Scrapen von YouTube-Videos mit Python - ein einfacher Ansatz im Jahr 2024

Nach Google ist YouTube die zweitbeliebteste Suchmaschine der Welt. Es ist ein Video-Sharing-Dienst, bei dem Nutzer Videos ansehen, teilen, mögen, kommentieren und hochladen können. Es ist die Heimat von Vloggern, informativen Inhalten, Lehrvideos und vielen anderen Daten. Einige der Hauptfunktionen von Youtube sind: Mit Hilfe von Web Scraping

Nach Google ist YouTube die zweitbeliebteste Suchmaschine der Welt. Es ist ein Video-Sharing-Dienst, bei dem Nutzer Videos ansehen, teilen, mögen, kommentieren und hochladen können. Es ist die Heimat von Vloggern, informativen Inhalten, Lehrvideos und vielen anderen Daten. Einige der Hauptfunktionen von Youtube sind:

• Videos suchen und ansehen
• Einen persönlichen Youtube-Kanal erstellen
• Hochladen von Videos auf Ihren Kanal
• Abonnieren von anderen Kanälen und Nutzern
• Andere Youtube-Videos liken und teilen
• Erstellen von Wiedergabelisten, um Videos zusammen zu organisieren

Mit Hilfe von Web Scraping können Sie Daten aus Youtube extrahieren und Ihrem Unternehmen wertvolle Erkenntnisse aus diesen Daten liefern. Wenn Sie lernen, Daten aus Youtube zu extrahieren, ist es wichtig, dass Sie wissen, welche Art von Daten Sie benötigen. Wenn Sie zum Beispiel wissen möchten, wie die Leute auf Ihre Arbeit reagieren, können Sie den Kommentarbereich für eine Stimmungsanalyse auslesen. Ähnlich verhält es sich, wenn Sie den Erfolg eines Videos nachverfolgen wollen, indem Sie die Leistungsdaten des Videos auslesen. 

Bevor wir lernen, wie man Youtube-Videos scrapen kann, sollten wir wissen, warum wir sie scrapen müssen.

Inhaltsübersicht

• Warum Videos auf Youtube scrapen?
• Scraping von Youtube-Videos mit Python
• Einrichten der Python-Umgebung
• Scraping von Youtube-Videos
• Bibliotheken importieren 
• Einrichten des Treibers
• Abrufen der Youtube-Video-Links
• Einen DataFrame erstellen
• Verwendung eines Proxys zum Scrapen von Youtube-Videos
• Warum Proxies zum Scraping von Youtube verwenden?
• Welcher ist der beste Proxy zum Scrapen von YouTube-Videos?
• FAQs:
• Final Thoughts on Scraping YouTube Videos Using Python:

Warum Videos auf Youtube scrapen?

Im Folgenden werden zwei Hauptgründe für das Scraping von Youtube-Daten genannt.

• Video-Leistungsdaten - Wenn Sie Informationsvideos für eine Marke veröffentlichen, ist es wichtig zu verfolgen, wie Ihr Publikum auf diese Videos reagiert. Das Scannen der Seite für ein bestimmtes Video hilft Ihnen, die Anzahl der Aufrufe, Likes, Kommentare, Kanalabonnenten und mehr zu erhalten. Dabei müssen Sie das Verhältnis zwischen den einzelnen Kennzahlen im Auge behalten. Ein Video kann zum Beispiel Millionen von Aufrufen und mehr Ablehnungen als Likes haben. Die Anzahl der Aufrufe ist kein Indikator für ein beliebtes oder hochwertiges Video. Stattdessen kann das Verhältnis von Aufrufen zu Likes/Dislikes eine Form der Stimmungsanalyse sein.

• Kanaldaten - Wenn Sie die Seite eines Youtube-Kanals durchsuchen, erhalten Sie Daten zu den Wiedergabelisten, der Anzahl der Videos, den Abonnenten und mehr. Außerdem ist das Scrapen der Seiten konkurrierender Kanäle nützlich und informativ, um besser zu verstehen, ob Ihr Kanal den gleichen Einfluss hat wie die anderen. 

• Automatisierung - Robuste Web-Scraper ermöglichen es Ihnen, automatisch Daten aus Youtube zu extrahieren. Das spart Zeit, da Sie Daten in größerem Umfang sammeln können, als es ein Mensch je könnte. 

• Business Intelligence und Insights - Sie können sich ein besseres Bild von den Aktivitäten Ihrer Konkurrenten machen, indem Sie Daten in großem Umfang herunterladen, bereinigen und analysieren, was zu einer besseren Entscheidungsfindung führt.

Scraping von Youtube-Videos mit Python

Sehen wir uns an, wie man mit Selenium und Python Youtube-Videodaten extrahiert. Selenium ist ein beliebtes Tool zur Automatisierung von Webbrowsern. Sie können ganz einfach ein Python-Skript programmieren, um einen Webbrowser mit Selenium zu automatisieren. 

Selenium benötigt einen Treiber, um mit dem von Ihnen gewählten Browser zusammenzuarbeiten. Für Chrome ist zum Beispiel ein ChromeDriver erforderlich, der installiert werden muss, bevor Sie mit dem Scraping beginnen.

