Blog / Web Data
Web Data

Die 25 besten Web-Scraping-Projektideen für 2025

25 leistungsstarke Web-Scraping-Projektideen mit Tools, Tipps und Anwendungsfällen – perfekt für Anfänger und fortgeschrittene Entwickler, die echte Scraper erstellen möchten.
21 min lesen
Bright Data favicon
Antonello Zanini
Best Web Scraping Ideas blog image

In diesem Blogbeitrag erfahren Sie mehr:

  • Ob jetzt ein guter Zeitpunkt ist, ein Web-Scraping-Projekt zu starten
  • Welches Technologiepaket Sie verwenden sollten
  • 25 Ideen für Web-Scraping-Projekte, damit Sie mit einem soliden Plan beginnen können

Lasst uns eintauchen!

Ist die Entwicklung eines Web-Scraping-Projekts eine gute Idee?

Es ist fast ein Jahrzehnt her, dass The Economist den Artikel “The world’s most valuable resource is no longer oil, but data” veröffentlichte. Damals war das eine kühne Behauptung. Fast zehn Jahre später erscheint sie fast selbstverständlich.

Daten sind Geld, und es ist keine Überraschung, dass viele der nach Marktkapitalisierung wertvollsten Unternehmen der Welt – wie Google, Meta, Amazon und Apple – alle eng mit Daten verbunden sind. In ähnlicher Weise haben viele Start-ups, vor allem im Bereich der künstlichen Intelligenz, ihren Erfolg durch das heimliche Auslesen von Webdaten und deren Verwendung zum Trainieren leistungsstarker Modelle begründet.

Brauchen wir wirklich noch mehr Beweise dafür, dass es immer ein guter Zeitpunkt ist, ein Web Scraping-Projekt zu starten? Schauen Sie sich nur an, wie viele Unternehmen ihren Reichtum mit Daten aufgebaut haben – die Antwort ist ein klares Ja.

Jetzt fragen Sie sich vielleicht, was die besten Web-Scraping-Projektideen sind. Nun, genau darum geht es in diesem Artikel – lesen Sie also weiter!

Beste Programmiersprachen und Stacks für Web Scraping

Wie bereits erwähnt, werden Python und JavaScript oft als die besten Sprachen für Web Scraping angesehen. Das liegt daran, dass sie anfängerfreundlich sind, eine starke Unterstützung durch die Community haben und eine breite Palette von Bibliotheken bieten, die auf Scraping-Aufgaben zugeschnitten sind.

Allerdings gibt es kein Patentrezept für Web Scraping. Die Bibliotheken, Tools und Dienste, die Sie verwenden sollten, hängen von der Art der Website ab, auf die Sie abzielen. Im Folgenden finden Sie eine kurze Zusammenfassung:

  • Statische Websites: ****Verwenden Sie einen HTTP-Client wie Requests oder Axios zusammen mit einem HTML-Parser wie Beautiful Soup oder Cheerio.
  • Dynamische Websites: ****Verwenden Sie Browser-Automatisierungstools wie Playwright, Selenium oder Puppeteer.

Zusätzlich können Sie integrieren:

Ausführlichere Anleitungen zum Web-Scraping und empfohlene Tech-Stacks finden Sie in den folgenden Ressourcen:

Beste Web Scraping Projektideen

Entdecken Sie 25 der spannendsten Projekte zum Thema Web Scraping in diesem Jahr. Zu jedem Projekt finden Sie eine kurze Beschreibung, gefolgt von:

  • Niveau: Ob das Projekt für Anfänger, Fortgeschrittene oder Profis im Web Scraping gedacht ist.
  • Beispiele: Echte Websites und Anwendungen, auf die diese Scraping-Technik anwendbar ist.
  • Empfohlene Tools: Eine kuratierte Liste von Open-Source-Bibliotheken und Premium-Tools, die Sie bei der Extraktion der gewünschten Daten unterstützen.
  • Weiterführende Lektüre: Links zu hilfreichen Anleitungen, Artikeln und Tutorials, um Ihr Verständnis für die Erstellung des spezifischen Web Scraping-Projekts zu vertiefen.

Sind Sie bereit, sich inspirieren zu lassen? Lassen Sie uns ein paar coole Web-Scraping-Ideen ausprobieren!

Hinweis: Die unten aufgeführten Web-Scraping-Projekte sind in zufälliger Reihenfolge aufgeführt. Suchen Sie sich einfach eines aus und lassen Sie sich von dem motivieren, das Sie bevorzugen!

