--- title: "Wie man Wikipedia mit Python scrapt" slug: how-to-scrape-wikipedia date: 2026-02-17T09:11:00+00:00 modified: 2026-02-17T09:11:01+00:00 permalink: https://brightdata.de/blog/web-data-de/how-to-scrape-wikipedia 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 Wikipedia mit Python scrapt Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Scraping von Wikipedia mit Python und wichtigen Tools. 14 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 Wikipedia blog image](https://media.brightdata.de/2024/10/How-to-Scrape-Wikipedia-blog-image.svg) Wikipedia ist eine umfangreiche und umfassende Informationsquelle mit Millionen von Artikeln zu fast jedem Thema. Für Forscher, Datenwissenschaftler und Entwickler eröffnen diese Daten unzählige Möglichkeiten, von der Erstellung von Datensätzen für maschinelles Lernen bis hin zur Durchführung akademischer Forschung. In diesem Artikel führen wir Sie Schritt für Schritt durch den Prozess des Scrapings von Wikipedia. ## Verwendung der Bright Data Wikipedia Scraper API Wenn Sie Daten effizient aus Wikipedia extrahieren möchten, ist die [Bright Data Wikipedia Scraper API](/products/web-scraper/wikipedia) eine großartige Alternative zum manuellen Web-Scraping. Diese leistungsstarke API automatisiert den Prozess und erleichtert das Sammeln großer Informationsmengen erheblich. ### Wichtige Anwendungsfälle: - Sammeln Sie Erklärungen zu einer Vielzahl von Themen - Vergleichen Sie Informationen aus Wikipedia mit anderen Datenquellen - Führen Sie Recherchen anhand großer Datensätze durch - Bilder aus Wikipedia Commons scrapen Sie können Ihre Daten in Formaten wie **JSON, CSV und .gz** abrufen, und es werden verschiedene Lieferoptionen unterstützt, darunter **Amazon S3, Google Cloud Storage und Microsoft Azure**. Mit nur **einem API-Aufruf** können Sie schnell und einfach auf eine Fülle von Daten zugreifen! ## Wie man Wikipedia mit Python scrapt Befolgen Sie diese Schritt-für-Schritt-Anleitung, um Wikipedia mit Python zu scrapen. ### 1. Einrichtung und Voraussetzungen Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Ihre Entwicklungsumgebung ordnungsgemäß konfiguriert ist: - **Installieren Sie Python**: Laden Sie die neueste Version von Python von der [offiziellen Python-Website](https://www.python.org/downloads/) herunter und installieren Sie sie. - **Wählen Sie eine IDE**: Verwenden Sie für Ihre Entwicklungsarbeit eine IDE wie PyCharm, Visual Studio Code oder Jupyter Notebook. - **Grundkenntnisse**: Stellen Sie sicher, dass Sie mit [CSS-Selektoren](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/CSS/CSS_selectors) vertraut sind und mit [den DevTools Ihres Browsers](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Learn/Common_questions/Tools_and_setup/What_are_browser_developer_tools) umgehen können, um Seitenelemente zu überprüfen. > Wenn Sie Python noch nicht kennen, lesen Sie diese [Anleitung zum Scrapen mit Python](/blog/how-tos/web-scraping-with-python), um detaillierte Anweisungen zu erhalten. Erstellen Sie als Nächstes ein neues Projekt mit [Poetry](https://python-poetry.org/docs/basic-usage/), einem Tool zur Verwaltung von Abhängigkeiten, das die Verwaltung von Paketen und virtuellen Umgebungen in Python vereinfacht. ```none poetry new wikipedia-Scraper ``` Dieser Befehl generiert die folgende Projektstruktur: ```none wikipedia-Scraper/ ├── pyproject.toml ├── README.md ├── wikipedia_Scraper/ │ └── __init__.py └── tests/ └── __init__.py ``` Navigieren Sie in das Projektverzeichnis und installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten: ```none cd wikipedia-Scraper poetry add requests beautifulsoup4 pandas lxml ``` Zunächst wird [BeautifulSoup](https://pypi.org/project/beautifulsoup4/) zum Parsing von HTML- und XML-Dokumenten verwendet, wodurch es einfach ist, zu navigieren und bestimmte Elemente aus Webseiten zu extrahieren. Die Bibliothek [„requests”](https://pypi.org/project/requests/) übernimmt das Senden von HTTP-Anfragen und das Abrufen des Inhalts von Webseiten. [Pandas](https://pypi.org/project/pandas/) ist ein leistungsstarkes Tool zum Bearbeiten und Analysieren der gescrapten Daten, das besonders bei der Arbeit mit Tabellen nützlich ist. Schließlich wird [lxml](https://lxml.de/parsing.html) verwendet, um den Parsing-Prozess zu beschleunigen und die Leistung von BeautifulSoup zu verbessern. Aktivieren Sie als Nächstes die virtuelle Umgebung und öffnen Sie den Projektordner in Ihrem bevorzugten Code-Editor (in diesem Fall VS Code): ```none poetry shell code . ``` Öffnen Sie die Datei `pyproject.toml`, um die Abhängigkeiten Ihres Projekts zu überprüfen. Sie sollte wie folgt aussehen: ```none [tool.poetry.dependencies] python = "^3.12" requests = "^2.32.3" beautifulsoup4 = "^4.12.3" pandas = "^2.2.3" lxml = "^5.3.0" ``` Erstellen Sie schließlich eine Datei `main.py` im Ordner `wikipedia_scraper`, in der Sie Ihre Scraping-Logik schreiben. Ihre aktualisierte Projektstruktur sollte nun wie folgt aussehen: ```none wikipedia-Scraper/ ├── pyproject.toml ├── README.md ├── wikipedia_Scraper/ │ ├── __init__.py │ └── main.py └── tests/ └── __init__.py ``` Ihre Umgebung ist nun eingerichtet und Sie können mit dem Schreiben des Python-Codes zum Scrapen von Wikipedia beginnen. ### 2. Verbindung zur gewünschten Wikipedia-Seite herstellen Stellen Sie zunächst eine Verbindung zur gewünschten Wikipedia-Seite her. In diesem Beispiel scrapen wir die folgende [Wikipedia-Seite](https://en.wikipedia.org/wiki/Cristiano_Ronaldo). ![Cristiano Ronaldo's page on Wikipedia](https://media.brightdata.de/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-wikipedia-page.png)Hier ist ein einfacher Code-Schnipsel, um mit Python eine Verbindung zu einer Wikipedia-Seite herzustellen: ```none import requests # Für HTTP-Anfragen from bs4 import BeautifulSoup # Für das Parsing von HTML-Inhalten def connect_to_wikipedia(url): response = requests.get(url) # Senden einer GET-Anfrage an die URL # Überprüfen, ob die Anfrage erfolgreich war if response.status_code == 200: return BeautifulSoup(response.text, "html.parser") # HTML parsen und zurückgeben else: print(f"Failed to retrieve the page. Statuscode: {response.status_code}") return None # None zurückgeben, wenn die Anfrage fehlschlägt wikipedia_url = "" soup = connect_to_wikipedia(wikipedia_url) # Das Soup-Objekt für die angegebene URL abrufen ``` Im Code können Sie mit der Python-Bibliothek `„requests“` eine HTTP-Anfrage an die URL senden und mit `BeautifulSoup` den HTML-Inhalt der Seite parsen. ### 3. Überprüfen der Seite Um Daten effektiv zu scrapen, müssen Sie die Struktur des [DOM](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Document_Object_Model) (Document Object Model) der Webseite verstehen. Um beispielsweise alle Links auf der Seite zu extrahieren, können Sie die `` -Tags anvisieren, wie unten gezeigt: ![Inspecting links on a Wikipedia page](https://media.brightdata.de/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-extract-links.png)Um Bilder zu scrapen, zielen Sie auf die `` -Tags und extrahieren Sie das `src-Attribut`, um die Bild-URLs zu erhalten. ![Inspecting images on a Wikipedia page](https://media.brightdata.de/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-extract-images.png)Um Daten aus Tabellen zu extrahieren, können Sie das `` -Tag mit der Klasse `wikitable` anvisieren. Auf diese Weise können Sie alle Zeilen und Spalten der Tabelle erfassen und die erforderlichen Daten extrahieren. ![Inspecting tables on a Wikipedia page](https://media.brightdata.de/2024/10/image-2-1.png)Um Absätze zu extrahieren, wählen Sie einfach die `

