Wie man Zielprodukte scrapen kann: 2025 Anleitung

Target ist eine der am schwierigsten zu scrappenden eCommerce-Sites. Zwischen dynamischen CSS-Selektoren, Lazy-Load-Inhalten und einem leistungsstarken Blockierungssystem kann es sich unmöglich anfühlen. Am Ende dieses Leitfadens werden Sie in der Lage sein, Target wie ein Profi zu scrapen. Wir werden zwei verschiedene Methoden zum Extrahieren von Produktauflistungen behandeln.

• Wie man Target mit Python und Scraping Browser scrapen kann
• Wie man Target mit Claude und dem MCP-Server von Bright Data scrapen kann

Wie man mit Python Zielobjekte scrapen kann

Wir werden den Prozess des manuellen Scrapens von Target-Listen mit Python durchgehen. Die Inhalte von Target werden dynamisch geladen, daher sind die Ergebnisse ohne einen Headless-Browser oft bestenfalls punktuell. Zunächst gehen wir mit Requests und BeautifulSoup vor. Dann gehen wir durch und extrahieren Inhalte mit Selenium.

Inspektion des Standorts

Bevor wir mit der Codierung beginnen, müssen wir uns die Ergebnisseite von Target ansehen. Wenn Sie die Seite inspizieren, sollten Sie feststellen, dass alle Produktkarten einen Datentestwert von @web/site-top-of-funnel/ProductCardWrapper haben. Wir werden diesen Wert als CSS-Selektor verwenden, wenn wir unsere Daten extrahieren.

Python-Anfragen und BeautifulSoup funktionieren nicht

Wenn Sie Requests und BeautifulSoup nicht haben, können Sie sie über pip installieren.

pip install requests beautifulsoup4

Der folgende Code beschreibt einen einfachen Scraper, den wir verwenden können. Wir legen unsere Kopfzeilen mit unserem Bright Data-API-Schlüssel und application/json fest. Unsere Daten enthalten unsere eigentliche Konfiguration, wie den Zonennamen, die Ziel-URL und das Format. Nachdem wir die Produktkarten gefunden haben, gehen wir sie durch und extrahieren den Titel, den Link und den Preis eines jeden Produkts.

Alle extrahierten Produkte werden in einem Array gespeichert, und nach Abschluss des Scrape-Vorgangs wird das Array in eine JSON-Datei geschrieben. Beachten Sie die continue-Anweisungen, wenn Elemente nicht gefunden werden. Wenn sich ein Produkt auf der Seite befindet, ohne dass diese Elemente vorhanden sind, wurde es noch nicht vollständig geladen. Ohne einen Browser können wir die Seite nicht rendern, um auf das Laden des Inhalts zu warten.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json

#headers to send to the web unlocker api
headers = {
    "Authorization": "your-bright-data-api-key",
    "Content-Type": "application/json"
}

#our configuration
data = {
    "zone": "web_unlocker1",
    "url": "https://www.target.com/s?searchTerm=laptop",
    "format": "raw",
}

#send the request to the api
response = requests.post(
    "https://api.brightdata.com/request",
    json=data,
    headers=headers
)


#array for scraped products
scraped_products = []

card_selector = "@web/site-top-of-funnel/ProductCardWrapper"

#parse them with beautifulsoup
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
cards = soup.select(f"div[data-test='{card_selector}']")

#log the amount of cards found for debugging purposes
print("products found", len(cards))


#iterate through the cards
for card in cards:
    #find the product data
    #if a product hasn't loaded yet, drop it from the list

    listing_text = card.text
    link_element = card.select_one("a[data-test='product-title']")

    if not link_element:
        continue
    title = link_element.get("aria-label").replace("\"")
    link = link_element.get("href")
    price = card.select_one("span[data-test='current-price'] span")
    if not price:
        continue

    product_info = {
        "title": title,
        "link": f"https://www.target.com{link}",
        "price": price.text
    }

    #add the extracted product to our scraped data
    scraped_products.append(product_info)

#write our extracted data to a JSON file
with open("output.json", "w", encoding="utf-8") as file:
    json.dump(scraped_products, file, indent=4)

Das Überspringen nicht gerenderter Objekte schränkt unsere extrahierten Daten stark ein. Wie Sie in den Ergebnissen unten sehen können, konnten wir nur vier vollständige Ergebnisse extrahieren.

