--- title: "Wie man Amazon ASIN mit Python & Bright Data scrapt" slug: how-to-scrape-amazon-asin date: 2026-02-17T09:05:05+00:00 modified: 2026-04-27T09:04:53+00:00 permalink: https://brightdata.de/blog/web-data-de/how-to-scrape-amazon-asin type: blog --- [ Blog ](https://brightdata.de/blog "Blog") / [Web Data](https://brightdata.de/blog/web-data-de) [Web Data](https://brightdata.de/blog/web-data-de) # Wie man Amazon ASIN mit Python & Bright Data scrapt Erfahren Sie, wie Sie Amazon-ASINs mit Python, Bright Data-Proxys und APIs in großem Umfang scrapen können. 13 min lesen [ ![Satyam Tripathi](https://media.brightdata.de/2024/09/Satyam-Tripathi-50x50.png) ](https://brightdata.com/blog/authors/satyam-tripathi) [Satyam Tripathi Technical Writer ](https://brightdata.com/blog/authors/satyam-tripathi) ![How to Scrape Amazon ASIN blog image](https://media.brightdata.de/2024/12/How-to-Scrape-Amazon-ASIN.svg) Wenn Sie Verkäufer sind oder Marktforschung betreiben, kann Ihnen die Kenntnis der ASIN eines Produkts helfen, schnell exakte Produktübereinstimmungen zu finden, Angebote von Mitbewerbern zu analysieren und auf dem Marktplatz die Nase vorn zu haben. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen einfache, effektive Methoden, um Amazon-ASINs in großem Umfang zu scrapen. Außerdem erfahren Sie mehr über die Lösung [von Bright Data](/), mit der Sie diesen Prozess erheblich beschleunigen können. ## [](#What-is-an-ASIN-on-Amazon)Was ist eine ASIN bei Amazon? Eine [ASIN](https://www.nchannel.com/blog/amazon-asin-what-is-an-asin-number/) ist ein 10-stelliger Code, der aus Buchstaben und Zahlen besteht (z. B. B07PZF3QK9). Amazon weist jedem Produkt in seinem Katalog, von Büchern über Elektronik bis hin zu Kleidung, diesen eindeutigen Code zu. Es gibt zwei einfache Möglichkeiten, die ASIN eines Produkts zu finden: **1.** Schauen Sie sich die Produkt-URL an – die ASIN erscheint direkt nach „/dp/“ in der Adressleiste. ![The ASIN that appears in the URL of the product](https://media.brightdata.de/2024/12/image-31.png)**2.** Scrollen Sie in einem beliebigen Amazon-Eintrag nach unten zum Abschnitt mit den Produktinformationen – dort finden Sie die ASIN. ![ASIN in the item details under product information](https://media.brightdata.de/2024/12/image-32.png)## [](#How-to-Extract-ASINs-from-Amazon)So extrahieren Sie ASINs von Amazon Das Scraping von Daten aus Amazon mag zunächst einfach erscheinen, ist jedoch aufgrund der robusten Anti-Scraping-Maßnahmen recht schwierig. Amazon schützt sich aktiv durch mehrere ausgeklügelte Methoden vor automatisierter Datenerfassung: - CAPTCHA-Herausforderungen - **HTTP-503-Fehler**, die den Zugriff auf angeforderte Seiten blockieren - Häufige Änderungen am Layout der Website, die das Parsing unterbrechen Hier ist ein Screenshot eines typischen [HTTP 503-Fehlers](/faqs/proxy-errors/503-error-how-to-avoid#:~:text=A%20503%20error%20means%20that,website%20in%20a%20short%20period.), der von Amazon ausgelöst wird: ![A 503 error triggered on Amazon](https://media.brightdata.de/2024/12/image-33.png)> Sie können dieses einfache Skript ausprobieren, um Amazon-ASINs zu scrapen: > > ```none > import asyncio > import os > from curl_cffi import requests > from bs4 import BeautifulSoup > from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_random > > > class AsinScraper: > def __init__(self): > self.session = requests.Session() > self.asins = set() > > def create_url(self, keyword: str, page: int) -> str: > return f"https://www.amazon.com/s?k={keyword.replace(' ', '+')}&page={page}" > > @retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_random(min=2, max=5)) > async def fetch_page(self, url: str) -> str | None: > try: > print(f"Fetching URL: {url}") > response = self.session.get( > url, impersonate="chrome120", timeout=30) > > print(f"HTTP