Was ist Webscraping?

Web Scraping ist unter vielen anderen Namen bekannt, je nachdem, wie ein Unternehmen es nennen möchte, Screen Scraping, Web Data Extraction, Web Harvesting und mehr, ist eine Technik, die verwendet wird, um große Datenmengen von Websites zu extrahieren.

Scraping ist der Prozess, bei dem die Daten von verschiedenen Websites und Repositories extrahiert und lokal für die sofortige Verwendung oder spätere Analyse gespeichert werden. Daten werden gemäß der Struktur der extrahierten Daten in einem lokalen Dateisystem oder in Datenbanktabellen gespeichert.

Die meisten Websites, die wir regelmäßig besuchen, erlauben uns nur, den Inhalt zu sehen und gestatten im Allgemeinen keine Kopier- oder Download-Möglichkeit. Das manuelle Kopieren der Daten ist so gut wie das Schneiden von Zeitungen und kann Tage und Wochen dauern.

Web Scraping ist die Technik zur Automatisierung dieses Prozesses, sodass ein intelligentes Skript Ihnen helfen kann, Daten von Webseiten Ihrer Wahl zu extrahieren und sie in einem strukturierten Format zu speichern.

Eine Web-Scraping-Software lädt automatisch mehrere Webseiten nacheinander und extrahiert Daten gemäß den Anforderungen. Es ist entweder speziell für eine bestimmte Website erstellt oder kann basierend auf einer Reihe von Parametern so konfiguriert werden, dass es mit jeder Website funktioniert. Mit einem Klick auf eine Schaltfläche können Sie die auf einer Website verfügbaren Daten ganz einfach in einer Datei auf Ihrem Computer speichern.

In der heutigen Welt führen intelligente Bots Web Scraping durch. Im Gegensatz zum Screen Scraping, das nur kopiert, was die Pixel auf einem Bildschirm anzeigen, extrahieren diese Bots den zugrunde liegenden HTML-Code sowie die in einer Datenbank im Hintergrund gespeicherten Daten.

Einige bemerkenswerte Vorteile von Web Scraping und wofür wird Web Scraping verwendet:

1. Scraping Produktdetails und Preise

Unternehmen durchsuchen E-Commerce-Websites nach Preisen, Produktbeschreibungen und Bildern, um alle möglichen Daten zu erhalten, um Analysen und Vorhersagemodelle zu verbessern. Der Preisvergleich hat es in den letzten Jahren für Unternehmen sehr wichtig gemacht, die Tarife ihrer Konkurrenten zu kennen. Wenn die Preise nicht wettbewerbsfähig sind, können E-Commerce-Websites in kürzester Zeit den Betrieb einstellen. Sogar Reise-Websites extrahieren seit langem Preise von den Websites der Fluggesellschaften. Benutzerdefinierte Webseiten-Scraping-Lösungen helfen Ihnen dabei, alle variablen Datenfelder zu erhalten, die Sie möglicherweise benötigen. Auf diese Weise können Sie Daten sammeln und Ihr eigenes Data Warehouse für die aktuelle und zukünftige Verwendung erstellen.

2. Niemand im Internet kann sich verstecken

Dies hilft beim Scraping von Daten, die sich auf eine Person oder ein Unternehmen beziehen. Diese Daten werden später für Analysen, Vergleiche, Investitionsentscheidungen, Einstellungen und mehr verwendet. Viele Unternehmen crawlen heute Jobbörsen für solche Anwendungsfälle.

3. Benutzerdefinierte Analyse und Pflege

Speziell für neue Websites/Kanäle gedacht, bei denen die gesammelten Daten dazu beitragen können, die Nachfrage und das Verhalten der Öffentlichkeit zu verstehen. Es hilft neuen Unternehmen zunächst, Aktivitäten und Produkte auf der Grundlage von Musterentdeckungen zu entwickeln, die mehr organische Besuche erzielen. Auf diese Weise müssen sie weniger für Werbung ausgeben.