` -Tags aus, die den Haupttextinhalt der Seite enthalten. ![Inspecting paragraphs on a Wikipedia page](https://media.brightdata.de/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-extract-paragraph.png)Das war’s schon! Indem Sie diese spezifischen Elemente ansprechen, können Sie die gewünschten Daten aus jeder Wikipedia-Seite extrahieren. ### 4. Extrahieren von Links Wikipedia-Artikel enthalten interne und externe Links, die Benutzer zu verwandten Themen, Referenzen oder externen Ressourcen weiterleiten. Um alle Links aus einer Wikipedia-Seite zu extrahieren, können Sie den folgenden Code verwenden: ```none def extract_links(soup): links = [] for link in soup.find_all("a", href=True): # Alle Anker-Tags mit href-Attribut suchen url = link["href"] if not url.startswith("http"): # Prüfen, ob die URL relativ ist url = "" + url # Relative Links in absolute URLs konvertieren links.append(url) return links # Liste der extrahierten Links zurückgeben ``` Die Funktion `soup.find_all('a', href=True)` ruft alle `` -Tags auf der Seite ab, die ein `href-Attribut` enthalten, darunter sowohl interne als auch externe Links. Der Code stellt außerdem sicher, dass relative URLs korrekt formatiert sind. Das Ergebnis könnte wie folgt aussehen: ```none ``` ### 5. Extrahieren von Absätzen Um Textinhalte aus einem Wikipedia-Artikel zu extrahieren, können Sie die `

` -Tags anvisieren, die den Hauptteil des Textes enthalten. So extrahieren Sie Absätze mit **BeautifulSoup**: ```none def extract_paragraphs(soup): paragraphs = [p.get_text(strip=True) for p in soup.find_all("p")] # Text aus Absatz-Tags extrahieren return [p for p in paragraphs if p and len(p) > 10] # Absätze mit mehr als 10 Zeichen zurückgeben ``` Diese Funktion erfasst alle Absätze auf der Seite und filtert leere oder zu kurze Absätze heraus, um irrelevante Inhalte wie Zitate oder einzelne Wörter zu vermeiden. Ein Beispielergebnis: ```none Cristiano Ronaldo dos Santos AveiroGOIHComM (portugiesische Aussprache: [kɾiʃˈtjɐnuʁɔˈnaldu]; geboren am 5. Februar 1985) ist ein portugiesischer Profifußballer, der als Stürmer für den saudischen Pro-League-Club Al Nassr und die portugiesische Nationalmannschaft spielt und deren Kapitän ist. Ronaldo gilt weithin als einer der größten Spieler aller Zeiten und hat fünf Ballon d'Or-Auszeichnungen [Anmerkung 3], drei UEFA-Auszeichnungen als Spieler des Jahres und vier Goldene Schuhe gewonnen, die meisten, die ein europäischer Spieler je erhalten hat. Er hat in seiner Karriere 33 Trophäen gewonnen, darunter sieben Meistertitel, fünf UEFA Champions Leagues, die UEFA-Europameisterschaft und die UEFA Nations League. Ronaldo hält die Rekorde für die meisten Einsätze (183), Tore (140) und Vorlagen (42) in der Champions League, die meisten Einsätze (30), Vorlagen (8) und Tore in der Europameisterschaft (14), Länderspieltore (133) und Länderspieleinsätze (215). Er ist einer der wenigen Spieler, die mehr als 1.200 Profi-Einsätze absolviert haben, die meisten von allen Feldspielern, und hat mehr als 900 offizielle Tore für seinen Verein und sein Land erzielt, was ihn zum