[
    {
        "title": "Lenovo LOQ 15 15.6\" 1920 x 1080 FHD 144Hz Gaming Laptop Intel Core i5-12450HX 12GB RAM DDR5 512GB SSD NVIDIA GeForce RTX 3050 6GB Luna Grey",
        "link": "https://www.target.com/p/lenovo-loq-15-15-6-1920-x-1080-fhd-144hz-gaming-laptop-intel-core-i5-12450hx-12gb-ram-ddr5-512gb-ssd-nvidia-geforce-rtx-3050-6gb-luna-grey/-/A-93972673#lnk=sametab",
        "price": "$569.99"
    },
    {
        "title": "Lenovo Flex 5i 14\" WUXGA 2-in-1 Touchscreen Laptop, Intel Core i5-1235U, 8GB RAM, 512GB SSD, Intel Iris Xe Graphics, Windows 11 Home",
        "link": "https://www.target.com/p/lenovo-flex-5i-14-wuxga-2-in-1-touchscreen-laptop-intel-core-i5-1235u-8gb-ram-512gb-ssd-intel-iris-xe-graphics-windows-11-home/-/A-91620960#lnk=sametab",
        "price": "$469.99"
    },
    {
        "title": "HP Envy x360 14\" Full HD 2-in-1 Touchscreen Laptop, Intel Core 5 120U, 8GB RAM, 512GB SSD, Windows 11 Home",
        "link": "https://www.target.com/p/hp-envy-x360-14-full-hd-2-in-1-touchscreen-laptop-intel-core-5-120u-8gb-ram-512gb-ssd-windows-11-home/-/A-92708401#lnk=sametab",
        "price": "$569.99"
    },
    {
        "title": "HP Inc. Essential Laptop Computer 17.3\" HD+ Intel Core 8 GB memory; 256 GB SSD",
        "link": "https://www.target.com/p/hp-inc-essential-laptop-computer-17-3-hd-intel-core-8-gb-memory-256-gb-ssd/-/A-92469343#lnk=sametab",
        "price": "$419.99"
    }
]

Mit Requests und BeautifulSoup können wir zwar die Seite aufrufen, aber nicht alle Ergebnisse laden.

Scraping mit Python und Selenium

Wir brauchen einen Browser, um die Seite zu rendern. An dieser Stelle kommt Selenium ins Spiel. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um Selenium zu installieren.

pip install selenium

Im folgenden Code stellen wir mit Scraping Browser eine Verbindung zu einer Remote-Instanz von Selenium her. Achten Sie hier auf den eigentlichen Code. Unsere Logik ist hier weitgehend dieselbe wie im obigen Beispiel. Der Großteil des zusätzlichen Codes, den Sie unten sehen, ist Fehlerbehandlung und vorprogrammierte Wartezeiten für das Laden des Seiteninhalts.

from selenium.webdriver import Remote, ChromeOptions
from selenium.webdriver.chromium.remote_connection import ChromiumRemoteConnection
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.common.exceptions import NoSuchElementException, TimeoutException
import json
import time
import sys

AUTH = 'brd-customer-<your-username>-zone-<your-zone-name>:<your-password>'
SBR_WEBDRIVER = f'https://{AUTH}@brd.superproxy.io:9515'

def safe_print(*args):
    #force safe ascii-only output on windows terminals
    text = " ".join(str(arg) for arg in args)
    try:
        sys.stdout.write(text + '\n')
    except UnicodeEncodeError:
        sys.stdout.write(text.encode('ascii', errors='replace').decode() + '\n')

#our actual runtime
def main():

    #array for scraped products
    scraped_products = []
    card_selector = "@web/site-top-of-funnel/ProductCardWrapper"

    safe_print('Connecting to Bright Data SBR Browser API...')

