Scrapy vs. Requests: Was eignet sich besser für das Web-Scraping?

In diesem Leitfaden zu Scrapy vs. Requests erfahren Sie:

• Was Scrapy und Requests sind
• Ein Vergleich zwischen Scrapy und Requests für das Web-Scraping
• Einen Vergleich zwischen Scrapy und Requests in einem Paginierungsszenario
• Häufige Einschränkungen von Scrapy und Requests in Web-Scraping-Szenarien

Lassen Sie uns eintauchen!

Was ist Requests?

Requestsist eine Python-Bibliothek zum Senden von HTTP-Anfragen. Sie wird häufig beim Web-Scraping verwendet, in der Regel in Verbindung mit HTML-Parsing-Bibliotheken wieBeautifulSoup.

Zu den wichtigsten Funktionen von Requests für das Web-Scraping gehören:

• Unterstützung für HTTP-Methoden: Sie können alle wichtigen HTTP-Methoden wieGET,POST,PUT,PATCH undDELETE verwenden, die für die Interaktion mit Webseiten und APIs unerlässlich sind.
• Benutzerdefinierte Header: Legen Sie benutzerdefinierte Header (z. B.User-Agentund andere) fest, um einen echten Browser nachzuahmen oder die Basisauthentifizierung zu verarbeiten.
• Sitzungsverwaltung: Mit dem Objektrequests.Session()können Sie Cookies und Header über mehrere Anfragen hinweg beibehalten. Dies ist nützlich für das Scraping von Websites, die eine Anmeldung erfordern oder den Sitzungsstatus beibehalten müssen.
• Timeouts und Fehlerbehandlung: Sie können Timeouts festlegen, um hängende Anfragen zu vermeiden, und Ausnahmen für ein robustes Scraping behandeln.
• Proxy-Unterstützung: Sie können Ihre Anfragen über Proxys leiten, was hilfreich ist, um IP-Sperren zu umgehen und auf geografisch eingeschränkte Inhalte zuzugreifen.

Was ist Scrapy?

Scrapyist ein Open-Source-Web-Scraping-Framework, das in Python geschrieben ist. Es wurde entwickelt, um Daten aus Websites auf schnelle, effiziente und skalierbare Weise zu extrahieren.

Scrapy bietet ein komplettes Framework zum Crawlen von Websites, zum Extrahieren von Daten und zum Speichern dieser Daten in verschiedenen Formaten (z. B. JSON, CSV usw.). Es ist besonders nützlich für groß angelegte Web-Scraping-Projekte, da es komplexe Crawling-Aufgaben und gleichzeitige Anfragen unter Einhaltung der Crawling-Regeln bewältigen kann.

Zu den wichtigsten Funktionen von Scrapy für das Web-Scraping gehören:

• Integriertes Web-Crawling: Scrapy ist alsWeb-Crawler konzipiert. Das bedeutet, dass es automatisch Links auf einer Webseite verfolgen kann, sodass Sie mit minimalem Aufwand mehrere Seiten oder ganze Websites scrapen können.
• Asynchrone Anfragen: Es verwendet eine asynchrone Architektur, um mehrere Anfragen gleichzeitig zu bearbeiten. Dadurch ist es viel schneller alsPython-HTTP-ClientswieRequests.
• Selektoren für die Datenextraktion: Scrapy bietet die Möglichkeit, Daten aus HTML mithilfe von XPaths und CSS-Selektoren zu extrahieren.
• Middleware zur Anpassung: Es unterstützt Middleware, um die Verarbeitung von Anfragen und Antworten anzupassen.
• Automatische Drosselung: Es kann Anfragen automatisch drosseln, um eine Überlastung des Zielservers zu vermeiden. Das bedeutet, dass es die Crawling-Geschwindigkeit basierend auf den Antwortzeiten und der Auslastung des Servers anpassen kann.
• Umgang mitrobots.txt: Es respektiert dierobots.txt-Dateifür das Web-Scraping und stellt sicher, dass Ihre Scraping-Aktivitäten den Regeln der Website entsprechen.
• Proxy- und User-Agent-Rotation: Scrapy unterstütztProxy-RotationundUser-Agent-Rotationüber Middlewares, wodurch IP-Sperren und -Erkennung vermieden werden können.

