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Da Unternehmen und Forscher immer mehr auf Webdaten angewiesen sind, ist groß angelegtes Scraping im Jahr 2026 zu einer geschäftskritischen Aktivität geworden. Der Erfolg solcher Projekte hängt von der Wahl des richtigen Proxy-Anbieters ab – einem mit globaler Abdeckung, hoher Zuverlässigkeit, leistungsstarken Anti-Bot-Funktionen und strenger Compliance. In diesem Artikel vergleichen wir Branchenführer: Brilliant Information, Oxylabs, Smartproxy und NetNut.

Warum Proxys für groß angelegtes Scraping verwenden?

Im großen Maßstab stößt Internet Scraping schnell auf Hindernisse wie geografische Beschränkungen, IP-Verbote und CAPTCHAs. Robuste Proxys ermöglichen es Ihnen, Identitäten zu wechseln, jede Area zu erreichen und hochentwickelte Anti-Bot-Systeme zu umgehen, während Sie gleichzeitig Ihre Infrastruktur vor Blockierungen und Blacklisting schützen.

Helle Daten

Brilliant Information bietet eine zentrale Anlaufstelle für alle Proxy-Lösungen, die auf Unternehmen und Entwickler zugeschnitten sind, die die Internet-Datenextraktion skalieren. Seine ethisch fundierten, vielfältigen Proxy-Typen – darunter Privat-, Mobil-, Rechenzentrums- und ISP-Proxys – bieten Benutzern beispiellose Geo-Concentrating on-, Compliance- und Anti-Bot-Instruments. Das intuitive Dashboard und der erweiterte Proxy-Supervisor optimieren die Identitätsrotation, Sitzungskontrolle und granulares Concentrating on selbst für die anspruchsvollsten Web sites.

Hauptanwendungsfall: Am besten für unternehmenstaugliches, Compliance-gesteuertes und hochvolumiges Scraping über globale Quellen hinweg geeignet.

Prime-Options:

• Riesiger Pool von über 150 Millionen IPs in über 195 Ländern für unübertroffene Reichweite.
• Modernste Compliance und Rechtsaufsicht für ethisches Scraping.
• Fortschrittliche Anti-Bot-Technologie (integrierte CAPTCHA-Lösung, intelligente Rotation).
• Proxy Supervisor vereinfacht den Arbeitsablauf und steigert die Leistung für jede Größenordnung.
• Expertensupport rund um die Uhr und dediziertes Onboarding für Unternehmenskunden.

Preise:

• Kostenlose Testversion verfügbar
• Pay-as-you-go- und monatliche Abonnementoptionen
• Angepasste Unternehmenspreise verfügbar

Vorteile: Branchenführende Werkzeuge und Zuverlässigkeit für großvolumiges, komplexes Schaben.
Nachteil: Einige Instruments wirken für Anfänger möglicherweise fortgeschritten.

Oxylabs

Oxylabs bietet KI-gestützte Skalierbarkeit mit einer umfassenden Suite von Proxy- und Scraping-Instruments. Ihre umfangreiche Auswahl an Proxys für Privathaushalte, Rechenzentren und Mobilgeräte wird durch fortschrittliche API-Optionen und Automatisierungstools ergänzt, die effizientes, KI-integriertes Scraping für alle Benutzer zugänglich machen.

Hauptanwendungsfall: Preferrred für Unternehmen und Forscher, die sowohl kleines als auch großes Scraping mit KI- und maschinellen Lernanforderungen verwalten.

Prime-Options:

• Datenerfassungs- und Proxy-Rotationsplattform aus einer Hand.
• OxyCopilot für automatisiertes Scraping und Parsing von Anfragen über KI.
• Über 177 Millionen globale Proxys in 195 Ländern.
• Einfache Integration mit Frameworks wie Puppeteer und umfassende Sprachunterstützung.

Preise:

• Kostenlose Testversion (bis zu 2.000 Ergebnisse)
• Mikro: 49 $/Monat
• Starter: 99 $/Monat
• Fortgeschritten: 249 $/Monat

Professional: Leistungsstarke Automatisierung und Integration mit KI-gesteuerten Arbeitsabläufen.
Nachteil: Konzentriert sich auf professionelle Benutzer; Für Einzelpersonen können die Kosten hoch sein.

Infatica

Infatica bietet eine stabile, skalierbare Proxy-Infrastruktur mit Millionen von privaten, Rechenzentrums- und mobilen IPs. Sein intuitives Dashboard ermöglicht einfaches Geo-Concentrating on (Land, Stadt, ASN) und macht Infatica supreme für die Anzeigenüberprüfung, Marktforschung und mittelgroße Scraping-Operationen.

Hauptanwendungsfall: Intestine geeignet für mittelgroße Agenturen und Forscher, die sich auf Anzeigenüberprüfung, einfaches Crawling und gezielte Internet-Datenbeschaffung konzentrieren.

Prime-Options:

• Zuverlässiger Pool von über 10 Millionen verschiedenen IPs mit flexiblem Concentrating on.
• Rotierende IP-Optionen, um Blockaden zu vermeiden und die Scraping-Kontinuität aufrechtzuerhalten.
• DSGVO-konforme Plattform mit Datenschutztransparenz.
• Einfaches, benutzerfreundliches Dashboard für einfache Einrichtung und Verwaltung.

Preise:

• Ab 96 $/Monat für Privat-Proxys
• Abgestufte Monatspläne für unterschiedliche Benutzeranforderungen
• Kostenlose Testversion verfügbar

Vorteile: Erschwingliche, stabile Plattform mit guter Ausrichtung für allgemeine Scraping-Anforderungen.
Nachteile: Kleinerer Proxy-Pool und weniger fortschrittlicher Anti-Bot-Schutz für anspruchsvolles Scraping.

NetNut

NetNut zeichnet sich durch direkte Konnektivität zum ISP und einen Fokus auf schnelle, stabile Privat-Proxys aus. Es ist für kontinuierliches, lang andauerndes Scraping in großem Maßstab konzipiert und verfügt über Datenschutzpraktiken auf Unternehmensniveau und eine einfache API-basierte Verwaltung.

Hauptanwendungsfall: Perfekt für Unternehmen, die schnelle, ständig aktive Proxys für Echtzeit-Datenüberwachung und Inhaltsaggregation benötigen.

Prime-Options:

• Über 1 Million Privat-/ISP-IPs mit Verbindungen mit geringer Latenz.
• Direkte Aggregation reduziert Fehlerraten und verbessert die Geschwindigkeit.
• Hoher Datenschutz dank Netzwerkkontrolle auf ISP-Ebene.
• Einfache API und Verwaltungsschnittstelle für schnelle Bereitstellung.

Preise:

• Ab ca. 350 $/Monat, volumenbasierte Pläne
• Individuelle Preise für den Einsatz in Unternehmen und im großen Maßstab

Vorteile: Hohe Stabilität und Geschwindigkeit, supreme für kontinuierliches, großflächiges Schaben.
Nachteil: Kleinere Netzwerkgröße; weniger erweiterte Anti-Bot-Funktionen.

Anbieter	Netzwerkgröße und -typen	Geo-Concentrating on	Anti-Bot-Funktionen	Compliance und Ethik	Administration-Instruments	Preise	Unterstützung	Am besten für
Helle Daten	72 Mio.+ Privatkunden, Mobilgeräte, DC, ISP	Stadt/ASN/Land	CAPTCHA-Löser, Rotation, Sitzungssteuerung	Führend, clear, geprüft	Erweiterter Proxy-Supervisor und API	Pay-as-you-go und Abonnements; Prämie	Stay-Chat und E-Mail rund um die Uhr	Unternehmen, fortschrittliches, Compliance-gesteuertes Scraping
Oxylabs	Millionen Wohngebiete, DC, Mobil	Land / Stadt	Gute CAPTCHA-Unterstützung, dedizierter Pool	Stark, DSGVO-konform	API, Dashboard	Monatspläne; Preisgestaltung für Unternehmen	24/7-Assist, Account Supervisor	KI/ML, Geschäftsdaten, Unternehmen
Infatica	10 Mio.+ Wohngebäude, Rechenzentren, Mobilgeräte	Land/Stadt/ASN	Eingebaute Rotation, grundlegender Anti-Bot	DSGVO-konform, datenschutzbewusst	Benutzerfreundliches Dashboard	Wettbewerbsfähige Monatspläne	E-Mail/Assist zu den üblichen Geschäftszeiten	Anzeigenüberprüfung, Marktforschung, mittleres Niveau
NetNut	1 Mio.+ Privatkunden, ISP	Land, begrenzte Stadt	Etwas Rotation, schnelle direkte IPs	Starker ISP-Datenschutz	API, einfache Steuerung	Volumenbasierte Pläne; kostengünstig	E-Mail, engagierter Supervisor auf Anfrage	Langanhaltend, stabil schabend, geschwindigkeitsorientiert

Abschluss

Für groß angelegtes Internet Scraping im Jahr 2026, Helle Daten zeichnet sich durch weltweit führende Proxy-Vielfalt, transparente Compliance und revolutionary Managementfunktionen aus. Während Alternativen wie Oxylabs und Infatica einen Mehrwert bieten, ist Brilliant Information die beste Lösung für Unternehmen, die Zuverlässigkeit, globale Reichweite und eine zukunftssichere Infrastruktur fordern.

Bild von Autor | Zwillinge

# Einführung

Das Net-Scraping ist in der datengesteuerten Welt zu einer wesentlichen Fähigkeit geworden, insbesondere mit dem Aufkommen von Großsprachmodellen (LLMs), bei denen hochwertige und sachliche Daten aus dem Web das Rückgrat ihrer Leistung bilden. Über die KI hinaus wird das Net -Scraping für die Verfolgung von Finanzmärkten, die Überwachung von Web site -Migrationen, die Automatisierung von UI -Exams und vieles mehr verwendet. Mit dem richtigen Fachwissen kann es sogar eine sehr lukrative Karriere sein.

In diesem Artikel werden wir einige der wichtigsten KI-Antriebs-Scraping-Instruments untersuchen, die den Prozess mühelos machen. Viele dieser Instruments sind mit integrierten LLM-Integrationen ausgestattet, sodass Sie genau die Informationen, die Sie von der Web site benötigen, mit minimalem Aufwand genau extrahieren können.

# High 7 AI -Net -Scraping -Instruments

// 1.. Feuerkrabel

Feuerkrabel ist eine API, die eine URL (und ihre Unterseite) kriecht, um Clear, LLM-fähigen Markdown zu liefern, kein Sitemap erforderlich. Es unterstützt das Abkratzen, Zuordnen, Suchen und Extrahieren strukturierter Daten, während Sie Proxies, Anti-Bot-Systeme und dynamische Inhalte für Sie bearbeiten. Mit SDKs, LLM- und Low-Code-Integrationen sowie Selbsthostoptionen macht Firecrawl schnell, zuverlässig und mühelos.