Projekt #1: Automatisierter Produktpreisvergleich

Die Idee ist, einen Web Scraper zu entwickeln, der die Produktpreise in mehreren Online-Shops verfolgt. Das Ziel ist es, Preisschwankungen im Laufe der Zeit zu beobachten, um Inflation und wirtschaftliche Trends zu verstehen oder einfach die besten Angebote zu finden.

Durch das Scrapen von E-Commerce-Websites wie Amazon, eBay und Walmart kann der Preisüberwachungsscraper Produktpreise und Versandkosten verfolgen. Benutzer sollten auch in der Lage sein, Warnungen für Preisrückgänge einzurichten, was es einfacher macht, fundierte Kaufentscheidungen zu treffen.

🎯 Niveau: Mittelstufe bis Fortgeschrittene

🧪 Beispiele:

  • PreisGrabber
  • Shopzilla
  • camelcamelcamel.com

🛠️ Empfohlene Werkzeuge:

🔗 Weitere Lektüre:

Projekt #2: Nachrichtenaggregation

Ein Nachrichtenaggregator sammelt Schlagzeilen, Artikelzusammenfassungen oder ganze Artikel aus mehreren Online-Nachrichtenquellen. Dann präsentiert er sie den Nutzern auf der Grundlage ihrer spezifischen Präferenzen und Konfigurationen. Eine solche Anwendung zielt auf bestimmte Themen, Schlüsselwörter oder Kategorien von Top-Nachrichtenseiten ab und extrahiert Inhalte entweder programmatisch oder mithilfe von KI-gestütztem Content Parsing.

Durch die Aggregation von Nachrichteninhalten können Benutzer Medientrends analysieren, aktuelle Meldungen verfolgen oder die Daten in eine Empfehlungsmaschine einspeisen. Denken Sie daran, dass es bereits mehrere beliebte Nachrichtenaggregatoren gibt, da dies eine der gängigsten und am weitesten verbreiteten Web-Scraping-Projektideen ist.

🎯 Niveau: Fortgeschrittene

🧪 Beispiele:

  • SQUID
  • Flipboard
  • NewsBreak

🛠️ Empfohlene Werkzeuge:

🔗 Weitere Lektüre:

Projekt Nr. 3: Job Search Portal Builder

Bei diesem Web-Scraping-Projekt geht es um das Sammeln von Stellenangeboten von beliebten Job-Suchplattformen wie LinkedIn und Indeed. Ziel ist es, ein Tool zu entwickeln, das Stellenausschreibungen auf der Grundlage von benutzerdefinierten Kriterien wie Standort, Branche, Berufsbezeichnung und Gehaltsspanne ausliest.

Mit diesen Daten können Sie ein Jobportal aufbauen, das Stellenangebote für alle Branchen zusammenfasst oder sich auf eine bestimmte Nische konzentriert. Die Nutzer könnten diese Plattform dann nutzen, um nach Stellenangeboten zu suchen, personalisierte Empfehlungen auf der Grundlage ihrer Profile oder Präferenzen zu erhalten und Arbeitsmarkttrends zu analysieren, um fundierte Karriereentscheidungen zu treffen.

🎯 Niveau: Mittelstufe bis Fortgeschrittene

🧪 Beispiele:

  • In der Tat
  • Einstellungs-Café
  • Jobs vereinfachen

🛠️ Empfohlene Werkzeuge:

🔗 Weitere Lektüre:

Projekt #4: Überwachung von Flugtickets

Bei diesem Projekt geht es darum, einen Web Scraper zu erstellen, der Flugticketpreise, Verfügbarkeiten und mehr von verschiedenen Fluggesellschaften und Reise-Websites erfasst. Die Flugdaten ändern sich häufig, abhängig von Faktoren wie Verfügbarkeit, Nachfrage, Saison und Wetter. Daher sollte der Scraper schnell genug sein, um Preisdaten in Echtzeit zu erfassen.

Ein echtes Flugticket-Überwachungstool sollte auch erweiterte Funktionen für die Analyse enthalten, z. B. die Möglichkeit, Preisschwankungen im Zeitverlauf zu verfolgen, die besten Angebote zu nutzen und E-Mail- oder Benachrichtigungsmeldungen einzurichten.

