News Scraping - 5 Anwendungsfälle und Vorteile

Lösungen für das Scraping von Nachrichten kommen Geschäftsleuten mit äußerst authentischen Daten zugute. Statistiken besagen, dass die Online-Zeitungsbranche im Jahr 2020 einen Umsatz von 5,33 Milliarden US-Dollar erwirtschaftete. Nachrichten-Websites sind die Quelle für aktuelle und authentische Daten. Von allen möglichen Datenquellen können die Daten aus Nachrichtenartikeln hochwertige Daten für die Analyse liefern

Lösungen für das Scraping von Nachrichten kommen Geschäftsleuten mit äußerst authentischen Daten zugute. Statistiken besagen, dass die Online-Zeitungsbranche im Jahr 2020 einen Umsatz von 5,33 Milliarden US-Dollar erwirtschaftete. Nachrichten-Websites sind die Quelle für aktuelle und authentische Daten. Von allen möglichen Datenquellen können die Daten aus Nachrichtenartikeln hochwertige Daten für den Analyseprozess liefern. In diesem Artikel finden Sie eine Anleitung zum Scrapen von Daten aus Nachrichtenartikeln und erfahren mehr über deren Verwendung

Inhaltsübersicht

• Was ist Web Scraping?
• Was ist News Scraping?
• Vorteile von News Scraping
• Anwendungsfälle von News Scraping
• Wie scrapt man Nachrichtenartikel?
• News Scraping mit Python
• Herausforderungen des News Scraping
• Proxies beim News-Scraping
• Warum Proxyscrape für News Scraping wählen?
• Häufig gestellte Fragen
• Abschließende Überlegungen

Was ist Web Scraping?

Beim Web Scraping werden große Datenmengen aus verschiedenen Datenquellen extrahiert und zur Gewinnung wertvoller Erkenntnisse genutzt. Diese Technik ist in der Lage, komplette Webseiteninformationen zu sammeln, einschließlich des zugrunde liegenden HTML-Inhalts von Websites. Dadurch können die Elemente der Website leicht auf andere Ziele übertragen werden.

Webdaten aus sozialen Medien, Online-Transaktionen, Kundenrezensionen, Unternehmenswebsites und Maschinen sind die beliebtesten Datenquellen, die zur Datenwissenschaft beitragen können. Web-Scraping-Lösungen müssen Daten in verschiedenen Formaten wie Text, Bilder, Binärwerte, magnetische Codes und Sensordaten extrahieren.

Was ist News Scraping?

News Scraping ist eine Anwendung des Web Scraping, bei der sich die Scraper auf die Extraktion von Daten aus Nachrichtenartikeln konzentrieren. Das Scraping von Nachrichten-Websites liefert Daten über Schlagzeilen, neue Veröffentlichungen und aktuelle Trends.

Von allen online verfügbaren Datenquellen sind Nachrichten-Websites am vertrauenswürdigsten. Nachrichtenartikel sind in hohem Maße authentisch, da sie die geringste Wahrscheinlichkeit von Fake News aufweisen. Durch das Scannen von Webseiten mit Nachrichtenartikeln erhalten Sie Zugang zu den neuesten Trends und historischen Aufzeichnungen, die für die Analyse von großem Nutzen sein werden.

Vorteile von News Scraping

Das Scraping von Nachrichten erweist sich als eine wichtige Technik, um Erkenntnisse zu gewinnen. Marketingfachleute finden News Scraping in vielen Fällen hilfreich.

Bleiben Sie mit den neuesten Trends auf dem Laufenden

Nachrichten-Websites sind in der Regel die ersten, die mit den neuesten Trends auf dem Markt aufwarten. Diese Quellen sind die richtige Wahl für Scraper, um sie auf dem neuesten Stand zu halten. Eine automatisierte Lösung für das Scrapen von Nachrichten bereichert den Datenanalyseprozess mit hochwertigen und aussagekräftigen Daten.

Höchste Konformität mit allen Domänen

Nachrichten-Websites decken fast alle möglichen Bereiche ab. Wie das Wort "News" schon sagt, bringen sie Informationen aus allen vier Richtungen ein und enthalten Nachrichtenartikel zu verschiedenen Themen. Dies hilft Scrapers, Informationen zu allen Bereichen auf einer Website abzurufen. Nachrichten gibt es nicht nur in Papierform. Sie sind auch mit digitalen Geräten und Anwendungen kompatibel.