// 2. Scrapegraphai

ScapeGraphai ist eine LLM-gestützte Net-Scraping-Suite, mit der strukturierte Daten von jeder Web site oder HTML-Inhalten profitiert werden können. Mit Diensten wie SmartScraper, SearchScraper, SmartCrawler und Markdownify eignet es sich perfekt für KI -Anwendungen, Datenanalysen, Datensatzerstellung und Plattformaufbau. Mit nahtlosen Integrationen in Langchain Und LlamaindexScrapegraphai mit produktionsbereiten SDKs hilft Ihnen, intelligentere AI-Agenten, Forschungspipelines und datengesteuerte Anwendungen mühelos aufzubauen.

// 3. Crawl4ai

Crawl4ai ist ein Open-Supply-Projekt, das auf verfügbar ist Githubentwickelt für schnelle und effiziente Net -Crawling, die auf große Sprachmodelle, KI -Agenten und Datenpipelines zugeschnitten sind. Es bietet saubere Markdown, strukturierte Datenextraktion, fortschrittliche Browsersteuerung und Hochleistungs-Parallelkriechen, ohne API-Schlüssel oder Paywalls aufzuerlegen.

Die neue adaptive Net -Crawling -Funktion nutzt intelligente Algorithmen, um die optimale Zeit zum Anhalten zu ermitteln und die Datenerfassung zu verbessern, indem sie schlauer und effizienter gestaltet werden.

// 4. Octoparse

Tintenfisch ist eine benutzerfreundliche Net-Scraping-Plattform, die eine einfache Datenextraktion ermöglicht, ohne dass Codierungsfähigkeiten erforderlich sind. Die Drag-and-Drop-Oberfläche ist preferrred für Anfänger und nicht-technische Benutzer. Die Plattform verfügt über eine KI-angetriebene Felderkennung, Hunderte von vorgefertigten Vorlagen und bietet Cloud-basierte Automatisierung zum Abkratzen rund um die Uhr mit flexiblen Exportoptionen. Erweiterte Funktionen wie IP -Rotation, CAPTCHA -Lösung und AJAX -Handhabung verbessern ihre Vielseitigkeit, während die OpenAPI -Unterstützung eine nahtlose Integration in andere Instruments ermöglicht.

// 5. Browse.ai

Durchsuchen.ai ist ein No-Code-Net-Scraping-Device, mit dem Sie Roboter erstellen können, um das durch das menschliche Browsen nachzuahmen und Daten zu extrahieren, keine technischen Fähigkeiten erforderlich. Mit Level-and-Click on-Setup, AI-betriebenen Überwachung und über 200 vorgebauten Robotern ermöglicht es eine schnelle, zuverlässige Datenerfassung von Web sites und Unterseite. Cloud-basierte Automatisierung, Echtzeitwarnungen und Integrationen mit Google -BlätterAnwesend LufttableAnwesend Zapierund über 7.000 Apps sind es preferrred für Geschäftsanwender.

// 6. Scrapingbee

Scrapingbee ist eine leistungsstarke API, die Ihnen helfen soll, Daten zu extrahieren, ohne das Risiko zu blockieren. Es verwaltet kopflose Browser, dreht die Proxys automatisch und unterstützt die KI-angetriebene Extraktion, sodass Sie die Daten, die Sie in einfachem Englisch benötigen, beschreiben. Mit integriertem JavaScript-Rendering kann Scrapingbee moderne Frameworks verarbeiten ReagierenAnwesend VueUnd Eckig. Es bietet auch Funktionen wie benutzerdefinierte JavaScript -Ausführung, Screenshots und Serp Scraping.

// 7. Apify

Apify ist eine vollgesteuerte Net-Scraping- und Automatisierungsplattform mit vollem Funktionsumfang, auf der Sie Schaber (als Schauspieler) in der Cloud erstellen, ausführen und teilen können. Es bietet alles, was Sie für eine groß angelegte Datenextraktion benötigen: Good Proxy-Rotation, um Blockierung, versatile Speicher- und Exportoptionen, Planung, Überwachung und Teamzusammenarbeit zu vermeiden. Mit offiziellen SDKs (JavaScript, Python), einer mächtigen API und einer CLI integriert Apify nahtlos in einen Workflow. Es bietet auch Kratzer (Eine Open-Supply-Scraping-Bibliothek), Fingerabdruckwerkzeuge und fertige Schauspielervorlagen, um die Entwicklung zu beschleunigen.

# Letzte Gedanken

KI-betriebene Net-Scraping-Instruments erleichtern die Datenextraktion erheblich. Sie können komplexe Web sites mit mehreren Navigationsebenen bewältigen und dennoch die benötigten Informationen liefern, die Sie benötigen. Die in diesem Artikel erwähnten Instruments erfordern wenig bis gar keine Codierungserfahrung, wodurch sie anfängerfreundlich und für nicht-technische Benutzer zugänglich sind. Mit ihren intuitiven Schnittstellen und einfachen APIs kann jeder wertvolle Informationen extrahieren oder Datenpipelines mühelos erstellen.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der es liebt, maschinelles Lernenmodelle zu bauen. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben von technischen Blogs über maschinelles Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid hat einen Grasp -Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor -Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, ein KI -Produkt zu bauen, das ein Diagramm neuronales Netzwerk für Schüler mit psychische Erkrankungen mit kämpfender Krankheiten unterhält.

Durchlesen Cloudflares detaillierte Exposé und die umfangreiche MedienberichterstattungDie Kontroverse um Verwirrigkeit von AIs Net -Scraping -Praktiken ist tiefer – und polarisierender – als zuerst erscheint. CloudFlare beschuldigt Verwirrung, Web site -Blöcke systematisch zu ignorieren und ihre Identität zu maskieren, um Daten von Web sites abzukratzen, die sich abgemeldet haben, und stellte ernsthafte Fragen zu Ethik, Transparenz und der Zukunft des Geschäftsmodells des Internets auf.

Was Cloudflare beobachtete

Der Bericht von CloudFlare und unabhängige Untersuchungen zeigen, dass Verwirrung, ein KI -Startup, angeblich Inhalte von Web sites kriecht und kratzt, die explizit signalisieren (über Robots.txt und direkte Blöcke), dass KI -Instruments nicht willkommen sind. Zu den technischen Erkenntnissen gehören das Ändern von Benutzeragenten, um Browser wie Google Chrome auf MacOS und rotierende autonome Systemnummern (ASNs) zu rotieren – anspruchsvolle Taktiken, die zur Erkennung und Blöcken ausgewiesen sind. CloudFlare behauptet, dass dieses verdeckte Kratzer über Zehntausende von Domänen festgestellt wurde, täglich Millionen von Anfragen generierte und den Crawler mit maschinellem Lernen und anderen Netzwerksignalen fingert.

Warum die Anschuldigungen wichtig sind

Seit Jahrzehnten verwenden Web sites Robots.txt als „Gentleman -Vereinbarung“, um Bots zu sagen, was erlaubt ist. Obwohl in sehr wenigen Gerichtsbarkeiten unlawful ist, besteht die Norm unter Führungskräften wie OpenAI und Anthropic darin, diese Signale zu respektieren. Der mutmaßliche Ansatz von Verwirrlichkeit untergräbt diesen ungeschriebenen Vertrag und schlägt auf die Bereitschaft hin, die Wünsche der Web site -Eigentümer bei der Verfolgung von Schulungsdaten zu umgehen.

Dieses Drawback explodierte genau, als CloudFlare seinen neuen Marktplatz „Pay Per Crawl“ auf den Markt brachte, auf dem Writer für AI Bot -Zugriff und die meisten Crawler standardmäßig die meisten Crawlers blockiert. Die wichtigsten Retailers – The Atlantic, Buzzfeed, Time Inc. und O’Reilly – haben sich angemeldet, und über 2,5 Millionen Web sites sind jetzt das KI -Coaching unzulässig.

Verwirrung reagiert

Die Sprecherin von Verwirrlichkeit entließ den Weblog -Beitrag von Cloudflare als kaum mehr als ein „Verkaufsgespräch“, der behauptete, die Screenshots zeigen, dass kein Inhalt zugegriffen wurde. Verwirrte argumentierte später, dass viel von dem, was CloudFlare-Sägen genutzte, eher benutzerorientiertes Abrufen (ein AI-Agent, der auf direkte Benutzeranfragen wirkt) als automatisiertes Crawling-eine wichtige Unterscheidung in laufenden Debatten darüber, was „Scraping“ wirklich bedeutet, eine wichtige Auszeichnung warfare. Sie erwähnten auch, dass ähnliche Vorfälle zuvor stattgefunden hatten, insbesondere Vorwürfe des Plagiats von Verkaufsstellen wie Wired, und das Unternehmen hat Schwierigkeiten, seine eigenen Requirements für die Verwendung von Inhalten zu definieren.

Geteilte Reaktionen und breitere Auswirkungen

• Cloudflares Haltung: Schützen Sie die Geschäftsmodelle von Publishern, erzwingen Sie Blocksignale und berechnen Sie den „KI -Zugriff“ auf Inhalte.
• Verwirrung der Verteidigung: AI -Webagenten sollten beim Handeln für Benutzer nicht vom menschlichen Surfen unterschieden werden.
• Neighborhood -Debatte: Einige argumentieren auf sozialen Plattformen, dass ein Benutzer, wenn er eine öffentliche Web site über Verwirrung anfordert, damit vergleichbar ist, sie in Firefox zu öffnen. Andere kontert, dass dies die Anzeigeneinnahmen und Kontrolle der Standortbesitzer über ihre Daten schadet.

Das Gesamtbild: Das Geschäftsmodell des Internets verändert sich

• Inhaltsmonetarisierung verschiebt sich schnell. Verlage wechseln von Anzeigen zu Zugangsgebühren, und das Schabt wird zu einem Pay-to-Play-Markt.
• Transparenz und Konformität sind nicht mehr non-obligatory. KI -Firmen stehen vor steigenden Reputations- und Rechtsrisiken, wenn sie sich um Ausweichen von Blöcken erwischen oder Inhalte missbrauchen.
• Datenpartnerschaften wird die Zukunft definieren. Große KI -Akteure investieren in Lizenzverträge mit Verlegern, anstatt sich auf Stealth Scraping zu verlassen.