erfolgreichsten Torschützen aller Zeiten macht. ``` ### 6. Tabellen extrahieren Wikipedia enthält oft Tabellen mit strukturierten Daten. Um diese Tabellen zu extrahieren, verwenden Sie diesen Code: ```none def extract_tables(soup): tables = [] for table in soup.find_all("table", {"class": "wikitable"}): # Tabellen mit der Klasse „wikitable” suchen table_html = StringIO(str(table)) # Tabellen-HTML in Zeichenfolge konvertieren df = pd.read_html(table_html)[0] # HTML-Tabelle in einen DataFrame einlesen tables.append(df) return tables # Liste der DataFrames zurückgeben ``` Diese Funktion findet alle Tabellen mit der Klasse `„wikitable”` und konvertiert sie mit `pandas.read_html()` in DataFrames, um sie weiter zu bearbeiten. Beispielergebnis: ![Table data that was found](https://media.brightdata.de/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-table-data.png)### 7. Bilder extrahieren Bilder sind eine weitere wertvolle Ressource, die Sie aus Wikipedia extrahieren können. Die folgende Funktion erfasst Bild-URLs von der Seite: ```none def extract_images(soup): images = [] for img in soup.find_all("img", src=True): # Alle Bild-Tags mit src-Attribut finden img_url = img["src"] if not img_url.startswith("http"): # 'https:' für relative URLs voranstellen img_url = "https:" + img_url if "static/images" not in img_url: # Statische oder nicht relevante Bilder ausschließen images.append(img_url) return images # Liste der Bild-URLs zurückgeben ``` Diese Funktion findet alle Bilder (`` -Tags) auf der Seite, hängt `https:` an relative URLs an und filtert nicht zum Inhalt gehörende Bilder heraus, sodass nur relevante Bilder extrahiert werden. Beispielergebnis: ```none ``` ### 8. Speichern der gescrapten Daten Nachdem Sie die Daten extrahiert haben, müssen Sie sie für die spätere Verwendung speichern. Speichern wir die Daten in separaten Dateien für Links, Bilder, Absätze und Tabellen. ```none def store_data(links, images, tables, paragraphs): # Links in einer Textdatei speichern with open("wikipedia_links.txt", "w", encoding="utf-8") as f: for link in links: f.write(f"{link}n") # Bilder in einer JSON-Datei speichern with open("wikipedia_images.json", "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(images, f, indent=4) # Absätze in einer Textdatei speichern with open("wikipedia_paragraphs.txt", "w", encoding="utf-8") as f: for para in paragraphs: f.write(f"{para}nn") # Jede Tabelle als separate CSV-Datei speichern for i, table in enumerate(tables): table.to_csv(f"wikipedia_table_{i+1}.csv", index=False, encoding="utf-8-sig") ``` Die Funktion `„store_data”` organisiert die gesammelten Daten: - Links werden in einer Textdatei gespeichert. - Bild-URLs werden in einer JSON-Datei gespeichert. - Absätze werden in einer weiteren Textdatei gespeichert. - Tabellen werden in CSV-Dateien gespeichert. Diese Organisation erleichtert den späteren Zugriff auf die Daten und die Arbeit damit. > In unserem Leitfaden erfahren Sie mehr darüber, [wie Sie Daten in Python in JSON parsen und serialisieren können](/blog/how-tos/parse-json-data-with-python). ## Alles zusammenfügen Kombinieren wir nun alle Funktionen, um einen vollständigen Scraper zu erstellen, der Daten aus einer Wikipedia-Seite extrahiert und speichert: ```none import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd from io import StringIO import json # Extrahieren Sie alle Links von der Seite. def extract_links(soup): links = [] for link in soup.find_all("a", href=True): url = link["href"] if not url.startswith("http"): url = "" + url links.append(url) return