Die besten Python-Bibliotheken für Web-Scraping 2025

In diesem Leitfaden erfahren Sie Folgendes:

• Was eine Python-Bibliothek für Web-Scraping ist
• Wichtige Faktoren, die beim Vergleich von Scraping-Bibliotheken zu beachten sind
• Die besten verfügbaren Python-Bibliotheken für Scraping
• Eine Vergleichstabelle mit einer Übersicht aller von uns analysierten Tools

Dann legen wir mal los!

Was ist eine Python-Bibliothek für Web-Scraping?

Bei einer Python-Bibliothek für Web-Scraping handelt es sich um ein Tool, das zum Extrahieren von Daten aus Websites dient. Im Einzelnen bietet es Unterstützung für einen oder alle Schritte des Python-Scraping-Prozesses.

Python-Scraping-Bibliotheken bieten Funktionen zur Kommunikation mit Webservern, zur Navigation in DOM bzw. zur Interaktion mit Websites. Diese Bibliotheken können insbesondere HTTP-Anfragen senden, HTML-Inhalte parsen bzw. JavaScript rendern und ausführen.

Zu den beliebten Kategorien dieser Bibliotheken zählen HTTP-Clients, All-in-One-Frameworks und Headless-Browser-Tools. Die ersten beiden sind ideal für die Extraktion von Daten aus statischen Seiten, während letztere für das Scraping von dynamischen Websitesnotwendig ist.

Elemente, die beim Vergleich von Python-Scraping-Bibliotheken zu beachten sind

Im Folgenden sind die wichtigsten Aspekte aufgeführt, die beim Vergleich der besten Python-Bibliotheken für Web-Scraping zu beachten sind:

• Ziel: Das Hauptziel bzw. die beabsichtigte Verwendung der Bibliothek.
• Funktionen: Hauptfunktionen und Fähigkeiten des Python-Scraping-Tools.
• Kategorie: Art der Bibliothek (z. B. HTTP-Client, Browser-Automatisierung, usw.).
• GitHub-Sterne: Anzahl der für das Projekt vergebenen Sterne auf GitHub, was das Interesse der Community widerspiegelt.
• Wöchentliche Downloads: Häufigkeit der Downloads auf pip, was die Beliebtheit und Nutzung darstellt.
• Häufigkeit der Veröffentlichung: Häufigkeit, mit der Aktualisierungen oder neue Versionen der Bibliothek veröffentlicht werden.
• Vorteile: Hauptvorteile und Stärken der Nutzung der Bibliothek für Web-Scraping.
• Nachteile: Mögliche Beschränkungen bzw. Nachteile der Bibliothek.

Die 7 besten Python-Bibliotheken für Web-Scraping

Sehen Sie sich die Liste der besten Open-Source-JavaScript-Scraping-Bibliotheken an, die wir anhand der oben genannten Kriterien ausgewählt und eingestuft haben.

Eine umfassende Auswahl an Tools finden Sie in unserem GitHub-Repository für Python-Scraping-Bibliotheken.

1. Selenium

Selenium ist eine Python-Scraping-Bibliothek, die vor allem für die Browser-Automatisierung verwendet wird. Sie bietet die nötigen Funktionen, um mit Websites so zu interagieren, wie es ein menschlicher Benutzer tun würde. Deshalb ist sie auch ideal für das Scraping dynamischer Inhalte, die eine Ausführung von JavaScript erfordern.

Selenium unterstützt verschiedene Browser wie Chrome, Firefox, Safari und Edge über dieselbe API. Dies ermöglicht Methoden für das Anklicken von Schaltflächen, das Hovern von Elementen, das Ausfüllen von Formularen und vieles mehr. Außerdem bietet die Bibliothek Optionen wie Headless-Browsing, benutzerdefinierte Wartezeiten und die Ausführung von JavaScript auf der Seite.

Weitere Einzelheiten finden Sie in unsere Anleitung zu Web-Scraping mit Selenium.

