Was ist Web Scraping? Ein kompletter Leitfaden für Einsteiger

Mit dem Wachstum der digitalen Wirtschaft gewinnt Web Scraping immer mehr an Bedeutung. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, was Web Scraping ist, wie es funktioniert und warum es für die Datenanalyse so wichtig ist.

Die Menge der Daten in unserem Leben wächst exponentiell. Mit diesem Anstieg ist die Datenanalyse zu einem äußerst wichtigen Bestandteil der Unternehmensführung geworden. Daten haben zwar viele Quellen, aber der größte Teil davon befindet sich im Internet. In dem Maße, wie die Bereiche Big Data Analytics, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen wachsen, brauchen Unternehmen Datenanalysten, die das Web auf immer raffiniertere Weise durchforsten können.

Dieser Leitfaden für Einsteiger bietet eine umfassende Einführung in das Web-Scraping, was es ist, wie es verwendet wird und was der Prozess beinhaltet. Wir behandeln:

Was ist Web Scraping?
Wofür wird Web Scraping verwendet?
Wie funktioniert ein Web Scraper?
Wie man das Web scrapen kann (Schritt für Schritt)
Welche Tools können Sie zum Scrapen des Webs verwenden?
Was müssen Sie sonst noch über Web Scraping wissen?
Zusammenfassung
Bevor wir ins Detail gehen, lassen Sie uns mit den einfachen Dingen beginnen…

1. Was ist Web Scraping?

Web Scraping (oder Data Scraping) ist eine Technik, mit der Inhalte und Daten aus dem Internet gesammelt werden. Diese Daten werden in der Regel in einer lokalen Datei gespeichert, damit sie bei Bedarf bearbeitet und analysiert werden können. Wenn Sie schon einmal Inhalte von einer Website kopiert und in eine Excel-Tabelle eingefügt haben, ist dies im Wesentlichen das, was Web Scraping ist, allerdings in einem sehr kleinen Maßstab.

Wenn jedoch von “Web-Scrapern” die Rede ist, handelt es sich in der Regel um Softwareanwendungen. Web-Scraping-Anwendungen (oder “Bots”) sind darauf programmiert, Websites zu besuchen, die relevanten Seiten zu erfassen und nützliche Informationen zu extrahieren. Durch die Automatisierung dieses Prozesses können diese Bots in kürzester Zeit riesige Datenmengen extrahieren. Im digitalen Zeitalter, in dem Big Data – die sich ständig aktualisieren und verändern – eine so wichtige Rolle spielen, ist dies von großem Nutzen. In diesem Beitrag erfahren Sie mehr über die Natur von Big Data.

Welche Arten von Daten können Sie aus dem Web auslesen?
Wenn es Daten auf einer Website gibt, dann können sie theoretisch ausgewertet werden! Zu den gängigen Datentypen, die Unternehmen sammeln, gehören Bilder, Videos, Texte, Produktinformationen, Kundenmeinungen und -bewertungen (auf Websites wie Twitter, Yell oder Tripadvisor) sowie Preisangaben von Vergleichswebsites. Es gibt einige rechtliche Bestimmungen darüber, welche Arten von Informationen Sie auslesen dürfen, aber darauf gehen wir später noch ein.

2. Wofür wird Web Scraping verwendet?

Web Scraping hat unzählige Anwendungsmöglichkeiten, insbesondere im Bereich der Datenanalyse. Marktforschungsunternehmen verwenden Scraper, um Daten aus sozialen Medien oder Online-Foren zu gewinnen, z. B. zur Analyse der Kundenstimmung. Andere scrapen Daten von Produktwebsites wie Amazon oder eBay, um die Analyse von Wettbewerbern zu unterstützen.

Google nutzt Web Scraping regelmäßig, um seine Inhalte zu analysieren, zu bewerten und zu indexieren. Web Scraping ermöglicht es dem Unternehmen auch, Informationen von Websites Dritter zu extrahieren, bevor sie auf die eigenen Websites umgeleitet werden (z. B. werden E-Commerce-Websites gescraped, um Google Shopping zu bestücken).

Viele Unternehmen führen auch Kontakt-Scraping durch, d. h. sie durchsuchen das Internet nach Kontaktinformationen, die für Marketingzwecke verwendet werden sollen. Wenn Sie einem Unternehmen jemals Zugang zu Ihren Kontakten gewährt haben, um dessen Dienste in Anspruch zu nehmen, dann haben Sie ihm die Erlaubnis erteilt, genau dies zu tun.