Scrapy vs. Requests: Funktionsvergleich für das Web-Scraping

Nachdem Sie nun gelernt haben, was Requests und Scrapy sind, ist es an der Zeit, ihre Verwendung für das Web-Scraping eingehend zu vergleichen:

Anwendungsfälle

Scrapy ist ein vollwertiges Web-Scraping-Framework für große und komplexe Scraping-Projekte. Es eignet sich ideal für Aufgaben, die das Crawlen mehrerer Seiten, gleichzeitige Anfragen und den Datenexport in strukturierten Formaten umfassen.

Requests hingegen ist eine Bibliothek, die HHTP-Anfragen verwaltet. Daher eignet sie sich besser für einfache Aufgaben wie das Abrufen einer einzelnen Webseite, die Interaktion mit APIs oder das Herunterladen von Dateien.

Asynchrone Anfragen und Parallelität

Scrapy basiert aufTwisted, einem ereignisgesteuerten Netzwerk-Framework für Python. Das bedeutet, dass es asynchrone und mehrere Anfragen gleichzeitig verarbeiten kann, was es für groß angelegtes Scraping viel schneller macht.

Requests hingegen unterstützt asynchrone oder parallele Anfragen nicht nativ. Wenn Sie asynchrone HTTP-Anfragen stellen möchten, können Sie es mitGRequests integrieren.

Crawling

Wenn die EinstellungROBOTSTXT_OBEYauf„True” gesetzt ist, liest Scrapy die Dateirobots.txt, folgt automatisch den zulässigen Links auf einer Webseite und crawlt die zulässigen Seiten.

Requests verfügt über keine integrierten Crawling-Funktionen, sodass Sie Links manuell definieren und zusätzliche Anfragen stellen müssen.

Datenextraktion

Scrapy bietet integrierte Unterstützung für die Datenextraktion mitXPath- und CSS-Selektoren, wodurch das Parsing von HTML und XML vereinfacht wird.

Requests verfügt über keine Funktionen zur Datenextraktion. Sie müssen externe Bibliotheken wieBeautifulSoup zum Parsing und Extrahieren von Daten verwenden.

Middleware

Scrapy bietet anpassbare Middlewares für die Verarbeitung vonProxys,Wiederholungsversuchen,Headern und mehr. Dadurch ist es für fortgeschrittene Scraping-Aufgaben sehr gut erweiterbar.

Requests bietet hingegen keine Middleware-Unterstützung, sodass Sie Funktionen wieProxy-Rotationoder Wiederholungsversuche manuell implementieren müssen.

Drosselung

Scrapy verfügt über eine integrierte automatische Drosselungsfunktion, mit der die Crawling-Geschwindigkeit basierend auf den Antwortzeiten und der Auslastung des Servers angepasst werden kann. Auf diese Weise können Sie vermeiden, dass der Zielserver mit HTTP-Anfragen überflutet wird.

Requests verfügt über keine integrierte Drosselungsfunktion. Wenn Sie eine Drosselung implementieren möchten, müssen Sie manuell Verzögerungen zwischen den Anfragen hinzufügen, beispielsweise mit der Methode time.sleep().

Proxy-Rotation

Scrapy unterstützt die Proxy-Rotation über Middlewares, wodurch IP-Sperren leicht vermieden und Websites anonym gecrawlt werden können.

Requests bietet keine integrierte Funktion für die Proxy-Rotation. Wenn Sie Proxys mitRequests verwalten möchten, müssen Sie Proxys manuell konfigurieren und benutzerdefinierte Logik schreiben,wie in unserer Anleitung erläutert.

Fehlerbehandlung

Scrapy enthält integrierte Wiederholungsmechanismen fürfehlgeschlagene Anfragen, wodurch es robust im Umgang mit Netzwerkfehlern oder Serverproblemen ist.

Im Gegensatz dazu müssen Sie bei Requests Fehler und Ausnahmen manuell behandeln, beispielsweise mithilfe destry-except-Blocks. Ziehen Sie auch Bibliotheken wieretry-requests in Betracht.

Datei-Downloads

Scrapy unterstützt Dateidownloads über dieFilesPipeline, erfordert jedoch zusätzliche Einstellungen für die Verarbeitung großer Dateien oder Streaming.