Abschluss

Unabhängig davon, ob Verwirrung ungerechtfertigt oder wirklich gegen Webnormen verstoßen wird, ist dies ein Wassereinzugsgebietsmoment. Die Ära der „freien Daten“ für die KI endet. Ethik, Wirtschaft und neue Gatekeeping -Plattformen wie CloudFlare drängen eine Verschiebung zu bezahlten Daten, größerer Rechenschaftspflicht und nachhaltigen Inhaltspartnerschaften. Wenn sich KI -Unternehmen nicht anpassen, werden sie mit verschlossenen Toren und einem fragmentierten, paywallierten Web konfrontiert – und das letztendlich die Grundlage der digitalen Welt umformiert.

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Schauen Sie sich das an Technische Particulars. Fühlen Sie sich frei, unsere zu überprüfen Github -Seite für Tutorials, Codes und Notizbücher.

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Webdaten sind zu einer wichtigen Ressource für Unternehmen geworden, unabhängig davon, ob Sie ein Startup durchführen oder in einem Fortune 500 -Unternehmen arbeiten. Mit dem Markt prognostiziert, um bei a zu wachsen 13,2% CAGR Bis 2036 wenden sich mehr Unternehmen an Net -Scraping -Lösungen, um Daten effizient zu sammeln und zu analysieren.

In diesem Weblog -Beitrag untersuchen wir einige der Prime -Net -Scraping -Unternehmen. Von bekannten Branchenführern bis hin zu versteckten Edelsteinen mit bemerkenswerten Fähigkeiten schauen wir uns einige der besten Net-Scraping-Unternehmen an.

Was ist Net -Scraping?

Net Scraping ist der automatisierte Prozess des Sammelns öffentlich verfügbarer Informationen von Web sites. Unternehmen nutzen es, um Preisgestaltung, Developments, Konkurrenten oder quick on-line zu verfolgen – ohne sie manuell sammeln zu müssen.

Wie wähle ich das beste Net -Scraping -Unternehmen aus?

Um ein Net -Scraping -Lösungsunternehmen auszuwählen, das auf Ihre Bedürfnisse am besten reagiert, sollten Sie die folgenden Funktionen berücksichtigen:

• Technologie: Möchten Sie herausfordernde Ziele entsperren oder eine No-Code-Lösung erhalten?
• Benutzerfreundlichkeit: Untersuchen Sie Ihr eigenes Know -how und vergleichen Sie es mit der Betriebsdauer des Unternehmens, wie intestine es ist und ob es Ihren Anforderungen entspricht.
  Skalierbarkeit: Was für Sie im Second des Kaufs geeignet ist, kann sich beim Wachsen ändern. Überprüfen Sie, ob der Anbieter über die Ressourcen verfügt, um Sie auf den ganzen Weg zu unterstützen.
  

Robuste Instruments, ausgezeichnete Kundenservice und makelloser Ruf – das macht das macht Oxylabs Einer der Marktführer im Net -Scraping. Das im Jahr 2015 gegründete Unternehmen liefert konsequent qualitativ hochwertige Datenerfassungslösungen für Unternehmen aller Größen. Sie sind auch einer der vielseitigsten Anbieter von Net -Scraping -Diensten und bieten Lösungen, die auf verschiedene Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.

Produkte und Technologien

Oxylabs ist aus einem bestimmten Grund einer der größten Namen im Net -Scraping. Sie bieten ein wenig von allem an: leistungsstarke Instruments für Entwickler, KI-Helfer für Anfänger und erstklassigen Kundenservice für alle dazwischen. Ihre Net -Scraper -API ist eine der besten auf dem Markt – sie kümmert sich um knifflige Web sites, umgeht Captchas und liefert saubere, strukturierte Daten direkt an Sie. Wenn Sie es mit großem Maßstab zu tun haben oder an schwierigen Anti-Bot-Systemen vorbeikommen müssen, verfügt Oxylabs über die Werkzeuge, um dies zu tun. Sie haben auch ein massives Proxy -Netzwerk (über 170 Millionen IPS) und einen praktischen AI -Assistenten namens Oxycopilot, mit dem die Datenerfassung ohne Code automatisiert werden kann. Egal, ob Sie ein Startup oder ein Enterprise sind, sie haben Sie versichert.

Datenerbringung – HTML, CSV, JSON

Unterstützung – Unterstützung 24/7, engagierte Kontomanager

Selbstbedienung – Ja

Preisgestaltung

Scrapingbee

Scrapingbee ist ein Unternehmen, das 2019 in Toulouse gegründet wurde. Sie bieten eine fortschrittliche API -Lösung für Net -Scraping an, die die Extraktion der Webdaten für Unternehmen vereinfacht, indem sie Komplexität wie das Headless Browser Administration, Proxy -Rotation, JavaScript -Rendering und vieles mehr bearbeiten.

Produkte und Technologien

Bei ScrapingBee geht es darum, das Net -Scraping zu erleichtern – insbesondere für Entwickler, die keine Zeit damit verschwenden möchten, Proxies oder kopflose Browser zu verwalten. Das Unternehmen hat eine saubere API, die mit JavaScript-strengen Web sites umgeht, die Proxies automatisch rotiert und sogar benutzerdefinierte JavaScript auf Seiten durchführen. Es ist perfekt, wenn Sie komplexe Web sites kratzen möchten, aber nicht den gesamten Stapel selbst bauen möchten.

Datenerbringung – HTML, JSON.

Unterstützung – Standardunterstützung, verfügbar per E -Mail, Dwell -Chat oder Wissensbasis

Selbstbedienung – Ja

Preisgestaltung

• Net -Scraping -API – Pläne beginnen bei 49 USD professional Monat

Apify

Apify ist eine Full-Stack-Plattform für Net-Scraping, bekannt für seine Entwicklerfreundlichkeits-Instruments und ein umfangreicher Marktplatz von Prepared-to-Use-Scrapern. Seit seiner Gründung hat das Unternehmen einen starken Ruf bei Unternehmen und Entwicklern aufgebaut, um versatile Lösungen zum Erstellen, Bereitstellen und Veröffentlichen von Webersatz, KI -Agenten und Automatisierungswerkzeugen anzubieten.

Produkte und Technologien

APIFY ist eine Plattform, auf der sich im Zentrum von Akteuren befinden – vorgefertigte oder benutzerdefinierte Programme, die kratzen, kriechen, Browseraufgaben automatisieren können und vieles mehr. Es gibt einen Marktplatz mit Tausenden von konfrontierten Schauspielern (zum Scraping Amazon, LinkedIn, wie Sie es nennen), und wenn Sie sich kreativ fühlen, können Sie Ihre eigenen mit JavaScript oder Python aufbauen. Apify ist ein Entwicklerfavoriten, verfügt jedoch auch über Planungs-, API- und Cloud-Speicherintegrationen, die es unternehmerisch machen. Und hier ist eine nette Geste: Wenn Sie ihnen eine Scraper -Idee werfen und sie für andere nützlich ist, können sie sie für Sie aufbauen – kostenlos.

Datenerbringung – JSON, CSV, XML, Excel, HTML und RSS. Benutzer können über die APIFY -API, Webhooks oder Integrationen mit Diensten wie Google Drive und Amazon S3 auf Daten zugreifen.

Unterstützung – E -Mail -Assist, Kontomanager für Unternehmenspläne

Selbstbedienung – Ja

Preisgestaltung

• Kostenloser Plan – $ 5, um im Apify Retailer oder für Ihre eigenen Schauspieler auszugeben
• Starterplan-$ 39/Monat & Pay-as-you-go
• Skalierungsplan-$ 199/Monat & Pay-as-you-go
• Geschäftsplan-$ 999/Monat & Pay-as-you-go

Decodo (Ex. SmartProxy)

Decodo (Bsp. SmartProxy) ist eine beliebte Wahl für Net -Scraping -Instruments, die Leistung und Preis perfekt kombinieren. Tatsächlich wurde das Unternehmen mit dem Ziel gegründet, Optionen bereitzustellen, die sowohl große Unternehmen als auch kleine Unternehmen gleichermaßen entsprechen.

Produkte und Technologien

SmartProxy hat kürzlich nach Decodo umbenannt, aber sie haben alle Dinge gehalten, die Menschen geliebt haben, wie schnelle, zuverlässige Proxies, und noch mehr Kratzwerkzeuge hinzugefügt. Sie bieten jetzt APIs an, die sich um den vollständigen Datenerfassungsprozess kümmern, sodass Sie sich keine Sorgen um Blöcke oder Verbote machen müssen. Wenn Sie Web sites mit viel Schutz abkratzen, lassen Decodos massives Wohnproxy-Netzwerk (65 Millionen IPS) und eingebaute Anti-Bot-Instruments die Dinge reibungslos verlaufen. Sie haben auch einen No-Code-Schaber, mit dem jeder Jobs ohne technisches Know-how einrichten kann. Es ist eine großartige Allround-Choice für Unternehmen, die eine gute Leistung ohne die Komplexität wünschen.

Datenerbringung – HTML, CSV, JSON

Unterstützung – 24/7 Assist, Kontomanager

Selbstbedienung – Ja

Preisgestaltung

• APIs abkratzen – $ 29/Monat
• Proxies – Wohngebäude (3 USD/GB), dediziertes Rechenzentrum (5,55 USD/Monat), Cellular (7,5 USD/GB)

Tintenfisch

Tintenfisch ist eine No-Code-Net-Scraping-Plattform, mit der Benutzer Webdaten mühelos in strukturierte Formate umwandeln können. Octoparse wurde sowohl für Anfänger als auch für Fachleute entwickelt und bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle und eine Reihe erweiterter Funktionen, um komplexe Datenextraktionsaufgaben zu erledigen.

Produkte und Technologien

Octoparse ist eine No-Code-Plattform mit einer einfachen Drag-and-Drop-Schnittstelle, sodass Sie Schablonen-Workflows erstellen können, indem Sie nur zeigen und klicken. Octoparse verarbeitet den dynamischen Inhalt, die unendliche Schriftrolle, Captchas und mehr im Hintergrund. Es verfügt sogar über integrierte IP-Rotation und einen KI-Assistenten, mit dem Sie alles planen und automatisieren können. Unabhängig davon, ob Sie Produktdaten, Geschäftsauflistungen oder soziale Inhalte ziehen, verwandelt sie unordentliche Web sites in ordentliche Tabellenkalkulationen ohne Setup.

