Die 8 besten Python Web Scraping Tools im Jahr 2024

Daten sind eine der treibenden Kräfte in unserer Welt. Jeder Aspekt unseres alltäglichen Lebens dreht sich um Daten. Ohne Daten ist das technologische Wachstum, das wir heute haben, nicht möglich. Daten sind für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung, unabhängig von der Branche. Die bekanntesten Unternehmen haben ihre Datenbanken und Data Lakes. Sie nehmen die Daten

Daten sind eine der treibenden Kräfte in unserer Welt. Jeder Aspekt unseres alltäglichen Lebens dreht sich um Daten. Ohne Daten ist das technologische Wachstum, das wir heute haben, nicht möglich. Daten sind für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung, unabhängig von der Branche. Die bekanntesten Unternehmen haben ihre Datenbanken und Data Lakes. Sie nehmen die Daten und analysieren sie, um einen besseren Einblick zu erhalten. Manchmal ist es notwendig, die Daten von außen zu sammeln, indem man sie online sammelt. In dieser Situation bietet sich Web Scraping an. Viele Data-Science-Communities empfehlen ethisches Web-Scraping, um verschiedene Formen von Daten für verschiedene Analysen zu sammeln. Wir werden Web Scraping und die besten Python Web Scraping Tools in den nächsten Abschnitten diskutieren.

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Inhaltsübersicht

• Was ist Web Scraping? Wie funktioniert Web Scraping?Verschiedene Arten von Web Scrapern:
• Wie funktioniert Web Scraping?
• Verschiedene Arten von Web Scrapers:
• Die besten 8 Python Web Scraping Tools: 1. Anfrage Bibliothek:2. LXML-Bibliothek:3. BeautifulSoup-Bibliothek:4. Scrapy:5. Selenium:6. Import.io:7. DataStreamer:8. Proxy:
• 1. Bibliothek anfordern:
• 2. LXML-Bibliothek:
• 3. BeautifulSoup Bibliothek:
• 4. Scrapy:
• 5. Selen:
• 6. Import.io:
• 7. DataStreamer:
• 8. Vollmacht:
• Bester Proxy-Server für Web Scraping:
• FAQs:
• Schlussfolgerung:

Was ist Web Scraping?

Mit einfachen Worten: Web Scraping, auch bekannt als Screen Scraping, ist das Extrahieren einer großen Menge von Daten aus verschiedenen Online-Quellen. Es handelt sich dabei um einen automatisierten Prozess ohne menschliche Interaktion. Die meisten Menschen sind oft über den tatsächlichen Prozess des Web Scraping in die Irre geführt. Beim Web Scraping werden Daten aus einer bestimmten Quelle extrahiert und organisiert. Beim Screen Scraping liegen die Daten in einem unstrukturierten Format vor, d. h. es gibt keine beschrifteten Daten. Der Prozess der Webdatenextraktion umfasst auch die Verwaltung dieser unstrukturierten Daten in strukturierten Daten mithilfe eines Datenrahmens.

Wie funktioniert Web Scraping?

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, den Web-Scraping-Prozess durchzuführen, z. B. die Erstellung eines automatisierten Skripts von Grund auf oder die Verwendung eines API-Tools zum Scraping von Websites wie Twitter, Facebook und Reddit. Einige Websites verfügen über spezielle APIs, die das Scraping einer begrenzten Datenmenge ermöglichen, andere wiederum nicht. In diesen Fällen ist es am besten, den Web-Scraping-Prozess durchzuführen, um die Daten von diesen Websites zu extrahieren.

Web Scraping besteht aus zwei Teilen: einem Scraper und einem Crawler. Ein Scraper ist ein maschineller Lernalgorithmus, der dabei hilft, die benötigten Daten zu identifizieren, indem er den Links folgt. Ein Crawler ist ein Werkzeug, das zum Extrahieren von Daten aus dem Ziel verwendet wird. Benutzer können sowohl einen Scraper als auch einen Crawler ändern.

Technisch gesehen beginnt der Prozess des Web Scraping mit der Eingabe der Seed-URL. Diese URLs dienen als Zugang zu den Daten. Der Scraper folgt diesen URLs, bis er an den Punkt gelangt, an dem er auf den HTML-Teil der Websites zugreifen kann. Wie bereits erwähnt, ist der Crawler ein Tool, das die HTML-Daten und XML-Dokumente durchsucht, die Daten ausliest und das Ergebnis in einem benutzerdefinierten Format ausgibt, in der Regel in einer Excel-Tabelle oder im CSV-Format (kommagetrennte Datei). Die andere Konfiguration ist die JSON-Datei. Diese JSON-Datei ist vorteilhaft für die Automatisierung des gesamten Prozesses anstelle des einmaligen Scrapings.