4. Online-Ruf

Die Online-Reputation ist heute sehr wichtig, da viele Unternehmen auf Mundpropaganda angewiesen sind, um ihr Wachstum zu fördern. Hier hilft das Scraping von Social Media, die aktuelle öffentliche Meinung und Stimmung zu verstehen. Dann kann das Unternehmen auch kleine Dinge tun, die eine große soziale Wirkung haben. Meinungsführer, Trendthemen und demografische Fakten können durch Data Scraping hervorgehoben werden, und diese können dann verwendet werden, um sicherzustellen, dass das Unternehmen sein Image reparieren oder einen höheren Online-„Public Satisfaction Score“ erzielen kann.

5. Erkennen Sie betrügerische Bewertungen

Online-Rezensionen helfen den New-Age-Online-Käufern bei der Entscheidung, was sie kaufen und wo sie kaufen, sei es ein Kühlschrank oder ein Auto. Daher haben diese Bewertungen eine große Bedeutung. Meinungs-Spamming bezieht sich auf „illegale“ Aktivitäten, beispielsweise das Schreiben gefälschter Bewertungen auf den Portalen. Es wird auch Schilling genannt – eine Aktivität, die darauf abzielt, Online-Käufer zu täuschen. Daher kann das Website-Scraping dabei helfen, die Bewertungen zu crawlen und zu erkennen, welche zu blockieren oder zu überprüfen sind, da solche Bewertungen im Allgemeinen aus der Masse hervorstechen.

6. Gezielte Werbung basierend auf der Kundenstimmung

Scraping gibt nicht nur Zahlen zum Knacken, sondern hilft einem Unternehmen auch zu verstehen, welche Anzeige für welche Internetnutzer besser geeignet wäre. Dies hilft, Marketingeinnahmen zu sparen, während es auch Treffer anzieht, die oft konvertiert werden.

7. Geschäftsspezifisches Scraping

Unternehmen sind in der Lage, mehr Dienstleistungen unter einem einzigen Dach zu erhalten, um mehr Kunden zu gewinnen. Wenn Sie beispielsweise ein Online-Gesundheitsportal eröffnen und Daten zu allen Ärzten, Apotheken, Pflegeheimen und Krankenhäusern in der Nähe aussortieren und verwenden, können Sie viele Menschen auf Ihre Website locken.

8. Inhaltsaggregation

Medien-Websites müssen sofort über die neuesten Nachrichten sowie andere Trendinformationen, auf die Menschen im Internet zugreifen, aktualisiert werden. Oft erhalten die Websites, die zu den ersten gehören, die eine Geschichte veröffentlichen, die meisten Zugriffe. Web Scraping hilft dabei, beliebte Foren zu überwachen und Trendthemen und mehr zu erfassen.

Automatisierte Web-Scraping-Techniken haben einen langen Weg zurückgelegt:

1. HTML-Parsing:

HTML-Parsing, das gebräuchlichste der Herde, kann mit JavaScript durchgeführt werden und zielt auf lineare und verschachtelte HTML-Seiten ab. Diese schnelle Methode identifiziert HTML-Skripte von Websites, die möglicherweise zuvor manuell erstellt wurden, und wird zum Extrahieren von Text, Links, Screen Scraping, Daten, die vom Backend empfangen werden, und mehr verwendet.

2. DOM-Parsing:

Inhalt, Stil und Struktur einer XML-Datei werden im DOM, kurz für Document Object Model, definiert. Scraper, die die interne Funktionsweise einer Webseite kennen und tief im Inneren laufende Skripte extrahieren müssen, die abstrahiert wurden, verwenden im Allgemeinen DOM-Parser. Die spezifischen Knoten werden mithilfe von DOM-Parsern gesammelt, und Tools wie XPath helfen beim Crawlen der Webseiten. Auch wenn der generierte Inhalt dynamischer Natur ist, helfen DOM-Parser.

3. Vertikale Aggregation:

Unternehmen mit enormer Rechenleistung, die auf bestimmte Branchen abzielen, erstellen vertikale Aggregationsplattformen. Einige betreiben diese Datenerfassungsplattformen sogar in der Cloud. Bots werden für bestimmte Branchen und Unternehmen auf diesen Plattformen erstellt und überwacht, wobei praktisch kein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Die bereits vorhandene Wissensbasis für eine Branche hilft dabei, Bots effizient zu erstellen, und die Leistung der so erstellten Bots ist in der Regel viel besser.