Status Code: {response.status_code}") > > if response.status_code == 200: > # Auf Blockierungsindikatoren in der Antwort prüfen > if "Sorry" not in response.text: > return response.text > else: > print("Sorry, request blocked!") > else: > print(f"Unexpected HTTP status code: {response.status_code}") > > except Exception as e: > print(f"Ausnahme während des Abrufs aufgetreten: {e}") > > return None > > def extract_asins(self, html: str) -> set[str]: > soup = BeautifulSoup(html, "lxml") > containers = soup.find_all( > "div", {"data-component-type": "s-search-result"}) > > new_asins = set() > for container in containers: > asin = container.get("data-asin") > if asin and asin.strip(): > new_asins.add(asin) > > return new_asins > > def save_to_csv(self, keyword: str): > if not self.asins: > print("Keine ASINs zum Speichern") > return > > # Erstelle das Verzeichnis „results”, falls es nicht existiert. > os.makedirs("results", exist_ok=True) > > # Erzeuge einen Dateinamen. > csv_path = f"results/amazon_asins_{keyword.replace(' ', '_')}.csv" > > # Als CSV speichern > with open(csv_path, 'w') as f: > f.write("asinn") > for asin in sorted(self.asins): > f.write(f"{asin}n") > > print(f"ASINs gespeichert unter: {csv_path}") > > > async def main(): > scraper = AsinScraper() > keyword = "laptop" > max_pages = 5 > > for page in range(1, max_pages + 1): > print(f"Scraping page {page}...") > html = await scraper.fetch_page(scraper.create_url(keyword, page)) > > if not html: > print(f"Failed to fetch page {page}") > break > > new_asins = Scraper.extract_asins(html) > if new_asins: > Scraper.asins.update(new_asins) > print(f"Found {len(new_asins)} ASINs on page { > page}. Gesamtzahl der ASINs: {len(scraper.asins)}") > else: > print("Keine weiteren ASINs gefunden. Scrape wird beendet.") > break > > # Ergebnisse in CSV speichern > scraper.save_to_csv(keyword) > > > if __name__ == "__main__": > asyncio.run(main()) > > ``` Was ist also die Lösung für das Scraping von Amazon-ASINs? Der zuverlässigste Ansatz besteht darin, [Residential-Proxys](/proxy-types/residential-proxies) von den besten [Proxy-Anbietern](/blog/proxy-101/best-proxy-providers) zusammen mit [den](/blog/web-data/http-headers-for-web-scraping) richtigen [HTTP-Headern](/blog/web-data/http-headers-for-web-scraping) zu verwenden. ## [](#Using-Bright-Data-Proxies-to-Scrape-Amazon-ASINs)Verwendung von Bright Data Proxies zum Scrapen von Amazon-ASINs Bright Data ist ein führender Proxy-Anbieter mit einem globalen Netzwerk von Proxys. Das Unternehmen bietet verschiedene Arten von Proxys auf gemeinsam genutzten und privaten Servern an, die für eine Vielzahl von [Anwendungsfällen](/use-cases) geeignet sind. Diese Server können den Traffic über die Protokolle HTTP, HTTPS und [SOCKS](/solutions/socks5-proxies) weiterleiten. ### [](#Why-Choose-Bright-Data-for-Amazon-Scraping)Warum Bright Data für das Amazon-Scraping wählen? 1. **Umfangreiches IP-Netzwerk**: Zugriff auf 400M+ monthly IPs in [195 Ländern](/locations) 2. **Präzise Geolokalisierung: Zielgerichtete Auswahl** bestimmter Städte, Postleitzahlen oder sogar Netzbetreiber 3. **Mehrere Proxy-Typen**: Wählen Sie zwischen [Residential-Proxys](/proxy-types/residential-proxies), [Datacenter-Proxys](/proxy-types), [Mobile-Proxys](/proxy-types/isp-proxies) oder [ISP-Proxys](/proxy-types/isp-proxies). 