Einrichten der Python-Umgebung

Schritt 1 - Sie müssen Ihr Terminal öffnen und Selenium mit dem folgenden Befehl installieren.

$ pip install selenium

Schritt 2 - Sie müssen den Chrome WebDriver herunterladen, indem Sie die folgenden Schritte ausführen.

• Sie müssen https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/download besuchen .
• Sie müssen den kompatiblen Treiber für Ihre Chrome-Version auswählen.
• Sie müssen die von Ihnen verwendete Chrome-Version überprüfen, indem Sie auf die drei vertikalen Punkte in der oberen rechten Ecke klicken.
• Dann müssen Sie zu Hilfe -> Über Google Chrome gehen.

Schritt 3 - Sie müssen die Treiberdatei in einen PATH verschieben.

Sie müssen in das Verzeichnis Downloads gehen und Folgendes tun.

• Entpacken Sie die Datei.
• Verschieben Sie es in usr/local/bin PATH.

$ cd Downloads
$ chromedriver_linux64.zip entpacken
$ mv chromedriver /usr/local/bin/

Scraping von Youtube-Videos

Wir werden die Video-ID, den Titel und die Beschreibung einer bestimmten Kategorie von Youtube abrufen. Die Kategorien, die wir scrapen können, sind folgende:

• Wissenschaft
• Lebensmittel
• Reisen
• Herstellung usw.

Bibliotheken importieren

Sie müssen die erforderlichen Bibliotheken wie Pandas und Selenium importieren.

von selenium import webdriver 
importiere Pandas als pd 
from selenium.webdriver.common.by import By 
von selenium.webdriver.support.ui importieren WebDriverWait 
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

Einrichten des Treibers

Sie müssen Youtube in Ihrem Browser öffnen. Geben Sie die Kategorie ein, in der Sie nach Videos suchen möchten, und setzen Sie den Filter auf "Videos". Sie erhalten dann Videos, die Ihrer Suche entsprechen. Jetzt müssen Sie die URL kopieren.

Sie müssen den Treiber so einrichten, dass er den Inhalt der URL von Youtube abruft.

driver = webdriver.Chrome() 
driver.get("IHR_LINK_HIER")

Fügen Sie nun den Link in die Funktion driver.get("YOUR_LINK_HERE") ein. Führen Sie die Zelle aus, und ein neues Browserfenster wird für diesen Link geöffnet. Sie müssen die Videolinks abrufen, die sich auf der betreffenden Seite befinden. Sie können eine Liste erstellen, um diese Links zu speichern. Danach müssen Sie zum Browserfenster gehen und Folgendes tun.

• Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Seite.
• Wählen Sie das Element "Prüfen".

Sie müssen nach dem Anker-Tag mit id = "video-title" suchen. Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf -> Kopieren -> XPath. Der XPath sieht dann etwa so aus:

//*[@id=”video-title”]

Abrufen der Youtube-Video-Links

Sie können den folgenden Code verwenden, um das "href"-Attribut des gesuchten Anker-Tags abzurufen.

user_data = driver.find_elements_by_xpath('//*[@id="video-title"]')
links = []
for i in user_data:
            links.append(i.get_attribute('href'))

 print(len(links))

Einen DataFrame erstellen

Sie müssen einen Datenrahmen mit den folgenden vier Spalten erstellen.

• Link
• Titel
• Beschreibung
• Kategorie

In diesen Spalten können Sie die Details der Videos für verschiedene Kategorien speichern.

df = pd.DataFrame(columns = ['link', 'title', 'description', 'category'])

Sie können die Details des Youtube-Videos mit dem unten stehenden Python-Code abrufen.

wait = WebDriverWait(driver, 10)
v_category = "KATEGORIE_NAME"
for x in links:
            driver.get(x)
            v_id = x.strip('https://www.youtube.com/watch?v=')
            v_title = wait.until(EC.presence_of_element_located(
                           (By.CSS_SELECTOR,"h1.title yt-formatted-string"))).text
            v_description = wait.until(EC.presence_of_element_located(
                                         (By.CSS_SELECTOR,"div#Beschreibung 
                                         yt-formatted-string"))).text
            df.loc[len(df)] = [v_id, v_title, v_description, v_category]

Hier,

• wait ignoriert Instanzen von NotFoundException, die standardmäßig in der "until"-Bedingung auftreten. 
• Die Parameter der Wait-Funktion sind: driver - Das ist die WebDriver-Instanz, die an die erwarteten Bedingungen übergeben wird. timeOutInSeconds - Das ist der Timeout, wenn die Erwartung aufgerufen wird.
• driver - Dies ist die WebDriver-Instanz, die an die erwarteten Bedingungen übergeben wird.
• timeOutInSeconds - Dies ist die Zeitüberschreitung, wenn die Erwartung aufgerufen wird.
• v_category wird zum Speichern des Namens der Videokategorie verwendet.
• Wir haben die for-Schleife auf die oben erstellte Liste von Links angewendet.
• driver.get(x) führt die folgenden Funktionen aus: durchläuft alle Links der Reihe nach - öffnet sie im Browser, um die Details abzurufen
•  durchläuft alle Links nacheinander
• öffnet sie im Browser, um die Details abzurufen
• v_id wird zum Speichern der gestreiften Video-ID des Links verwendet.
• v_title speichert den mit CSS_SELECTOR abgerufenen Videotitel
• Ebenso speichert v_description die Videobeschreibung unter Verwendung von CSS_SELECTOR