🎯 Ziel: Bereitstellung einer High-Level-API, um Browser zu automatisieren und Aufgaben wie Tests und Web-Scraping über Browser-Interaktion durchzuführen

⚙️ Funktionen:

• Unterstützt die Interaktion mit einer Vielzahl von Browsern, darunter Chrome, Firefox, Safari und Edge
• Kann Browser im Headless-Modus ausführen
• Kann auf Web-Elemente klicken, tippen und andere Benutzeraktionen ausführen
• Explizite und implizite Wartezeiten zur Verarbeitung dynamischer Inhalte und komplexer Interaktionen
• Erstellt Screenshots von Websites oder sogar einzelnen Elementen
• Unterstützung für die Proxy-Integration
• Kann JavaScript-Code im Browser ausführen, um benutzerdefinierte Webinteraktionen direkt auf der Seite durchzuführen
• Leistungsstarke API zur Steuerung von Browsern, Verwaltung von Sitzungen und vielem mehr

🧩 Kategorie: Browser-Automatisierung

⭐ GitHub-Sterne: ~31,2k

📥 Wöchentliche Downloads: ~4,7M

🗓️ Häufigkeit der Veröffentlichung: Etwa einmal im Monat

👍 Vorteile:

• Das am häufigsten verwendete Browser-Automatisierungstool in Python
• Tonnenweise Online-Tutorials, Ressourcen, Anleitungen, Videos, usw.
• Eines der umfangreichsten und aktivsten

👎 Nachteile:

• Weniger funktionsreiche API verglichen mit moderneren Tools wie Playwright
• Der explizite und implizite Wartemechanismus kann die Logik beeinträchtigen
• Langsamer im Vergleich zu ähnlichen Tools

2. Requests

Requests ist eine Bibliothek für HTTP-Anfragen, ein wichtiger Aspekt beim Web-Scraping. Dank einer intuitiven und umfangreichen API vereinfacht sie das Senden von HTTP-Anfragen sowie die Verarbeitung von Antworten. Insbesondere unterstützt sie alle HTTP-Methoden (GET, POST, usw.), sodass Sie Inhalte von Websites und APIs abrufen können.

Requests kann auch Cookies verwalten, Header anpassen, URL-Parameter verwalten, Sitzungen verfolgen und vieles mehr. Da sie keine HTML-Parsing-Funktionen bietet, wird sie im Allgemeinen mit Bibliotheken wie Beautiful Soup verwendet.

Folgen Sie unserer vollständigen Anleitung, um die Python-Bibliothek Requests zu beherrschen.

🎯 Ziel: Bereitstellung einer intuitiven APi zum Senden von HTTP-Anfragen in Python

⚙️ Funktionen:

• Unterstützt alle HTTP-Methoden
• Kann bestehende Verbindungen für mehrere Anfragen wiederverwenden, um Ressourcen zu sparen
• Unterstützt URLs mit Nicht-ASCII-Zeichen.
• Unterstützung für die Proxy-Integration
• Kann Cookies über mehrere Anfragen hinweg beibehalten
• Unterstützt JSON-Parsing von Antworten
• Gewährleistet gesicherte Verbindungen durch Validierung von SSL-Zertifikaten
• Dekodiert automatisch Antwortinhalte, wie z. B. gzip- oder deflate-Kompression, um die Verarbeitung von Rohdaten zu erleichtern
• Integrierte Unterstützung für HTTP-Basis- und Digest-Authentifizierungsmethoden
• Bietet eine praktische Möglichkeit zur Verwaltung von Cookies in einem Schlüssel/Wert-Format
• Ermöglicht das effiziente Herunterladen großer Dateien bzw. Datenströme, ohne dabei alles im Speicher abzulegen
• Unterstützung für User-Agent-Spoofing

🧩 Kategorie: HTTP-Client

⭐ GitHub-Sterne: ~52,3k

📥 Wöchentliche Downloads: ~128,3M

🗓️ Häufigkeit der Veröffentlichung: Alle paar Monate

👍 Vorteile:

• Der wohl beliebteste HTTP-Client in Python
• Intuitive API
• Tonnenweise Online-Ressourcen

👎 Nachteile:

• Unterstützt kein TLS-Fingerprint-Spoofing
• Erfordert einen HTML-Parser
• Langsamer verglichen mit aiohttp oder httpx

3. Beautiful Soup

Beautiful Soup ist eine Bibliothek zum Parsen von HTML- und XML-Dokumenten in Python, eine weitere wichtige Funktion beim Web-Scraping. Nach dem Parsen ermöglicht sie die Navigation und Manipulation der DOM-Struktur über eine schnell zu erlernende API.

Wenn es um Datenextraktion geht, stellt Beautiful Soup eine Vielzahl von Methoden zur Verfügung, um HTML-Elemente auszuwählen und Daten wie Text, Attribute und mehr zu lesen. Die Python-Bibliothek für Web-Scraping unterstützt verschiedene HTML-Parser und kann selbst schlecht strukturiertes oder missgebildetes HTML verarbeiten.

