You all know that knowledge is power. You have to perform some data collection tasks to gain access to the best pieces of information. One of the best methods is web scraping or web data extraction to compile and store information from websites on the Internet. But why do you need to use web scraping
Sie alle wissen, dass Wissen Macht ist. Um Zugang zu den besten Informationen zu erhalten, müssen Sie einige Datenerfassungsaufgaben durchführen. Eine der besten Methoden ist Web-Scraping oder Web-Datenextraktion, um Informationen von Websites im Internet zu sammeln und zu speichern. Aber warum brauchen Sie Web Scraping, wenn Sie die gleiche Aufgabe auch durch Kopieren und Einfügen von Daten erledigen können?
Die Antwort auf diese Frage ist, dass es einfach ist, den Text zu kopieren und die Bilder zu speichern. Diese Vorgehensweise ist jedoch praktisch unmöglich, wenn es darum geht, große Datenmengen aus einer Website zu extrahieren. Es kann Tage und sogar Monate dauern, wenn man die Daten mit der Copy-and-Paste-Technik sammelt. Daher wird Web Scraping benötigt, um große Datenmengen von Websites auf automatisierte Weise zu extrahieren. Es dauert nur wenige Minuten oder Stunden, um Daten von Tausenden von Webseiten zu sammeln. Außerdem können Sie die Daten herunterladen und exportieren, um die Informationen bequem zu analysieren.
Zeit ist das wertvollste Gut im Leben eines Menschen. Mit Web Scraping können Sie Zeit sparen und die Daten in größerem Umfang auslesen. Im Folgenden finden Sie einige Anwendungsfälle von Web Scraping, die Ihr Leben automatisieren können.
Sie können Web-Scraping nutzen, um alltägliche Aufgaben zu erledigen wie:
Wie kann Web Scraping diese Aufgaben erfüllen? Betrachten wir ein Beispiel für eine Stellensuche. Nehmen wir an, Sie sind arbeitslos und suchen eine Stelle als Wirtschaftsanalytiker. Jeden Tag wachen Sie auf, besuchen Indeed (die bekannteste Job-Website) und blättern auf mehreren Seiten nach neuen Stellen. Die Stellensuche über zahlreiche Seiten kann 20-30 Minuten dauern.
Sie können Zeit und Mühe sparen, indem Sie diesen Prozess automatisieren. Sie können z. B. ein Web-Scraping-Programm erstellen, das Ihnen jeden Tag nach dem Aufwachen eine E-Mail mit allen Details zu den Stellenausschreibungen für Business-Analysten auf Indeed in einer sortierten Tabelle sendet. Auf diese Weise brauchen Sie nur wenige Minuten, um die täglichen Stellenausschreibungen zu sehen.
Anstatt Daten aus dem Internet zu kopieren und einzufügen, können Sie die Daten mithilfe von Web Scraping genau erfassen und effektiv verwalten. Das Kopieren von Daten aus dem Internet und Einfügen in einen Computer ist ein manueller Prozess, der mühsam und zeitaufwändig ist. Sie können den automatisierten Prozess der Webdatenextraktion nutzen und die Daten in einem strukturierten Format wie einer .csv-Datei, einer Tabellenkalkulation usw. speichern. Auf diese Weise können Sie Daten in einem größeren Umfang sammeln, als ein normaler Mensch es je könnte. Für fortgeschrittenes Web-Scraping können Sie Ihre Daten in einer Cloud-Datenbank speichern und sie täglich abrufen.
Die Marke eines Unternehmens hat einen hohen Wert. Jede Marke wünscht sich eine positive Online-Stimmung und möchte, dass die Kunden ihre Produkte anstelle der Produkte der Konkurrenz kaufen.
Die Marken nutzen Web Scraping für:
Sie können die aktuelle Meinung ihrer Kunden verstehen, indem sie deren Kommentare zu ihren Produkten auf Social-Media-Plattformen überprüfen. Auf diese Weise können sie feststellen, ob die Kunden ihre Produkte mögen oder nicht. Mit Web Scraping können sie also negative Kommentare schnell identifizieren und den Schaden für die Markenbekanntheit abmildern.