4. XPath:

XML Path Language oder XPath ist eine Abfragesprache, die beim Extrahieren von Daten aus Knoten von XML-Dokumenten verwendet wird. XML-Dokumente folgen einer baumartigen Struktur und XPATH ist eine einfache Möglichkeit, auf bestimmte Knoten zuzugreifen und Daten aus diesen Knoten zu extrahieren. XPath wird zusammen mit DOM-Parsing verwendet, um Daten aus Websites zu extrahieren, unabhängig davon, ob sie statisch oder dynamisch sind.

5. Textmusterabgleich:

Dies ist eine Technik zum Abgleich regulärer Ausdrücke (in der Programmierer-Community allgemein als Regex bezeichnet), die den UNIX-Befehl grep verwendet. Es wird im Allgemeinen mit beliebten Programmiersprachen wie Perl und in jüngerer Zeit mit Python – schöne Suppe – kombiniert.

Zahlreiche Web-Scraping-Software und -Dienste sind auf dem Markt erhältlich, und Sie müssen nicht alle oben genannten Techniken beherrschen. Es gibt auch Tools wie CURL, HTTrack, Wget, Node.js und mehr.

Verschiedene Ansätze zum Web Scraping

1. DaaS oder Data as a Service

Die Auslagerung Ihrer Webdatenextraktion an einen Dienstleister, der sich mit Daten befasst, ist der empfehlenswerteste und einfachste Weg, um den Datenhunger Ihres Unternehmens zu stillen. Wenn Ihr Datenanbieter Ihnen beim Extrahieren und Bereinigen von Daten hilft, werden Sie die Notwendigkeit für ein vollständig separates dediziertes Team zur Bewältigung von Datenproblemen los und können entlastet bleiben. Sowohl die Software als auch die Infrastruktur, die die Datenextraktionstechniken Ihres Unternehmens benötigen, werden von ihnen erledigt, und da diese Unternehmen regelmäßig Daten für Kunden extrahieren, würden Sie nie ein Problem haben, das sie nicht gelöst haben , oder zumindest schon konfrontiert. Sie müssen ihnen lediglich Ihre Anforderungen mitteilen und sich dann zurücklehnen, während sie ihre Magie entfalten und Ihnen Ihre unbezahlbaren Daten übergeben.

2. Hauseigenes Web Scraping

Sie können auch eine interne Datenextraktion durchführen, wenn Ihr Unternehmen technisch ausgereift ist. Sie würden nicht nur qualifizierte Mitarbeiter benötigen, die in Web-Scraping-Projekten gearbeitet haben, und Experten in R und Python, sondern Sie müssten auch die umständliche Infrastruktur einrichten, damit Ihr Team Tag und Nacht Websites scrapen kann.

Web-Crawler neigen dazu, bei der geringsten Änderung der Webseiten, auf die sie abzielen, die Gewinnschwelle zu erreichen, und aufgrund dieser Tatsache ist Web-Scraping nie eine Do-and-Forget-Lösung. Sie brauchen das engagierte Team, das ständig an Lösungen arbeitet, und manchmal erwarten sie möglicherweise eine große Änderung in der Art und Weise, wie Webseiten Daten speichern, und dann müssen sie darauf vorbereitet sein.

Sowohl der Aufbau als auch die Pflege eines Web-Scraping-Teams sind komplexe Aufgaben und sollten nur durchgeführt werden, wenn Ihr Unternehmen über ausreichende Ressourcen verfügt.

3. Branchenspezifische Lösungen

Datenanbieter, die nur eine bestimmte Branche bedienen, gibt es in Horden, und diese branchenspezifischen Datenextraktionslösungen sind großartig, wenn Sie eine finden, die Ihre Datenanforderungen abdeckt. Da Ihr Dienstanbieter nur in einem einzigen Bereich arbeitet, besteht die Möglichkeit, dass er in diesem Bereich äußerst kompetent ist. Die Datensätze können variieren und die Lösungen, die sie Ihnen möglicherweise bieten, können je nach Ihren Anforderungen in hohem Maße anpassbar sein. Sie können Ihnen möglicherweise auch verschiedene Pakete anbieten, die auf Ihrer Unternehmensgröße und Ihrem Budget basieren.