Beachten Sie jedoch, dass die Bibliothek selbst keine HTTP-Anfragen bearbeiten kann. Daher wird sie meist mit Requests integriert, wie in unserem Beautiful Soup Scraping-Tutorial gezeigt.

🎯 Ziel: Bereitstellung einer effizienten Methode zum Parsen, Navigieren und Manipulieren von DOM-Strukturen, die aus HTML- und XML-Dokumenten erzeugt wurden.

⚙️ Funktionen:

• Kann sowohl HTML- als auch XML-Dokumente parsen.
• Unterstützt eine Vielzahl von Parsern wie lxml, html5lib und den integrierten Python-HTML-Parser
• Erkennt HTML-Elemente anhand von CSS-Selektoren, XPath-Ausdrücken, Tag-Namen, Attributen, Textinhalten und vielem mehr
• Analysiert selbst schlecht geformtes bzw. schlecht strukturiertes HTML
• Bietet eine flexible API zum Durchsuchen und Navigieren in komplexen HTML-Strukturen
• Stellt Methoden zum Extrahieren von Text, Links, Bildern und anderen Daten aus einer Website bereit

🧩 Kategorie: HTML-Parser

⭐ GitHub-Sterne: –

📥 Wöchentliche Downloads: ~29M

🗓️ Häufigkeit der Veröffentlichung: Alle paar Monate

👍 Vorteile:

• Der am häufigsten eingesetzte HTML-Parser in Python
• Kann mit verschiedenen zugrundeliegenden HTTP-Parsing-Engines integriert werden
• Tonnenweise Online-Tutorials

👎 Nachteile:

• Erfordert einen HTTP-Client wie Requests
• Veraltete Dokumentation
• Lässt sich nicht mit JavaScript-Engines integrieren

4. SeleniumBase

SeleniumBase ist eine erweiterte Version von Selenium, die für fortgeschrittene Anwendungsfälle der Web-Automatisierung ausgelegt ist. Mit Funktionen wie automatischer Browser-Einrichtung, Unterstützung für authentifizierte Proxys und Methoden zur Umgehung von Anti-Bot-Lösungen vereinfacht sie die Browser-Automatisierung.

Sie bietet die gesamte Funktionalität von Selenium-WebDriver, allerdings mit zusätzlichen Funktionen. Zum Beispiel umfasst sie Smart Waiting für dynamische Inhalte und kann Anti-Bot-Maßnahmen wie CAPTCHAs bewältigen.

Erleben Sie SeleniumBase in Aktion.

🎯 Ziel: Bereitstellung eines professionellen Toolkits für Web-Automatisierungsaktivitäten zum Testen und Scraping von Websites

⚙️ Funktionen:

• Unterstützt verschiedene Browser, Tabs, Iframes und Proxys im selben Test
• Automatisiertes Smart-Waiting verbessert die Zuverlässigkeit und verhindert fehlerhafte Logik
• Führt Skripte über authentifizierte Proxyserver aus
• Führt Tests mit einem angepassten Browser-Benutzeragenten aus
• Lässt sich mit Selenium-Wire integrieren, um Browser-Anfragen zu überprüfen
• Umgeht Anti-Bot- und Anti-Scraping-Erkennungssysteme über den UC-Modus und CDP-Modus
• Führt JavaScript-Code aus Python-Aufrufen aus
• Durchdringt den Shadow-DOM-Selektor
• Fähigkeiten zur Umgehung von CAPTCHA

🧩 Kategorie: Browser-Automatisierung

⭐ GitHub-Sterne: ~8,8k

📥 Wöchentliche Downloads: ~200k

🗓️ Häufigkeit der Veröffentlichung: Etwa einmal pro Woche

👍 Vorteile:

• Erweiterte Version von Selenium zur Bewältigung seiner Einschränkungen
• Umfasst spezielle Funktionen zur Umgehung von Anti-Bot-Lösungen
• Automatische Downloads von Browsern und Treibern

👎 Nachteile:

• Verfügt über zahlreiche Funktionen, die für reines Scrapen möglicherweise überflüssig sind
• Beim Extrahieren von Daten aus Child-Knoten unterliegt sie weiterhin einigen Selenium-Einschränkungen
• Erfordert zahlreiche Abhängigkeiten

5. curl_cffi

curl_cffi ist ein HTTP-Client, der auf cURL-Impersonate beruht, einem Projekt zur Nachahmung des Browserverhaltens bei der Verwendung von cURL. Dabei werden TLS-Bibliotheken und andere von gängigen Browsern verwendete Konfigurationen genutzt, um TLS-Fingerprints zu fälschen.