🎯 Niveau: Mittelstufe bis Fortgeschrittene

🧪 Beispiele:

  • Expedia
  • Google-Flüge
  • Skyscanner
  • Kajak

🛠️ Empfohlene Werkzeuge:

🔗 Weitere Lektüre:

Projekt #5: Film-/Fernsehserien-Empfehlung

Ein Empfehlungssystem für Filme und Fernsehserien kann durch das Auslesen von Daten aus bekannten Film- und Fernsehdatenbanken wie IMDb, Rotten Tomatoes oder Metacritic entwickelt werden. Der Scraper sammelt relevante Informationen wie Titel, Genres, Nutzerbewertungen, Rezensionen und Erscheinungsdaten.

Diese Daten können dann genutzt werden, um eine auf maschinellem Lernen basierende Empfehlungsmaschine zu erstellen, die Filme oder Fernsehsendungen auf der Grundlage der Sehgewohnheiten, Bewertungen oder Vorlieben des Nutzers vorschlägt.

🎯 Niveau: Fortgeschrittene

🧪 Beispiele:

  • MovieLens
  • OneMovie
  • Geschmack

🛠️ Empfohlene Werkzeuge:

🔗 Weitere Lektüre:

Projekt Nr. 6: Analyse von Sportspielern/Mannschaften

Für dieses Web-Scraping-Projekt müssen Sie Daten von Sport- und Verbandswebsites abrufen. Sie müssen eine Anwendung oder einen Dienst erstellen, der die Leistung von Teams und einzelnen Sportlern verfolgt, einschließlich Metriken wie Assists, Verletzungen und andere Statistiken.

Durch die Analyse dieser Sportdaten können die Nutzer Einblicke in Leistungstrends von Spielern gewinnen, Sportler und Teams über mehrere Saisons hinweg vergleichen und zukünftige Leistungen vorhersagen. Dieses Konzept kann auf mehrere Sportarten angewendet werden, von Basketball über Fußball und Boxen bis hin zu Tennis.

🎯 Niveau: Anfänger

🧪 Beispiele:

  • Sport-Referenz.de
  • Transfermarkt
  • Basketball-Referenz.de

🛠️ Empfohlene Werkzeuge:

🔗 Weitere Lektüre:

Projekt Nr. 7: Aktienanalyse und Börsenscanning

Ein beliebtes Web-Scraping-Projekt ist das Sammeln von Finanz- und Aktiendaten von Börsenplattformen, Brokern oder offiziellen Markt-Websites. Sie sollten einen Scraper entwickeln, der wichtige Kennzahlen wie Aktienkurse, Gewinnberichte, Markttrends, Kurs-Gewinn-Verhältnisse, Dividendenrenditen und mehr verfolgt und analysiert.

Durch das Sammeln dieser Daten können die Benutzer Investitionsmöglichkeiten analysieren, die Entwicklung von Aktien verfolgen und die finanzielle Gesundheit von Unternehmen im Laufe der Zeit überwachen. Ein solches Tool wäre besonders wertvoll für Aktienhändler, Investoren, Finanzanalysten oder jeden, der fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Marktdaten treffen möchte.

🎯 Niveau: Mittelstufe bis Fortgeschrittene

🧪 Beispiele:

  • Investopedia
  • MarketWatch
  • TipRanks

🛠️ Empfohlene Werkzeuge:

🔗 Weitere Lektüre:

Projekt Nr. 8: SERP-Scraping für RAG

Hochwertige Daten für RAG-Pipelines(Retrieval-Augmented Generation) zu finden, ist nicht immer einfach. Deshalb verlassen sich viele KI-Modelle auf einen einfachen, aber effektiven Ansatz: Sie füttern das Modell mit den besten Suchergebnissen von Google oder anderen großen Suchmaschinen zu einem bestimmten Stichwort.

Das Scraping von SERPs (Search Engine Results Pages) ist eine leistungsstarke Methode, um frische, relevante Webinhalte für RAG-Systeme zu sammeln – oder jede andere Anwendung, die Daten aus vertrauenswürdigen Quellen benötigt. Die Idee ist, URLs, Seitentitel, Snippets und sogar ganzseitige Inhalte aus Quellen wie Google, Bing, DuckDuckGo und anderen Suchmaschinen zu extrahieren.

Diese gesammelten Daten können KI-Assistenten, Frage-Antwort-Bots oder Wissensabfragesysteme mit aktuellen und kontextreichen Informationen versorgen.