5. DIY-Web-Scraping-Tools

Für diejenigen, die kein Budget für ein internes Webcrawling-Team haben und auch nicht die Hilfe eines DaaS-Anbieters in Anspruch nehmen, bleiben ihnen DIY-Tools, die leicht zu erlernen und einfach zu bedienen sind. Der schwerwiegende Nachteil ist jedoch, dass Sie nicht zu viele Seiten auf einmal extrahieren können. Sie sind oft zu langsam für die Massendatenextraktion und können Websites, die komplexere Rendering-Techniken verwenden, möglicherweise nicht analysieren.

So funktioniert Web Scraping:

Es gibt verschiedene Methoden und Technologien, die verwendet werden können, um einen Crawler zu erstellen und Daten aus dem Web zu extrahieren. Im Folgenden ist die grundlegende Struktur eines Scraping-Website-Setups aufgeführt.

1. Der Samen

Es ist ein baumartiges Traversal-Verfahren, bei dem der Crawler zuerst die Seed-URL oder die Basis-URL durchläuft und dann nach der nächsten URL in den Daten sucht, die von der Seed-URL abgerufen werden, und so weiter. Die Seed-URL wäre ganz am Anfang fest codiert. Um beispielsweise alle Daten von den verschiedenen Seiten einer Website zu extrahieren, würde die Seed-URL als unbedingte Basis dienen.

2. Richtungen einstellen

Sobald die Daten aus der Seed-URL extrahiert und im temporären Speicher gespeichert wurden, müssen die in den Daten vorhandenen Hyperlinks an den Zeiger übergeben werden, und dann sollte sich das System darauf konzentrieren, Daten aus diesen zu extrahieren.

3. Warteschlange

Der Crawler muss alle Seiten, die er parst, extrahieren und speichern, während er wie HTML-Dateien in einem einzigen Repository traversiert. Der letzte Schritt der Datenextraktion und Datenbereinigung findet tatsächlich in diesem lokalen Repository statt.

4. Datenextraktion

Alle Daten, die Sie möglicherweise benötigen, befinden sich jetzt in Ihrem Repository. Aber die Daten sind nicht nutzbar. Sie müssten dem Crawler also beibringen, Datenpunkte zu identifizieren und nur die Daten zu extrahieren, die Sie benötigen.

5. Deduplizierung und Bereinigung

Es sollen nur rauschfreie Daten extrahiert und doppelte Einträge vom Scraper automatisch gelöscht werden. Solche Dinge sollten in die Intelligenz des Schabers eingebaut werden, um ihn handlicher zu machen und die Daten, die von ihm als Ausgabe kommen, brauchbarer zu machen.

6. Strukturierung

Nur wenn der Scraper in der Lage ist, die unstrukturierten Scraping-Daten zu strukturieren, können Sie eine Pipeline erstellen, um das Ergebnis Ihres Scraping-Mechanismus direkt in Ihr Unternehmen einzuspeisen.

Best Practices für die Extraktion von Webdaten:

Obwohl es ein großartiges Instrument ist, um Erkenntnisse zu gewinnen, gibt es einige rechtliche Aspekte, die Sie beachten sollten, damit Sie nicht in Schwierigkeiten geraten.

1. Respektieren Sie die robots.txt

Überprüfen Sie immer die Robots.txt-Datei der Website, die Sie crawlen möchten. Das Dokument enthält eine Reihe von Regeln, die definieren, wie Bots mit der Website interagieren können, und Scraping auf eine Weise, die gegen diese Regeln verstößt, kann zu Klagen und Bußgeldern führen.

2. Hören Sie auf, Server zu häufig zu treffen

Werden Sie kein Vielflieger. Webserver fallen bei sehr hoher Auslastung ins Stocken. Bots fügen dem Server einer Website Last hinzu, und wenn die Last einen bestimmten Punkt überschreitet, kann der Server langsam werden oder abstürzen, wodurch die großartige Benutzererfahrung einer Website zerstört wird.