Auf diese Weise können Sie Anti-Scraping-Maßnahmen , die sich auf Browser-Signaturen stützen, umgehen. Da das Tool auf asyncio basiert,wurde  curl_cffi auch auf Leistung optimiert. Außerdem unterstützt es HTTP/2 und WebSockets.

🎯 Ziel: Erstellung automatischer HTTP-Anfragen, die aussehen, als kämen sie von einem Browser, allerdings ohne einen Browser zu verwenden

⚙️ Funktionen:

• Unterstützt JA3/TLS und die Nachahmung von HTTP/2-Fingerprints, einschließlich der neuesten Browserversionen und benutzerdefinierter Fingerprints
• Deutlich schneller als Requests oder httpx und vergleichbar mit aiohttp und pycurl
• Ahmt die vertraute Requests-API nach
• Bietet vollständige asyncio-Unterstützung mit integrierter Proxy-Rotation für jede Anfrage
• Umfasst Unterstützung für HTTP/2, im Gegensatz zu Requests
• Bietet WebSocket-Unterstützung

🧩 Kategorie: HTTP-Client

⭐ GitHub stars: ~2,8k stars

📥 Wöchentliche Downloads: ~310k

🗓️ Häufigkeit der Veröffentlichung: Etwa einmal pro Woche

👍 Vorteile:

• Kann TLS-Signaturen und JA3-Fingerabdrücke von mehreren Browsern nachahmen
• Sowohl Requests– und httpx-ähnliche API als auch Low-Level-, cURL-ähnliche API
• Funktionsreiche API im Vergleich zu der von Requests

👎 Nachteile:

• Nicht viele Online-Tutorials und Ressourcen
• Nicht ganz so beliebt wie andere Python-HTTP-Clients
• Unterstützt keine Firefox-Identität

6. Playwright

Playwright ist eine vielseitige Headless-Browser-Bibliothek zur Automatisierung von Webbrowsern. Ihre API ist in mehreren Sprachen verfügbar, darunter auch Python. Obwohl das Tool ursprünglich in JavaScript entwickelt wurde, bietet die Python-API einen mit dem JavaScript-Pendant vergleichbaren Funktionsumfang.

Playwright unterstützt Chromium-, WebKit- und Firefox-Browser. Verglichen mit Selenium ist das Tool moderner und verfügt über eine breitere Palette an Funktionen. Damit eignet es sich hervorragend für fortgeschrittene Web-Automatisierung. Allerdings ist es innerhalb der Python-Community für Web-Scraping noch recht unbekannt.

🎯 Ziel: Bereitstellung einer High-Level-API für die End-to-End-Automatisierung mehrerer Browser in modernen Web-Apps

⚙️ Funktionen:

• Browserübergreifende Unterstützung für Chromium, WebKit und Firefox
• Plattformübergreifendes Testen unter Windows, Linux, macOS, mit Headless- und Headed-Modus
• Automatisches Warten auf die Aktivierung von Elementen
• Native Web-Emulation für Mobilgeräte, darunter Google Chrome für Android und Mobile Safari
• Integration des Stealth-Modus mit Playwright Extra
• Unterstützt mehrere Tabs, verschiedene Ursprünge, Unique User und isolierte Kontexte in einem einzigen Test
• Web-First-Assertions mit automatischen Wiederholungen bis zur Erfüllung der Bedingungen
• Vertrauenswürdige Ereignisse, die reale Benutzerinteraktionen für zuverlässigere Tests simulieren
• Umfassende Verarbeitung von Frames mit Shadow-DOM-Traversal-Funktionen
• Codegenerierung durch Aufzeichnung von Aktionen
• Dediziertes Tool für schrittweises Debugging, Generierung von Selektoren und detaillierte Ausführungsprotokolle

🧩 Kategorie: Browser-Automatisierung

⭐ GitHub-Sterne: ~12,2k

📥 Wöchentliche Downloads: ~1,2M

🗓️ Häufigkeit der Veröffentlichung: Etwa einmal im Monat

👍 Vorteile:

• Kompatibel mit den meisten Browsern
• Bietet erweiterte Funktionen, einschließlich eines automatischen Generators für Selektoren
• Eine der umfassendsten Automatisierungs-APIs

👎 Nachteile:

• Ressourcenintensive Bibliothek mit hohem Bedarf an Festplatten- und Speicherplatz
• Aufgrund der steilen Lernkurve schwer zu beherrschen
• Abhängig von einer separaten Browser-Installation

7. Scrapy

Scrapy ist ein umfassendes Python-Framework für Web-Crawling und Scraping. Im Gegensatz zu den anderen Python-Scraping-Bibliotheken auf dieser Liste ist dieses Tool für groß angelegt Datenextraktionen konzipiert. Hiermit lassen sich Spider definieren, die nahtlos:

1. HTTP-Anfragen durchführen
2. HTML parsen
3. Crawling-Logik verwalten
4. Datenspeicher verwalten

Dank einer Middleware-Engine unterstützt es die Anfragedrosselung, Wiederholungen und die Proxy-Integration.Zudem lässt sich Scrapy über Plugins erweitern und kann Daten in verschiedenen Formaten wie JSON, CSV und XML exportieren.