Es gibt nur wenige Einschränkungen für die Verwendung von Web Scraping. Es kommt im Wesentlichen darauf an, wie kreativ Sie sind und welches Ziel Sie verfolgen. Von Immobilienangeboten über Wetterdaten bis hin zur Durchführung von SEO-Audits – die Liste ist schier endlos!

Es sei jedoch darauf hingewiesen, dass Web Scraping auch eine Schattenseite hat. Böswillige Akteure nutzen oft Daten wie Bankdaten oder andere persönliche Informationen, um Betrug, Betrug, Diebstahl von geistigem Eigentum und Erpressung zu betreiben. Es ist gut, sich dieser Gefahren bewusst zu sein, bevor Sie mit dem Web Scraping beginnen. Vergewissern Sie sich, dass Sie mit den rechtlichen Bestimmungen zum Web Scraping vertraut sind. Wir werden diese in Abschnitt sechs etwas genauer behandeln.

3. Wie funktioniert ein Web Scraper?

Jetzt wissen wir also, was Web Scraping ist und warum verschiedene Organisationen es einsetzen. Aber wie funktioniert ein Web Scraper? Die genaue Methode unterscheidet sich zwar je nach der verwendeten Software oder den Tools, aber alle Web Scraping Bots folgen drei Grundprinzipien:

Schritt 1: Durchführung einer HTTP-Anfrage an einen Server

Schritt 2: Extrahieren und Parsen (oder Aufschlüsseln) des Codes der Website

Schritt 3: Lokales Abspeichern der relevanten Daten

Schauen wir uns nun jeden dieser Schritte etwas genauer an.

Schritt 2: Extrahieren und Parsen des Codes der Website

Sobald eine Website einem Scraper Zugang gewährt, kann der Bot den HTML- oder XML-Code der Website lesen und extrahieren. Dieser Code bestimmt die Inhaltsstruktur der Website. Der Scraper parst dann den Code (was im Grunde bedeutet, dass er ihn in seine Bestandteile zerlegt), um Elemente oder Objekte zu identifizieren und zu extrahieren, die von demjenigen, der den Bot losgelassen hat, vordefiniert wurden! Dazu können bestimmte Texte, Bewertungen, Klassen, Tags, IDs oder andere Informationen gehören.

Schritt 3: Lokale Speicherung der relevanten Daten

Nach dem Zugriff auf das HTML- oder XML-Format, dem Scrapen und dem Parsen speichert der Web Scraper die relevanten Daten lokal ab. Wie bereits erwähnt, werden die extrahierten Daten von Ihnen vordefiniert (Sie haben dem Bot mitgeteilt, was er sammeln soll). Die Daten werden in der Regel als strukturierte Daten gespeichert, oft in einer Excel-Datei, z. B. im .csv- oder .xls-Format.

Wenn diese Schritte abgeschlossen sind, können Sie die Daten für die gewünschten Zwecke verwenden. Einfach, oder? Und es stimmt… diese drei Schritte lassen Data Scraping einfach erscheinen. In Wirklichkeit wird der Prozess jedoch nicht nur einmal durchgeführt, sondern unzählige Male. Das bringt eine ganze Reihe von Problemen mit sich, die gelöst werden müssen. Schlecht programmierte Scraper können zum Beispiel zu viele HTTP-Anfragen senden, was zum Absturz einer Website führen kann. Jede Website hat außerdem unterschiedliche Regeln dafür, was Bots tun dürfen und was nicht. Das Ausführen von Web-Scraping-Code ist nur ein Teil eines umfassenderen Prozesses. Sehen wir uns das jetzt an.

Datenanalysten arbeiten vor dem Web Scraping zusammen

4. Wie man das Web scrapen kann (Schritt-für-Schritt-Anleitung)

OK, wir haben also verstanden, was ein Web Scraping-Bot macht. Aber es gehört mehr dazu, als einfach nur Code auszuführen und auf das Beste zu hoffen! In diesem Abschnitt gehen wir auf alle Schritte ein, die Sie befolgen müssen. Die genaue Methode zur Durchführung dieser Schritte hängt von den verwendeten Tools ab, daher konzentrieren wir uns auf die (nichttechnischen) Grundlagen.