Einfacher Zugang zu historischen Daten

Ein notwendiges Element bei der Datenanalyse sind Daten aus früheren Versuchen. Die Analysten benötigen die Techniken, die bei früheren Aufgaben zum Einsatz kamen, sowie deren Erfolgs- und Misserfolgsquoten, um die richtige Strategie zu finden. Diese Analyse vorhandener Daten kann als wertvoller Input für zukünftige Geschäftseinblicke dienen.

Zuverlässige Quelle für faktische Beweise

Heutzutage ist die Wahrscheinlichkeit größer, dass Menschen gefälschte Nachrichten versenden, um an Popularität zu gewinnen. Die Echtheit der Daten herauszufinden, ist ein ziemlich komplexer Prozess. Aus diesem Grund verlassen sich Analysten meist auf Nachrichten-Websites, die verifizierte Nachrichtenartikel anbieten.

Hilft mit frischen Ideen

Was die Qualitätsartikel betrifft, so können die Nutzer neue Ideen für den Aufbau ihres Unternehmens entwickeln. Geschäftsleute können ihre Marketingstrategien mit aktuellen Produkteinführungen und kommenden Trends gestalten.

Anwendungsfälle von News Scraping

News Scraping Services unterstützen Menschen in mehreren Anwendungen, die dem Unternehmen helfen können, in Bezug auf den Geschäftsmarkt zu wachsen.

Reputations-Feedback

Organisationen können die Nachrichten über ihre eigenen Unternehmen verfolgen. In Nachrichtenartikeln können Publikumsrezensionen oder Umfragen erscheinen, die die Unternehmen über die Meinung der Menschen zu ihnen informieren. Dieses System zur Überwachung der Reputation hilft Analysten zu wissen, ob ihre Pläne gut laufen oder ob sie geändert werden müssen.

Risikoanalyse

Anhand von Nachrichtenartikeln kann man herausfinden, was auf dem Markt gefragt ist und was nicht funktioniert. Dies hilft den Unternehmen, sich von veralteten Produkten zu lösen und sich auf die aktuellen Trends zu konzentrieren.

Analyse der Wettbewerber

Wenn Sie Daten über Ihre Konkurrenten einholen, können Sie sich einen kurzen Überblick über deren Funktionen und Strategien verschaffen. Die Analyse der Erfolgs- und Misserfolgsquoten Ihrer Konkurrenten ist ebenso wichtig wie die Analyse Ihrer eigenen. Das Sammeln von Daten aus Umfragen in Ihrer Nische verschafft Ihnen einen Vorsprung vor Ihren Mitbewerbern.

Wettervorhersagen

Unternehmen hängen auch von externen Faktoren ab, wie geografische Lage oder Klima. Unternehmensanalysten können Nachrichtenartikel über Wettervorhersagen auswerten. Diese meteorologischen Daten können Analysten dabei helfen, Entscheidungen über die Ausweitung ihrer Geschäfte auf andere Länder zu treffen.

Sentiment-Analyse

News Scraping wird in der Stimmungsanalyse verwendet. Analysten holen sich öffentliche Bewertungen von Nachrichtenseiten und unterziehen diese Daten einer Stimmungsanalyse. Bei dieser Analyse ermitteln sie die Emotionen der Öffentlichkeit, indem sie die positiven und negativen Wörter abgleichen. Auf diese Weise erfahren die Unternehmen, wie die Menschen auf ihr Produkt oder ihre Dienstleistung reagieren und was sie darüber denken. 

Wie scrapt man Nachrichtenartikel?

Geschäftsleute können Daten aus Nachrichtenartikeln selbst auslesen oder sich von einem Drittanbieter von Scraping-Lösungen helfen lassen. Manuelles Scraping erfordert einen qualifizierten Programmierer, der ein Scraping-Tool mit Python- oder R-Programmen entwickeln kann. Python bietet einige Standardbibliotheken für das Sammeln von Informationen aus Websites. Da Scraping mehr als eine normale Datenextraktion ist, sollten Benutzer Proxys verwenden. Mit Proxies können Benutzer ohne Einschränkungen Unmengen von Daten auslesen.

Für einen einzelnen Entwickler kann es schwierig sein, all diese Prozesse zu bewältigen. In diesem Fall kann man sich für Standard-Scraping-Lösungen entscheiden, die mit Hilfe von Proxys effektiv Nachrichtendaten von mehreren Websites scrapen können.