Wenn Sie ein Unternehmen führen, können Sie Ihre bestehenden Preise optimieren, indem Sie sie mit den Preisen der Konkurrenz vergleichen. Sie können dies automatisch durch Web Scraping tun, um einen wettbewerbsfähigen Preisplan zu erstellen. Hier stellt sich die Frage: Wie hilft Web Scraping bei der Erstellung eines Preisplans? Die Antwort auf diese Frage ist, dass Sie mit Web Scraping Millionen von Produktpreisdaten sammeln können. Die Produktpreise müssen dynamisch geändert werden, um der schwankenden Marktnachfrage gerecht zu werden. Auf diese Weise hilft die automatische Datenerfassung mit Web Scraping den Unternehmen bei der Erstellung eines Preisplans.
Mit Web Scraping können Sie im Vergleich zu Ihren Mitbewerbern die talentiertesten Bewerber für Ihr Unternehmen rekrutieren. Zunächst nutzen Sie Web Scraping, um die aktuellen Marktfähigkeiten zu verstehen, und dann können Sie Entwickler einstellen, die Ihren Geschäftsanforderungen entsprechen.
Die Suchmaschinenoptimierung (SEO) zielt darauf ab, die Besucherzahlen auf der Website zu erhöhen und Besucher in Interessenten umzuwandeln. Mithilfe von Web Scraping können Sie Datenmengen sammeln und sich ein Bild von den Schlüsselwörtern machen, die optimiert werden, sowie von den Inhalten, die veröffentlicht werden. Sobald Sie die Daten gesammelt haben, können Sie sie analysieren und wertvolle Schlüsse ziehen, um die Strategien zu entwickeln, die am besten zu Ihrer Nische passen.
Wie wichtig sind Proxys für das Scrapen von Daten aus dem Web? Im Folgenden werden einige Gründe für die Verwendung von Proxys für die sichere Extraktion von Webdaten genannt.
Der von Ihnen verwendete Proxy-Pool hat eine bestimmte Größe, die von mehreren unten genannten Faktoren abhängt.
Einige Websites bieten eine kostenlose Proxy-Liste zur Nutzung an. Sie können den unten stehenden Code verwenden, um die Liste der kostenlosen Proxys abzurufen.
Zuerst müssen Sie einige notwendige Importe vornehmen. Sie müssen die Anforderungen von Python und das BeautifulSoup-Modul importieren.
Anfragen importieren
importieren zufällig
von bs4 importieren BeautifulSoup as bsSie müssen eine Funktion definieren, die die URL der Website enthält. Sie können ein Soup-Objekt erstellen und die HTTP-Antwort abrufen.
def get_free_proxies():
url = "https://free-proxy-list.net/"
soup = bs(requests.get(url).content, "html.parser")
proxies = []Dann müssen Sie eine for-Schleife verwenden, die die Tabelle der freien Proxys abrufen kann, wie im folgenden Code gezeigt.
for row in soup.find("table", attrs={"id": "proxylisttable"}).find_all("tr")[1:]:
tds = row.find_all("td")
try:
ip = tds[0].text.strip()
port = tds[1].text.strip()
host = f"{ip}:{port}"
proxies.append(host)
except IndexError:
continue
return proxiesDie folgende Ausgabe zeigt einige laufende Proxys.
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Mit der automatisierten Methode des Web Scraping oder der Webdatenextraktion können Sie Ihre Zeit sparen und Daten in größerem Umfang von einer Website sammeln. Damit können Sie alle Prozesse automatisieren, z. B. die Bestellung eines Produkts, das Versenden von E-Mails, die Suche nach Jobs auf Websites und die Einsparung von Einkaufszeit. Manuelle Datenextraktionsprozesse sind mühsam und zeitaufwändig. Daher sollten Sie automatisierte Datenerfassungstools wie Web-Scraping-Tools verwenden, die Ihre Zeit sparen und Ihren Aufwand verringern. Mit Web Scraping können Sie die Produktpreise Ihrer Konkurrenten überprüfen, Ihre Marke überwachen und Ihre Aufgaben automatisieren. Sie können einen Proxy-Pool verwenden, um viele Anfragen an die Ziel-Website zu stellen, ohne gesperrt zu werden. Die Größe des Proxy-Pools hängt von der Anzahl der Anfragen und der Qualität der IPs ab, wie z. B. IPs aus Rechenzentren oder Wohngebieten.