Requests bietet eine einfache und unkomplizierte Unterstützung für Dateidownloads mit dem Parameter stream=True in der Methode requests.get().

Scrapy vs. Requests: Vergleich der beiden Bibliotheken anhand eines Paginierungsszenarios

Sie wissen nun, was Requests und Scrapy sind. Machen Sie sich bereit für einen schrittweisen Tutorial-Vergleich für ein bestimmtes Web-Scraping-Szenario!

Der Schwerpunkt liegt auf dem Vergleich dieser beiden Bibliotheken in einem Paginierungsszenario.Die Handhabung der Paginierung beim Web-Scrapingerfordert eine benutzerdefinierte Logik für das Verfolgen von Links und die Datenextraktion auf mehreren Seiten.

Die Zielseite istQuotes to Scrape, die Zitate berühmter Autoren auf verschiedenen Seiten bereitstellt:

Das Ziel des Tutorials ist es, zu zeigen, wie man mit Scrapy und Requests die Zitate von allen Seiten abruft. Wir beginnen mit Requests, da dessen Verwendung möglicherweise komplexer ist als die von Scrapy.

Voraussetzungen

Um die Tutorials für Scrapy und Requests nachzuvollziehen, mussPython 3.7 oder höherauf Ihrem Rechner installiert sein.

Verwendung von Requests für das Web-Scraping

In diesem Kapitel lernen Sie, wie Sie mit Requests alle Zitate von der Zielseite scrapen können.

Beachten Sie, dass Sie Requests nicht allein verwenden können, um Daten direkt von Webseiten zu scrapen. Sie benötigen außerdem einenHTML-Parser wie BeautifulSoup.

Schritt 1: Einrichten der Umgebung und Installieren der Abhängigkeiten

Angenommen, Sie nennen den Hauptordner Ihres Projekts requests_scraper/. Am Ende dieses Schritts hat der Ordner die folgende Struktur:

requests_scraper/
    ├── requests_scraper.py
    └── venv/

Dabei ist

• requests_scraper.pydie Python-Datei ist, die den gesamten Code enthält
• venv/die virtuelle Umgebung enthält

Sie können das Verzeichnisvenv/fürdie virtuelle Umgebungwie folgt erstellen:

python -m venv venv

Um sie zu aktivieren, führen Sie unter Windows Folgendes aus:

venvScriptsactivate

Entsprechend führen Sie unter macOS und Linux Folgendes aus:

source venv/bin/activate

Jetzt können Sie die erforderlichen Bibliotheken installieren mit:

pip install requests beautifulsoup4

Schritt 2: Einrichten der Variablen

Sie können nun damit beginnen, Code in die Datei requests_scraper.py zu schreiben.

Richten Sie zunächst die Variablen wie folgt ein:

base_url = "https://quotes.toscrape.com"
all_quotes = []

Hier haben Sie Folgendes definiert:

• base_urlals Start-URL der Website, die gecrawlt werden soll
• all_quotesals leere Liste, in der alle gescrapten Angebote gespeichert werden

Schritt 3: Erstellen Sie die Scraping-Logik

Sie können die Scraping- und Crawling-Logik mit dem folgenden Code implementieren:

url = base_url
while url:
    # Senden Sie eine GET-Anfrage an die aktuelle Seite.
    response = requests.get(url)

    # Analysieren Sie den HTML-Code der Seite.
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

    # Finden Sie alle Zitatblöcke
    quotes = soup.select(".quote")
    for quote in quotes:
        text = quote.select_one(".text").get_text(strip=True)
        author = quote.select_one(".author").get_text(strip=True)
        tags = [tag.get_text(strip=True) for tag in quote.select(".tag")]
        all_quotes.append({
            "text": text, 
            "author": author, 
            "tags": ",".join(tags)
        })

    # Nach der Schaltfläche „Weiter” suchen
    next_button = soup.select_one("li.next")
    if next_button:
        # Extrahieren Sie die URL aus der Schaltfläche „Weiter“ und
        # legen Sie sie als nächste zu scrapend Seite fest.
        next_page = next_button.select_one("a")["href"]
        url = base_url + next_page
    else:
        url = None

Dieser Code:

• Instanziiert einewhile-Schleife, die so lange ausgeführt wird, bis alle Seiten gescrapt sind
• Unter derwhile-Schleife:
  • soup.``select``()fängt alle HTML-Elemente mit Zitaten auf der Seite ab. Der HTML-Code der Seite ist so strukturiert, dass jedes Zitat-Element eine Klasse namens„quote“ hat.
  • Derfor-Zyklus durchläuft allequote-Klassen, um den Text, den Autor und die Tags aus den Zitaten mit den Scraping-Methoden von Beautiful Soup zu extrahieren. Hier benötigen Sie eine benutzerdefinierte Logik für Tags, da jedes quote-Element mehr als ein Tag enthalten kann.
    