🎯 Niveau: Fortgeschrittene

🧪 Beispiele:

  • Perplexität
  • Google AI Überblick
  • AI-Suchagenten

🛠️ Empfohlene Werkzeuge:

🔗 Weitere Lektüre:

Projekt #9: Reiseplan-Generator

Reisedaten sind auf zahlreichen Websites verfügbar, darunter TripAdvisor, Yelp, Airbnb, Expedia und Google Maps. Wenn Sie diese Daten mit einem benutzerdefinierten Scraper abrufen, können Sie automatisch Reiserouten für Ihre Nutzer erstellen.

Ziel ist es, Informationen über Sehenswürdigkeiten, Hotels, Restaurants und Aktivitäten an einem bestimmten Ort zu sammeln. Durch die Integration von Verkehrsdaten aus Google Maps können Sie diese Informationen in einer strukturierten Reiseroute organisieren, die auf den Präferenzen der Nutzer wie Budget, Dauer und Interessen basiert.

Die Nutzer könnten eine solche Plattform nutzen, um ihre Reisen zu planen, ungewöhnliche Reiseziele zu entdecken und individuelle, auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Reiserouten zu erstellen.

🎯 Niveau: Mittelstufe bis Fortgeschrittene

🧪 Beispiele:

  • Wanderlog
  • TripIt

🛠️ Empfohlene Werkzeuge:

🔗 Weitere Lektüre:

Projekt Nr. 10: GitHub Repository und Codebase Retriever

In diesem Projekt werden Sie gebeten, ein automatisiertes Skript zu erstellen, das Metadaten und Codeschnipsel aus öffentlichen GitHub-Repositories sammelt. Zu den Informationen, die Sie auslesen könnten, gehören Repository-Namen, Beschreibungen, Sterne, Forks, Mitwirkende, verwendete Sprachen, README-Inhalte und sogar Code-Dateien.

Diese Daten sind wichtig für Entwickler, die Inspiration suchen, Wettbewerbsanalysen durchführen oder Datensätze für maschinelles Lernen oder KI erstellen. Außerdem können Sie damit die besten Projekte für bestimmte Bereiche wie Webentwicklung, Data Science oder DevOps verfolgen und identifizieren.

Beachten Sie, dass ähnliche Web-Scraping-Projektideen auch für Bitbucket, GitLab und andere Plattformen umgesetzt werden können.

🎯 Niveau: Fortgeschrittene

🧪 Beispiele:

  • Tolle Listen
  • GitHub Star Geschichte
  • GitHub-Statistik-Generator

🛠️ Empfohlene Werkzeuge:

🔗 Weitere Lektüre:

Projekt #11: Analyse von Online-Spielbewertungen

Bei dem aktuellen Projekt geht es um das Sammeln von Nutzerrezensionen und -bewertungen auf Plattformen wie Steam, Metacritic, IGN und ähnlichen Spieleportalen. Diese Daten können genutzt werden, um Stimmungen zu analysieren, Trends zu erkennen und Erkenntnisse über beliebte Spiele oder Spielgenres zu gewinnen.

Durch die Verarbeitung einer großen Anzahl von Bewertungen können Sie wiederkehrende Themen wie Leistungsprobleme, Gameplay-Highlights oder die allgemeine Zufriedenheit der Nutzer aufdecken. Diese Erkenntnisse können bei Kaufentscheidungen helfen, Branchentrends aufspüren oder personalisierte Spieleempfehlungen liefern.

🎯 Niveau: Anfänger

🧪 Beispiele:

  • SteamDB
  • CriticDB

🛠️ Empfohlene Werkzeuge:

🔗 Weitere Lektüre:

Projekt #12: Web Scraping Krypto Preise

Dieses Projekt konzentriert sich auf die Entwicklung eines Web-Scraping-Bots, der automatisch Kryptowährungspreise von Börsen und Finanzseiten wie CoinMarketCap, CoinGecko oder Binance sammelt. Der Scraper hilft dabei, Preisschwankungen, Handelsvolumen und Markttrends in Echtzeit zu verfolgen.

Mit diesen Daten können Benutzer die Leistung von Kryptowährungen analysieren, Marktbewegungen erkennen oder automatisierte Handelsstrategien anwenden. Diese Art von Web-Scraping-Projekt ist besonders nützlich für Krypto-Investoren, Analysten und Entwickler, die Dashboards oder Finanztools erstellen. Beachten Sie, dass eine ähnliche Logik auch für NFT-Scraping angewendet werden kann.