4. **Hohe Zuverlässigkeit**: 99,9 % Erfolgsquote mit optionaler [100 % Verfügbarkeit](/blog/products-updates/100-percent-uptime) 5. **Flexible Skalierung:** [Pay-as-you-go](/pricing/proxy-network) -Optionen für Unternehmen jeder Größe verfügbar ### [](#Setting-Up-Bright-Data-for-Amazon-Scraping)Einrichten von Bright Data für Amazon-Scraping Wenn Sie Bright Data-Proxys für das Amazon ASIN-Scraping verwenden möchten, befolgen Sie diese einfachen Schritte: **Schritt 1: Registrieren Sie sich bei Bright Data** Besuchen Sie die Bright Data-Website und erstellen Sie ein Konto. Wenn Sie bereits ein Konto haben, fahren Sie mit dem nächsten Schritt fort. **Schritt 2: Erstellen Sie eine neue Proxy-Zone** Melden Sie sich an, gehen Sie zum Abschnitt **„Proxy & Scraping-Infrastruktur“** und klicken Sie auf **„Add“**, um eine neue Proxy-Zone zu erstellen. Wählen Sie **„Residential-Proxys“**, da diese die beste Option sind, um Anti-Scraping-Beschränkungen zu umgehen, da sie echte Geräte-IPs verwenden. ![Adding a new residential proxies zone under the Proxies & Scraping Infrastructure screen](https://media.brightdata.de/2024/12/image-34.png)**Schritt 3: Konfigurieren Sie die Proxy-Einstellungen** Wählen Sie die Regionen oder Länder für das Browsen aus. Benennen Sie Ihre Zone entsprechend (z. B. „asin\_scraping“). ![The basic settings for the new zone](https://media.brightdata.de/2024/12/image-35.png)Bright Data ermöglicht eine präzise Geolokalisierung bis hin zur Stadt oder Postleitzahl. ![Advanced settings that include geographical targeting](https://media.brightdata.de/2024/12/image-36.png)**Schritt 4: KYC-Überprüfung abschließen** Um vollen Zugriff auf die Residential-Proxys von Bright Data zu erhalten, schließen Sie die [KYC-Überprüfung](/cp/kyc) ab. **Schritt 5: Starten Sie die Nutzung der Proxys** Sobald die Proxy-Zone erstellt ist, werden Ihnen die Anmeldedaten (Host, Port, Benutzername, Passwort) angezeigt, mit denen Sie mit dem Scraping beginnen können. ![The zone is ready to use ](https://media.brightdata.de/2024/12/image-37.png)Ja, so einfach ist das! ### [](#Implementing-the-Scraper)Implementierung des Scrapers **Schritt 1: Einrichten der Browser-Header** ```none headers = { "accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8", "accept-language": "en-US,en;q=0.9", "sec-ch-ua": '"Chromium";v="119", "Not?A_Brand";v="24"', "sec-ch-ua-mobile": "?0", „sec-ch-ua-platform”: '„Windows”', „sec-fetch-dest”: „document”, „sec-fetch-mode”: „navigate”, „sec-fetch-site”: „none”, „sec-fetch-user”: „?1”, „upgrade-insecure-requests”: „1”, „user-agent”: „Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36”, } ``` **Schritt 2: Konfigurieren der Proxy-Einstellungen** ```none proxy_config = { "username": "IHR_BENUTZERNAME", "password": "IHR_PASSWORT", "server": "brd.superproxy.io:33335", } proxy_url = f"http://{proxy_config['username']}:{proxy_config['password']}@{proxy_config['server']}" ``` **Schritt 3: Anfragen stellen** Stellen Sie eine Anfrage unter Verwendung von Headern und Proxys mit der Bibliothek [curl\_cffi](https://curl-cffi.readthedocs.io/en/latest/): ```none response = session.get( url, headers=headers, impersonate="chrome120", proxies={"http": proxy_url, "https": proxy_url}, timeout=30, verify=False, ) ``` **Hinweis:** Die Bibliothek `curl_cffi` eignet sich hervorragend für das Web-Scraping und bietet erweiterte Funktionen zur Browser-Identitätsübernahme, die die Standardbibliothek `requests` übertreffen. **Schritt 4: Ausführen Ihres Scrapers** Um Ihren Scraper auszuführen, müssen Sie Ihre Ziel-Keywords konfigurieren. Hier ein Beispiel: ```none keywords = [ "coffee maker", "office desk", "cctv camera" ] max_pages = None # Setzen Sie diesen Wert auf None für alle Seiten ``` > Den vollständigen Code finden Sie [hier](https://gist.github.com/triposat/75a0841c16fc8c2c7bc4eb9b95214a70). Der Scraper gibt die Ergebnisse in einer CSV-Datei aus, die Folgendes enthält: ![A CSV file with the scraped ASINs](https://media.brightdata.de/2024/12/image-38.png)## [](#Using-Bright-Data-Amazon-Scraper-API-to-Extract-ASINs)Verwenden der Bright Data Amazon Scraper API zum Extrahieren von ASINs Proxy-basiertes Scraping funktioniert zwar, aber die Verwendung der [Bright Data Amazon Scraper API](/products/web-scraper/amazon) bietet erhebliche Vorteile: - **Keine Infrastrukturverwaltung**: Sie müssen sich keine Gedanken über Proxys, IP-Rotationen oder Captchas machen. - **Geo-Location-Scraping**: Scrapen aus jeder geografischen Region - **Einfache Integration**: Implementierung in wenigen Minuten mit jeder Programmiersprache - **Mehrere Optionen für die Datenübertragung**: - Exportieren Sie Daten nach Amazon S3, Google Cloud, Azure, Snowflake oder SFTP - Daten im JSON-, NDJSON-, CSV- oder .gz-Format abrufen - **GDPR- und CCPA-konform**: Gewährleistet die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen für ethisches Web-Scraping - **20 kostenlose API-Aufrufe**: Testen Sie den Dienst, bevor Sie sich festlegen - **24/7-Support**: Spezieller Support bei allen Fragen oder Problemen im Zusammenhang mit der API ### [](#Setting-Up-the-Amazon-Scraper-API)Einrichten der Amazon Scraper API Die Einrichtung der API ist einfach und kann in wenigen Schritten abgeschlossen werden. **Schritt 1: Zugriff auf die API** Navigieren Sie zur Web Scraper API und suchen Sie unter den verfügbaren APIs nach „amazon products search“: ![Finding the Amazon API under the Web Scraper API ](https://media.brightdata.de/2024/12/image-39.png)Klicken Sie auf „Start setting an API call” (API-Aufruf einrichten): ![Setting up an API call](https://media.brightdata.de/2024/12/image-40.png)**Schritt 2: API-Token abrufen** Klicken Sie auf „API-Token abrufen”: ![Getting a new API token](https://media.brightdata.de/2024/12/image-41.png)Wählen Sie „Token hinzufügen”: ![Adding a new token for your account](https://media.brightdata.de/2024/12/image-42.png)Speichern Sie Ihren neuen API-Token sicher: ![Save the new API token ](https://media.brightdata.de/2024/12/image-43.png)**Schritt 3: Konfigurieren Sie die Datenerfassung** Auf der Registerkarte „Datenerfassungs-APIs“: 1. Geben Sie Schlüsselwörter für die Produktsuche an 2. Legen Sie die gewünschten Amazon-Domains fest 3. Legen Sie die Anzahl der zu scrapend Seiten fest 4. Zusätzliche Filter (optional) ![Specification of keywords you are interested in ](https://media.brightdata.de/2024/12/image-44.png)### [](#Using-the-API-with-Python)Verwendung der API mit Python Hier ist ein Beispiel für ein Python-Skript, um die Datenerfassung auszulösen und Ergebnisse abzurufen: ```none import json import requests import time from typing import Dict, List, Optional, Union, Tuple from datetime import datetime, timedelta import logging from requests.adapters import HTTPAdapter from urllib3.util.retry import Retry from enum import Enum class SnapshotStatus(Enum): SUCCESS = "success" PROCESSING = "processing" FAILED = "failed" TIMEOUT = "timeout" class BrightDataAmazonScraper: def __init__(self, api_token: str, dataset_id: str): self.api_token = api_token self.dataset_id = dataset_id self.base_url = "https://api.brightdata.com/datensätze/v3" self.headers = { "Authorization": f"Bearer {api_token}", "Content-Type": "application/json", } # Logging mit benutzerdefiniertem Format einrichten logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(message)s' # Vereinfachtes Format, um nur Meldungen anzuzeigen ) self.logger = logging.getLogger(__name__) # Sitzung mit Wiederholungsstrategie einrichten self.session = self._create_session() # Fortschritt verfolgen self.last_progress_update = 0 def _create_session(self) -> requests.Session: """Erstellen einer Sitzung mit Wiederholungsstrategie""" session = requests.Session() retry_strategy = Retry( total=3, backoff_factor=0.5, status_forcelist=[500, 502, 503, 504] ) adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy) session.mount("https://", adapter) session.mount("http://", adapter) return session def trigger_collection(self, datasets: List[Dict]) -> Optional[str]: """Datenerfassung für bestimmte Datensätze auslösen""" trigger_url = f"{self.base_url}/trigger?dataset_id={self.dataset_id}" try: response = self.session.post( trigger_url, headers=self.headers, json=Datensätze ) response.raise_for_status() snapshot_id = response.json().get("snapshot_id") if snapshot_id: self.logger.info("Initialisierung der Amazon-Datenerfassung...") return snapshot_id else: self.logger.error("Datenerfassung kann nicht initialisiert werden.") return None except requests.exceptions.RequestException as e: self.logger.error(f"Initialisierung der Erfassung fehlgeschlagen: {str(e)}") return None def check_snapshot_status(self, snapshot_id: str) -> Tuple[SnapshotStatus, Optional[Dict]]: """Aktuellen Status eines Snapshots überprüfen""" snapshot_url = f"{self.base_url}/snapshot/{snapshot_id}?format=json" try: response = self.session.get(snapshot_url, headers=self.headers) if response.status_code == 200: return SnapshotStatus.SUCCESS, response.json() elif response.status_code == 202: return SnapshotStatus.PROCESSING, None else: return SnapshotStatus.FAILED, None except requests.exceptions.RequestException: return SnapshotStatus.FAILED, None def wait_for_snapshot_data( self, snapshot_id: str, timeout: Optional[int] = None, check_interval: int = 10, max_interval: int = 300, callback=None ) -> Optional[Dict]: """Warten auf Snapshot-Daten mit minimaler Konsolenausgabe""" start_time = datetime.now() current_interval = check_interval attempts = 0 progress_shown = False while True: attempts += 1 if timeout is not None: elapsed_time = (datetime.now() - start_time).total_seconds() if elapsed_time >= timeout: self.logger.error("Data collection exceeded time limit.") return None status, data = self.check_snapshot_status(snapshot_id) if status == SnapshotStatus.SUCCESS: self.logger.info( "Amazon-Datenerfassung erfolgreich abgeschlossen!") return data elif status == SnapshotStatus.FAILED: self.logger.error("Bei der Datenerfassung ist ein Fehler aufgetreten.") return None elif status == SnapshotStatus.PROCESSING: # Fortschrittsanzeige nur alle 30 Sekunden anzeigen current_time = time.time() if not progress_shown: self.logger.info("Daten von Amazon werden erfasst...") progress_shown = True elif current_time - self.last_progress_update >= 30: self.logger.info("Datenerfassung läuft...") self.last_progress_update = current_time if callback: callback(attempts, (datetime.now() - start_time).total_seconds()) time.sleep(current_interval) current_interval = min(current_interval * 1.5, max_interval) def store_data(self, data: Dict, filename: str = "amazon_data.json") -> None: """Gesammelte Daten in einer JSON-Datei speichern""" if data: try: with open(filename, "w", encoding='utf-8') as file: json.dump(data, file, indent=4, ensure_ascii=False) self.logger.info(f"Daten erfolgreich in {filename} gespeichert") except IOError as e: self.logger.error(f"Fehler beim Speichern der Daten: {str(e)}") else: self.logger.warning("Keine Daten zum Speichern verfügbar.") def progress_callback(attempts: int, elapsed_time: float): """Minimale Callback-Funktion – kann je nach Bedarf angepasst werden""" pass # Standardmäßig stummgeschaltet def main(): # Konfiguration API_TOKEN = "YOUR_API_TOKEN" DATASET_ID = "gd_lwdb4vjm1ehb499uxs" # Scraper initialisieren scraper = BrightDataAmazonScraper(API_TOKEN, DATASET_ID) # Suchparameter definieren datensätze = [ {"keyword": "X-box", "url": "https://www.amazon.com", "pages_to_search": 1}, {"keyword": "PS5", "url": "https://www.amazon.de"}, {"keyword": "car cleaning kit", "url": "https://www.amazon.es", "pages_to_search": 4}, ] # Scraping-Prozess ausführen snapshot_id = scraper.trigger_collection(Datensätze) if snapshot_id: data = scraper.wait_for_snapshot_data( snapshot_id, timeout=None, check_interval=10, max_interval=300, callback=progress_callback ) if data: Scraper.store_data(data) print("nScraping-Prozess erfolgreich abgeschlossen!n") if __name__ == "__main__": main() ``` Um diesen Code auszuführen, ersetzen Sie bitte die folgenden Werte: 1. `API_TOKEN` durch Ihren tatsächlichen API-Token. 