    #remote connection config to scraping browser
    sbr_connection = ChromiumRemoteConnection(SBR_WEBDRIVER, 'goog', 'chrome')

    #launch scraping browser
    with Remote(sbr_connection, options=ChromeOptions()) as driver:
        safe_print('Connected! Navigating...')
        driver.get("https://www.target.com/s?searchTerm=laptop")

        #set a 30 second timeout for items to load
        wait = WebDriverWait(driver, 30)

        safe_print('Waiting for initial product cards...')
        try:
            wait.until(
                EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, f"div[data-test='{card_selector}']"))
            )
        except TimeoutException:
            safe_print("No product cards loaded at all — possible block or site structure change.")
            return

        #get the document height for some scrolling math
        safe_print('Starting pixel-step scroll loop...')
        last_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight")
        scroll_attempt = 0
        max_scroll_attempts = 10

        #gently scroll down the page
        while scroll_attempt < max_scroll_attempts:
            driver.execute_script("window.scrollBy(0, window.innerHeight);")
            time.sleep(1.5)
            new_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight")
            if new_height == last_height:
                safe_print("Reached page bottom.")
                break
            last_height = new_height
            scroll_attempt += 1

        safe_print("Scrolling done — doing final settle nudges to keep session alive...")
        try:
            for _ in range(5):
                driver.execute_script("window.scrollBy(0, -50); window.scrollBy(0, 50);")
                time.sleep(1)
        except Exception as e:
            safe_print(f"Connection closed during final settle: {type(e).__name__} — {e}")
            return

        #now that everything's loaded, find the product cards
        safe_print("Scraping product cards...")
        try:
            product_cards = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, f"div[data-test='{card_selector}']")
            safe_print(f"Found {len(product_cards)} cards.")
        except Exception as e:
            safe_print(f"Failed to find product cards: {type(e).__name__} — {e}")
            return

        #drop empty cards and extract data from the rest
        for card in product_cards:
            inner_html = card.get_attribute("innerHTML").strip()
            if not inner_html or len(inner_html) < 50:
                continue

            safe_print("\n--- CARD HTML (truncated) ---\n", inner_html[:200])

            try:
                link_element = card.find_element(By.CSS_SELECTOR, "a[data-test='product-title']")
                title = link_element.get_attribute("aria-label") or link_element.text.strip()
                link = link_element.get_attribute("href")
            except NoSuchElementException:
                safe_print("Link element not found in card, skipping.")
                continue

            try:
                price_element = card.find_element(By.CSS_SELECTOR, "span[data-test='current-price'] span")
                price = price_element.text.strip()
            except NoSuchElementException:
                price = "N/A"

            product_info = {
                "title": title,
                "link": f"https://www.target.com{link}" if link and link.startswith("/") else link,
                "price": price
            }
            scraped_products.append(product_info)

    #write the extracted products to a json file
    if scraped_products:
        with open("scraped-products.json", "w", encoding="utf-8") as file:
            json.dump(scraped_products, file, indent=2)
        safe_print(f"Done! Saved {len(scraped_products)} products to scraped-products.json")
    else:
        safe_print("No products scraped — nothing to save.")

if __name__ == '__main__':
    main()

Wie Sie sehen können, erhalten wir mit Selenium vollständigere Ergebnisse. Anstelle von vier Auflistungen können wir acht extrahieren. Das ist viel besser als unser erster Versuch.