🎯 Niveau: Mittelstufe bis Fortgeschrittene

🧪 Beispiele:

  • CryptoCompare.de
  • Kraken

🛠️ Empfohlene Werkzeuge:

🔗 Weitere Lektüre:

Projekt Nr. 13: Buchempfehlungssystem

Ein Buchempfehlungssystem lässt sich effektiv mit Web Scraping aufbauen. Alles, was Sie brauchen, ist ein automatisiertes Skript, das Buchdaten – wie Titel, Autoren, Genres, Nutzerbewertungen und Rezensionen – von Online-Buchhandlungen, Rezensionsplattformen oder öffentlichen Katalogen sammelt.

Die gescrapten Daten können dann für eine auf maschinellem Lernen basierende Empfehlungsmaschine verwendet werden, die Bücher auf der Grundlage der Vorlieben des Benutzers, der Lesehistorie oder der allgemeinen Beliebtheitstrends vorschlägt. Diese Art von Scraping-Projekt bietet den Lesern personalisierte Empfehlungen. Außerdem kann es für Entwickler von Vorteil sein, die sich mit maschinellem Lernen oder Empfehlungssystemen beschäftigen.

🎯 Niveau: Fortgeschrittene

🧪 Beispiele:

  • Goodreads
  • Bücherregal
  • StoryGraph
  • Bookly

🛠️ Empfohlene Werkzeuge:

🔗 Weitere Lektüre:

Projekt #14: Politische Datenanalyse

Dieser Scraper sollte Daten von Regierungswebsites, politischen Nachrichtenagenturen, Wahlergebnisseiten oder Social-Media-Plattformen abrufen. Zu den abzurufenden Daten gehören politische Trends, die öffentliche Stimmung und die Dynamik der Wahlen.

Ziel ist es, Werkzeuge zu entwickeln, die helfen, Veränderungen in der öffentlichen Meinung, im Wählerverhalten oder in der Wirksamkeit von Kampagnen zu visualisieren oder vorherzusagen. Durch die Zusammenstellung und Analyse dieser Informationen können Forscher, Journalisten oder auch normale Bürger tiefere Einblicke in die politische Landschaft gewinnen.

Datenwissenschaftler und Webentwickler könnten diese Daten auch zur Erstellung von Dashboards und Vorhersagemodellen nutzen.

🎯 Niveau: Anfänger bis Fortgeschrittene

🧪 Beispiele:

  • 270zuGewinnen
  • PDI

🛠️ Empfohlene Werkzeuge:

🔗 Weitere Lektüre:

Projekt #15: Analyse der Hotelpreisgestaltung

Die Idee hinter diesem Web-Scraping-Projekt ist es, automatisch Hotelzimmerpreise von Buchungsplattformen und Hotelseiten zu sammeln. Das ultimative Ziel ist es, eine Überwachungsanwendung zu entwickeln, die zeigt, wie sich die Preise in Abhängigkeit von Faktoren wie Standort, Saison, Nachfrage und Verfügbarkeit ändern.

Die Nutzer können Preistrends im Laufe der Zeit analysieren, Preise auf verschiedenen Plattformen vergleichen und sogar zukünftige Preise vorhersagen. Dies ist besonders nützlich für preisbewusste Reisende, Reiseblogger oder Unternehmen, die Preisinformationen in ihre Dienste integrieren möchten.

🎯 Niveau: Anfänger

🧪 Beispiele: ]

  • Buchen.com
  • Airbnb
  • Hotels.de
  • Agoda

🛠️ Empfohlene Werkzeuge:

🔗 Weitere Lektüre:

Projekt Nr. 16: Rezeptur-Empfehlungssystem

Wir alle haben uns schon einmal mit leerem Magen und fast leerem Kühlschrank gefragt: “Was können wir mit dem machen, was wir haben?” KI könnte helfen, aber nur, wenn sie mit Rezeptdaten von beliebten Rezept-Websites wie Allrecipes, Food Network oder Epicurious trainiert wurde.

Ziel ist es, ein Empfehlungssystem zu schaffen, das den Nutzern Rezepte vorschlägt, die auf den vorhandenen Zutaten, diätetischen Einschränkungen, bevorzugten Küchen oder Mahlzeitentypen basieren. Indem Sie Rezeptdetails wie Zutaten, Anweisungen, Bewertungen und Nährwertangaben auslesen, können Sie diese Daten in eine Empfehlungsmaschine einspeisen.

Die Nutzer können nach Rezepten suchen, die ihren Vorlieben entsprechen, Einkaufslisten erstellen und sogar Vorschläge für Mahlzeiten erhalten, die auf den Zutaten basieren, die sie bereits in ihrem Kühlschrank haben.