• Nach dem Scraping der gesamten Seite sucht das Skript nach der Schaltfläche„Weiter”. Wenn die Schaltfläche vorhanden ist, extrahiert es den Link zur nächsten Seite. Anschließend wird die Basis-URL über die Variableurl = base_url + next_page auf die nächste URL aktualisiert. Wenn der Prozess die letzte Seite erreicht, wird die nächste URL auf„None” gesetzt und der Prozess beendet.

Schritt 4: Anhängen der Daten an eine CSV-Datei

Nachdem Sie nun alle Daten gescrapt haben, können Sie sie wie folgt an eine CSV-Datei anhängen:

with open("quotes.csv", mode="w", newline="", encoding="utf-8") as file:
    writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=["text", "author", "tags"])
    writer.writeheader()
    writer.writerows(all_quotes)

Dieser Teil des Skripts verwendet dieCSV-Bibliothek, um:

• Den Namen der CSV-Ausgabedatei alsquotes.csv festzulegen.
• Öffnen der CSV-Datei im Schreibmodus (mode="w") und:
  • Schreibt die Kopfzeile in die CSV-Datei
  • Schreibt alle gescrapten Zitate in die Datei

Schritt 5: Alles zusammenfügen

Dies ist der gesamte Code für diesen Teil des Tutorials zu Scrapy vs. Requests:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

# URL der Website
base_url = "https://quotes.toscrape.com"
# Liste zum Speichern aller Zitate
all_quotes = []

# Beginne mit dem Scraping auf der ersten Seite
url = base_url
while url:
    # Sende eine GET-Anfrage an die aktuelle Seite
    response = requests.get(url)

    # Parse den HTML-Code der Seite
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

    # Alle Zitatblöcke finden
    quotes = soup.select(".quote")
    for quote in quotes:
        text = quote.select_one(".text").get_text(strip=True)
        author = quote.select_one(".author").get_text(strip=True)
        tags = [tag.get_text(strip=True) for tag in quote.select(".tag")]
        all_quotes.append({
            "text": text, 
            "author": author, 
            "tags": ",".join(tags)
        })

    # Nach der Schaltfläche „Weiter” suchen
    next_button = soup.select_one("li.next")
    if next_button:
        # URL aus der Schaltfläche „Weiter“ extrahieren und
        # als nächste zu scrapend Seite festlegen
        next_page = next_button.select_one("a")["href"]
        url = base_url + next_page
    else:
        url = None

# Speichern Sie die Zitate in einer CSV-Datei
with open("quotes.csv", mode="w", newline="", encoding="utf-8") as file:
    writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=["text", "author", "tags"])
    writer.writeheader()
    writer.writerows(all_quotes)

Führen Sie das obige Skript aus:

python requests_scraper.py

Eine Datei namensquotes.csvwird im Projektordner angezeigt:

So verwenden Sie Scrapy für das Web-Scraping

Nachdem Sie nun gelernt haben, wie Sie Requests für das Web-Scraping verwenden, können Sie sich ansehen, wie Sie Scrapy mit derselben Zielseite und demselben Ziel verwenden.

Schritt 1: Einrichten der Umgebung und Installieren der Abhängigkeiten

Angenommen, Sie möchten den Hauptordner Ihres Projekts scrapy_scraper/ aufrufen .