Verschiedene Arten von Web Scrapers:

Auf der Grundlage der Anforderungen können Web-Scraper in vier Typen unterschieden werden, nämlich

• Selbstgeschriebener Web Scraper.
• Pre-scripted Web Scraper.
• Browser-Erweiterung.
• Cloud-basierter Web Scraper.

Self-scripted web scraper - Dieser Typ basiert darauf, dass Sie Ihren Web Scraper mit einer beliebigen Programmiersprache Ihrer Wahl erstellen. Die beliebteste Sprache ist Python. Für diesen Ansatz sind fortgeschrittene Programmierkenntnisse erforderlich.

Pre-scripted Web Scraper - Dieser Typ verwendet einen bereits geskripteten Web Scraper. Dieses kann online heruntergeladen werden, um den Web-Scraping-Prozess zu starten. Vorgefertigte Web Scraper erlauben es Ihnen, die Option an Ihre Anforderungen anzupassen. Es sind wenig bis gar keine Programmierkenntnisse erforderlich.

Browser-Erweiterung - Einige Web-Scraping-APIs sind als Browser-Erweiterung (Add-on) verfügbar. Sie müssen sie nur im Standardbrowser aktivieren und den Speicherort der extrahierten Daten angeben, z. B. eine Excel-Tabelle oder eine CSV-Datei.

Cloud-basierte Web Scraper - Es gibt nur sehr wenige Cloud-basierte Web Scraper. Diese Web Scraper werden auf einem Cloud-Server betrieben, der von dem Unternehmen unterhalten wird, bei dem Sie den Web Scraper erworben haben. Der Hauptvorteil liegt in den Rechenressourcen. Bei einem Cloud-basierten Web Scraper ist das Web Scraping eine anspruchsvolle Ressource, so dass sich Ihr Computer auf andere wichtige Aufgaben konzentrieren kann.

Die besten 8 Python Web Scraping Tools:

Die besten 8 Python Web Scraping Tools

Python gilt weithin als die beste Programmiersprache für Anfänger, da sie sehr gut lesbar ist, was Anfängern oft den Einstieg in die Programmierung erleichtert. Aus demselben Grund ist Python auch sehr gut für Web Scraping geeignet. Es gibt sechs Python-Bibliotheken und -Tools für Web-Scraping, die wir für die besten halten. HINWEIS: Einige dieser Tools bestehen aus Python-Bibliotheken mit einer bestimmten Funktion im Web-Scraping-Prozess

1. Bibliothek anfordern:

Die wahrscheinlich grundlegendste und Standardbibliothek in Python wird hauptsächlich als eines der besten Python-Web-Scraping-Tools verwendet. Der erste Schritt beim Web Scraping ist das "Anfordern" der HTML-Daten vom Server der Ziel-Website, um die Daten abzurufen. Die Anfragen an die Anfragebibliothek lauten GET und POST. Die beiden Hauptnachteile sind, dass die Anforderungsbibliothek nicht effizient genutzt werden kann, wenn die Ziel-Website aus reinem Javascript besteht, und dass sie nicht zum Parsen von HTML verwendet werden kann.

Hier ist der Python-Code für die Installation der Request-Bibliothek:

Anfragen importieren
Daten =requests.request("GET", "https://www.example.com")
Daten

HINWEIS: Sie können Anfragen nur mit Juypter notebook oder Google Collab importieren. Wenn Sie CMD unter Windows, Linux oder macOS verwenden, können Sie Requests mit der pip-Methode installieren. Der Python-Code zur Installation von Requests lautet "pip install requests". Das Wichtigste ist, dass python mit "urllib" und "urllib2" geliefert wird. Urllib kann anstelle eines Requests verwendet werden, aber der Nachteil ist, dass es manchmal notwendig ist, sowohl urllib als auch urllib2 zu verwenden, was zu einer erhöhten Komplexität des Programmierskripts führt.

2. LXML-Bibliothek:

Diese Bibliothek ist eine aktualisierte Version der Anforderungsbibliothek. Die LXML-Bibliothek beseitigt den Nachteil der Anforderungsbibliothek, die HTML parst. Die LXML-Bibliothek kann eine große Menge an Daten mit hoher Geschwindigkeit, Leistung und Effizienz extrahieren. Die Kombination von Anfragen und LXML ist am besten geeignet, um Daten aus HTML zu entfernen.

3. BeautifulSoup Bibliothek:

BeautifulSoup ist wahrscheinlich die beliebteste Bibliothek unter den Python-Web-Scraping-Tools, weil sie sowohl für Anfänger als auch für Experten einfach zu bedienen ist. Der Hauptvorteil von BeautifulSoup ist, dass man sich keine Sorgen um schlecht gestaltetes HTML machen muss. Die Kombination von BeautifulSoup und Request ist auch bei Web-Scraping-Tools üblich. Der Nachteil ist, dass es im Vergleich zu LXML langsamer ist. Es wird empfohlen, BeautifulSoup zusammen mit dem LXML-Parser zu verwenden. Der Python-Code zur Installation von BeautifulSoup lautet "pip install BeautifulSoup".