links # Bild-URLs aus der Seite extrahieren def extract_images(soup): images = [] for img in soup.find_all("img", src=True): img_url = img["src"] if not img_url.startswith("http"): img_url = "https:" + img_url if "static/images" not in img_url: # Unerwünschte statische Bilder ausschließen images.append(img_url) return images # Alle Tabellen aus der Seite extrahieren def extract_tables(soup): tables = [] for table in soup.find_all("table", {"class": "wikitable"}): table_html = StringIO(str(table)) df = pd.read_html(table_html)[0] # HTML-Tabelle in DataFrame konvertieren tables.append(df) return tables # Absätze aus der Seite extrahieren def extract_paragraphs(soup): paragraphs = [p.get_text(strip=True) for p in soup.find_all("p")] return [p for p in paragraphs if p and len(p) > 10] # Leere oder kurze Absätze herausfiltern # Extrahierte Daten in separaten Dateien speichern def store_data(links, images, tables, paragraphs): # Links in einer Textdatei speichern with open("wikipedia_links.txt", "w", encoding="utf-8") as f: for link in links: f.write(f"{link}n") # Bilder in einer JSON-Datei speichern with open("wikipedia_images.json", "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(images, f, indent=4) # Absätze in einer Textdatei speichern with open("wikipedia_paragraphs.txt", "w", encoding="utf-8") as f: for para in paragraphs: f.write(f"{para}nn") # Jede Tabelle als CSV-Datei speichern for i, table in enumerate(tables): table.to_csv(f"wikipedia_table_{i+1}.csv", index=False, encoding="utf-8-sig") # Hauptfunktion zum Scrapen einer Wikipedia-Seite und Speichern der extrahierten Daten def scrape_wikipedia(url): response = requests.get(url) # Seiteninhalt abrufen soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") # Inhalt mit BeautifulSoup parsen links = extract_links(soup) images = extract_images(soup) tables = extract_tables(soup) paragraphs = extract_paragraphs(soup) # Speichern aller extrahierten Daten in Dateien store_data(links, images, tables, paragraphs) # Anwendungsbeispiel: Scrape Cristiano Ronaldos Wikipedia-Seite if __name__ == "__main__": scrape_wikipedia("") ``` Wenn Sie das Skript ausführen, werden mehrere Dateien in Ihrem Verzeichnis erstellt: - `wikipedia_images.json` enthält alle Bild-URLs. - `wikipedia_links.txt` mit allen Links der Seite. - `wikipedia_paragraphs.txt` mit den extrahierten Absätzen. - CSV-Dateien für jede Tabelle auf der Seite (z. B. `wikipedia_table_1.csv`, `wikipedia_table_2.csv`). Das Ergebnis könnte wie folgt aussehen: ![Final result files](https://media.brightdata.de/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-data-stored-in-files.png)Das war’s! Sie haben erfolgreich Daten aus Wikipedia extrahiert und in separaten Dateien gespeichert. ## Einrichten der Bright Data Wikipedia Scraper API Die Einrichtung und Verwendung [der Bright Data Wikipedia Scraper API](/products/web-scraper/wikipedia) ist unkompliziert und in wenigen Minuten erledigt. Befolgen Sie diese Schritte, um schnell loszulegen und mühelos mit dem Sammeln von Daten aus Wikipedia zu beginnen. ### Schritt 1: Erstellen Sie ein Bright Data-Konto Gehen Sie zur [Bright Data-Website](/) und melden Sie sich bei Ihrem Konto an. Wenn Sie noch kein Konto haben, erstellen Sie eines – die Anmeldung ist kostenlos. Befolgen Sie diese Schritte: 1. Gehen Sie zur Bright Data-Website. 2. Klicken Sie auf **„Gratis testen“** und folgen Sie den Anweisungen, um Ihr Konto zu erstellen. 3. Sobald Sie sich in Ihrem Dashboard befinden, suchen Sie das Kreditkartensymbol in der linken Seitenleiste, um zur Seite **„Abrechnung“** zu gelangen. 