Für die übrigen Kategorien werden wir die gleichen Schritte durchführen. Wir werden vier verschiedene Datenrahmen haben, die wir zu einem einzigen Datenrahmen zusammenführen werden. Auf diese Weise enthält unser endgültiger Datenrahmen die gewünschten Details zu den Videos aus allen oben genannten Kategorien.

frames = [df_travel, df_science, df_food, df_manufacturing]
df_copy = pd.concat(frames, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=True, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True)

Verwendung eines Proxys zum Scrapen von Youtube-Videos

Sie können Youtube-Proxys für die folgenden Aufgaben verwenden:

• Scraping - Sie können Videotitel, Kommentare und andere Informationen mit Hilfe eines Proxys sammeln. Sie können auch einen Proxy verwenden, um Youtube-Videos zu scrapen, die in der Creative-Commons-Domäne liegen. Sie können also Videos zu Ihrer Website hinzufügen, ohne Youtube als offiziellen Player zu verwenden.

• Youtube entsperren - Viele Unternehmen versuchen, ihre Inhalte aus politischen oder anderen Gründen vor der Öffentlichkeit zu verbergen. Mit Hilfe von Proxys können Sie Youtube-Inhalte von einem Ort aus hochladen und ansehen, an dem Ihr Zugang eingeschränkt ist. Proxys helfen Ihnen, auf Youtube-Videos zuzugreifen, die Ihre Schule oder Ihr Arbeitsplatz blockiert hat.

Proxys für Privatpersonen sind im Vergleich zu Proxys für Rechenzentren die besten Proxys für Youtube. Der Grund dafür ist, dass Rechenzentrums-Proxys leicht erkannt werden und man bei ihrer Verwendung mit einer Menge Captchas konfrontiert wird. Um IP-Blockierung und Captchas zu vermeiden, sind Wohn-Proxys also am besten für die Youtube-Automatisierung geeignet.

Warum Proxies zum Scraping von Youtube verwenden?

Sie wissen, dass Youtube mit Milliarden von wertvollen Daten gefüllt ist. Sie können diese Daten analysieren und sie für viele Dinge nutzen, z. B:

• Unternehmerische Entscheidungen treffen
• Marketing-Entscheidungen
• Sozialforschung und Studien

Sie brauchen Proxys, wenn Sie Youtube scrapen. Das liegt daran, dass Youtube fortschrittliche Cybersicherheitstechniken einsetzt, die erkennen, wenn Sie versuchen, mehrere Artikel von einer einzigen IP-Adresse aus zu kaufen. Um die Erkennung zu umgehen, müssen Sie Ihren Internetverkehr über mehrere Proxyserver umleiten. Auf diese Weise sieht es so aus, als käme der Netzwerkverkehr von verschiedenen Computern.

Proxys dienen auch als Schutzschild für Vermarkter, die Youtube-Bots einsetzen, um die Anzahl der Videoaufrufe zu erhöhen, den Youtube-Ranking-Algorithmus zu manipulieren und Einnahmen aus Anzeigen zu erzielen.

Welcher ist der beste Proxy zum Scrapen von YouTube-Videos?

ProxyScrape is one of the most popular and reliable proxy providers online. Three proxy services include dedicated datacentre proxy servers, residential proxy servers, and premium proxy servers. So, what is the best proxy to scrape YouTube videos? Before answering that questions, it is best to see the features of each proxy server.

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 der beste Proxy, um YouTube-Videos zu scrapen? Die Antwort lautet "Wohn-Proxy". Der Grund dafür 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 Sie viele Anfragen innerhalb eines kurzen Zeitraums senden, 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:

Scrape YouTube Kommentare - 5 einfache SchritteProxy für YouTube - 3 wichtige Arten und Vorteile

FAQs:

Final Thoughts on Scraping YouTube Videos Using Python:

Für Unternehmen und Youtube-Autoren, die ihre Konten betreiben, enthält Youtube viele nützliche Daten, die zur Analyse ausgewertet werden können. Youtube Scraper extrahieren Daten zu Ansichten, Likes, Kommentaren und mehr, was es einfacher macht, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Sie können Youtube-Videos mit Selenium und Python scrapen und so eine Menge Zeit sparen. Die Verwendung von Proxys ist wichtig, da Ihr Konto gesperrt werden kann, wenn Youtube mehrere Anfragen von einer einzigen IP-Adresse feststellt. Die besten Proxys für Youtube sind Residential Proxys, da sie sehr schnell sind und nicht so leicht entdeckt werden können.

Ich hoffe, Sie haben verstanden, wie man Youtube-Videos mit Python scrapen kann.