Erstellen und aktivieren Sie zunächst eine virtuelle Umgebung wie zuvor gezeigt und installieren Sie Scrapy:

pip install scrapy

Starten Sie Scrapy, um den Hauptordner mit vordefinierten Dateien in quotes_scraper/ zu füllen, mit:

scrapy startproject quotes_scraper

Dies ist die resultierende Struktur Ihres Projekts:

scrapy_scraper/ 
├── quotes_scraper/ # Hauptordner des Scrapy-Projekts
│   ├── __init__.py  
│   ├── items.py # Definiert die Datenstruktur für gescrapte Elemente 
│   ├── middlewares.py # Benutzerdefinierte Middlewares
│   ├── pipelines.py # Verarbeitet die Nachbearbeitung der gescrapten Daten 
│   ├── settings.py # Projekteinstellungen 
│   └── spiders/ # Ordner für alle Spider  
├── venv/ 
└── scrapy.cfg # Scrapy-Konfigurationsdatei

Schritt 2: Definieren Sie die Elemente

Die Datei items.py definiert die Struktur der Daten, die Sie scrapen möchten. Da Sie die Zitate, Autoren und Tags abrufen möchten, definieren Sie diese wie folgt:

import scrapy

class QuotesScraperItem(scrapy.Item):
    quote = scrapy.Field()
    author = scrapy.Field()
    tags = scrapy.Field()

Schritt 3: Definieren Sie den Haupt-Spider

Erstellen Sie im Ordner spiders/ die folgenden Python-Dateien:

• __init__.py, die das Verzeichnis als Python-Paket kennzeichnet
• quotes_spider.py

Die Datei quotes_spider.py enthält die eigentliche Scraping-Logik:

import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from ..items import QuotesScraperItem

class QuotesSpider(CrawlSpider):
    name = "quotes"
    allowed_domains = ["quotes.toscrape.com"]
    start_urls = ["https://quotes.toscrape.com/"]

    # Regeln für das Folgen von Paginierungslinks definieren
    rules = (
        Rule(LinkExtractor(restrict_css="li.next a"), callback="parse_item", follow=True),
    )

    def parse_item(self, response):
        # Zitate, Autoren und Tags extrahieren
        for quote in response.css("div.quote"):
            item = QuotesScraperItem()
            item["quote"] = quote.css("span.text::text").get()
            item["author"] = quote.css("small.author::text").get()
            item["tags"] = quote.css("div.tags a.tag::text").getall()
            yield item

Der obige Ausschnitt definiert die Klasse QuotesSpider(), die Folgendes tut:

• Definiert die zu scrapend URL.
• Definiert die Regel für die Paginierung mit der KlasseRule(), sodass der Crawler alle folgenden Seiten verfolgen kann.
• Extrahiert das Zitat, den Autor und das Tag mit der Methodeparse_item().

Schritt 4: Definieren Sie die Einstellungen

Das Anhängen der Daten an eine CSV-Datei erfordert einige spezielle Konfigurationen in Scrapy. Öffnen Sie dazu die Datei settings.py und fügen Sie die folgenden Variablen zur Datei hinzu:

FEED_FORMAT = "csv"  
FEED_URI = "quotes.csv" 

Diese Einstellungen haben folgende Funktionen:

• FEED_FORMATdefiniert das Ausgabeformat der Datei (das verschiedene Typen haben kann).
• FEED_URIdefiniert den Namen der Ausgabedatei

Schritt 5: Crawler ausführen

Die Python-Dateien, die in den vorherigen Schritten nicht erwähnt wurden, sind für dieses Tutorial nicht relevant, sodass Sie sie mit den Standarddaten belassen können.

Um den Crawler zu starten, gehen Sie in den Ordner quotes_scraper/:

cd quotes_scraper

Führen Sie dann den Crawler aus:

scrapy crawl quotes

Dieser Befehl instanziiert die Klasse QuotesSpider() in der Datei quotes_spider.py, die den Crawler startet. Die endgültige CSV-Datei, die Sie erhalten, ist identisch mit der, die Sie mit Requests und BeautifulSoup erhalten haben!

Dieses Beispiel zeigt also:

• Wie Scrapy aufgrund seiner Eigenschaften besser für große Projekte geeignet ist.
• Wie die Verwaltung der Paginierung mit Scrapy einfacher ist, da Sie nur eine Regel verwalten müssen, anstatt wie im vorherigen Fall eine benutzerdefinierte Logik zu schreiben.
• Wie das Anhängen von Daten an eine CSV-Datei mit Scrapy einfacher ist. Das liegt daran, dass Sie nur zwei Einstellungen hinzufügen müssen, anstatt die klassische benutzerdefinierte Logik zu erstellen, die Sie beim Schreiben eines Python-Skripts erstellen würden, das dies tut.