4. Fügen Sie eine gültige Zahlungsmethode hinzu, um Ihr Konto zu aktivieren. ![Setting up a Bright Data account](https://media.brightdata.de/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-setting-bright-data-account.png)Sobald Ihr Konto erfolgreich aktiviert wurde, navigieren Sie zum Abschnitt **„Web Scraper API“** im Dashboard. Hier können Sie nach jeder beliebigen Web-Scraper-API suchen, die Sie verwenden möchten. Suchen Sie für unsere Zwecke nach **Wikipedia**. ![The Wikipedia articles scraper API ](https://media.brightdata.de/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-glassdoor-web-scraper-api.png)Klicken Sie auf die Option **„Wikipedia-Artikel – Nach URL sammeln** “. Damit können Sie Wikipedia-Artikel einfach durch Angabe der URLs sammeln. ### Schritt 2: Einrichten eines API-Aufrufs Nachdem Sie geklickt haben, werden Sie zu einer Seite weitergeleitet, auf der Sie Ihren API-Aufruf einrichten können. ![Setting an API call](https://media.brightdata.de/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-set-bright-data-api.png)Bevor Sie fortfahren, müssen Sie einen API-Token erstellen, um Ihre API-Aufrufe zu authentifizieren. Klicken Sie auf die Schaltfläche **„Token erstellen“** und kopieren Sie den generierten Token. Bewahren Sie diesen Token sicher auf, da Sie ihn später benötigen. ![Creating an API token](https://media.brightdata.de/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-create-token.png)### Schritt 3: Parameter festlegen und API-Aufruf generieren Nachdem Sie nun Ihr Token haben, können Sie Ihren API-Aufruf konfigurieren. Geben Sie die URLs der Wikipedia-Seiten ein, die Sie scrapen möchten, und auf der rechten Seite wird basierend auf Ihrer Eingabe ein **cURL-Befehl** generiert. ![Trigger of the data collection API](https://media.brightdata.de/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-trigger-api.png)Kopieren Sie den cURL-Befehl, ersetzen Sie `API_Token` durch Ihr tatsächliches Token und führen Sie ihn in Ihrem Terminal aus. Dadurch wird eine `snapshot_id` generiert, mit der Sie die gescraped Daten abrufen können. ### Schritt 4: Abrufen der Daten Mit der von Ihnen generierten `snapshot_id` können Sie nun die Daten abrufen. Fügen Sie diese ID einfach in das Feld **„Snapshot ID“** ein, und die API generiert automatisch einen neuen cURL-Befehl auf der rechten Seite. Mit diesem Befehl können Sie die Daten abrufen. Zusätzlich können Sie das Dateiformat für die Daten auswählen, z. B. JSON, CSV oder andere verfügbare Optionen. ![Data delivery options](https://media.brightdata.de/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-delivery-options.png)Sie haben auch die Möglichkeit, die Daten an verschiedene Speicherdienste wie **Amazon S3**, **Google Cloud Storage** oder **Microsoft Azure Storage** zu liefern. ![Delivering the data to different storage services](https://media.brightdata.de/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-deliver-to-storage.png)### Schritt 5: Befehl ausführen Nehmen wir für dieses Beispiel an, Sie möchten die Daten in einer JSON-Datei erhalten. Wählen Sie **JSON** als Dateiformat und kopieren Sie den generierten cURL-Befehl. Wenn Sie die Daten direkt in einer Datei speichern möchten, fügen Sie einfach `-o my_data.json` am Ende des cURL-Befehls hinzu. Wenn Sie diese Daten lieber auf Ihrem lokalen Rechner speichern möchten, werden die Daten durch Hinzufügen von `-o` automatisch in der angegebenen Datei gespeichert. Führen Sie ihn in Ihrem Terminal aus, und Sie erhalten alle extrahierten Daten in nur wenigen Sekunden! ```none curl.exe -H „Authorization: Bearer 50xxx52c-xxxx-xxxx-xxxx-2748xxxxx487“ „“ -o my_data.json ``` Sie möchten das Web-Scraping von Wikipedia nicht selbst durchführen, benötigen aber dennoch die Daten? Dann sollten Sie den Kauf eines **Wikipedia-Datensatzes** in Betracht ziehen. ![Wikipedia dataset search in Bright Data's control panel](https://media.brightdata.de/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-wikipedia-dataset.png)**Ja, so einfach ist das!