2 Möglichkeiten zum Extrahieren von Daten aus einem Webcrawler mit einem Python-Skript

Daten sind der Eckpfeiler jeder Branche. Es ermöglicht Ihnen, Ihre Kunden zu verstehen, das Kundenerlebnis zu verbessern und die Verkaufsprozesse zu optimieren. Das Erfassen verwertbarer Daten ist jedoch nicht einfach, insbesondere wenn es sich um ein neues Unternehmen handelt. Glücklicherweise können Sie Daten von den Websites von Mitbewerbern extrahieren und verwenden, wenn Sie nicht in der Lage waren, genügend Daten von Ihrer eigenen Website oder Plattform zu generieren. Sie können dies mit einem Webcrawler und Scraper tun. Obwohl sie nicht gleich sind, werden sie oft zusammen verwendet, um eine saubere Datenextraktion zu erreichen. In diesem Artikel erklären wir die Unterschiede zwischen einem Web-Crawler und einem Web-Scraper und untersuchen auch, wie man einen Web-Crawler für die Datenextraktion und Lead-Generierung erstellt.

Web-Crawler vs. Web-Scraper

Ein Web-Crawler ist eine Gruppe von Bots, genannt Spider, die eine Website crawlen – sie liest den gesamten Inhalt einer Seite durch, um Inhalte und Links zu entdecken, und indiziert all diese Informationen in einer Datenbank. Es verfolgt auch weiterhin jeden Link auf einer Seite und crawlt Informationen, bis alle Endpunkte erschöpft sind. Ein Crawler sucht nicht nach bestimmten Daten, sondern durchsucht alle Informationen und Links auf einer Seite. Die von einem Webcrawler indizierten Informationen werden durch einen Scraper geleitet, um bestimmte Datenpunkte zu extrahieren und eine nutzbare Informationstabelle zu erstellen. Nach dem Screen Scraping wird die Tabelle im Allgemeinen als XML-, SQL- oder Excel-Datei gespeichert, die von anderen Programmen verwendet werden kann.

So bauen Sie einen Webcrawler

Python ist die am häufigsten verwendete Programmiersprache zum Erstellen von Webcrawlern, da die gebrauchsfertigen Bibliotheken die Aufgabe vereinfachen. Der erste Schritt besteht darin, Scrapy (ein Open-Source-Web-Crawling-Framework, das in Python geschrieben ist) zu installieren und die Klasse zu definieren, die später ausgeführt werden kann: import scrapy class spider1(scrapy.Spider): name = 'IMDBBot' start_urls = ['http ://www.imdb.com/chart/boxoffice'] def parse(self, response): Pass Hier:

1. Die Scrapy-Bibliothek wird importiert
2. Dem Crawler-Bot wird ein Name zugewiesen, in diesem Fall „IMDBBot“.
3. Die Start-URL für das Crawlen wird mithilfe der Variable start_urls definiert. In diesem Fall haben wir uns für die Top Box Office-Liste auf IMDB entschieden
4. Ein Parser ist enthalten, um einzugrenzen, was aus der Crawl-Aktion extrahiert wird

Wir können diese Spider-Klasse jederzeit mit dem Befehl „scrapyrunspider1.py“ ausführen. Die Ausgabe dieses Programms enthält alle Textinhalte und Links innerhalb der Seite, die in einem umschlossenen Format gespeichert sind. Das umschlossene Format ist nicht direkt lesbar, aber wir können das Skript ändern, um bestimmte Informationen zu drucken. Wir fügen dem parse-Abschnitt des Programms die folgenden Zeilen hinzu: … def parse(self, response): for e in response.css('div#boxoffice>table>tbody>tr'): yield { 'title': ”. join(e.css('td.titleColumn>a::text').extract()).strip(), 'weekend': ".join(e.css('td.ratingColumn')[0].css ('::text').extract()).strip(), 'gross': .join(e.css('td.ratingColumn')[1].css('span.secondaryInfo::text') .extract()).strip(), 'Wochen': .join(e.css('td.weeksColumn::text').extract()).strip(), 'image': e.css(' td.posterColumn img::attr(src)').extract_first(), } … Die DOM-Elemente „title“, „weekend“ usw. wurden mit dem Inspect-Tool von Google Chrome identifiziert. Wenn wir das Programm jetzt ausführen, erhalten wir die Ausgabe: [ {„brutto“: „$93.8M“, „weeks“: „1“, „weekend“: „$93.8M“, „image“: „https://images-na. ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BYWVhZjZkYTItOGIwYS00NmRkLWJlYjctMWM0ZjFmMDU4ZjEzXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UY67_CR0,0,45,67_AL_.jpg“, „Titel“: „Justice League“}, {“7weeks“:$. „1“, „Wochenende“: „$27.5M“, „Bild“: „https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BYjFhOWY0OTgtNDkzMC00YWJkLTk1NGetYWUxNjhmMmQ5ZjYyXkEyXkFqcGdeQXVyMjMxOTE0ODA@._V1_UX45_7,0,4_5CR0,4_5CR0,4_5CR0,0, AL “, „Titel“: „Wunder“}, {„Brutto“: „247,3 Millionen $“, „Wochen“: „3“, „Wochenende“: „21,7 Millionen $“, „Bild“: „https://images-na .ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BMjMyNDkzMzI1OF5BMl5BanBnXkFtZTgwODcxODg5MjI@._V1_UY67_CR0,0,45,67_AL_.jpg”, “title”: “Thor: Ragnarok”}, … ] Diese Daten können in ein SQL, Excel extrahiert werden , XML-Datei oder auch mittels HTML- und CSS-Programmierung dargestellt. Wir haben jetzt erfolgreich einen Web-Crawler und Scraper gebaut, um Daten aus IMDB mit Python zu extrahieren. So erstellen Sie Ihren eigenen Webcrawler für das Web Harvesting.