3. Es ist besser, Daten außerhalb der Spitzenzeiten zu crawlen

Um zu vermeiden, dass Sie in Webverkehr und Serverausfallzeiten verwickelt werden, können Sie nachts oder zu Zeiten, in denen Sie feststellen, dass der Verkehr für eine Website geringer ist, crawlen.

4. Verantwortungsvolle Nutzung der gekratzten Daten

Richtlinien sollten respektiert werden, und die Veröffentlichung von urheberrechtlich geschützten Daten könnte schwerwiegende Auswirkungen haben. Es ist also besser, dass Sie die geschabten Daten verantwortungsbewusst verwenden.

Finden Sie die richtigen Quellen für Web Scraping

Ein Aspekt des Data Scraping, der viele Leute stört, ist, wie man zuverlässige Websites zum Crawlen findet. Einige kurze Punkte zu beachten:

1. Vermeiden Sie Websites mit zu vielen defekten Links

Links sind die Hauptnahrung für Ihre Web-Scraping-Software. Sie möchten nicht, dass defekte Links den optimierten Prozessablauf unterbrechen.

2. Vermeiden Sie Websites mit hochgradig dynamischen Codierungspraktiken

Diese Websites sind schwer zu löschen und ändern sich ständig. Daher könnte der Schaber mitten in einer Aufgabe brechen.

3. Gewährleistung der Qualität und Aktualität der Daten

Stellen Sie sicher, dass die von Ihnen gecrawlten Websites als zuverlässig bekannt sind und über aktuelle Daten verfügen.

Wie können Sie Web Scraping in Ihr Unternehmen integrieren?

Ob Sie Waren verkaufen oder kaufen oder versuchen, die Benutzerbasis für Ihr Magazin zu vergrößern, ob Sie ein Unternehmen mit fünfzig oder fünfhundert Mitarbeitern sind, die Chancen stehen gut, dass Sie irgendwann auf den Wellen der Daten surfen müssen, wenn Sie bleiben wollen der Wettbewerb. Falls Sie ein technologiebasiertes Unternehmen mit enormen Einnahmen und Margen sind, können Sie sogar Ihr eigenes Team gründen, um Daten zu crawlen, zu bereinigen und zu modellieren.

Hier werde ich jedoch einen eher verallgemeinerten Ansatz bieten, der auf alle anwendbar ist. Mit dem Aufkommen neu geprägter, auffälliger Wörter und technologischer Wunder vergessen die Menschen die Hauptsache – das Geschäft. Zunächst müssen Sie entscheiden, welches Geschäftsproblem Sie lösen möchten. Es könnte daran liegen, dass ein Konkurrent viel schneller wächst als Sie und Sie wieder ins Spiel kommen müssen. Es kann sein, dass Sie Zugang zu trendigeren Themen und Wörtern benötigen, um mehr organische Hits zu erhalten oder mehr Zeitschriften zu verkaufen. Ihr Problem könnte so einzigartig sein, dass noch kein anderes Unternehmen damit konfrontiert war.

Im nächsten Schritt müssen Sie identifizieren, welche Art von Daten Sie benötigen würden, um dieses Problem zu lösen. Sie müssen Fragen beantworten wie: „Haben Sie ein Beispiel für die Art von Daten, die Sie benötigen würden?“ oder „Welches sind die Websites, von denen Sie am meisten profitieren würden, wenn sie gekratzt würden?“ Dann müssen Sie entscheiden, wie Sie die Arbeit erledigen. Plötzlich ein Data-Scraping-Team aufzustellen, ist Wahnsinn und kann auf keinen Fall in Eile erledigt werden. Sie sind besser dran, wenn Sie jemanden damit beauftragen, jemanden wie PromptCloud, der über jahrelange Erfahrung verfügt und mit mehreren Kunden zusammengearbeitet hat, um eine Vielzahl von Problemen bei der Extraktion von Webdaten durch Scraping zu lösen.

Egal welchen Weg Sie zu Ihren Daten einschlagen, denken Sie daran –

„Krieg besteht zu neunzig Prozent aus Information.“

-Napoleon Bonaparte