Beim Web-Scraping geht es nicht einfach nur um die Beschaffung von Daten, sondern darum, dynamische Websites zu überlisten, Verbote zu umgehen und Chaos in verwertbare Erkenntnisse zu verwandeln. Sobald Sie dies beherrschen, werden Sie nicht mehr aufzuhalten sein. – Forest Knight, Gründer @DevNotes
Die Realität des Web-Scraping: Lektionen aus meiner Erfahrung
Hallo, ich bin Forrest. Über die Jahre habe ich eine Menge Web-Scraping betrieben. Und ich kann Ihnen versichern, es ist eine wahre Reise. Vom Kampf gegen 403 Forbidden-Fehler bis hin zu nicht vorgesehenen CAPTCHAs oder einfach nur der Sperrung meiner IP – habe ich alles erlebt. Wenn auch Sie das durchgemacht haben, dann wissen Sie, was es bedeutet. Doch mit der Zeit habe ich Strategien entwickelt, um solche Probleme zu bewältigen und vor allem ethisch und rechtlich unbedenklich vorzugehen (ja, dieser Teil ist ebenfalls wichtig).
Deshalb möchte ich Ihnen im Folgenden erläutern, was Web-Scraping ist, mit welchen Herausforderungen ich konfrontiert wurde und welche Lösungen ich umgesetzt habe. Dieser Artikel wird Ihnen helfen, egal ob Sie gerade damit anfangen oder Ihre Fähigkeiten verfeinern wollen.
Was ist Web-Scraping und warum sollten Sie sich damit beschäftigen?
Zunächst zu den Grundlagen. Web-Scraping ist der Prozess der programmgesteuerten Extraktion von Daten aus Websites. Sie senden eine Anfrage an eine Website, holen sich die gewünschten Daten, analysieren diese und verwenden sie anschließend für den von Ihnen angestrebten Zweck.
Beispielsweise betreibe ich einen Newsletter namens DevNotes, in dem ich Beiträge aus den Bereichen Softwaretechnik und Informatik sammle. Anstatt von Website zu Website zu springen und Links manuell zu kopieren, habe ich ein Skript geschrieben, das die Inhalte für mich scrapt. Dieses Skript erfasst die gewünschten Inhalte und bündelt sie an einem Ort, sodass ich bestimmen kann, was ich übernehmen möchte.
Weitere Beispiele aus der Praxis? Das Sammeln von Produktdaten für Preisvergleiche, die Überwachung von Aktienkursen oder sogar die Analyse der Stimmung in Nachrichtenartikeln. Unternehmen sind zur Entscheidungsfindung auf Daten angewiesen, um Prozesse zu automatisieren und, ja, vielleicht sogar, um Millionen einzusparen oder zu verdienen. Genau deshalb stellt Web-Scraping eine äußerst wertvolle Fähigkeit dar.
Die Herausforderungen moderner Web-Technologien
Und an dieser Stelle wird es knifflig. Websites sind heutzutage nicht mehr das, was sie einmal waren. Sie werden dynamisch gestaltet, oft mit Single-Page-Webanwendungen (SPAs) oder unter Verwendung von Ajax zum Laden von Inhalten. Dies erschwert das Scraping erheblich, da die gewünschten Daten nicht unbedingt in der ursprünglichen HTML-Datei enthalten sind.
Denken Sie zum Beispiel an YouTube. Scrollen Sie nach unten zu den Kommentaren oder empfohlenen Videos und Sie werden feststellen, dass diese dynamisch geladen werden, während Sie weiterscrollen. Für Scraper ist das ein Albtraum. Denn anstatt alle Daten auf einmal zu erfassen, sind Skripte erforderlich, die das Scrollen bzw. Klicken zum Laden der Daten simulieren.
Und die Lösung? Mit Tools wie Selenium, Playwright und Puppeteer können Sie mit Websites interagieren, als wären Sie ein echter Benutzer. Sie können diese Tools skripten, um das Laden von Inhalten abzuwarten oder Ajax-Aufrufe auszulösen. Und wenn das alles noch nicht ausreicht, nutze ich Plattformen wie Scraping-Browser, um die korrekte Darstellung der dynamischen Inhalte zu gewährleisten.
Optimierung von Skripten, Fehlerbehandlung und spontane Anpassungen
Bei umfangreichen Scraping-Projekten können Sie sich schlampige Codes nicht leisten. Glauben Sie mir, ich musste das auf die harte Tour lernen. Websites wie Amazon oder Walmart sind gewaltig und deren Strukturen können sich ohne vorherige Ankündigung ändern. Das bedeutet, man muss vorausplanen:
- Optimierung von Skripten: Verwenden Sie effiziente CSS- oder XPath-Selektoren, um unnötigen Verarbeitungsaufwand zu minimieren.
- Fehlerbehandlung: Implementieren Sie Wiederholungen für Server-Timeouts und protokollieren Sie für das Debugging unerwartete Änderungen in HTML.
- Adaptive Algorithmen: Schreiben Sie Skripte, die Änderungen im Seitenlayout erkennen und entsprechend automatisch anpassen können. Dadurch müssen Sie Ihren Scraper nicht bei jeder Änderung der Website neu schreiben.
