Autorprofil
Mihai Maxim ist Full-Stack-Entwickler bei WebScrapingAPI, wo er in verschiedenen Bereichen des Produkts mitwirkt und an der Entwicklung zuverlässiger Tools und Funktionen für die Plattform mitarbeitet.
Veröffentlichte Artikel
15 Artikel
Extrahieren Sie Hotelangebote von Expedia mit Python unter Verwendung von JS-Rendering, Proxys, CSS-Selektoren und Paginierung, bereinigen Sie die Daten anschließend und exportieren Sie sie in eine CSV-Datei.
TL;DR: XPath- und CSS-Selektoren lokalisieren beide DOM-Elemente, aber sie lösen unterschiedliche Probleme. CSS-Selektoren sind schneller und besser lesbar für einfache Auswahlen. XPath gewinnt, wenn Sie das DOM in beliebiger Richtung durchlaufen, Textinhalte abgleichen oder komplexe bedingte Logik verarbeiten müssen. Die meisten Produktionsprojekte profitieren vom strategischen Einsatz beider Methoden.
TL;DR: Web Scraping mit Regex bietet sich an, wenn Sie kurze, vorhersagbare Textmuster (Preise, SKUs, E-Mails, Daten) aus HTML benötigen, dem Sie bereits vertrauen. Kombinieren Sie das re-Modul von Python mit Beautiful Soup, übertragen Sie Ihre Muster auf einen geparsten Knoten statt auf rohes Markup und halten Sie Regex vom Parsen des kompletten HTML-Baums fern. Dieser Leitfaden führt durch einen funktionierenden Titel- und Preis-Scraper, fortgeschrittene Regex-Funktionen und die Fallstricke, die echte Scraper in der Produktion haben.
TL;DR: Ein Web-Scraping-Projekt scheitert an der Planung, lange bevor es am Code scheitert. Diese zehn Scraping-Fragen führen Sie durch Legalität, API-Alternativen, Anti-Bot-Verteidigung, Kosten, Aktualisierungskadenz, Datenqualität und Governance, damit Sie den Arbeitsumfang festlegen, den richtigen Stack auswählen und die Fehlermodi vermeiden, die Scraper in der Produktion stillschweigend töten.
Entdecken Sie mit unserer Schnellstartanleitung, wie Sie Web Stealth Proxy wie ein Profi nutzen. Erhalten Sie Schritt-für-Schritt-Anleitungen, um Ihre Proxy-Nutzung zu optimieren und Ihre Online-Privatsphäre auf ein neues Niveau zu heben. Legen Sie noch heute los!
Haben Sie Probleme mit Proxy-Fehlercodes, die Sie beim Web-Scraping behindern? Begleiten Sie mich, während wir die häufigsten Fehler untersuchen und Wege finden, diese zu beheben.
TL;DR: Stellen Sie zunächst fest, ob die Tabellenzeilen in der HTTP-Antwort vorhanden sind, über eine Datenanfrage eingehen oder von einem Browser gerendert werden müssen. Verwenden Sie dann das statische Axios- und Cheerio-Skript oder den unten beschriebenen Puppeteer-Ansatz, um HTML-Tabellen in JavaScript zu scrapen, header-gesteuerte Datensätze zu validieren, Seiten zu deduplizieren und CSV-Dateien sicher zu schreiben. Eine HTML-Tabelle organisiert Informationen in Zeilen und Spalten, in der Regel mithilfe der Elemente <table>, <tr>, <th> und <td>. Das Auslesen einer HTML-Tabelle in JavaScript bedeutet, dieses Markup abzurufen oder zu rendern, jede Datenzeile in ein JavaScript-Objekt umzuwandeln, das Ergebnis zu validieren und es in ein Format wie CSV zu serialisieren.
TL;DR: Jsoup ist die Standardbibliothek für HTML-Parsing in Java. Dieser Leitfaden beschreibt den gesamten Lebenszyklus (Maven-Setup, Laden eines Dokuments, CSS-Selektoren, DOM-Traversal, Extraktion, Modifikation und Serialisierung), sowie ein lauffähiges Scraping-Projekt, Fehlerbehandlung, Paginierung und die Grenzen, die Sie in Richtung eines Headless Browsers oder einer Scraping-API drängen.
Nutzen Sie diesen Leitfaden, um den Umgang mit Proxy-Tests zu meistern. Erfahren Sie, wie Sie Online-Tools zur Überprüfung von Proxy-Verbindungen, Standort und Anonymität einsetzen. Optimieren Sie Ihre Proxy-Nutzung und beheben Sie Probleme.
TL;DR: Um Text in Python aus HTML zu extrahieren, parsen Sie das Markup mit einem echten Parser (BeautifulSoup, lxml.html oder html-text), entfernen Sie Skripte, Stile und Site-Chrome und normalisieren Sie dann Leerzeichen und Unicode vor dem Speichern. Dieser Leitfaden vergleicht die wichtigsten Bibliotheken, behebt die üblichen Aufräumfallen und endet mit einem lauffähigen Crawler, der JSONL und seitenweise .txt-Dateien schreibt.
TL;DR: Dies ist eine meinungsstarke, durchgängige Anleitung zum Web-Scraping mit Scrapy im Jahr 2026. Sie werden Scrapy installieren, Selektoren in der Shell prototypisieren, einen mehrseitigen E-Commerce-Spider bauen, Elemente mit Item Loaders bereinigen, in einer Datenbank persistieren, Einstellungen gegen Verbote abhärten und Scrapy-Playwright für JavaScript-gerenderte Seiten einbinden.
Kurz gesagt: Für die Verwendung von JavaScript mit Scrapy ist nicht immer ein Browser erforderlich. Überprüfen Sie zunächst die Rohantwort, die Netzwerkanfragen und den Status der eingebetteten Seite; fügen Sie „scrapy-playwright“ nur dann hinzu, wenn die Zieldaten tatsächlich von der Ausführung im Browser abhängen, und steuern Sie anschließend Wartezeiten, Interaktionen, Bereinigung und Parallelität gezielt.
TL;DR: Dieser XPath-Spickzettel enthält die Syntax, Prädikate, Achsen und Funktionen, die Sie für Web Scraping benötigen, sowie eine CSS-zu-XPath-Übersetzungstabelle und lauffähige Puppeteer- und Scrapy-Beispiele. Verwenden Sie es als Nachschlagewerk, wenn das nächste Mal ein CSS-Selektor auf einer Website, auf die Sie angewiesen sind, nicht funktioniert.
TL;DR: Die richtige Wahl hängt davon ab, ob der Engpass bei Scrapy im Rendering, im Blockieren, in der Sprachkompatibilität oder in den Operationen liegt. Behalten Sie funktionierende Spider nach Möglichkeit bei oder erweitern Sie sie; nutzen Sie Browser-Tools für interaktive Seiten, gehostete Plattformen für Operationen, leichtgewichtige Stacks für begrenzte statische Aufgaben und verwaltete APIs, wenn die Anfrage-Infrastruktur die Einschränkung darstellt. Überprüfen Sie die engere Auswahl anhand eines Kostenmodells und eines repräsentativen Proof-of-Concept.
Rust ist eine schnelle und speichereffiziente Programmiersprache. Aber wie eignet sie sich für das Web-Scraping? Schau dir diesen einsteigerfreundlichen Leitfaden an und erfahre, wie du damit einen einfachen Web-Scraper erstellen kannst.
Los geht’s
Schließen Sie sich den über 2.000 Unternehmen an, die WebScrapingAPI nutzen, um Webdaten im Unternehmensmaßstab ohne zusätzlichen Infrastrukturaufwand zu extrahieren.