Schritt eins: Finden Sie die URLs, die Sie scrapen möchten
Es mag offensichtlich klingen, aber als Erstes müssen Sie herausfinden, welche Website(s) Sie scrapen möchten. Wenn Sie z. B. Buchrezensionen von Kunden untersuchen, sollten Sie relevante Daten von Websites wie Amazon, Goodreads oder LibraryThing abrufen.

Schritt zwei: Untersuchen Sie die Seite
Bevor Sie Ihren Web Scraper programmieren, müssen Sie herausfinden, was er scrapen soll. Right-clicking anywhere on the frontend of a website gives you the option to ‘inspect element’ or ‘view page source.’ This reveals the site’s backend code, which is what the scraper will read.

Schritt drei: Führen Sie den Code aus
Wenn Sie den Code geschrieben haben, ist der nächste Schritt, ihn auszuführen. Jetzt heißt es warten! An dieser Stelle fordert der Scraper den Zugriff auf die Website an, extrahiert die Daten und analysiert sie (wie in den Schritten im vorherigen Abschnitt beschrieben).

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Schritt vier: Speichern der Daten
Nachdem Sie die relevanten Daten extrahiert, geparst und gesammelt haben, müssen Sie sie speichern. Sie können Ihren Algorithmus anweisen, dies zu tun, indem Sie zusätzliche Zeilen zu Ihrem Code hinzufügen. Welches Format Sie wählen, bleibt Ihnen überlassen, aber wie bereits erwähnt, sind Excel-Formate am weitesten verbreitet. Sie können Ihren Code auch durch ein Python-Regex-Modul (kurz für “reguläre Ausdrücke”) laufen lassen, um einen saubereren und leichter lesbaren Datensatz zu erhalten.

Natürlich ist Web Scraping nicht immer so einfach, wie es auf den ersten Blick scheint, wie wir bei unseren Erkundungen des Datenanalyseprozesses oft feststellen. Es kommt häufig vor, dass Sie Fehler machen und einige Schritte wiederholen müssen. Aber keine Sorge, das ist normal, und Übung macht den Meister!

5. Welche Tools können Sie zum Scrapen des Webs verwenden?

Wir haben die Grundlagen für das Scrapen von Daten im Internet behandelt, aber wie funktioniert das Ganze aus technischer Sicht? Für das Web-Scraping sind häufig Kenntnisse in Programmiersprachen erforderlich, wobei Python die beliebteste Sprache für diese Aufgabe ist. Glücklicherweise verfügt Python über eine große Anzahl von Open-Source-Bibliotheken, die das Web-Scraping erheblich erleichtern. Dazu gehören:

BeautifulSoup
BeautifulSoup ist eine weitere Python-Bibliothek, die häufig zum Parsen von Daten aus XML- und HTML-Dokumenten verwendet wird. BeautifulSoup organisiert diese geparsten Inhalte in besser zugänglichen Bäumen und erleichtert so das Navigieren und Suchen in großen Datenbeständen. Für viele Datenanalysten ist BeautifulSoup das Tool der Wahl.

Scrapy
Scrapy ist ein auf Python basierendes Anwendungsframework, das strukturierte Daten aus dem Web durchsucht und extrahiert. Es wird häufig für Data Mining, Informationsverarbeitung und die Archivierung historischer Inhalte verwendet. Neben Web Scraping (wofür es speziell entwickelt wurde) kann es auch als Allzweck-Webcrawler oder zur Extraktion von Daten über APIs verwendet werden.

Pandas
Pandas ist eine weitere Mehrzweck-Python-Bibliothek, die für die Datenmanipulation und -indizierung verwendet wird. Sie kann zum Scrapen des Webs in Verbindung mit BeautifulSoup verwendet werden. Der Hauptvorteil der Verwendung von Pandas besteht darin, dass Analysten den gesamten Datenanalyseprozess in einer Sprache durchführen können (und nicht auf andere Sprachen, wie z. B. R, umsteigen müssen).

Parsehub
Ein zusätzliches Tool für den Fall, dass Sie kein erfahrener Programmierer sind: Parsehub ist ein kostenloses Online-Tool (um das klarzustellen, es handelt sich nicht um eine Python-Bibliothek), das das Scrapen von Online-Daten erleichtert. Der einzige Haken ist, dass Sie für den vollen Funktionsumfang bezahlen müssen. Aber es lohnt sich, mit dem kostenlosen Tool herumzuspielen, und das Unternehmen bietet einen hervorragenden Kundendienst.