🎯 Ziel: Bereitstellung eines vollständigen Web-Crawling- und Scraping-Erlebnisses für Python

⚙️ Funktionen:

• Integrierte Unterstützung für die Verarbeitung von HTTP-Anfragen, HTML-Parsing, Auswahl von Knoten, Crawling-Logik und vieles mehr
• Unterstützt Middlewares, um die Bearbeitung von Anfragen und Antworten anzupassen
• Erweiterbare Architektur mit benutzerdefinierten Spidern, Pipelines und Erweiterungen
• Unterstützung für die Proxy-Integration
• Unterstützt die automatische Anfragedrosselung und Wiederholungen
• Integrierte Mechanismen zur Verwaltung von Cookies, Sitzungen, User-Agent-Rotation und vieles mehr
• Exportiert Daten in verschiedenen Formaten (z. B. JSON, CSV, XML, usw.)
• Über Plugins erweiterbar
• Unterstützt die Browser-Integration über Scrapy-Splash
• Umfassende Protokollierungs- und Debugging-Tools

🧩 Kategorie: Scraping-Framework

⭐ GitHub-Sterne: ~53,7k

📥 Wöchentliche Downloads: ~304k

🗓️ Häufigkeit der Veröffentlichung: Alle paar Monate

👍 Vorteile:

• Automatische Crawling-Funktionen
• Umfangreiche CLI-Befehle
• Umfassende Scraping- und Crawling-API

👎 Nachteile:

• Keine integrierte Unterstützung für Browser-Automatisierung
• Komplizierte Handhabung und Konfiguration
• Kann bei größeren Scraping-Projekten speicher- und CPU-intensiv sein

Beste Python-Bibliothek für Web-Scraping

Einen schnellen Überblick über die besten Python-Bibliotheken für Web-Scraping finden Sie in der folgenden Übersichtstabelle:

Fazit

In diesem Blogbeitrag haben Sie sich mit einigen der besten Python-Bibliotheken für Web-Scraping vertraut gemacht und erfahren, wodurch sie sich auszeichnen. Wir haben beliebte HTTP-Clients, Browser-Automatisierungstools und Crawling-Bibliotheken verglichen, die im Python-Ökosystem häufig eingesetzt werden.

Diese Bibliotheken eignen sich hervorragend für Web-Scraping. Dennoch unterliegen sie bei der Bewältigung bestimmter Herausforderungen gewissen Einschränkungen, wie z. B.:

• IP-Sperren
• CAPTCHAs
• Erweiterte Anti-Bot-Lösungen
• Einfache Bereitstellung in der Cloud
• Serverwartung

Dies sind nur einige Beispiele der Hürden, mit denen sich Scraping-Entwickler täglich konfrontiert sehen. Mit Bright-Data-Lösungen können Sie diese Probleme vergessen:

• Proxy-Dienste: 4 Arten von Proxys, die zur Umgehung von Standortbeschränkungen entwickelt wurden, darunter über 72 Millionen Privat-IPs.
• Web-Scraping-APIs: Spezielle Endpunkte zur Extraktion frischer, strukturierter Daten von über 100 beliebten Domains.
• Web-Unlocker: API, die für Sie die Verwaltung der Freischaltungen von Websites übernimmt und eine eine einzelne URL extrahiert.
• SERP API: API, die eine Freischaltung der Ergebnisseiten von Suchmaschinen verwaltet und eine einzelne Seite extrahiert.
• Scraping-Browser: Selenium- und Playwright-kompatibler Browser mit integrierten Freischaltfunktionen
• Scraping-Funktionen: Eine Entwicklungsumgebung zur Erstellung von JavaScript-Scrapern auf der Bright-Data-Infrastruktur, einschließlich integrierter Freischaltung und Browser-Unterstützung.

Alle oben genannten Scraping-Tools, -Lösungen und -Dienste sind nahtlos mit JavaScript und jeder anderen Programmiersprache kompatibel.

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