Datenerbringung – Excel -Dateien, CSV, JSON, XML, Integration mit Datenbanken

Unterstützung -Standardunterstützung, vorrangige Unterstützung für höhere Pläne

Selbstbedienung – Ja

Preisgestaltung

• Kostenloser Plan – $ 0/Monat
• Standardplan – $ 99/Monat
• Professioneller Plan – $ 249/Monat
• Unternehmensplan – Wenden Sie sich an den Verkauf

Letzte Gedanken

Unabhängig davon, ob Sie nach einfachen Level-and-Click on-Lösungen oder Hardcore-APIs für das gesamte Net suchen, bieten die obigen Unternehmen für jeden etwas für jeden. Die eigentliche Frage ist: Möchten Sie tief in benutzerdefinierten Code eintauchen, oder möchten Sie, dass Ihre Daten mit minimaler Anstrengung bereit sind? Sobald Sie das wissen, wissen Sie genau, wo Sie anfangen sollen – und die hier genannten Unternehmen werden ein guter Ausgangspunkt sein.

Internet-Scraping ist zu einem wichtigen Werkzeug geworden, um nützliche Informationen von den verfügbaren Web sites zu sammeln. Von allen verfügbaren Instruments ist ScrapeGraphAI einzigartig, da es Diagramme identifizieren und künstliche Intelligenz für das Internet-Scraping nutzen kann. Dieser Artikel untersucht die Funktionen von ScrapeGraphAI, bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die Implementierung und geht auf häufige Herausforderungen ein. Unabhängig davon, ob Sie neu im Internet-Scraping sind oder ein erfahrener Benutzer, dieser Leitfaden vermittelt Ihnen das Wissen, um ScrapeGraphAI effektiv zu nutzen.

Lernziele

• Verstehen Sie die wichtigsten Funktionen und Vorteile der Verwendung von ScrapeGraphAI für Internet Scraping.
• Erfahren Sie, wie Sie ScrapeGraphAI für Ihre Scraping-Projekte einrichten und konfigurieren.
• Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit einer Schritt-für-Schritt-Implementierungsanleitung zum Scrapen von Webdaten.
• Erkennen Sie die Herausforderungen und Überlegungen bei der effektiven Nutzung von ScrapeGraphAI.
• Entdecken Sie, wie Sie Scraped-Daten in nützliche Formate wie Excel oder CSV exportieren.

Dieser Artikel wurde im Rahmen der veröffentlicht Information Science-Blogathon.

Was ist ScrapeGraphAI?

Das Entfernen von Produktlisten bei Amazon kann eine entmutigende Aufgabe sein. Normalerweise könnten Sie Geld ausgeben 200–300 Zeilen Code zum Einrichten von HTTP-Anfragen, Parsen von HTML mit Selektoren oder Regex, Umgang mit Paginierung, Umgang mit Anti-Bot-Maßnahmen und mehr. Aber mit ScrapeGraphAIkönnen Sie ein KI-Modell anweisen (unterstützt von große Sprachmodelle), um genau das zu extrahieren, was Sie brauchen – oft in nur wenigen Zeilen Python.

Haftungsausschluss:

• Die Nutzungsbedingungen von Amazon verbieten in der Regel das Scraping oder die Datenextraktion ohne ausdrückliche Genehmigung.
• Dieser Artikel ist lediglich eine Demonstration der Fähigkeiten von ScrapeGraphAI auf einer einzelnen Amazon-Seite für den Bildungs- oder persönlichen Gebrauch.
• Groß angelegtes oder kommerzielles Scraping von Amazon kann rechtlich und technisch riskant sein.

Warum sollten Sie sich für ScrapeGraphAI für Internet Scraping entscheiden?

ScrapeGraphAI revolutioniert das Internet-Scraping, indem es den Fokus von komplexer Codierung auf intuitive Anweisungen in natürlicher Sprache verlagert und so die Datenextraktion schneller, einfacher und effizienter macht.

Deutliche Reduzierung des Codes

Beim herkömmlichen Scraping können Sie Anfragen, BeautifulSoup, Selenium oder andere Bibliotheken verwenden. Ein typisches Skript kann leicht auf 200–300 Zeilen ansteigen, wenn Sie Fehlerbehandlung, CSS-Selektoren, Paginierung und mehr berücksichtigen. Im Gegensatz dazu verwendet ScrapeGraphAI Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache, um zu beschreiben, was Sie wollen – was bedeutet, dass der Großteil der schweren Arbeit von einem KI-Modell im Hintergrund erledigt wird.

Schnelleres Prototyping

Da Sie nicht für jedes HTML-Ingredient manuell Selektoren erstellen oder sich um kleinere DOM-Änderungen kümmern müssen, können Sie in wenigen Minuten einen Prototyp erstellen.

Ansatz auf höherer Ebene

Indem Sie Ihre Datenanforderungen in alltäglichem Englisch beschreiben, konzentrieren Sie sich auf das, was Sie wollen, und nicht darauf, wie Sie es bekommen. Dieser Ansatz kann gegenüber kleinen Layoutänderungen robuster sein als spröde CSS- oder XPath-Abfragen (obwohl Neugestaltungen der Web site immer noch jeden automatisierten Ansatz zerstören können).

Einfache Wartung

Wenn Amazon (oder eine andere Web site) ihr Format ändert, müssen Sie häufig erneut im HTML-Code stöbern, um die richtigen Selektoren zu finden. Mit ScrapeGraphAI aktualisieren Sie Ihre Eingabeaufforderung meist nur, wenn sich die Überschriften oder die Seitenstruktur ändern.

Erste Schritte mit ScrapeGraphAI

Der Beginn Ihrer Internet-Scraping-Reise mit ScrapeGraphAI ist unkompliziert und problemlos. Durch die Nutzung der intuitiven Benutzeroberfläche und der KI-gestützten Funktionen können Sie die üblichen Komplexitäten herkömmlicher Scraping-Setups überspringen.

Die folgenden Schritte führen Sie durch den Erwerb des ScrapeGraphAI-API-Schlüssels, die Set up der erforderlichen Instruments und die Einrichtung Ihrer Umgebung für die effiziente Datenextraktion in nur wenigen Schritten. Ganz gleich, ob Sie ein erfahrener Entwickler oder ein Anfänger sind, Sie werden feststellen, dass der optimierte Prozess von ScrapeGraphAI eine entscheidende Neuerung für die Bewältigung von Datenextraktionsaufgaben darstellt.

• Gehen Sie zu: ScrapeGraphAI
• Klicken Sie auf: Erste Schritte
• Anmelden: Sie können sich mit Ihrem Google-Konto anmelden.
• Kopieren Sie Ihren API-Schlüssel: Auf der nächsten Seite wird Ihr API-Schlüssel angezeigt. Kopieren Sie es einfach.

Hinweis: ScrapeGraphAI bietet 100 kostenlose Credit um Ihnen den Einstieg zu erleichtern!

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Implementierung

Im Folgenden zeigen wir Ihnen, wie Sie die Suchergebnisseite für Nachttische von Amazon durchsuchen und mit nur wenigen Codezeilen Particulars wie Titel, Preis, Bewertung, Anzahl der Bewertungen und Lieferinformationen extrahieren.

Schritt 1: Abhängigkeiten installieren

Bevor Sie beginnen, müssen Sie die erforderlichen Bibliotheken installieren. Diese stellen die für Internet-Scraping und Internet-Scraping erforderlichen Instruments bereit Datenverarbeitung.

pip set up --quiet -U langchain-scrapegraph pandas

• Langchain-Scrapegraph: Das offizielle Paket für die Python-Instruments von ScrapeGraphAI.
• Pandas: Wir verwenden dies, um die Ergebnisse in einer DataFrame- oder Excel-Datei zu speichern.

Schritt 2: Importieren und konfigurieren Sie Ihren API-Schlüssel

Um mit ScrapeGraphAI interagieren zu können, müssen Sie Ihren API-Schlüssel einrichten. Wenn sich der Schlüssel noch nicht in Ihrer Umgebung befindet, werden Sie aufgefordert, ihn sicher einzugeben.

import os
import getpass
import pandas as pd
from langchain_scrapegraph.instruments import SmartScraperTool

# If you have not set your API key in your atmosphere, you may be prompted for it:
if not os.environ.get("SGAI_API_KEY"):
    os.environ("SGAI_API_KEY") = getpass.getpass("ScrapeGraph AI API key:n")

Schritt 3: Erstellen Sie das SmartScraperTool

Dieser Schritt initialisiert den ScrapeGraphAI SmartScraper, der als Herzstück des Scraping-Prozesses dient.

smartscraper = SmartScraperTool()

Diese eine Codezeile ermöglicht Ihnen den Zugriff auf einen KI-basierten Internet-Scraper, der eine einfache Eingabeaufforderung akzeptiert.

Schritt 4: Schreiben Sie die Eingabeaufforderung

Anstatt Zeilen mit CSS- oder XPath-Selektoren zu schreiben, teilen Sie dem Instrument in einfachem Englisch mit, was es tun soll. Zum Beispiel:

scraper_prompt = """
1. Go to the Amazon search outcomes web page: https://www.amazon.in/s?ok=bedside+desk
2. For every product itemizing, extract:
   - Product Title
   - Worth
   - Star Ranking
   - Variety of Scores
   - Supply particulars
3. Return the outcomes as a JSON array of objects, every with keys:
   "title", "value", "ranking", "num_ratings", "supply".
4. Ignore sponsored listings if doable.
"""

Fühlen Sie sich frei, Anweisungen hinzuzufügen oder zu entfernen. Sie könnten auch „Produktlink“ oder „Prime-Berechtigung“ angeben.

Schritt 5: Rufen Sie den Scraper auf

Wenn die Eingabeaufforderung und der Scraper bereit sind, können Sie nun die Scraping-Aufgabe ausführen.

search_url = "https://www.amazon.in/s?ok=bedside+desk"

outcome = smartscraper.invoke({
    "user_prompt": scraper_prompt,
    "website_url": search_url
})

print("Scraped Outcomes:n", outcome)

Was Sie zurückerhalten, ist normalerweise eine Liste (Array) von Wörterbüchern. Jedes Wörterbuch enthält die von Ihnen angeforderten Daten: Titel, Preis, Bewertung, Anzahl_Bewertungen, Lieferung usw.