🎯 Niveau: Anfänger bis Fortgeschrittene

🧪 Beispiele:

  • SuperCook
  • RezeptRadar

🛠️ Empfohlene Werkzeuge:

  • Schöne Suppe
  • Puppenspieler
  • TensorFlow oder PyTorch für auf tiefem Lernen basierende Empfehlungssysteme

🔗 Weitere Lektüre:

Projekt #17: Event-Aggregator für lokale Treffen und Konferenzen

Bei diesem Web-Scraping-Projekt geht es darum, Veranstaltungsdaten von lokalen Meetup-Plattformen, Konferenz-Websites, Veranstaltungslisten oder sogar Social-Media-Kanälen zu extrahieren. Ziel ist es, Veranstaltungen auf der Grundlage von Nutzerpräferenzen wie Ort, Branche, Datum und Verfügbarkeit von Eintrittskarten zusammenzustellen.

Durch die Erfassung dieser Daten können die Nutzer anstehende Veranstaltungen durchsuchen, personalisierte Empfehlungen erhalten und sogar Konferenzen oder Networking-Möglichkeiten in ihren Interessengebieten verfolgen.

🎯 Niveau: Fortgeschrittene

🧪 Beispiele:

  • Meetup.com
  • Eventbrite

🛠️ Empfohlene Werkzeuge:

🔗 Weitere Lektüre:

Projekt #18: Analyse der Unternehmensfinanzen

Bei diesem Projekt geht es darum, Finanzdaten aus Unternehmensberichten, Gewinn- und Verlustrechnungen oder Finanznachrichtenquellen zu sammeln. Ziel ist es, wichtige Finanzkennzahlen wie Umsatz, Gewinnspannen, Aktienkursentwicklung und Markttrends zu verfolgen und zu analysieren.

Durch die Erfassung dieser Daten können die Benutzer Finanzmodelle erstellen, Investitionsmöglichkeiten analysieren und die finanzielle Gesundheit von Unternehmen im Laufe der Zeit verfolgen. Eine solche Anwendung würde Finanzanalysten, Angel-Investoren, Risikokapitalgeber oder Geschäftsleute unterstützen, die über die Marktentwicklung auf dem Laufenden bleiben wollen.

🎯 Niveau: Anfänger bis Fortgeschrittene

🧪 Beispiele:

  • AngelList
  • Goldene Saat
  • Wefunder

🛠️ Empfohlene Werkzeuge:

🔗 Weitere Lektüre:

Projekt #19: Real Estate Market Analyzer

Hier geht es darum, Daten von Immobilienplattformen und lokalen MLS-Listen(Multiple Listing Service) abzurufen. Sie möchten Informationen über die Immobilie sammeln, z. B. Preise, Quadratmeterzahl, Ausstattung, Lage, historische Trends und Daten über die Nachbarschaft. Anschließend können Sie ein Dashboard oder ein Analysetool für die Immobiliensuche erstellen.

Ihr Scraper sollte auch in der Lage sein, Immobilienangebote in Echtzeit zu überwachen, Marktpreise in verschiedenen Regionen zu vergleichen und Trends wie neu entstehende Stadtteile oder Preisschwankungen zu erkennen. Mit diesen Daten können die Nutzer fundierte Entscheidungen über den Kauf, den Verkauf oder die Investition in Immobilien treffen.

🎯 Niveau: Fortgeschrittene

🧪 Beispiele:

  • Zillow
  • Redfin
  • Idealista

🛠️ Empfohlene Werkzeuge:

🔗 Weitere Lektüre:

Projekt #20: Analyse von Kundenrezensionen

Ein Web Scraping-Projekt, bei dem Kundenrezensionen von E-Commerce-Plattformen, Rezensionsseiten oder App-Stores abgerufen werden. In diesem Fall sollte der Scraper Details wie Sternebewertungen, Bewertungsinhalte, Zeitstempel und Produktnamen extrahieren.

Die gesammelten Daten können dann analysiert werden, um Einblicke in die Benutzerzufriedenheit, die Produktleistung und die allgemeine Stimmung zu gewinnen. Durch die Anwendung von NLP-Techniken können Unternehmen und Entwickler Trends identifizieren, wiederkehrende Probleme erkennen und fundierte Verbesserungen und Entscheidungen treffen.