4. Scrapy:

Man kann Scrapy getrost als den Helden des Web Scraping bezeichnen. Scrapy ist keine Python-Bibliothek, sondern ein vollwertiges Web-Scraping-Framework. Im Backend besteht Scrapy aus einem Bot, der in der Lage ist, gleichzeitig mehrere HTTP-Anfragen an die Quelle zu senden. Obwohl Scrapy ein robustes Framework für Web Scraping ist, können Sie Plugins hinzufügen, um seine Funktionalität zu erweitern. Der größte Nachteil von Scrapy ist, dass es nicht wie Selenium (das wir im nächsten Abschnitt sehen werden) in der Lage ist, Javascript zu verarbeiten. Scrapy kann diesen Nachteil überwinden, indem es eine beliebige Bibliothek verwendet, die die Datenextraktion aus einer dynamischen Website unterstützt.

5. Selen:

Selenium wurde von Jason Huggins für das automatisierte Testen von Webanwendungen entwickelt. Der Nachteil von Scrapy, dass es nicht in der Lage ist, Javascript-Seiten einfach zu handhaben, ist der Punkt, an dem Selenium am meisten glänzt. Da Selenium dynamische Webseiten scrapen kann, ist es auch am besten geeignet, Daten von dieser Webseite zu scrappen. Aber es wird empfohlen, Selenium zu verwenden, wenn man an kleinen Projekten arbeitet und wenn die Zeit nicht von entscheidender Bedeutung ist. Da Selenium Javascript auf jeder Seite der Zielquelle ausführt, ist es im Vergleich zu anderen Python-Bibliotheken und -Frameworks tendenziell langsam.

6. Import.io:

Es stimmt, dass sich Websites schnell verändern und immer komplexer werden. Web-Scraping in größerem Umfang wird immer schwieriger, z. B. das Scraping von Daten von einer E-Commerce-Website. 

Aber import.io hat eine Lösung. Mit modernster Technologie im Web Scraping können Sie mehrere Websites gleichzeitig ohne Verzögerung scrapen. Das Beste an import.io ist, dass es ein Tool ist, das die gescrapten Daten automatisch überprüft und in regelmäßigen Abständen QA-Audits durchführt. 

Mit dieser Funktion können Sie verhindern, dass ungültige oder doppelte Werte abgefragt werden. Sie können verschiedene Datentypen abrufen, z. B. Produktdetails, Rankings, Bewertungen, Fragen und Antworten sowie die Verfügbarkeit von Produkten.

7. DataStreamer:

Wenn Sie ein Social-Media-Vermarkter sind, ist Datastreamer das beste Tool für Sie, um eine große Anzahl öffentlicher Daten von Social-Media-Websites zu scrapen. Mit DataStreamer können Sie unstrukturierte Daten mit einer einzigen API integrieren. 

Mit DataStreamer können Sie Ihre Datenpipeline mit über 56.000 Inhalten und 10.000 Anreicherungen pro Sekunde füttern. Passen Sie Ihre Daten an, indem Sie sie auf der Grundlage der Fragen, die Sie beantworten möchten, filtern und aggregieren. 

8. Vollmacht:

Ein Proxy ist kein eigentliches Python-Tool, wird aber für Web Scraping benötigt. Wie bereits erwähnt, muss Web-Scraping sorgfältig durchgeführt werden, da einige Websites es nicht zulassen, dass Sie Daten von ihren Webseiten extrahieren. Wenn Sie es doch tun, werden sie höchstwahrscheinlich Ihre lokale IP-Adresse blockieren. Um dies zu verhindern, maskiert ein Proxy Ihre IP-Adresse und macht Sie online anonym.

Bester Proxy-Server für Web Scraping:

ProxyScrape ist einer der beliebtesten und zuverlässigsten Proxy-Anbieter im Internet. Zu den drei Proxy-Diensten gehören dedizierte Proxyserver für Rechenzentren, Proxyserver für Privatanwender und Premium-Proxyserver. Was ist also die bestmögliche Lösung für den besten HTTP-Proxy für Web Scraping? Bevor Sie diese Frage beantworten, sollten Sie sich die Merkmale der einzelnen Proxyserver ansehen.

Ein dedizierter Rechenzentrums-Proxy eignet sich am besten für Hochgeschwindigkeits-Online-Aufgaben wie das Streaming großer Datenmengen (in Bezug auf die Größe) von verschiedenen Servern zu Analysezwecken. Dies ist einer der Hauptgründe, warum Unternehmen dedizierte Proxys für die Übertragung großer Datenmengen in kurzer Zeit wählen.