Beispiel (vereinfacht):

(
  {
    "title": "XYZ Interiors Wood Bedside Desk...",
    "value": "₹1,499",
    "ranking": "4.3 out of 5 stars",
    "num_ratings": "1,234",
    "supply": "Get it by Monday, January 10"
  },
  ...
)

Ausgabe:

outcome
{"merchandise": ({"title": "Studio Kook SEZ Couch Mate Engineered Wooden Facet Desk 
(Junglewood, Matte End)",
'ranking: 4.5 out of 5 stars',
"num_ratings": "19",
'supply': 'Get it Monday 6 January Wednesday 8 January",
"product_link":
"3.0.in/dio-oo-oo-Fi/"}, {"title":"ULD CRAFTS Vintage Wood Fold-able Espresso 
Desk/Facet Desk/Finish Desk/Tea Desk/Plant Stand/St 'value': '979',
'ranking': '4.0 out of 5 stars',
'n scores" '14,586,
'supply': "FREE supply Thu, 2 Jan on high of things fulfilled by Amazon or quickest
supply Tomorrow, 'product_link":"https://mazon.in/SSD-CRAFTS-Residul-fold-ale-
humáture/de/2692716056"},
('title': 'Firebees Trendy Wood Desk, Wood Bedside Desk for Mattress Room,
'nun scores": "292",
'supply': "Get it by 6-7 Jan",
'product_link":"//amazon.joedside-lansstand-millexten/da/GAMIX"),
('title': 'Delon Wood Middle Desk, Finish Couch, Bedside Desk, Nook Espresso Desk 
with Strong End Area 'value': '49",
"ranking": "3.6 out of 5 stars',
'n scores": "63",
'supply' "Get it by 67 Jan",
'product_link': '//zon.in/ein-Bedside-furniture-Storage-Bed room/da/55"},
{"title":"ETIQUETTE ART Retro Bookcase Nightstand, Finish Desk, Mattress Facet Desk for 
Small Areas Journal Star
'value': '99,
'ranking': '3.8 out of 5 stars',
num scores": "15",
'supply': "Get it by Tuesday, January 7,
'product_link":"/APHYAL"}}}
Output is truncated. View assialer or open in a tots Modify cell output

Schritt 6: Non-compulsory: Export nach Excel oder CSV

Wenn Sie Ihre Ergebnisse speichern möchten, macht Pandas es Ihnen leicht:

df = pd.DataFrame(outcome)
df.to_excel("bedside_tables.xlsx", index=False)
print("Information exported to bedside_tables.xlsx")

Vorteile der Verwendung von ScrapeGraphAI

Nachfolgend sind die Vorteile der Verwendung von ScrapeGraphAI aufgeführt, die es zu einer herausragenden Wahl für effizientes und intelligentes Internet-Scraping machen.

Einfachheit

• Herkömmliches Scraping mit Anfragen + BeautifulSoup oder Selenium kann leicht auf 200–300 Zeilen anschwellen, wenn man Fehlerbehandlung, Paginierung, dynamisches Laden und Datenanalyse berücksichtigt.
• Mit ScrapeGraphAI können Sie oft das gleiche Ergebnis in weniger als 20 Zeilen (manchmal sogar weniger als 10) erzielen.

Zeitersparnis

• Sie müssen nicht jeden CSS-Selektor oder XPath herausfinden. Sie sagen einfach: „Extrahieren Sie den Titel, den Preis, die Bewertung…“
• Das LLM führt hinter den Kulissen das umfangreiche HTML-Parsing durch.

Schnelle Iteration

• Anstatt die komplexe Logik für jeden neuen Datenpunkt neu zu schreiben, formulieren Sie einfach Ihre Eingabeaufforderung um, um die zusätzlichen Felder zu erfassen, die Sie benötigen.

Sich mit der Seite weiterentwickeln

• Wenn Amazon Klassennamen ändert oder die HTML-Struktur geringfügig ändert, benötigen Sie möglicherweise nur eine kleine Anpassung der Eingabeaufforderung, anstatt ganze CSS- oder XPath-Abfragen neu zu schreiben.

Herausforderungen und Überlegungen

Im Folgenden finden Sie die Herausforderungen und Überlegungen, die Sie bei der Verwendung von ScrapeGraphAI berücksichtigen sollten, um ein nahtloses und effektives Internet-Scraping sicherzustellen.

Die Nutzungsbedingungen von Amazon

• Amazon verbietet grundsätzlich die automatisierte Datenextraktion. Wiederholtes oder großflächiges Schaben kann zu einer Sperrung oder rechtlichen Konsequenzen führen.
• Wenn Sie vorhaben, über kleine Checks hinauszugehen, holen Sie eine ausdrückliche Genehmigung ein oder ziehen Sie einen offiziellen Datenfeed in Betracht.

CAPTCHAs / Anti-Bot-Maßnahmen

• Amazon kann ungewöhnliche Verkehrsmuster erkennen. Wenn Sie blockiert werden, benötigen Sie möglicherweise fortschrittliche Lösungen: rotierende Proxys, Headless-Browser oder sorgfältig getimte Anfragen.

Datenmengen

• Wenn Sie Tausende von Einträgen auf mehreren Seiten wünschen, stellen Sie sicher, dass Ihr Ansatz strong ist, um mit Paginierung und großen Datenmengen umzugehen.
• Achten Sie auch auf Ihre ScrapeGraphAI-Credit für eine groß angelegte Nutzung.

Dynamischer Inhalt

• Wenn bestimmte Informationen (z. B. Versand- oder Prime-Abzeichen) dynamisch über JavaScript geladen werden, werden sie bei einem statischen Ansatz möglicherweise übersehen. Um jedes Element zu erfassen, sind möglicherweise fortgeschrittenere Techniken (wie Selenium oder Puppeteer) erforderlich.

Abschluss

ScrapeGraphAI bietet einen revolutionären Ansatz für das Internet-Scraping. Anstatt die Parse-Logik mühsam zu programmieren, delegieren Sie diese Komplexität an ein KI-Modell und verkleinern so Ihre Codebasis von Hunderten von Zeilen auf ein prägnantes, leicht lesbares Skript.

Für viele Anwendungsfälle – etwa schnelle Produktvergleiche, einmalige Datenextraktion oder kleine Recherchen – kann dies eine enorme Zeitersparnis bedeuten. Dennoch müssen Sie die Richtlinien von Amazon im Auge behalten, und für groß angelegtes Scraping bleiben fortschrittliche Techniken und Compliance-Überlegungen unerlässlich.

Zusamenfassend:

• Wenn Sie nur eine Handvoll Datenpunkte von wenigen Seiten benötigen, kann ScrapeGraph AI Ihr bester Freund sein.
• Stellen Sie bei größeren Aufträgen sicher, dass Sie die Nutzungsbedingungen der Web site einhalten und auf den Umgang mit CAPTCHAs oder anderen Anti-Bot-Blockaden vorbereitet sind.

Wichtige Erkenntnisse

• ScrapeGraphAI reduziert den Aufwand und die Komplexität des Internet-Scrapings von Hunderten von Codezeilen auf prägnante, auf Eingabeaufforderungen basierende Anweisungen.
• Mit Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache können Sie Daten schnell extrahieren, ohne sich um HTML-Selektoren oder Layoutänderungen kümmern zu müssen.
• Kleinere Aktualisierungen der Eingabeaufforderungen können Änderungen an der Web site-Struktur bewältigen, wodurch die Notwendigkeit umfangreicher Code-Umschreibungen minimiert wird.
• Das Scraping von Amazon in großem Umfang verstößt möglicherweise gegen deren Nutzungsbedingungen und erfordert Lösungen für CAPTCHAs und Anti-Bot-Maßnahmen.
• Perfect für die schnelle Datenextraktion in kleinem Maßstab, aber große Projekte erfordern die Einhaltung der Amazon-Richtlinien und robuste Verarbeitungsmechanismen.

Häufig gestellte Fragen

Die in diesem Artikel gezeigten Medien sind nicht Eigentum von Analytics Vidhya und werden nach Ermessen des Autors verwendet.

Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) und Net Scraping sind leistungsstarke Instruments zum Sammeln von Daten in Python und können Ihre datenwissenschaftlichen Fähigkeiten erheblich erweitern. Als ich diese Techniken zum ersten Mal erlernte, struggle ich erstaunt darüber, wie sie es mir ermöglichten, Daten zu sammeln, die über statische Datensätze hinausgingen. Jeder Datenwissenschaftler sollte mit der Interaktion mit APIs, dem Umgang mit JSON-Daten und dem Extrahieren von Informationen aus Webseiten vertraut sein. Mit diesen Fähigkeiten können Sie Daten aus einer Vielzahl von On-line-Quellen sammeln und analysieren und so neue Möglichkeiten für Ihre Projekte eröffnen.

Die Nützlichkeit von APIs wurde mir zum ersten Mal während eines maschinellen Lernprojekts bewusst, bei dem es um die Vorhersage von Wetterereignissen ging. Anstatt Daten von meteorologischen Web sites manuell zu kopieren und einzufügen, habe ich über APIs mit nur wenigen Codezeilen auf riesige Mengen strukturierter Wetterdaten zugegriffen. Sie haben meine Datenerfassungszeit drastisch verkürzt und mir geholfen, meine Datensätze zu standardisieren.

Aber APIs sind nur ein Teil des Puzzles. Net Scraping bietet Zugriff auf Datenquellen, die keine offiziellen APIs haben. Plötzlich konnte ich Daten sammeln von vielen verschiedenen Web sites, um benutzerdefinierte Datensätze zu erstellen, wenn die benötigten Informationen nicht ohne weiteres über eine formale API verfügbar waren.

Als ich mich eingehender mit diesen Techniken beschäftigte, wurde mir schnell klar, wie wichtig es ist, die API-Dokumentation zu verstehen. Durch die sichere Navigation in der Dokumentation konnte ich genau die Daten abrufen, die ich brauchte, was Zeit und Rechenressourcen sparte.

Eine wichtige Lektion, die ich während meines Wetterprojekts gelernt habe, struggle, wie wichtig es ist, die Aktualität der Daten mit API-Ratenbegrenzungen in Einklang zu bringen. Effektive Datenabrufstrategien sind entscheidend, um die aktuellsten Informationen zu erhalten, ohne die von API-Anbietern festgelegten Grenzen zu überschreiten.

Die wahre Magie geschah, als ich begann, Daten von APIs und Net-Scraping für mein Wettervorhersageprojekt zu kombinieren. Durch die Integration von Echtzeit-Wetterdaten von einer API mit historischen Wettermustern, die von verschiedenen Klimaforschungs-Web sites stammen, habe ich umfangreichere, vielfältigere Datensätze erstellt, die die Genauigkeit meiner Vorhersagen verbesserten.

Der Umgang mit JSON-Daten ist eine weitere wichtige Fähigkeit bei der Arbeit mit APIs. Pythons json Die Bibliothek wurde von unschätzbarem Wert, da sie es mir ermöglichte, komplexe JSON-Antworten einfach zu analysieren und zu bearbeiten.