[
  {
    "title": "Lenovo LOQ 15 15.6\" 1920 x 1080 FHD 144Hz Gaming Laptop Intel Core i5-12450HX 12GB RAM DDR5 512GB SSD NVIDIA GeForce RTX 3050 6GB Luna Grey",
    "link": "https://www.target.com/p/lenovo-loq-15-15-6-1920-x-1080-fhd-144hz-gaming-laptop-intel-core-i5-12450hx-12gb-ram-ddr5-512gb-ssd-nvidia-geforce-rtx-3050-6gb-luna-grey/-/A-93972673#lnk=sametab",
    "price": "$569.99"
  },
  {
    "title": "Lenovo Flex 5i 14\" WUXGA 2-in-1 Touchscreen Laptop, Intel Core i5-1235U, 8GB RAM, 512GB SSD, Intel Iris Xe Graphics, Windows 11 Home",
    "link": "https://www.target.com/p/lenovo-flex-5i-14-wuxga-2-in-1-touchscreen-laptop-intel-core-i5-1235u-8gb-ram-512gb-ssd-intel-iris-xe-graphics-windows-11-home/-/A-91620960#lnk=sametab",
    "price": "$469.99"
  },
  {
    "title": "HP Inc. Essential Laptop Computer 15.6\" HD Intel Core i5 8 GB memory; 256 GB SSD",
    "link": "https://www.target.com/p/hp-inc-essential-laptop-computer-15-6-hd-intel-core-i5-8-gb-memory-256-gb-ssd/-/A-1002589475#lnk=sametab",
    "price": "$819.99"
  },
  {
    "title": "HP Envy x360 14\" Full HD 2-in-1 Touchscreen Laptop, Intel Core 5 120U, 8GB RAM, 512GB SSD, Windows 11 Home",
    "link": "https://www.target.com/p/hp-envy-x360-14-full-hd-2-in-1-touchscreen-laptop-intel-core-5-120u-8gb-ram-512gb-ssd-windows-11-home/-/A-92708401#lnk=sametab",
    "price": "$569.99"
  },
  {
    "title": "Lenovo Legion Pro 7i 16\" WQXGA OLED 240Hz Gaming Notebook Intel Core Ultra 9 275HX 32GB RAM 1TB SSD NVIDIA GeForce RTX 5070Ti Eclipse Black",
    "link": "https://www.target.com/p/lenovo-legion-pro-7i-16-wqxga-oled-240hz-gaming-notebook-intel-core-ultra-9-275hx-32gb-ram-1tb-ssd-nvidia-geforce-rtx-5070ti-eclipse-black/-/A-1002300555#lnk=sametab",
    "price": "$2,349.99"
  },
  {
    "title": "Lenovo LOQ 15.6\" 1920 x 1080 FHD 144Hz Gaming Notebook Intel Core i5-12450HX 12GB DDR5 512GB SSD NVIDIA GeForce 2050 4GB DDR6 Luna Grey",
    "link": "https://www.target.com/p/lenovo-loq-15-6-1920-x-1080-fhd-144hz-gaming-notebook-intel-core-i5-12450hx-12gb-ddr5-512gb-ssd-nvidia-geforce-2050-4gb-ddr6-luna-grey/-/A-1000574845#lnk=sametab",
    "price": "$519.99"
  },
  {
    "title": "HP Envy x360 14\u201d WUXGA 2-in-1 Touchscreen Laptop, AMD Ryzen 5 8640HS, 16GB RAM, 512GB SSD, Windows 11 Home",
    "link": "https://www.target.com/p/hp-envy-x360-14-wuxga-2-in-1-touchscreen-laptop-amd-ryzen-5-8640hs-16gb-ram-512gb-ssd-windows-11-home/-/A-92918585#lnk=sametab",
    "price": "$669.99"
  },
  {
    "title": "Acer Aspire 3 - 15.6\" Touchscreen Laptop AMD Ryzen 5 7520U 2.80GHz 16GB RAM 1TB SSD W11H - Manufacturer Refurbished",
    "link": "https://www.target.com/p/acer-aspire-3-15-6-touchscreen-laptop-amd-ryzen-5-7520u-2-80ghz-16gb-1tb-w11h-manufacturer-refurbished/-/A-93221896#lnk=sametab",
    "price": "$299.99"
  }
]

Unsere Ergebnisse hier sind besser, aber wir können sie noch weiter verbessern – mit weniger Arbeit und ohne Code.

