen Anti-Bot-Maßnahmen wie YouTube geht. Hier sehen Sie, wie Proxys im Playwright-Skript implementiert sind:

Proxy-Einrichtung:

1. Der Proxy-Parameter in playwright.chromium.launch() wird verwendet, um den gesamten Browserverkehr über einen angegebenen Proxy-Server zu leiten.
2. Die Details des Proxyservers, einschließlich der Serveradresse, des Benutzernamens und des Passworts, müssen konfiguriert werden.

browser = await playwright.chromium.launch(
        headless=True,
        proxy={"server": "http://your_proxy_ip:port", "username": "your_username", "password": "your_password"}
    )

Vorteile der Verwendung von Proxys:

• IP-Maskierung: Proxys verbergen Ihre ursprüngliche IP-Adresse und verringern so die Wahrscheinlichkeit, blockiert zu werden.
• Verteilung von Anfragen: Durch die Rotation von Proxys können Sie Anfragen auf verschiedene IP-Adressen verteilen und so den Datenverkehr von mehreren Nutzern imitieren.
• Zugriff auf eingeschränkte Inhalte: Proxys können dabei helfen, regionale Beschränkungen zu umgehen oder auf Inhalte zuzugreifen, die möglicherweise auf bestimmte IP-Bereiche beschränkt sind.

Diese Implementierung stellt sicher, dass Ihre Scraping-Aktivitäten weniger wahrscheinlich von den Anti-Bot-Mechanismen von YouTube entdeckt und blockiert werden.

Komplette Code-Implementierung

Im Folgenden finden Sie den vollständigen Code zum Scrapen von YouTube-Videodaten mit Playwright und lxml, einschließlich der Proxy-Implementierung.

import asyncio
from playwright.async_api import Playwright, async_playwright
from lxml import html
import csv

# Asynchrone Funktion zur Ausführung von Playwright und zum Extrahieren von Daten
async def run(playwright: Playwright) -> None:
    # Starten eines Headless-Browsers mit Proxy-Einstellungen
    browser = await playwright.chromium.launch(
        headless=True,
        proxy={"server": "http://your_proxy_ip:port", "username": "your_username", "password": "your_password"}
    )
    context = await browser.new_context()
    page = await context.new_page()

    # Navigieren zur URL des YouTube-Videos
    await page.goto("https://www.youtube.com/watch?v=Ct8Gxo8StBU", wait_until="networkidle")

    # Nach unten scrollen, um weitere Kommentare zu laden
    for _ in range(20):
        await page.mouse.wheel(0, 200)
        await asyncio.sleep(0.2)
    
    # Zeit für das Laden zusätzlicher Inhalte gewähren
    await page.wait_for_timeout(1000)
    
    # Extrahieren des Seiteninhalts
    page_content = await page.content()

    # Browser schließen
    await context.close()
    await browser.close()

    # Parsen des HTML-Inhalts
    parser = html.fromstring(page_content)

    # Extrahieren von Videodaten
    title = parser.xpath('//div[@id="title"]/h1/yt-formatted-string/text()')[0]
    channel = parser.xpath('//yt-formatted-string[@id="text"]/a/text()')[0]
    channel_link = 'https://www.youtube.com' + parser.xpath('//yt-formatted-string[@id="text"]/a/@href')[0]
    posted = parser.xpath('//yt-formatted-string[@id="info"]/span/text()')[2]
    total_views = parser.xpath('//yt-formatted-string[@id="info"]/span/text()')[0]
    total_comments = parser.xpath('//h2[@id="count"]/yt-formatted-string/span/text()')[0]
    comments_list = parser.xpath('//yt-attributed-string[@id="content-text"]/span/text()')

    # Speichern der Daten in einer CSV-Datei
    with open('youtube_video_data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
        writer = csv.writer(file)
        writer.writerow(["Title", "Channel", "Channel Link", "Posted", "Total Views", "Total Comments", "Comments"])
        writer.writerow([title, channel, channel_link, posted, total_views, total_comments, ", ".join(comments_list)])

# Ausführen der asynchronen Funktion
async def main():
    async with async_playwright() as playwright:
        await run(playwright)

asyncio.run(main())

Hier finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Verwendung von Python, Playwright und lxml zum Scrapen verschiedener YouTube-Videodaten, einschließlich Kommentaren. Dazu werden Proxys verwendet und Code ausgeführt, der das Verhalten von Browsern simuliert, um dynamische Daten effektiv zu scrapen und gleichzeitig die besten Praktiken beim Scraping zu befolgen. Wenn Sie Informationen für die Analyse oder die Erstellung von Datensätzen benötigen, helfen Ihnen diese Methoden bei der Überwindung von Schwierigkeiten auf der YouTube-Plattform.