Diese Maßnahmen gewährleisten nicht nur eine reibungslose Ausführung Ihrer Skripte, sondern machen sie auch zukunftssicher. Sie verbringen weniger Zeit mit Korrekturen und haben mehr Zeit für Ihre eigentlichen Aufgaben.
Bewältigung von Anti-Scraping-Maßnahmen
Ah, Anti-Scraping-Maßnahmen. Wenn Sie jemals Daten von einer großen Website abgerufen haben, werden Sie wahrscheinlich auf IP-Sperren, CAPTCHAs oder Ratenbeschränkungen gestoßen sein. Websites sind gerissen – sie erkennen, wenn Anfragen zu schnell kommen oder alle von derselben IP stammen.
Wie lautet die Lösung? Proxys Allerdings nicht einfach irgendwelche Proxys. Sie brauchen eine KI-gesteuerte Proxy-Verwaltung mit einem rotierenden Pool von IPs. Auf diese Weise werden Ihre Anfragen verteilt, wodurch es für Websites schwieriger wird, Ihren Scraper zu entdecken. Darüber hinaus müssen Sie das menschliche Verhalten simulieren, also die Rate Ihrer Anfragen dynamisch anpassen – hierfür gibt es intelligente Algorithmen, welche die Rate begrenzen.
Ich verwende dafür die Tools von Bright Data. Sie verfügen über 72 Millionen rotierende IPs aus 195 Ländern. Im Ernst, versuchen Sie das nicht alleine zu machen.
Verwendung der ausgewerteten Daten
Das Scraping von Daten ist lediglich der erste Schritt. Als nächstes stellt sich die Frage: Was werden Sie mit diesen Daten tun? Ich gehe folgendermaßen vor:
- Speicherung: Verwenden Sie die richtige Datenbank. Für unstrukturierte Daten sollten Sie NoSQL-Datenbanken wie MongoDB verwenden. Für strukturierte Daten sind SQL-Datenbanken wie PostgreSQL die erste Wahl.
- ETL-Prozesse: Bereinigen, transformieren und integrieren Sie die Daten mit ETL-Tools (Extrahieren, Transformieren, Laden) in Ihre Systeme. Dies gewährleistet, dass die Daten nutzbar und konsistent sind.
- Big-Data-Tools: Sollten Sie mit großen Datenmengen arbeiten, sind Plattformen wie Apache Hadoop oder Spark ideal für die verteilte Speicherung und Verarbeitung.
- Bereitstellung: Geben Sie Ihre Daten über Cloud-Speicher (Amazon S3, Google Cloud), Webhooks oder sichere Dateiübertragungen wie SFTP weiter.
Sobald Sie alles eingerichtet haben, können Sie Analysen durchführen bzw. die Daten in Business-Intelligence-Tools wie Tableau oder Power BI einspeisen.
Ethische und rechtliche Aspekte
Seien wir ehrlich: Web-Scraping bewegt sich in einer gewissen Grauzone. Nur weil Daten öffentlich sind, heißt das noch lange nicht, dass man sie nach Belieben scrapen kann. Ehe Sie mit dem Scrapen anfangen, sollten Sie sicherstellen, dass Sie nicht gegen Gesetze oder die Nutzungsbedingungen der Plattform verstoßen.
Dennoch gibt es einen Unterschied zwischen dem, was illegal ist, und dem, was gegen die Nutzungsbedingungen einer Website verstößt. So kann es zum Beispiel völlig legal sein, öffentliche Daten zu scrapen, ohne sich anzumelden, auch wenn dies technisch betrachtet gegen die Regeln der Website verstößt. Aber vertrauen Sie nicht einfach nur auf mein Wort – ich bin kein Anwalt. Wenn Sie unsicher sind, wenden Sie sich an jemanden, der sich damit auskennt.
Um auf Nummer sicher zu gehen, verwende ich Tools, die mir bei der Einhaltung der Vorschriften helfen. Bright Data hat beispielsweise ein ganzes Trust-Center, das sich mit ethischem Web-Scraping befasst. Dort wird sichergestellt, dass alles ordnungsgemäß abläuft, sodass ich mich um eine Sache weniger kümmern muss.
Zusammengefasst
Beim Web-Scraping geht es nicht nur um das Schreiben von Skripten zur Datenbeschaffung. Vielmehr geht es darum, Herausforderungen zu meistern, Ihren Arbeitsablauf zu optimieren und dabei ethische Grundsätze einzuhalten. Ganz gleich, ob Sie Scraping für persönliche Projekte oder für geschäftliche Zwecke betreiben, entscheidend ist, dass Sie anpassungsfähig und effizient bleiben.
Ich hoffe, diese Aufschlüsselung hilft Ihnen auf Ihrer Web-Scraping-Reise. Sollten Sie etwas Neues gelernt haben oder diese Information hilfreich finden, teilen Sie es mir bitte mit. Und hey, wenn Sie einfach nur zum Vergnügen hier sind – auch gut. Wie auch immer, ich wünsche Ihnen viel Spaß beim Scraping und bis zur nächsten Ausgabe.