** ## Fazit Dieser Artikel behandelt alles, was Sie benötigen, um mit dem Scraping von Wikipedia mit Python zu beginnen. Wir haben erfolgreich eine Vielzahl von Daten extrahiert, darunter Bild-URLs, Textinhalte, Tabellen sowie interne und externe Links. Für eine schnellere und effizientere Datenextraktion ist die Verwendung [der Wikipedia Scraper API](/products/web-scraper/wikipedia) von Bright Data jedoch eine einfache Lösung. Möchten Sie andere Websites scrapen? Registrieren Sie sich jetzt und testen Sie unsere [Web Scraper API](/products/web-scraper). Starten Sie noch heute Ihre Gratis-Testversion! 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+Wikipedia+mit+Python+scrapt&u=https://brightdata.de/blog/web-data-de/how-to-scrape-wikipedia) [ ](https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&title=Wie+man+Wikipedia+mit+Python+scrapt&url=https://brightdata.de/blog/web-data-de/how-to-scrape-wikipedia) [ ](http://www.reddit.com/submit?title=Wie+man+Wikipedia+mit+Python+scrapt&url=https://brightdata.de/blog/web-data-de/how-to-scrape-wikipedia) ## Das könnte Sie auch interessieren [ ![OpenHuman with Bright Data](https://media.brightdata.de/2026/09/OpenHuman-with-Bright-Data.png) ](https://brightdata.de/blog/ai/openhuman-with-bright-data "Produktionsreifer Web-Zugriff in OpenHuman über die Bright Data CLI") [AI ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.de/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Produktionsreifer Web-Zugriff in OpenHuman über die Bright Data CLI Integrieren Sie die Bright Data CLI mit OpenHuman, um produktionsreifen Web-Zugriff und Datenerhebung für KI-Agenten zu ermöglichen. 09-Sep-2026 12 min lesen ](https://brightdata.de/blog/ai/openhuman-with-bright-data) [ ![Multimodal Web Scraping with MiniMax](https://media.brightdata.de/2026/09/Multimodal-Web-Scraping-with-MiniMax.png) ](https://brightdata.de/blog/web-data-de/multimodal-web-scraping-with-minimax "Multimodales Web-Scraping mit MiniMax") [Web Data ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.de/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Multimodales Web-Scraping mit MiniMax Kombinieren Sie Bright Data Web Unlocker mit MiniMax M3 Vision, um strukturierte Daten aus Bildern und Webseiten-Screenshots zu extrahieren. 09-Sep-2026 4 min lesen ](https://brightdata.de/blog/web-data-de/multimodal-web-scraping-with-minimax) [ ![The 10 Best CLI Tools for Codex in 2026](https://media.brightdata.de/2026/08/The-10-Best-CLI-Tools-for-Codex-in-2026.png) ](https://brightdata.de/blog/ai/best-cli-tools-for-codex "Die 10 besten CLI-Tools für Codex im Jahr 2026 – Getestet & Bewertet") [AI ![Daniel Shashko](https://media.brightdata.de/2022/04/Daniel-Shashko-2-50x50.png) Daniel Shashko Web Data & AI Expert ### Die 10 besten CLI-Tools für Codex im Jahr 2026 – Getestet & Bewertet Die 10 CLI-Tools, die Codex schneller und leistungsfähiger machen, beginnend mit dem Bright Data CLI für echten Web-Zugriff aus der Sandbox heraus. 06-Sep-2026 20 min lesen ](https://brightdata.de/blog/ai/best-cli-tools-for-codex)