Ein dedizierter Proxy für das Rechenzentrum verfügt über mehrere Funktionen, wie unbegrenzte Bandbreite und gleichzeitige Verbindungen, dedizierte HTTP-Proxys für eine einfache Kommunikation und IP-Authentifizierung für mehr Sicherheit. Mit einer Betriebszeit von 99,9 % können Sie sicher sein, dass das dedizierte Rechenzentrum während jeder Sitzung immer funktioniert. Nicht zuletzt bietet ProxyScrape einen ausgezeichneten Kundenservice und hilft Ihnen, Ihr Problem innerhalb von 24-48 Stunden zu lösen. 

Als nächstes folgt ein Proxy für Wohnzwecke. Residential ist ein Proxy für alle Verbraucher. Der Hauptgrund dafür ist, dass die IP-Adresse eines Residential-Proxys der vom ISP bereitgestellten IP-Adresse ähnelt. Das bedeutet, dass es einfacher als sonst ist, vom Zielserver die Erlaubnis für den Zugriff auf seine Daten zu erhalten. 

Die andere Funktion des Proxys für Privatanwender von ProxyScrapeist die Rotationsfunktion. Ein rotierender Proxy hilft Ihnen, eine dauerhafte Sperrung Ihres Kontos zu vermeiden, da Ihr Wohn-Proxy Ihre IP-Adresse dynamisch ändert, was es dem Zielserver erschwert, zu überprüfen, ob Sie einen Proxy verwenden oder nicht. 

Abgesehen davon sind die anderen Merkmale eines Residential Proxy: unbegrenzte Bandbreite, zusammen mit gleichzeitiger Verbindung, dedizierte HTTP/s Proxys, Proxys zu jeder Zeit Sitzung wegen der 7 Millionen plus Proxys in der Proxy-Pool, Benutzername und Passwort-Authentifizierung für mehr Sicherheit, und nicht zuletzt die Fähigkeit, das Land Server zu ändern. Sie können den gewünschten Server auswählen, indem Sie den Ländercode an die Authentifizierung des Benutzernamens anhängen. 

Die letzte Variante ist der Premium-Proxy. Premium-Proxys sind die gleichen wie dedizierte Rechenzentrums-Proxys. Die Funktionalität bleibt die gleiche. Der Hauptunterschied ist die Zugänglichkeit. Bei Premium-Proxys wird die Proxy-Liste (die Liste mit den Proxys) jedem Nutzer im Netz von ProxyScrapezur Verfügung gestellt. Aus diesem Grund kosten Premium-Proxys weniger als dedizierte Rechenzentrums-Proxys.

Was ist also die bestmögliche Lösung für den besten HTTP-Proxy für Web Scraping? Die Antwort lautet "Wohn-Proxy". Der Grund ist einfach. Wie bereits erwähnt, handelt es sich beim Residential Proxy um einen rotierenden Proxy, d. h. Ihre IP-Adresse wird über einen bestimmten Zeitraum dynamisch geändert, was hilfreich sein kann, um den Server auszutricksen, indem viele Anfragen innerhalb eines kurzen Zeitraums gesendet werden, ohne eine IP-Sperre zu erhalten. 

Als Nächstes wäre es am besten, den Proxyserver auf der Grundlage des Landes zu ändern. Sie müssen nur den ISO_CODE des Landes am Ende der IP-Authentifizierung oder der Authentifizierung mit Benutzername und Passwort anhängen.

Empfohlene Lektüre:

Scrapen Sie YouTube-Kommentare in 5 einfachen SchrittenScraping von E-Mail-Adressen mit Python im Jahr 2023

FAQs:

FAQs:

Schlussfolgerung:

Web Scraping ist ein wichtiges Werkzeug für jeden Datenwissenschaftler und Analysten. Damit können Datenwissenschaftler einen besseren Einblick in Daten gewinnen und eine bessere Lösung für die Probleme der heutigen Welt finden. Wenn Sie ein SEO/digitaler Vermarkter sind, dann sind Python Web Scraping Tools ein Muss. Python Web Scraping Tools helfen Ihnen, viel Zeit zu sparen und Ihre dringend benötigten Daten ohne Schwierigkeiten zu sammeln. Dieser Artikel soll genügend Informationen über die "Top 8 der besten Python Web Scraping Tools" liefern.

DISCLAIMER: Dieser Artikel dient ausschließlich zu Lernzwecken. Ohne die Einhaltung der entsprechenden Richtlinien kann die Durchführung von Web Scraping illegal sein. Dieser Artikel unterstützt das illegale Scraping von Webseiten in keiner Form.