Gemeinsame Einschränkungen von Scrapy und Requests

Obwohl Scrapy und Requests in Web-Scraping-Projekten weit verbreitet sind, haben sie auch einige Nachteile.

Im Einzelnen ist eine der allgemeinen Einschränkungen, denen jede Scraping-Bibliothek oder jedes Scraping-Framework unterliegt,die IP-Sperre. Sie haben gelernt, dass Scrapy eine Drosselung bietet, mit der Sie die Geschwindigkeit anpassen können, mit der der Server angefordert wird. Dennoch reicht dies oft nicht aus, um zu verhindern, dass Ihre IP gesperrt wird.

Die Lösung, um zu verhindern, dass Ihre IP gesperrt wird, besteht darin, Proxys in Ihren Code zu implementieren. Schauen wir uns an, wie das geht!

Verwendung von Proxys mit Requests

Wenn Sie einen einzelnen Proxy in Requests verwenden möchten, verwenden Sie die folgende Logik:

 Proxy = {
     "http": "<HTTP_PROXY_URL>",
     "https": "<HTTPS_PROXY_URL>"
 }
 response = requests.get(url, proxies=Proxy)

Weitere Informationen zu Proxys und Rotierenden Proxys in Requests finden Sie in diesen Anleitungen in unserem Blog:

• Anleitung zur Verwendung eines Proxys mit Python Requests
• Verwendung von Proxys zur Rotation von IP-Adressen in Python

Verwendung von Proxys in Scrapy

Wenn Sie einen einzelnen Proxy in Ihren Code implementieren möchten, fügen Sie die folgenden Einstellungen zur Datei settings.py hinzu:

# Einen einzelnen Proxy konfigurieren
HTTP_PROXY = "<PROXY_URL>"

# HttpProxyMiddleware aktivieren und die standardmäßige UserAgentMiddleware deaktivieren
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy.HttpProxyMiddleware': 110,
    'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware': None,
}

Mit diesen Einstellungen werden alle Anfragen über den angegebenen Proxy geleitet. Weitere Informationen finden Sie in unseremLeitfaden zur Scrapy-Proxy-Integration.

Wenn Sie stattdessen rotierende Proxys implementieren möchten, können Sie dieBibliothekscrapy-rotating-proxies verwenden. Ebenso können Sie einen automatisch rotierenden Residential-Proxy verwenden.

Wenn Sie auf der Suche nach zuverlässigen Proxys sind, denken Sie daran, dass das Proxy-Netzwerk von Bright Data von Fortune-500-Unternehmen und über 20.000 Kunden weltweit geschätzt wird. Dieses umfangreiche Netzwerk umfasst:

• Residential-Proxys: Über 72 Millionen Residential-IPs in mehr als 195 Ländern.
• Datacenter-Proxys: Über 770.000 Datacenter-IPs.
• ISP-Proxys: Über 700.000 ISP-IPs.
• Mobile-Proxy: Über 7 Millionen mobile IPs.

Fazit

In diesem Blogbeitrag zum Vergleich von Scrapy und Requests haben Sie mehr über die Rolle der beiden Bibliotheken beim Web-Scraping erfahren. Sie haben ihre Funktionen für das Abrufen von Seiten und die Datenextraktion kennengelernt und ihre Leistung in einem realistischen Szenario mit Seitenumbruch verglichen.

Requests erfordert mehr manuelle Logik, bietet jedoch größere Flexibilität für benutzerdefinierte Anwendungsfälle, während Scrapy etwas weniger anpassungsfähig ist, aber die meisten Tools bereitstellt, die für strukturiertes Scraping erforderlich sind.

Sie haben auch ihre Einschränkungen entdeckt, wie z. B. potenzielle IP-Sperren und Probleme mit geografisch eingeschränkten Inhalten. Glücklicherweise lassen sich diese Herausforderungenmit Proxysoder speziellen Web-Scraping-Lösungen wieden Web Scrapers von Bright Data überwinden.

Die Scrapers lassen sich nahtlos in Scrapy und Requests integrieren, sodass Sie öffentliche Daten von großen Websites ohne Einschränkungen extrahieren können.

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