News Scraping mit Python

Es gibt einige Voraussetzungen für das Scraping von Google News aus den SERP-Ergebnissen. Python-Bibliotheken können Nutzern helfen, den Web-Scraping-Prozess zu vereinfachen. 

• Python herunterladen - Verwenden Sie die kompatible Version.
• Verwenden Sie die Eingabeaufforderung, um Python zu installieren.
• Installieren Sie die Anforderungsbibliothek zum Anfordern von Daten.
• Installieren Sie Pandas für die Datenanalyse.
• Installieren Sie BeautifulSoup und lxml zum Parsen von HTML-Inhalten.

Führen Sie den folgenden Befehl in der Eingabeaufforderung aus, um alle diese Komponenten zu installieren.

pip install anfragen pip install lxml pip install beautifulSoup4

Importieren Sie diese Bibliotheken vor dem Start

Anfragen importieren pandas importieren importiere beautifulSoup, lxml

Abrufen von Nachrichtendaten

Mit Python-Request-Modulen können Benutzer HTTP-Anfragen senden. Importieren Sie nun das requests-Modul und erstellen Sie ein response-Objekt, um die Daten von der gewünschten URL zu erhalten. Erstellen Sie eine Antwortvariable und verwenden Sie die get()-Methode, um Daten von bestimmten Websites wie WikiNews abzurufen.

Antwort = requests.get(https://en.wikipedia.org/wiki/Category:News_websites)

Drucken Sie dann den Status der Anfragen aus. Anhand des Statuscodes können die Benutzer herausfinden, ob die Seite erfolgreich heruntergeladen wurde oder ob Fehler aufgetreten sind. Was die einzelnen Fehler bedeuten, erfahren Sie auf der Seite Proxy-Fehler.

Drucken der Antwort

Um dann den Inhalt der Seite zu drucken, verwenden Sie den folgenden Code und drucken Sie die gesamte Seite.

print(antwort.status_code) print(antwort.text)

Analysieren der Zeichenkette

Nachdem der Inhalt der Webseite abgerufen und ausgedruckt wurde, ist der nächste notwendige Schritt das Parsen. Die gedruckte Antwort des vorherigen Schritts ist eine Zeichenkette. Um die notwendigen Scraping-Operationen mit den extrahierten Daten durchzuführen, müssen die Benutzer die Zeichenfolge in ein Python-Objekt umwandeln. Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie JSON mit Python lesen und parsen können.

Python bietet mehrere Bibliotheken, wie lxml und beautiful soap, zum Parsen der Zeichenkette. 

Dazu erstellen Sie eine Variable und parsen den extrahierten Text mit einer Parsing-Funktion namens "BeautifulSoup". Die Variable "response.text" gibt die Textdaten aus der Antwort zurück.

soup_text = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')

Besonderen Inhalt extrahieren

Die News Scraper können nach bestimmten Informationen auf der Website suchen. In diesem Fall verwenden sie find(), das das gewünschte Element zurückgibt.

Verwenden Sie diese Suchfunktion mit der Variablen "soup_text", um das gewünschte Element aus dem geparsten Inhalt zurückzugeben. Verwenden Sie HTML-Tags wie "title" als Variable, und die Methode "get_text()" gibt den Titelinhalt zurück.

Titel = soup.find('Titel') print(title.get_text())

Um weitere Details abzurufen, können Sie auch Attribute wie class und itemprop verwenden, um Nachrichtendaten zu extrahieren. 

Vollständiger Code:

importiere requests, pandas, beautifulSoup, lxml Antwort = requests.get("https://en.wikipedia.org/wiki/Category:News_websites">https://en.wikipedia.org/wiki/Category:News_websites) print(antwort.text) soup_text = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') title = soup.find('title') print(title.get_text())

Herausforderungen des News Scraping

Diese äußerst nützliche Technik der Nachrichtenaggregation bringt natürlich auch einige Herausforderungen mit sich. Einige der häufigsten Herausforderungen für Scraper sind die folgenden.

Geografische Beschränkungen

Einige geografisch eingeschränkte Websites verbieten es Nutzern, Daten aus anderen Ländern zu extrahieren. Diese geografischen Sperren können verhindern, dass Scraper globale Daten in ihre Analysen einbeziehen. Beispiel: Ein Vorhersagesystem für die internationale Börse erfordert Eingaben aus mehreren Ländern. Wenn der Entwickler keine Aktienwerte aus anderen Ländern abrufen kann, beeinträchtigt dies die Genauigkeit des Vorhersagesystems.