Es gibt viele andere Tools, von allgemeinen Scraping-Tools bis hin zu solchen, die für anspruchsvollere Nischenaufgaben entwickelt wurden. Am besten erkunden Sie, welche Tools Ihren Interessen und Fähigkeiten entsprechen, und fügen dann die entsprechenden Tools zu Ihrem Datenanalyse-Arsenal hinzu!

6. Was müssen Sie sonst noch über Web Scraping wissen?

Wir haben bereits erwähnt, dass Web-Scraping nicht immer so einfach ist, wie das Befolgen einer Schritt-für-Schritt-Anleitung. Hier finden Sie eine Checkliste mit weiteren Punkten, die Sie vor dem Scraping einer Website beachten sollten.

Haben Sie Ihre Zieldaten verfeinert?
Wenn Sie Ihren Web Scraper programmieren, ist es wichtig, dass Sie so genau wie möglich angeben, was Sie sammeln möchten. Wenn Sie zu vage bleiben, haben Sie am Ende viel zu viele Daten (und Kopfschmerzen!). Am besten investieren Sie im Vorfeld etwas Zeit, um einen klaren Plan zu erstellen. Das erspart Ihnen auf lange Sicht viel Arbeit bei der Datenbereinigung.

Haben Sie die Nutzungsbedingungen der Website geprüft?
Neben der robots.txt-Datei sollten Sie auch die Nutzungsbedingungen einer Website überprüfen. Obwohl beide übereinstimmen sollten, wird dies manchmal übersehen. Die AGB können eine formale Klausel enthalten, in der festgelegt ist, was Sie mit den Daten auf der Website tun dürfen und was nicht. Wenn Sie gegen diese Regeln verstoßen, können Sie rechtliche Probleme bekommen, also stellen Sie sicher, dass Sie das nicht tun!

Befolgen Sie die Datenschutzprotokolle?
Nur weil bestimmte Daten verfügbar sind, heißt das nicht, dass Sie sie ohne Konsequenzen abgreifen dürfen. Achten Sie genau auf die Gesetze in den verschiedenen Ländern und befolgen Sie die Datenschutzprotokolle der einzelnen Regionen. In der EU beispielsweise schützt die Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR) bestimmte personenbezogene Daten vor der Extraktion, d. h. es ist gesetzeswidrig, sie ohne die ausdrückliche Zustimmung der Betroffenen zu scrapen.

Besteht die Gefahr, dass Sie eine Website zum Absturz bringen?
Große Websites wie Google oder Amazon sind für einen hohen Datenverkehr ausgelegt. Kleinere Websites sind das nicht. Daher ist es wichtig, dass Sie eine Website nicht mit zu vielen HTTP-Anfragen überlasten, die sie verlangsamen oder sogar ganz zum Absturz bringen können. Tatsächlich ist dies eine Technik, die häufig von Hackern verwendet wird. Sie überfluten Websites mit Anfragen, um sie zum Absturz zu bringen, was als “Denial-of-Service”-Angriff bezeichnet wird. Achten Sie darauf, dass Sie nicht aus Versehen einen solchen Angriff durchführen! Achten Sie auch darauf, dass Sie nicht zu aggressiv scrapen; lassen Sie genügend Zeit zwischen den Anfragen und vermeiden Sie es, eine Website während der Hauptgeschäftszeiten zu scrapen.

Berücksichtigen Sie all diese Überlegungen, gehen Sie sorgfältig mit Ihrem Code um, und Sie sollten im Handumdrehen mit dem Scrapen des Internets zufrieden sein.

7. Zusammenfassung

In diesem Beitrag haben wir uns angesehen, was Data Scraping ist, wie es verwendet wird und was der Prozess beinhaltet. Zu den wichtigsten Erkenntnissen gehören:

Mit Web Scraping lassen sich alle Arten von Daten sammeln: Von Bildern bis zu Videos, Text, numerischen Daten und mehr.
Web Scraping ist vielseitig einsetzbar: Vom Scrapen von Kontakten über das Durchsuchen sozialer Medien nach Markenerwähnungen bis hin zur Durchführung von SEO-Audits – die Möglichkeiten sind endlos.
Planung ist wichtig: Wenn Sie sich die Zeit nehmen, im Voraus zu planen, was Sie scrapen möchten, sparen Sie sich auf lange Sicht die Mühe, Ihre Daten zu bereinigen.
Haben sie jetzt noch Fragen? Dann schreiben sie mir gerne eine Nachricht und ich helfe ihnen.