🎯 Niveau: Anfänger bis Fortgeschrittene

🧪 Beispiele:

  • Birdeye
  • Tagembed
  • Rezension Züchter
  • Überprüfung Bot

🛠️ Empfohlene Werkzeuge:

🔗 Weitere Lektüre:

Projekt #21: Werkzeug zur Analyse sozialer Medien

Social-Media-Plattformen wie X, Reddit, Instagram und LinkedIn sind reichhaltige Quellen für Daten zu Trends, Hashtags, Stimmungen und Publikumsinteresse.

Sie sollten einen Scraper entwickeln, der öffentliche Beiträge, Kommentare, Likes, Shares und Follower-Statistiken sammelt. Organisieren und visualisieren Sie dann diese Daten, um die Markenstimmung zu überwachen, virale Themen zu verfolgen oder die Wirkung von Marketingkampagnen auf verschiedenen Plattformen zu messen.

Ein solches Tool wäre besonders wertvoll für Vermarkter, Forscher, Influencer und Start-ups, die Erkenntnisse aus den sozialen Medien gewinnen wollen.

🎯 Niveau: Mittelstufe bis Fortgeschrittene

🧪 Beispiele:

  • Streamlit
  • Socialinsider

🛠️ Empfohlene Werkzeuge:

🔗 Weitere Lektüre:

Projekt #22: Influencer-Datenbank

Bei diesem Web Scraping-Projekt geht es darum, Daten von Social-Media-Plattformen zu sammeln, um eine Datenbank von Influencern zu erstellen. Die sozialen Medien sollten Informationen wie Namen, Social-Media-Handles, Follower-Zahlen, Engagement-Metriken, Nischen und geografische Standorte sammeln.

Vermarkter oder Agenturen können diese Daten dann nutzen, um die richtigen Influencer für Kampagnen zu identifizieren oder Influencer-Trends zu analysieren. Zu den Plattformen, von denen Daten abgegriffen werden können, gehören TikTok, YouTube, Facebook, Instagram, X, Reddit und andere.

🎯 Niveau: Fortgeschrittene

🧪 Beispiele:

  • Sozialklinge
  • Aufwind
  • AspireIQ

🛠️ Empfohlene Werkzeuge:

🔗 Weitere Lektüre:

Projekt #23: Research Paper Tracker

Künstliche Intelligenz ist nicht nur ein Trend, sondern ein sich rasch entwickelndes wissenschaftliches Gebiet. Das Gleiche gilt für die Datenwissenschaft und andere wissenschaftliche Bereiche. Die Idee hinter diesem Projekt zum Web Scraping ist es, akademische Arbeiten und Preprints von Plattformen wie arXiv, Google Scholar, ResearchGate und ähnlichen abzurufen.

Ziel ist es, einen Tracker zu erstellen, der die Nutzer über die neuesten Veröffentlichungen, Trends und Durchbrüche auf dem Laufenden hält. Anhand dieser Daten könnten die Nutzer die Veröffentlichungen nach Themen filtern, eine personalisierte Leseliste erstellen oder Benachrichtigungen für bestimmte Teilbereiche wie NLP, Computer Vision oder generative KI erhalten.

🎯 Niveau: Anfänger

🧪 Beispiele:

  • Papiere mit Code

🛠️ Empfohlene Werkzeuge:

🔗 Weitere Lektüre:

Projekt Nr. 24: Ressourcenzentrum für Sprachenlernen

Das Erlernen einer neuen Sprache erfordert Zeit – und die richtigen Ressourcen. Bei dieser Web-Scraping-Projektidee geht es darum, einen zentralen Hub mit Inhalten von Sprachlernplattformen, Blogs, Foren und Videoseiten zu erstellen.

Zu den wichtigsten Ressourcen in diesem Bereich gehören Grammatiktipps, Vokabellisten, Aussprachehilfen, Lernaufgaben und Medienempfehlungen wie Videos oder Podcasts.

Mit diesen Daten können Sie den Lernenden ein kuratiertes Angebot an Sprachressourcen zur Verfügung stellen, das auf ihr Niveau, ihre Interessensgebiete oder ihren Lernstil zugeschnitten ist. Auf diese Weise können Sie ein Tool für Sprachschüler und Pädagogen entwickeln.