IP-Blöcke

Wenn Nachrichtenseiten einige IP-Adressen finden, die wiederholt Daten von ihren Seiten abrufen, könnten sie die Identität des Nutzers vermuten und ihn am Scraping von Nachrichtenartikeln hindern. Sie können den Zugang zu dieser bestimmten IP-Adresse beschränken, indem sie Daten von Nachrichten-Websites extrahieren.

Niedrige Geschwindigkeit

Beim Web Scraping von Nachrichtenartikeln werden wiederholt Daten von Nachrichten-Websites extrahiert. Wenn eine Website mit aufeinanderfolgenden Anfragen gepitched wird, kann sich die Verarbeitungsgeschwindigkeit verlangsamen.

Proxies beim News-Scraping

Das Scraping von Nachrichten ist ohne Proxys möglich. Der Einsatz von Proxys kann jedoch den Scraping-Prozess vereinfachen, indem er die Herausforderungen löst. Proxys mit ihrer Anonymitätsfunktion können alle Herausforderungen des Scrapings überwinden. Wenn Proxys ihre Adresse verwenden, um die tatsächliche Identität des Nutzers zu verbergen, können sie problemlos IP-Sperren und Geoblocks umgehen.

Warum Proxyscrape für News Scraping wählen?

Wir bieten eine

Proxyscrape bietet Proxys verschiedener Typen und Protokolle an, so dass die Nutzer den Proxy eines bestimmten Landes wählen können, um die Beschränkungen zu umgehen. Ihr Proxy-Pool für Privatanwender enthält Millionen von Proxys mit hoher Bandbreite, so dass die Nutzer keine Kompromisse bei der Scraping-Geschwindigkeit eingehen müssen. Dedizierte Proxys haben eine eindeutige IP-Adresse für jeden Nutzer, so dass die Webserver und Internetanbieter die Identität der Nutzer nicht ohne Weiteres nachverfolgen können. Gemeinsam genutzte Proxys wie Rechenzentrums-Proxys und Proxys für Privatanwender bieten Proxy-Pools mit verschiedenen Proxy-Typen, um die blockierten Websites mit mehreren Proxys freizugeben.

Hohe Bandbreite - Diese Proxys haben eine hohe Bandbreite, die es Scrapern erleichtert, multidimensionale Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln. 

Betriebszeit - Die 100-prozentige Betriebszeit gewährleistet eine ununterbrochene Scraping-Funktionalität, die den Benutzern hilft, mit den neuesten Daten auf dem Laufenden zu bleiben. 

Mehrere Typen - Proxyscrape bietet Proxys verschiedener Typen an. Sie stellen gemeinsam genutzte Rechenzentrums-Proxys, gemeinsam genutzte Proxys für Privatanwender und dedizierte Proxys zur Verfügung. Ihre IP-Pools für Privatanwender ermöglichen es den Nutzern, für jede Anfrage eine andere IP-Adresse zu verwenden, und ihre privaten Proxys helfen den Nutzern, einen einzigen Proxy für sich selbst zu besitzen. Es gibt auch Proxys für verschiedene Protokolle, wie HTTP-Proxys und Socks-Proxys.

Globaler Proxy - Proxyscrape bietet Proxys für mehrere Länder. So können Benutzer Proxys ihres gewünschten Ortes verwenden, um Nachrichten von diesem Ort abzurufen. 

Kosteneffizient - Sie bieten hochwertige Premium-Proxys zu erschwinglichen Preisen. Informieren Sie sich über unsere attraktiven Preise und umfangreichen Proxy-Optionen.

Häufig gestellte Fragen

FAQs:

Abschließende Überlegungen

Das Scraping von Nachrichten-Websites ist ein Teil des Web Scraping, bei dem sich die Scraper auf Nachrichtenartikel konzentrieren, um wertvolle und authentische Nachrichtendaten zu sammeln. Sie können eine Python-Bibliothek wie Requests verwenden, um HTTP-Anfragen an den Server zu senden. Diese Bibliotheken können jedoch in Bezug auf die Scraping-Geschwindigkeit und -Qualität nicht mithalten. In diesem Fall können Sie anonyme Proxys verwenden, um auf mehrere Standorte zuzugreifen und eine große Menge an Daten mit hoher Geschwindigkeit zu sammeln.