Wie man mit Claude Target scrapen kann

Als Nächstes werden wir die gleiche Aufgabe mit Claude und dem MCP-Server von Bright Data durchführen. Sie können beginnen, indem Sie Claude Desktop öffnen. Stellen Sie sicher, dass Sie die Zonen Web Unlocker und Scraping Browser aktiviert haben. Scraping Browser ist für den MCP-Server nicht erforderlich, aber Target benötigt einen Browser.

Konfigurieren der MCP-Verbindung

Klicken Sie auf dem Claude Desktop auf “Datei” und wählen Sie “Einstellungen”. Klicken Sie auf “Entwickler” und wählen Sie dann “Konfiguration bearbeiten”. Kopieren Sie den unten stehenden Code und fügen Sie ihn in Ihre Konfigurationsdatei ein. Stellen Sie sicher, dass Sie den API-Schlüssel und die Zonennamen durch Ihre eigenen ersetzen.

{
  "mcpServers": {
    "Bright Data": {
      "command": "npx",
      "args": ["@brightdata/mcp"],
      "env": {
        "API_TOKEN": "<your-brightdata-api-token>",
        "WEB_UNLOCKER_ZONE": "<optional—override default zone name 'mcp_unlocker'>",
        "BROWSER_AUTH": "<optional—enable full browser control via Scraping Browser>"
      }
    }
  }
}

Nachdem Sie die Konfiguration gespeichert und Claude neu gestartet haben, können Sie Ihre Entwicklereinstellungen öffnen und sollten Bright Data als eine Option sehen. Wenn Sie auf Bright Data klicken, um Ihre Konfiguration zu überprüfen, sollte sie ähnlich wie in der Abbildung unten aussehen.

Sobald die Verbindung hergestellt ist, überprüfen Sie mit Claude, ob er Zugriff auf den MCP-Server hat. Die folgende Eingabeaufforderung sollte ausreichen.

Sind Sie mit dem Bright Data MCP verbunden?

Wenn alles angeschlossen ist, sollte Claude ähnlich wie in der Abbildung unten reagieren. Claude bestätigt die Verbindung und erklärt dann, was er tun kann.

Ausführen des eigentlichen Scraps

Von diesem Punkt an ist die Arbeit einfach. Geben Sie Claude Ihre Ziellisten-URL und lassen Sie es einfach arbeiten. Die unten stehende Aufforderung sollte gut funktionieren.

Please extract laptops from https://www.target.com/s?searchTerm=laptop

Seien Sie nicht überrascht, wenn während dieses Vorgangs Popups erscheinen, die Sie fragen, ob Claude bestimmte Tools verwenden darf. Dies ist eine nette Sicherheitsfunktion. Claude wird diese Tools nur verwenden, wenn Sie ihm ausdrücklich die Erlaubnis dazu erteilen.

Claude wird Sie wahrscheinlich um Erlaubnis bitten, Werkzeuge wie scrape_as_markdown, extract und wahrscheinlich einige andere zu verwenden. Vergewissern Sie sich, dass Sie die Erlaubnis zur Verwendung der Tools erteilen. Ohne sie kann Claude die Ergebnisse nicht auslesen.

Speicherung der Ergebnisse

Als nächstes bitten Sie Claude, die Ergebnisse in einer JSON-Datei zu speichern. Innerhalb von Sekunden schreibt Claude alle extrahierten Ergebnisse in eine sehr detaillierte, gut strukturierte JSON-Datei.

Wenn Sie sich die Datei ansehen, sollte sie ähnlich aussehen wie auf dem folgenden Screenshot. Claude extrahiert viel mehr Details über jedes Produkt, als wir es ursprünglich getan haben.