🎯 Niveau: Anfänger

🧪 Beispiele:

  • FluentU
  • Neu falten

🛠️ Empfohlene Werkzeuge:

🔗 Weitere Lektüre:

Projekt Nr. 25: Aggregator für Freiwilligenangebote

Weltweit gibt es Tausende von gemeinnützigen Organisationen, Wohltätigkeits-Websites und Freiwilligen-Plattformen. Bei diesem Web-Scraping-Projekt geht es darum, Daten aus diesen Quellen zu sammeln und sie in einem zentralen Portal zusammenzufassen.

Mit den gesammelten Freiwilligenangeboten können die Nutzer nach Möglichkeiten suchen, die auf ihren Präferenzen basieren, z. B. Ort, Zeitaufwand, Fähigkeiten und Interessen. Die Nutzer können auch personalisierte Empfehlungen erhalten und Möglichkeiten nach Termin, Organisation oder Anlass verfolgen.

🎯 Niveau: Anfänger

🧪 Beispiele:

  • Idealist
  • VolunteerMatch

🛠️ Empfohlene Werkzeuge:

  • Scrapy
  • BeautifulSoup
  • Python-Anfragen

🔗 Weitere Lektüre:

Schlussfolgerung

In diesem Beitrag haben Sie mehrere coole Web-Scraping-Projektideen gesehen. Eines haben all diese Projekte gemeinsam: Die meisten Ziel-Websites implementieren Anti-Scraping-Maßnahmen, wie z. B.:

  • IP-Sperren
  • CAPTCHAs
  • Fortschrittliche Anti-Bot-Erkennungssysteme
  • Browser und TLS-Fingerprinting

Dies sind nur einige der Herausforderungen, denen Web-Scraper regelmäßig begegnen. Überwinden Sie sie alle mit den Dienstleistungen von Bright Data:

  • Proxy-Dienste: Mehrere Arten von Proxys zur Umgehung von Geobeschränkungen, mit mehr als 150 Millionen IPs.
  • Scraping-Browser: Ein Playright-, Selenium-, Puppeter-kompatibler Browser mit eingebauten Freischaltfunktionen.
  • Web Scraper APIs: Vorkonfigurierte APIs zum Extrahieren strukturierter Daten aus über 100 wichtigen Domains.
  • Web Unlocker: Eine All-in-One-API, die die Freischaltung von Websites mit Anti-Bot-Schutz ermöglicht.
  • SERP-API: Eine spezielle API, die Suchmaschinenergebnisse freischaltet und vollständige SERP-Daten extrahiert.

Erstellen Sie ein Bright Data-Konto und testen Sie unsere Scraping-Produkte und Datenerfassungsdienste mit einer kostenlosen Testversion!

Gratis testen

Starte mit Google

Keine Kreditkarte erforderlich

Inhaltsverzeichnis
    Dedizierte Scraper-APIs & No-Code-Scraper

    Über 120+ Scraper für alle beliebten Domains. Vereinfache dein Web Scraping.

    Gratis testen
    Einfach nur Daten? Spar dir das Scraping.

    Hunderte fertige Datensätze aus allen beliebten Domains.

    Datensatz abrufen

    Das könnte Sie auch interessieren

    web scraping with NODRIVER blog image
    Web Data
    Bright Data favicon
    Jake Nulty

    Web Scraping mit NODRIVER im Jahr 2025

    Meistern Sie Web Scraping mit NODRIVER. Dieser Leitfaden behandelt die Einrichtung, die wichtigsten Funktionen und Methoden zur Optimierung Ihrer Datenextraktions-Workflows.
    29-May-2025
    10 min lesen
    web scraping with claude blog image
    Web Data
    Bright Data favicon
    Jake Nulty

    Web Scraping mit Claude im Jahr 2025

    Lernen Sie, wie Sie mit Claude AI Web Scraping automatisieren und strukturierte Daten mühelos mit Python extrahieren können.
    15-May-2025
    22 min lesen
    Building AI-Ready Vector Datasets for LLMs blog image
    AI
    Bright Data favicon
    Satyam Tripathi

    Aufbau von KI-tauglichen Vektordatensätzen für LLMs: Ein Leitfaden mit Bright Data, Google Gemini und Pinecone

    Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) verändern die Art und Weise, wie wir auf Informationen zugreifen und intelligente Anwendungen entwickeln. Um ihr volles Potenzial auszuschöpfen, insbesondere bei bereichsspezifischem Wissen oder geschützten Daten, ist die Erstellung hochwertiger, strukturierter Vektordatensätze entscheidend. Die Leistung und Genauigkeit eines LLM hängt direkt von der Qualität der Eingabedaten ab. Schlecht aufbereitete […]
    14-May-2025
    20 min lesen