In einer Welt, die immer stärker auf Daten angewiesen ist, kann die Fähigkeit, große Mengen an Informationen zu sammeln und zu analysieren, Unternehmen und Fachleuten einen erheblichen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Web Scraping, das Extrahieren von Daten aus Websites, ist ein mächtiges Werkzeug im Arsenal von Datenanalysten, Webentwicklern, Digital Marketern und Python-Programmierern. Dieser Leitfaden führt Sie durch grundlegende und fortgeschrittene Web-Scraping-Techniken, hebt Best Practices hervor und stellt die Web Scraping API von ProxyScrape als flexible Lösung für statische und dynamische Websites vor.
Um festzustellen, ob eine Website statisch oder dynamisch ist:
Diese Methoden stellen nur einige wenige Möglichkeiten dar, um festzustellen, ob eine Website statisch oder dynamisch ist. Es gibt zwar noch weitere Strategien, aber wir haben diese Techniken analysiert und identifiziert, die unserer Meinung nach weit verbreitet und effektiv sind.
Zum Scrapen statischer Inhalte bietet Python robuste Bibliotheken wie `requests` für HTTP-Anfragen und `BeautifulSoup` zum Parsen von HTML- und XML-Dokumenten. Hier ist ein einfaches Beispiel:
Anfragen importieren
von bs4 importieren BeautifulSoup
Antwort = requests.get('http://example.com')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extrahieren der gewünschten Daten
data = soup.find_all('p')Diese Methode ist perfekt für diejenigen, die gerade erst mit dem Web Scraping beginnen. Sie ist effektiv für Websites mit statischem Inhalt und erfordert nur eine minimale Einrichtung.
Dynamische Websites stellen eine andere Herausforderung dar. Diese Websites laden ihren Inhalt asynchron mit JavaScript, was bedeutet, dass einfaches HTML-Scraping nicht funktioniert, da die Daten nicht beim ersten Laden der Seite vorhanden sind.
Es gibt zwei Möglichkeiten, dynamisches Website-Scraping zu betreiben:
Zum Scrapen dynamischer Inhalte ahmen Tools wie Playwright die Interaktion eines echten Benutzers mit dem Browser nach und ermöglichen so das Scrapen von Daten, die dynamisch geladen werden. Hier erhalten Sie einen kurzen Einblick in die Verwendung von Playwright mit Python:
from playwright.sync_api import sync_playwright
if __name__ == '__main__':
with sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.launch(headless=True)
Seite = browser.new_page()
Seite.goto('https://www.scrapethissite.com/pages/ajax-javascript/')
# Interaktionen hier simulieren
page.click('//*[@id="2014"]')
# Extrahieren Sie den dynamischen Inhalt
content = page.inner_text('//*[@id="oscars"]/div/div[5]/div/table')
print(content)
browser.close()import requests
# URL from the AJAX request
url = 'https://example.com/api/data'
# Any headers you observed that are necessary, like user-agent, authorization tokens, etc.
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 10; K) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Mobile Safari/537.36,gzip(gfe)',
'Authorization': 'Bearer token_if_needed'
}
# If it's a POST request, you might also need to send data
data = {
'example_key': 'example_value'
}
# Replace 'get' with 'post' if the request type is POST
response = requests.get(url, headers=headers, data=data if 'post' in locals() else None)
# To view the response
print(response.json()) Die Beherrschung von Anfragen und Playwright oder einer anderen Http-Client-Bibliothek kann zwar lohnend sein, erfordert aber Zeit und Mühe, um sie korrekt zu bearbeiten. Ein alternativer Ansatz ist die Nutzung einer Web Scraping API, die die Komplexität von Scraping-Aufgaben abstrahiert. Sie übernimmt nicht nur das Senden von HTTP-Anfragen für Sie, sondern bietet auch Unterstützung bei Anti-Ban-Techniken, um zu verhindern, dass Sie von bestimmten Websites blockiert werden.
ProxyScrape bietet eine Web Scraping API, die die Datenextraktion aus statischen und dynamischen Websites vereinfacht.
Die API-Funktionen umfassen:
Dies ist ein Beispiel dafür, wie Sie unsere Web-Scraping-API in Ihre Python-Skripte für statische Websites oder zum Aufrufen eines API-Endpunkts, den Sie aus dem Inspektionsbereich Ihres Browsers extrahiert haben, einbinden können:
import requests
import base64
import json
data = {
"url": "https://books.toscrape.com/",
"httpResponseBody": True
}
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'X-Api-Key': 'YOUR_API_KEY'
}
response = requests.post('https://api.proxyscrape.com/v3/accounts/freebies/scraperapi/request', headers=headers, json=data)
if response.status_code == 200:
json_response = response.json()
if 'browserHtml' in json_response['data']:
print(json_response['data']['browserHtml'])
else:
print(base64.b64decode(json_response['data']['httpResponseBody']).decode())
else:
print("Error:", response.status_code)Hier ein Beispiel, bei dem wir darauf warten, dass das Favicon zu laden beginnt. Das ist normalerweise die letzte Anforderung, die auf der von uns verwendeten Test-Website gestartet wird.
import requests
import json
url = 'https://api.proxyscrape.com/v3/accounts/freebies/scraperapi/request'
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'X-Api-Key': '<your api key>' # Make sure to replace <your api key> with your actual API key
}
payload = {
"url": "https://books.toscrape.com/",
"browserHtml": True,
"actions": [
{
"action": "waitForRequest",
"urlPattern": "https://books.toscrape.com/static/oscar/favicon.ico",
"urlMatchingOptions": "exact"
}
]
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
# Print the response from the server
print(response.text) # Prints the response body as textUnabhängig von den von Ihnen gewählten Tools oder APIs sind die Einhaltung der Nutzungsbedingungen von Websites, die Begrenzung der Anfrageraten zur Vermeidung von IP-Sperren und die Verwendung von Proxys für anonymes Scraping wichtige Best Practices. ProxyScrape bietet nicht nur Premium-, private, mobile und dedizierte Proxys für solche Anforderungen, sondern fördert auch ethisches Web Scraping.
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