Wenn Sie bereit sind, diese leistungsstarken Techniken zu erlernen, sind unsere APIs und Net Scraping in Python für Knowledge Science Der Kurs kann Sie durch den Prozess führen. Sie lernen:

• Verwenden Sie die Anforderungsbibliothek von Python, um mit APIs zu interagieren
• Verarbeiten und manipulieren Sie JSON-Datenstrukturen
• Implementieren Sie die API-Authentifizierung und verwalten Sie Ratenbeschränkungen
• Nutzen Sie optionale Abfrageparameter zur Verfeinerung Datenabruf
• Wenden Sie Net-Scraping-Techniken an, um Daten aus HTML zu extrahieren
• Integrieren Sie API- und Net-Scraping-Daten zur Analyse in Pandas

Am Ende des Kurses sind Sie intestine gerüstet, um Daten aus verschiedenen On-line-Quellen zu sammeln und zu analysieren, was Ihnen neue Möglichkeiten für Ihre Knowledge-Science-Projekte eröffnet.

Überlegen Sie beim Erkunden von APIs und Net Scraping, wie diese Techniken Ihre aktuelle Arbeit verbessern könnten. Gibt es öffentliche APIs, die wertvolle Daten für Ihre Projekte liefern könnten? Welche Web sites enthalten Informationen, die Ihre vorhandenen Datensätze ergänzen könnten? Mit diesen Fähigkeiten in Ihrem Toolkit sind Sie bereit, die Fülle der on-line verfügbaren Informationen zu erkunden und optimum zu nutzen.

Wir laden Sie auch ein, sich unserem anzuschließen Dataquest-Group um mit anderen Lernenden in Kontakt zu treten und Ihre Erfahrungen auszutauschen. Es ist ein großartiger Ort, um Unterstützung zu finden, Ideen auszutauschen und weiter zu wachsen Datenwissenschaftler.

In der heutigen wettbewerbsorientierten digitalen Landschaft suchen Unternehmen ständig nach Möglichkeiten, sich abzuheben und effektive Marketingstrategien zu verfolgen. Angesichts der riesigen Menge an Informationen, die on-line verfügbar sind, kann die Suche nach den richtigen Daten überwältigend sein. Hier Internet Scraping greift ein und bietet eine leistungsstarke Lösung zum Sammeln, Analysieren und Verwenden von On-line-Daten für Ihre Marketingkampagnen. Von der Wettbewerbsanalyse bis zum Influencer-Advertising and marketing hat sich Internet Scraping für Vermarkter, die sich einen Vorteil verschaffen möchten, zu einem entscheidenden Faktor entwickelt.

Was ist Internet Scraping?

Internet Scraping ist ein automatisierter Prozess, der Daten von Web sites extrahiert und unstrukturierte Informationen in nutzbare, strukturierte Formate umwandelt. Anstatt Daten manuell von Webseiten zu kopieren, können Unternehmen Scraping-Instruments einsetzen, um effizient große Datenmengen zu sammeln, oft in Echtzeit. Dazu können Preise, Produktbewertungen, Kundenfeedback, Social-Media-Einblicke und mehr gehören. Marketingfachleute können diese Fülle an Daten nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Kampagnen zu optimieren.

Wie Internet Scraping Ihre Marketingkampagnen unterstützt

1. Wettbewerbsanalyse

Um Ihrer Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein, müssen Sie wissen, was sie tut. Durch Information Scraping können Sie die Web sites, Social-Media-Aktivitäten und Kundenbewertungen der Konkurrenz überwachen. Sie können Preisänderungen, die Markteinführung neuer Produkte, Werbestrategien und sogar Inhaltsaktualisierungen verfolgen. So erhalten Sie einen Echtzeitüberblick über ihre Marketingtaktiken und können Ihre Strategie anpassen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Für E-Commerce-Unternehmenkann Internet Scraping besonders wertvoll sein, um die Preise der Konkurrenz auf verschiedenen Plattformen zu überwachen. Wenn Sie sich beispielsweise auf eine große Verkaufsveranstaltung vorbereiten, kann das Scraping der Preisdaten der Konkurrenz potenzielle Preisunterschiede aufdecken. Sie könnten feststellen, dass ein Konkurrent die Preise für bestimmte Artikel erhöht hat, sodass Sie strategisch einen niedrigeren Preis anbieten können, um den Markt zu erobern. Darüber hinaus können Sie die Produktverfügbarkeit, saisonale Werbeaktionen oder Kundenbewertungen analysieren und so Ihr eigenes Produktangebot, Ihre Rabattstrategien und Ihre Positionierung während der Spitzenverkaufszeiten optimieren. Diese Daten verschaffen Ihnen einen Wettbewerbsvorteil bei der Preisgestaltung Ihrer Produkte, um mehr Käufer anzuziehen und den Umsatz zu steigern.

DDie richtigen Accomplice oder Influencer für Ihre Marke zu finden, kann eine Herausforderung sein. Internet Scraping erleichtert diesen Prozess, indem es Plattformen wie Instagram, YouTube oder TikTok durchsucht, um Influencer zu finden, die zu Ihrer Marke passen. Sie können Daten über ihre Follower, Engagement-Raten und Nischenfokus extrahieren. Anhand dieser Informationen können Sie potenzielle Accomplice identifizieren, die Ihnen helfen können, Ihre Zielgruppe effektiver zu erreichen.

Darüber hinaus können Marketingfachleute E-Mail-Scraper nutzen, um den Outreach-Prozess zu beschleunigen. Mithilfe eines E-Mail-Extraktors können Sie relevante Kontaktinformationen von Web sites, Blogs oder Social-Media-Profilen sammeln. Dadurch entfällt die manuelle Suche nach E-Mail-Adressen, was Ihre Influencer- und Affiliate-Ansprache beschleunigt. Sobald Sie die E-Mails haben, können Sie problemlos personalisierte Pitches an Influencer oder Associates senden und so die Chancen auf den Aufbau erfolgreicher Partnerschaften erhöhen. Die Kombination aus Influencer-Daten und E-Mail-Scraping hilft Ihnen bei der Erstellung effizienter und zielgerichteter Outreach-Kampagnen.

3. Marketingdatenerfassung

Erfolgreiche Marketingkampagnen basieren auf datengesteuerten Entscheidungen, und Internet Scraping ist ein wichtiges Device, um die für diese Entscheidungen erforderlichen Erkenntnisse zu gewinnen. Scraping ermöglicht es Marketingfachleuten, große Mengen wertvoller Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu sammeln:

• Social Media Developments: Durch das Scraping von Social-Media-Plattformen wie Twitter, Instagram oder Reddit können Marketingfachleute Trendthemen, beliebte Hashtags und die Kundenstimmung in Echtzeit identifizieren. Diese Daten ermöglichen es Marketingfachleuten, Inhalte zu erstellen, die aktuelle Interessen ansprechen, und trendige Gespräche für ein besseres Engagement zu nutzen. Es können auch Postdaten wie Likes, Ansichten und Antworten gesammelt werden, um die Popularität eines bestimmten Themas zu bewerten.
• Kundenpräferenzen: Internet Scraping Instruments können Kundenrezensionen, Produktbewertungen und Suggestions von E-Commerce-Web sites oder Bewertungsplattformen wie Amazon oder Yelp sammeln. Diese Daten zeigen, was Kunden an bestimmten Produkten mögen oder nicht mögen, und helfen Marketingfachleuten, Funktionen zu identifizieren, die sie in ihren Kampagnen hervorheben sollten, oder Marktlücken zu identifizieren, die es zu schließen gilt. Das Verständnis der Kundenpräferenzen ermöglicht zudem personalisiertere Marketingbotschaften und führt zu höheren Konversionsraten.
• Marketingstrategien der Konkurrenz: Vermarkter können Daten von Web sites und Anzeigen der Konkurrenz abrufen, um ihre Marketingbemühungen zu überwachen. Dazu gehört das Abrufen von Zielseiten, E-Mail-Newslettern und On-line-Anzeigen, um zu sehen, welche Produkte sie bewerben, welche Schlüsselwörter sie verwenden und welche Artwork von Nachrichten sie verwenden. Diese Wettbewerbsinformationen helfen Vermarktern, ihre eigene Strategie zu verfeinern und Bereiche zu identifizieren, in denen sie die Konkurrenz übertreffen können.
• Branchenspezifische Foren: Nischenforen oder On-line-Communitys wie Quora, ProductHunt oder spezialisierte Branchenforen bieten eine Fülle von benutzergenerierten Inhalten. Durch das Sammeln von Diskussionen, Fragen und Lösungen aus diesen Quellen können Vermarkter Schwachstellen, neue Developments und Branchenprobleme aufdecken. Diese Erkenntnisse helfen Vermarktern, ihre Produkte oder Dienstleistungen als Lösungen für häufige Probleme zu positionieren.

4. Markenalarm

Die Onlinepräsenz Ihrer Marke zu überwachen ist für das Reputationsmanagement von entscheidender Bedeutung. Mithilfe von Datenscraping können Sie Markenerwähnungen, Bewertungen oder Nachrichtenartikel, die Ihr Unternehmen betreffen, im Auge behalten. Ob Sie nun den Chat in sozialen Medien überwachen oder Suggestions von Bewertungsplattformen sammeln – mit Scraping-Instruments behalten Sie die öffentliche Wahrnehmung im Auge und können etwaige Probleme umgehend angehen.

5. Brainstorming für Inhaltsideen

Die Erstellung von Inhalten ist ein zentraler Aspekt jeder Marketingstrategie, und Internet Scraping kann neue Ideen anregen. Indem Sie die erfolgreichsten Inhalte Ihrer Branche wie Blogbeiträge, Social-Media-Developments und Nachrichtenartikel scrapen, können Sie Lücken oder Möglichkeiten zur Erstellung ansprechender und relevanter Inhalte identifizieren. Dadurch bleiben Ihre Inhalte nicht nur aktuell, sondern stellen auch sicher, dass sie mit den aktuellen Developments übereinstimmen, die die Aufmerksamkeit Ihres Publikums fesseln.

Die 3 besten Internet Scraping Instruments

Oktoparse

Octoparse ist ein vielseitiges Internet Scraping-Device, das für seine benutzerfreundliche No-Code-Oberfläche bekannt ist. Es ermöglicht Marketingfachleuten, problemlos Daten von quick jeder Web site zu extrahieren, ohne dass fortgeschrittene technische Kenntnisse erforderlich sind. Octoparse bietet vorgefertigte Vorlagen für gängige Aufgaben wie das Scraping von E-Commerce-Plattformen oder Social-Media-Websites und ist daher splendid für Marketingfachleute, die schnelle Einblicke benötigen.