2. Ändern Sie die Liste `der Datensätze` so, dass sie die Produkte oder Schlüsselwörter enthält, nach denen Sie suchen möchten. Hier ist ein Beispiel für die JSON-Struktur der abgerufenen Daten: ```none { "asin": "B0CJ3XWXP8", "url": "https://www.amazon.com/Xbox-X-Console-Renewed/dp/B0CJ3XWXP8/ref=sr_1_1", "name": "Xbox Series X Console (Renewed) Xbox Series X Console (Renewed)Sep 15, 2023", "sponsored": "false", "initial_price": 449.99, "final_price": 449.99, "currency": "USD", "sold": 2000, "rating": 4.1, „num_ratings”: 1529, „variations”: null, „badge”: null, „business_type”: null, „brand”: null, „delivery”: [„KOSTENLOSE Lieferung am Sonntag, 1. Dezember”, „Oder schnellste Lieferung am Freitag, 29. November”], „keyword“: „X-box“, „image“: „https://m.media-amazon.com/images/I/51ojzJk77qL._AC_UY218_.jpg“, „domain“: „https://www.amazon.com/“, „bought_past_month“: 2000, „page_number“: 1, „rank_on_page“: 1, „timestamp“: „2024-11-26T05:15:24.590Z“, „input”: { „keyword”: „X-box”, „url”: „https://www.amazon.com”, „pages_to_search”: 1, }, } ``` Sie können die vollständige Ausgabe anzeigen, indem Sie[diese Beispiel-JSON-Datei](https://gist.github.com/triposat/d695802586de776d46d6f0d3fe03f2ff) herunterladen. ## [](#Conclusion)Fazit Wir haben den Prozess des Sammelns von Amazon-ASINs mit Python besprochen, sind dabei jedoch auch auf einige Herausforderungen gestoßen. Probleme wie CAPTCHAs und Ratenbeschränkungen können unsere Bemühungen zur Datenerfassung erheblich behindern. Als Lösung können wir Tools wie die Proxys von Bright Data oder die Amazon Scraper API verwenden. Diese Optionen können dazu beitragen, den Prozess zu beschleunigen und häufige Hindernisse zu umgehen. Wenn Sie sich die Mühe der Einrichtung Ihrer Scraping-Tools ganz ersparen möchten, bietet Bright Data auch fertige [Amazon-Datensätze](/products/datasets/amazon) an, die Sie sofort verwenden können. Melden Sie sich jetzt an und starten Sie das Gratis-Testen! Vertrieb kontaktierenGratis testen![google social icon](/wp-content/themes/brightdata/assets/images/ic_google.svg) Inhaltsverzeichnis Dedicated Scraper APIs & No-Code Scrapers Over 1000 scrapers for all popular domains. Simplify your web scraping. [See pricing](/pricing/web-scraper "See pricing") Just want data? Skip scraping. Hundreds of ready-to-use datasets from all popular domains. [See pricing](/pricing/datasets "See pricing") [ ](https://news.ycombinator.com/submitlink?t=Wie+man+Amazon+ASIN+mit+Python+%26amp%3B+Bright+Data+scrapt&u=https://brightdata.de/blog/web-data-de/how-to-scrape-amazon-asin) [ ](https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&title=Wie+man+Amazon+ASIN+mit+Python+%26amp%3B+Bright+Data+scrapt&url=https://brightdata.de/blog/web-data-de/how-to-scrape-amazon-asin) [ ](http://www.reddit.com/submit?title=Wie+man+Amazon+ASIN+mit+Python+%26amp%3B+Bright+Data+scrapt&url=https://brightdata.de/blog/web-data-de/how-to-scrape-amazon-asin) ## Das könnte Sie auch interessieren [ ![Web Scraping with GLM](https://media.brightdata.de/2026/09/Web-Scraping-with-GLM.png) ](https://brightdata.de/blog/ai/web-scraping-with-glm "Web-Scraping mit GLM: Text- und visuelle Datenextraktion") [AI ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.de/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Web-Scraping mit GLM: Text- und visuelle Datenextraktion Verwenden Sie GLM-5.3 mit Bright Datas Web Unlocker für KI-gestütztes Web-Scraping. 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Mit Bright Data’s MCP darunter: 89% Feldgenauigkeit und 40 von 41 gelesenen Seiten. Ohne: 72% und 34. 16-Sep-2026 27 min lesen ](https://brightdata.de/blog/ai/cursor-bright-data-vs-default-coding-agent)