So generieren Sie Leads

Webcrawler sind für jede Branche äußerst nützlich, sei es E-Commerce, Gesundheitswesen, FnB oder Fertigung. Das Erhalten umfangreicher und sauberer Datensätze hilft Ihnen bei mehreren Geschäftsprozessen. Diese Daten können verwendet werden, um Ihre Zielgruppe zu definieren und Benutzerprofile während der Ideenfindungsphase zu erstellen, personalisierte Marketingkampagnen zu erstellen und Kaltakquise an E-Mails für den Verkauf durchzuführen. Extrahierte Daten sind besonders praktisch, um Leads zu generieren und Interessenten in Kunden umzuwandeln. Der Schlüssel liegt jedoch darin, die richtigen Datensätze für Ihr Unternehmen zu erhalten. Sie können dies auf zwei Arten tun:

1. Erstellen Sie Ihren eigenen Webcrawler und extrahieren Sie selbst Daten von Zielseiten
2. Nutzen Sie DaaS-Lösungen (Data as a Service).

Wir haben bereits gesehen, wie man mit Python selbst Daten extrahieren kann. Obwohl dies eine gute Option ist, ist die Verwendung eines DaaS-Lösungsanbieters wahrscheinlich der effizienteste Weg, um Webdaten zu extrahieren.

Einführung von Daten als Lösungen

Ein Dienstleister für die Extraktion von Webdaten, wie wir von PromptCloud, übernimmt den gesamten Erstellungs- und Ausführungsprozess für Sie. Alles, was Sie tun müssen, ist die URL der Website, die Sie crawlen möchten, und die Informationen, die Sie extrahieren möchten, anzugeben. Sie können je nach Bedarf auch mehrere Standorte, Datenerfassungshäufigkeit und Bereitstellungsmechanismen angeben. Der Dienstanbieter passt dann das Programm an, führt es aus und liefert Ihnen extrahierte Daten, solange die Sites die Extraktion von Webdaten nicht gesetzlich verbieten. Dies reduziert den Zeit- und Arbeitsaufwand Ihrerseits erheblich, und Sie können sich auf die Verwendung der Daten konzentrieren, anstatt Programme zu erstellen, um sie zu extrahieren.

Abschließende Gedanken

Auch wenn es verschiedene Lösungen auf dem Markt gibt, bieten die meisten nicht genügend Spielraum für individuelle Anpassungen. Sie haben oft Datensätze, die Ihren Anforderungen nahe kommen, aber nicht genau den Anforderungen Ihres Unternehmens entsprechen. Die Dienste von PromptCloud hingegen haben nachweislich Ergebnisse geliefert. Wir haben bereits Webcrawler und Scraper für Branchen wie E-Commerce, Finanzen, Reisen, Immobilien und Automobil entwickelt (sehen Sie sich alle unsere Anwendungsfälle an). Wir ermöglichen eine intelligente Entscheidungsfindung in Unternehmen, indem wir spezifische und strukturierte Datensätze liefern. Unsere Plattform ist hochgradig anpassbar, sodass Sie sie an Ihre Geschäftsanforderungen anpassen können. Wir verfügen über das Know-how und die Infrastruktur, die zum Crawlen und Scrapen riesiger Datenmengen erforderlich sind. Welche Website Sie auch crawlen möchten, wir erledigen dies in Sekundenschnelle. Wenden Sie sich mit Ihren Anforderungen an uns, und wir werden uns mit einer Lösung in Verbindung setzen.