Kernfunktionen

• Keine Code-Level-and-Click on-Schnittstelle
• Cloud-Extraktion und -Speicherung
• 24/7 äußerst reaktionsschneller Kundensupport
• Über 500 kostenlose vorgefertigte Vorlagen
• Zeitplan für Scraping-Aufgaben
• Offene API wird unterstützt
• Integration mit Datenbanken, Google Sheets, Zapier
• Daten als CSV, Excel oder JSON exportieren
• DSGVO-konform
• Captcha-Lösung, IP-Rotation und Proxys werden unterstützt

Octoparse bietet eine 14 Tage kostenlos testen (kostenloser Plan mit eingeschränkten Funktionen verfügbar).

Bezahlter Plan beginnt bei 99 $ professional Monat.

Durchsuchen.ai

Browse.ai ist ein einfaches, aber leistungsstarkes Scraping-Device, mit dem Sie Web sites auf Änderungen überwachen und Daten in Echtzeit extrahieren können. Dank seiner Automatisierungsfunktionen ist es perfekt geeignet, um die Preise der Konkurrenz im Auge zu behalten, Developments zu überwachen oder bestimmte Webseiten ohne manuelles Eingreifen zu verfolgen. Browse.ai bietet große Flexibilität und kann mit anderen Instruments integriert werden, um Ihre Marketingbemühungen zu verbessern.

Kernfunktionen

• Benutzerfreundliche Oberfläche
• Verfolgt Änderungen an Web sites
• Unterstützt die Automatisierung von Aufgaben nach einem festgelegten Zeitplan
• API-Integration

Browse.ai bietet einen kostenlosen Plan mit begrenzter monatlicher Laufzeit und grundlegenden Funktionen.

Bezahlte Pläne beginnen bei 19 $ professional Monat.

Phantombuster

Phantombuster ist auf das Scraping von Daten aus sozialen Netzwerken spezialisiert und eignet sich daher splendid für Affiliate- und Influencer-Advertising and marketing. Dank seiner Automatisierungs- und Integrationsfunktionen können Benutzer Daten aus LinkedIn-, Instagram- und Twitter-Profilen extrahieren, um Follower, Engagement und Inhalte zu analysieren. Dieses Device ist besonders hilfreich für Social-Media-Vermarkter, die ihre Influencer-Kampagnen optimieren möchten.

Kernfunktionen

• Automatisiert das Scraping von Social-Media-Plattformen wie LinkedIn, Instagram und Twitter
• Vorgefertigte Automatisierungsabläufe (Phantoms) für eine einfache Einrichtung
• Cloudbasierte Datenextraktion
• Integration mit CRMs, Google Sheets und Zapier
• Daten als CSV oder JSON exportieren
• Unterstützt die Teamzusammenarbeit bei Advertising and marketing- und Vertriebsaufgaben

Phantombuster bietet einen kostenlosen Plan mit begrenzten API-Aufrufen.

Bezahlte Pläne beginnen bei 59 $ professional Monat.

Dinge, die Sie beachten sollten

Internet Scraping kann zwar eine Fülle wertvoller Daten liefern, es gibt jedoch einige wichtige Faktoren zu berücksichtigen. Machen Sie sich zunächst mit der rechtlichen Lage vertraut, da einige Web sites Einschränkungen oder Nutzungsbedingungen haben, die die Verwendung von Scraping einschränken. Es ist wichtig sicherzustellen, dass Ihre Datenerfassungspraktiken den gesetzlichen Bestimmungen entsprechen, einschließlich Datenschutzgesetzen wie der DSGVO. Achten Sie außerdem auf die Serverauslastung der Web site – übermäßiges Scraping kann manchmal die Leistung einer Web site verlangsamen oder stören. Daher ist es am besten, verantwortungsbewusst zu scrapen und hohen Datenverkehr auf sensiblen Servern zu vermeiden.

Fazit: Bietet die nötigen Erkenntnisse, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen

Internet Scraping ist ein leistungsstarkes Device, mit dem Marketingfachleute Daten auf eine Weise sammeln und analysieren können, die ihre Kampagnen erheblich verbessern kann. Von der Konkurrenzanalyse bis zum Influencer-Advertising and marketing liefert Scraping die Erkenntnisse, die für datengesteuerte Entscheidungen erforderlich sind. Mit Instruments wie Octoparse können selbst Marketingfachleute ohne Programmiererfahrung die Leistungsfähigkeit von Internet Scraping nutzen, um in der sich ständig weiterentwickelnden digitalen Landschaft die Nase vorn zu behalten. Durch die verantwortungsvolle und legale Verwendung dieser Instruments können Sie wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die Ihre Marketingstrategien für langfristigen Erfolg vorantreiben.

In diesem Python-Tutorial gehen wir auf Net-Scraping mit Scrapy ein – und arbeiten ein Beispiel-Scraping-Projekt für E-Commerce-Web sites durch.

Bis 2025 wird das Web auf mehr als wachsen 175 Zetabyte von Dateien. Leider ist ein Großteil davon unstrukturiert und nicht maschinenlesbar. Das bedeutet, dass Sie über Web sites und technisch gesehen in Type von HTML-Seiten auf die Daten zugreifen können. Gibt es eine einfachere Möglichkeit, nicht nur auf diese Webdaten zuzugreifen, sondern sie auch in einem strukturierten Format herunterzuladen, damit sie maschinenlesbar und für die Gewinnung von Erkenntnissen bereit sind?

Hier kommt Net Scraping und Scrapy kann dir helfen! Beim Net Scraping werden strukturierte Daten aus Web sites extrahiert. Scrapy ist eines der beliebtesten Net-Scraping-Frameworks und eine gute Wahl, wenn Sie lernen möchten, wie man Daten aus dem Net scrapt. In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie mit Scrapy beginnen und implementieren außerdem ein Beispielprojekt zum Scrapen einer E-Commerce-Web site.

Lass uns anfangen!

Voraussetzungen

Um dieses Tutorial abzuschließen, benötigen Sie Folgendes Python installiert auf Ihrem System und es wird empfohlen, über Grundkenntnisse in der Programmierung in Python zu verfügen.

Scrapy installieren

Um Scrapy nutzen zu können, müssen Sie es installieren. Glücklicherweise gibt es eine sehr einfache Möglichkeit, dies über Pip zu tun. Sie können verwenden pip set up scrapy um Scrapy zu installieren. Weitere Installationsmöglichkeiten finden Sie auch im Scrapy-Dokumente. Es wird empfohlen, Scrapy in einer virtuellen Python-Umgebung zu installieren.

virtualenv env
supply env/bin/activate
pip set up scrapy

Dieses Snippet erstellt eine neue virtuelle Python-Umgebung, aktiviert sie und installiert Scrapy.

Scrapy-Projektstruktur

Wenn Sie ein neues Scrapy-Projekt erstellen, müssen Sie eine bestimmte Dateistruktur verwenden, um sicherzustellen, dass Scrapy weiß, wo es nach den einzelnen Modulen suchen muss. Glücklicherweise verfügt Scrapy über einen praktischen Befehl, der Ihnen dabei helfen kann, ein leeres Scrapy-Projekt mit allen Modulen von Scrapy zu erstellen:

scrapy startproject bookscraper

Wenn Sie diesen Befehl ausführen, wird – basierend auf einer Vorlage – ein neues Scrapy-Projekt erstellt, das wie folgt aussieht:

📦bookscraper
 ┣ 📂bookscraper
 ┃ ┣ 📂spiders
 ┃ ┃ ┗ 📜bookscraper.py
 ┃ ┣ 📜gadgets.py
 ┃ ┣ 📜middlewares.py
 ┃ ┣ 📜pipelines.py
 ┃ ┗ 📜settings.py
 ┗ 📜scrapy.cfg

Dies ist eine typische Scrapy-Projektdateistruktur. Lassen Sie uns diese Dateien und Ordner kurz auf einer allgemeinen Ebene untersuchen, damit Sie verstehen, was die einzelnen Elemente bewirken:

• spiders Ordner: Dieser Ordner enthält alle unsere zukünftigen Scrapy-Spider-Dateien, die die Daten extrahieren.
• gadgets: Diese Datei enthält Elementobjekte, die sich wie Python-Wörterbücher verhalten und eine Abstraktionsebene zum Speichern von Scraping-Daten innerhalb des Scrapy-Frameworks bereitstellen.
• middlewares (Fortgeschritten): Scrapy-Middleware ist nützlich, wenn Sie die Artwork und Weise ändern möchten, wie Scrapy ausgeführt wird und Anfragen an den Server stellt (z. B. um Antibot-Lösungen zu umgehen). Für einfache Scraping-Projekte müssen Sie die Middleware nicht ändern.
• pipelines: Scrapy-Pipelines dienen für zusätzliche Datenverarbeitungsschritte, die Sie nach dem Extrahieren von Daten implementieren möchten. Sie können Daten in diesen Pipelines bereinigen, organisieren oder sogar löschen.
• settings: Allgemeine Einstellungen für die Ausführung von Scrapy, z. B. Verzögerungen zwischen Anfragen, Caching, Datei-Obtain-Einstellungen usw.

In diesem Tutorial konzentrieren wir uns auf zwei Scrapy-Module: Spinnen und Gegenstände. Mit diesen beiden Modulen können Sie einfache und effektive Net-Scraper implementieren, die Daten von jeder Web site extrahieren können.

Nachdem Sie Scrapy erfolgreich installiert und ein neues Scrapy-Projekt erstellt haben, lernen wir, wie Sie einen Scrapy-Spider (auch Scraper genannt) schreiben, der Produktdaten aus einem E-Commerce-Store extrahiert.

Scraping-Logik

Als Beispiel verwendet dieses Tutorial eine Web site, die speziell zum Üben von Net Scraping erstellt wurde: Bücher zum Kratzen. Bevor Sie den Spider programmieren, ist es wichtig, einen Blick auf die Web site zu werfen und den Weg zu analysieren, den der Spider einschlagen muss, um auf die Daten zuzugreifen und sie zu extrahieren.

Wir werden diese Web site nutzen, um alle verfügbaren Bücher zu durchsuchen. Wie Sie auf der Web site sehen können, gibt es auf jeder Kategorieseite mehrere Kategorien von Büchern und mehrere Artikel. Das bedeutet, dass unser Scraper zu jeder Kategorieseite gehen und jede Buchseite öffnen muss.

Lassen Sie uns aufschlüsseln, was der Scraper auf der Web site tun muss:

1. Öffnen Sie die Web site (http://books.toscrape.com/).
2. Finden Sie alle Kategorie-URLs (wie Dieses hier).
3. Finden Sie alle Buch-URLs auf den Kategorieseiten (wie Dieses hier).
4. Öffnen Sie jede URL einzeln und extrahieren Sie Buchdaten.

In Scrapy müssen wir Scraped-Daten speichern Merchandise Klassen. In unserem Fall verfügt ein Artikel über Felder wie Titel, Hyperlink und Posting-Zeitpunkt. Lassen Sie uns den Artikel umsetzen!