{
  "source": "Target.com",
  "search_term": "laptop",
  "extraction_date": "2025-07-09",
  "total_results": 834,
  "current_page": 1,
  "total_pages": 35,
  "special_offers": "Up to 50% off select laptops during Target Circle week (ends 7/12)",
  "laptops": [
    {
      "id": 1,
      "name": "Lenovo IdeaPad 1i Laptop",
      "brand": "Lenovo",
      "price": {
        "current": 279.00,
        "regular": 399.00,
        "discount_percentage": 30
      },
      "specifications": {
        "screen_size": "15.6\"",
        "display_type": "FHD Display",
        "processor": "Intel Celeron N4500",
        "graphics": "Intel UHD Graphics",
        "memory": "4GB RAM",
        "storage": "128GB eMMC",
        "operating_system": "Windows 11 Home",
        "connectivity": "Wi-Fi 6"
      },
      "color": "Grey",
      "rating": {
        "stars": 4.4,
        "total_reviews": 22
      },
      "availability": {
        "shipping": "Arrives Fri, Jul 11",
        "free_shipping": true
      },
      "sponsored": true
    },
    {
      "id": 2,
      "name": "HP Essential Laptop",
      "brand": "HP Inc.",
      "price": {
        "current": 489.00,
        "regular": 599.00,
        "discount_percentage": 18
      },
      "specifications": {
        "screen_size": "17.3\"",
        "display_type": "HD+ 1600×900 Touchscreen 60Hz",
        "processor": "Intel Core i3-N305",
        "graphics": "Intel UHD Graphics",
        "memory": "4GB RAM",
        "storage": "128GB SSD",
        "operating_system": "Windows 11 Home",
        "connectivity": "Wi-Fi 6"
      },
      "color": "Silver",
      "rating": {
        "stars": null,
        "total_reviews": 0
      },
      "availability": {
        "shipping": "Arrives Fri, Jul 11",
        "free_shipping": true
      },
      "sponsored": true
    },
    {
      "id": 3,
      "name": "HP 15.6\" FHD IPS Notebook",
      "brand": "HP Inc.",
      "price": {
        "current": 399.99,
        "regular": 669.99,
        "discount_percentage": 40
      },
      "specifications": {
        "screen_size": "15.6\"",
        "display_type": "FHD IPS",
        "processor": "Intel Core i5-1334U",
        "graphics": null,
        "memory": "12GB RAM",
        "storage": "512GB SSD",
        "operating_system": null,
        "connectivity": null
      },
      "color": "Natural Silver",
      "rating": {
        "stars": 5.0,
        "total_reviews": 2
      },
      "availability": {
        "shipping": "Arrives Sat, Jul 12",
        "free_shipping": true
      },
      "bestseller": true,
      "sponsored": false
    },
    {
      "id": 4,
      "name": "Lenovo Flex 5i 14\" WUXGA 2-in-1 Touchscreen Laptop",
      "brand": "Lenovo",
      "price": {
        "current": 469.99,
        "regular": 679.99,
        "discount_percentage": 31
      },
      "specifications": {
        "screen_size": "14\"",
        "display_type": "WUXGA 2-in-1 Touchscreen",
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Schlussfolgerung

Das Ziel ist schwierig, aber nicht unmöglich. Manuell benötigen Sie einen intelligenten Ansatz mit einem echten Browser, automatischem Scrollen, Wartezeiten und einer Proxy-Verbindung. Sie können auch einen KI-Agenten erstellen, der genau weiß, wie er mit den dynamischen Inhalten von Target umzugehen hat. Der Scraping-Browser und der MCP-Server von Bright Data machen es möglich – egal, ob Sie ein Entwickler sind oder lieber eine KI die schwere Arbeit erledigen lassen möchten.

Bright Data bietet auch eine spezielle Target Scraper API, die die Ergebnisse an den von Ihnen bevorzugten Speicherort liefert.

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