Scrapy-Artikel

Erstellen Sie ein neues Scrapy-Factor, das die Scraping-Daten speichert. Nennen wir diesen Artikel BookItem und fügen Sie die Datenfelder hinzu, die jedes Buch darstellen:

• Titel
• Preis
• upc
• Bild URL
• URL

So erstellen Sie im Code eine neue Merchandise-Klasse in Scrapy:

from scrapy import Merchandise, Subject
class BookItem(Merchandise):
    title = Subject()
    value = Subject()
    upc = Subject()
    image_url = Subject()
    url = Subject()

Wie Sie im Codeausschnitt sehen können, müssen Sie zwei Scrapy-Objekte importieren: Merchandise Und Subject.

Merchandise wird als übergeordnete Klasse für verwendet BookItem Daher weiß Scrapy, dass dieses Objekt im gesamten Projekt zum Speichern und Referenzieren der gescrapten Datenfelder verwendet wird.

Subject ist ein Objekt, das als Teil einer Merchandise-Klasse gespeichert wird, um die Datenfelder innerhalb des Artikels anzugeben.

Sobald Sie das erstellt haben BookItem In der Klasse können Sie weitermachen und an der Scrapy-Spinne arbeiten, die die Scraping-Logik und Extraktion übernimmt.

Kratzende Spinne

Erstellen Sie eine neue Python-Datei im spiders Ordner namens bookscraper.py

contact bookscraper.py

Diese Spider-Datei enthält die Spider-Logik und den Scraping-Code. Um festzustellen, was in dieser Datei enthalten sein muss, schauen wir uns die Web site an!

Web site-Inspektion

Die Web site-Inspektion ist ein mühsamer, aber wichtiger Schritt im Net-Scraping-Prozess. Ohne eine ordnungsgemäße Inspektion wissen Sie nicht, wie Sie die Daten auf den Web sites effizient finden und extrahieren können. Die Inspektion erfolgt normalerweise mit dem „Examine“-Device Ihres Browsers oder einem Browser-Plugin eines Drittanbieters, mit dem Sie „unter die Haube schauen“ und den Quellcode einer Web site analysieren können. Es wird empfohlen, während der Analyse der Web site die JS-Ausführung in Ihrem Browser zu deaktivieren – so können Sie dies tun sehen die Web site auf die gleiche Weise wie Ihre Scrapy-Spinne sehen Es.

Fassen wir noch einmal zusammen, welche URLs und Datenfelder wir im Quellcode der Web site finden müssen:

• Kategorie-URLs
• Buch-URLs
• Schließlich buchen Sie Datenfelder

Überprüfen Sie den Quellcode, um Kategorie-URLs im HTML zu finden:

Wenn Sie sich die Web site ansehen, können Sie feststellen, dass Kategorie-URLs in einem gespeichert sind ul HTML-Factor mit einer Klasse nav nav-list. Dies sind wichtige Informationen, da Sie dieses CSS und die umgebenden HTML-Elemente verwenden können, um alle Kategorie-URLs auf der Seite zu finden – genau das, was wir brauchen!

Lassen Sie uns dies im Hinterkopf behalten und tiefer graben, um andere potenzielle CSS-Selektoren zu finden, die wir in unserem Spider verwenden können. Überprüfen Sie den HTML-Code, um Buchseiten-URLs zu finden:

Die einzelnen URLs der Buchseiten befinden sich unter einem article HTML-Factor mit der CSS-Klasse product pod. Mithilfe dieser CSS-Regel können wir mit unserem Scraper die Buchseiten-URLs finden.

Überprüfen Sie abschließend die Web site, um einzelne Datenfelder auf der Buchseite zu finden:

Diesmal ist es etwas schwieriger, da wir nach mehreren Datenfeldern auf der Seite suchen, nicht nur nach einem. Wir benötigen additionally mehrere CSS-Selektoren, um jedes Feld auf der Seite zu finden. Wie Sie auf dem Screenshot oben sehen können, sind einige Datenfelder (wie UPC und Preis) in einer HTML-Tabelle zu finden, andere Felder (wie der Titel) befinden sich jedoch oben auf der Seite in einer anderen Artwork von HTML-Factor.

Nach der Prüfung und dem Finden aller benötigten Datenfelder und URL-Locators können Sie den Spider implementieren:

from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from bookscraper.gadgets import BookItem

class BookScraper(CrawlSpider):
    identify = "bookscraper"
    start_urls = ("http://books.toscrape.com/")

    guidelines = (
        Rule(LinkExtractor(restrict_css=".nav-list > li > ul > li > a"), comply with=True),
        Rule(LinkExtractor(restrict_css=".product_pod > h3 > a"), callback="parse_book")
    )

    def parse_book(self, response):
        book_item = BookItem()

        book_item("image_url") = response.urljoin(response.css(".merchandise.energetic > img::attr(src)").get())
        book_item("title") = response.css(".col-sm-6.product_main > h1::textual content").get()
        book_item("value") = response.css(".price_color::textual content").get()
        book_item("upc") = response.css(".desk.table-striped > tr:nth-child(1) > td::textual content").get()
        book_item("url") = response.url
        return book_item

Lassen Sie uns aufschlüsseln, was in diesem Codeausschnitt passiert:

1. Scrapy öffnet die Web site http://books.toscrape.com/.
2. Es beginnt mit der Iteration über die durch definierten Kategorieseiten .nav-list > li > ul > li > a CSS-Selektor.
3. Mithilfe dieses CSS-Selektors wird die Iteration über alle Buchseiten auf allen Kategorieseiten gestartet: .product_pod > h3 > a.
4. Sobald schließlich eine Buchseite geöffnet wird, extrahiert Scrapy die image_url, title, value, upcUnd url Datenfelder von der Seite und gibt die zurück BookItem Objekt.

Die Spinne laufen lassen

Abschließend müssen wir testen, ob unser Spider tatsächlich funktioniert und alle benötigten Daten erfasst. Sie können die Spinne mit dem ausführen scrapy crawl Befehl und Verweis auf den Namen des Spiders (wie im Spider-Code definiert, nicht auf den Namen der Datei!):

scrapy crawl bookscraper

Nachdem Sie diesen Befehl ausgeführt haben, sehen Sie die Ausgabe von Scrapy in Echtzeit, während die gesamte Web site gescrapt wird:

{'image_url': 'http://books.toscrape.com/media/cache/0f/76/0f76b00ea914ced1822d8ac3480c485f.jpg',
 'value': '£12.61',
 'title': 'The Third Wave: An Entrepreneur’s Imaginative and prescient of the Future',
 'upc': '3bebf34ee9330cbd',
 'url': 'http://books.toscrape.com/catalogue/the-third-wave-an-entrepreneurs-vision-of-the-future_862/index.html'}
2022-05-01 18:46:18 (scrapy.core.scraper) DEBUG: Scraped from <200 http://books.toscrape.com/catalogue/shoe-dog-a-memoir-by-the-creator-of-nike_831/index.html>
{'image_url': 'http://books.toscrape.com/media/cache/fc/21/fc21d144c7289e5b1cb133e01a925126.jpg',
 'value': '£23.99',
 'title': 'Shoe Canine: A Memoir by the Creator of NIKE',
 'upc': '0e0dcc3339602b28',
 'url': 'http://books.toscrape.com/catalogue/shoe-dog-a-memoir-by-the-creator-of-nike_831/index.html'}
2022-05-01 18:46:18 (scrapy.core.scraper) DEBUG: Scraped from <200 http://books.toscrape.com/catalogue/the-10-entrepreneur-live-your-startup-dream-without-quitting-your-day-job_836/index.html>
{'image_url': 'http://books.toscrape.com/media/cache/50/4b/504b1891508614ff9393563f69d66c95.jpg',
 'value': '£27.55',
 'title': 'The ten% Entrepreneur: Stay Your Startup Dream With out Quitting Your '
          'Day Job',
 'upc': '56e4f9eab2e8e674',
 'url': 'http://books.toscrape.com/catalogue/the-10-entrepreneur-live-your-startup-dream-without-quitting-your-day-job_836/index.html'}
2022-05-01 18:46:18 (scrapy.core.scraper) DEBUG: Scraped from <200 http://books.toscrape.com/catalogue/far-from-true-promise-falls-trilogy-2_320/index.html>
{'image_url': 'http://books.toscrape.com/media/cache/9c/aa/9caacda3ff43984447ee22712e7e9ca9.jpg',
 'value': '£34.93',
 'title': 'Far From True (Promise Falls Trilogy #2)',
 'upc': 'ad15a9a139919918',
 'url': 'http://books.toscrape.com/catalogue/far-from-true-promise-falls-trilogy-2_320/index.html'}
2022-05-01 18:46:18 (scrapy.core.scraper) DEBUG: Scraped from <200 http://books.toscrape.com/catalogue/the-travelers_285/index.html>
{'image_url': 'http://books.toscrape.com/media/cache/42/a3/42a345bdcb3e13d5922ff79cd1c07d0e.jpg',
 'value': '£15.77',
 'title': 'The Vacationers',
 'upc': '2b685187f55c5d31',
 'url': 'http://books.toscrape.com/catalogue/the-travelers_285/index.html'}
2022-05-01 18:46:18 (scrapy.core.scraper) DEBUG: Scraped from <200 http://books.toscrape.com/catalogue/the-bone-hunters-lexy-vaughan-steven-macaulay-2_343/index.html>
{'image_url': 'http://books.toscrape.com/media/cache/8d/1f/8d1f11673fbe46f47f27b9a4c8efbf8a.jpg',
 'value': '£59.71',
 'title': 'The Bone Hunters (Lexy Vaughan & Steven Macaulay #2)',
 'upc': '9c4d061c1e2fe6bf',
 'url': 'http://books.toscrape.com/catalogue/the-bone-hunters-lexy-vaughan-steven-macaulay-2_343/index.html'}

Abschluss

Ich hoffe, dieses kurze Scrapy-Tutorial hilft Ihnen beim Einstieg in Scrapy und Net Scraping. Das Erlernen einer Net-Scraping-Fähigkeit macht sehr viel Spaß, aber es ist auch sehr wertvoll, eine große Datenmenge aus dem Net herunterladen zu können, um etwas Interessantes zu erstellen. Scrapy hat ein tolles Gemeinschaft So können Sie sicher sein, dass Sie, wenn Sie in Zukunft beim Schaben nicht weiterkommen, dort oder weiter eine Lösung für Ihr Downside finden Paketüberfluss, Reddit, oder an anderen Orten. Viel Spaß beim Schaben!