Web Scraping hat sich zu einer unverzichtbaren Methode entwickelt, um wertvolle Daten aus dem Internet zu extrahieren und in strukturierte Formate umzuwandeln. Bei der FrankenJS hatte ich die Ehre, einen Vortrag zu halten und mit Entwicklern und Tech-Experten über die neuesten Techniken und Tools zu sprechen, die im Web Scraping zum Einsatz kommen. In diesem Blogpost fasse ich die wichtigsten Punkte zusammen und teile nützliche Best Practices für Entwickler.
Was ist Web Scraping?
Kurz gesagt, Web Scraping ist der Prozess, Daten von Webseiten automatisch zu extrahieren, um sie für die Weiterverarbeitung in Formate wie CSV, JSON oder Excel zu bringen. Dies wird entweder durch browserbasierte Tools oder durch netzwerkbasierte Anfragen erreicht. Im Rahmen meines Vortrags auf der FrankenJS habe ich detailliert gezeigt, wie diese beiden Ansätze funktionieren und wo ihre Stärken und Schwächen liegen.
Tools und Bibliotheken für Web Scraping
Während meiner Präsentation habe ich die gängigsten Tools und Bibliotheken demonstriert, die Entwickler heute verwenden, um Scraper zu bauen. Hier sind die wichtigsten Tools:
- Puppeteer – Eine mächtige Library für Node.js, mit der man browserbasierte Web Scraper steuern kann. Sie eignet sich besonders für JavaScript-lastige Seiten.
- Selenium – Eine plattformübergreifende Lösung, die sowohl für Node.js, Python als auch C# verwendet werden kann, um Web Scraper zu erstellen.
- Cheerio und Axios – Für netzwerkbasierte Scraper, um gezielte HTTP-Anfragen zu senden und die Ergebnisse effizient zu parsen.
- BeautifulSoup – Eine beliebte Python-Bibliothek zur schnellen Verarbeitung von HTML und XML.
Tipp: Im GitHub-Repo zum Vortrag findest du den vollständigen Code und die Beispiele: Hier geht’s zum GitHub-Repo.
Browserbasierte vs. netzwerkbasierte Scraper: Vor- und Nachteile
Bei Web Scraping gibt es zwei Hauptansätze: browserbasiertes Scraping und netzwerkbasiertes Scraping. Beide haben ihre Vor- und Nachteile, die es zu verstehen gilt, bevor man sich für eine Methode entscheidet.
Browserbasierte Scraper:
- Vorteile: Sehr effektiv bei dynamischen Webseiten, die stark auf JavaScript und Firewalls setzen, wie etwa Cloudflare-geschützte Seiten.
- Nachteile: Ressourcenintensiv und vergleichsweise langsam, da ein vollständiger Browser gestartet und viele Requests gesendet werden.
Netzwerkbasierte Scraper:
- Vorteile: Effizienter und schneller, da gezielt nur die relevanten HTTP-Anfragen gesendet werden, ohne den Overhead eines vollständigen Browsers.
- Nachteile: Kann Schwierigkeiten mit komplexen und stark geschützten Seiten haben.
AI-gestütztes Web Scraping
2024 steht im Zeichen von AI, und auch beim Web Scraping gibt es spannende Entwicklungen. In meinem Vortrag habe ich gezeigt, wie AI eingesetzt werden kann, um die Effizienz von Web Scrapers zu steigern. Ein Beispiel dafür ist die automatische Generierung von Selektoren und die Optimierung von Scraping-Prozessen durch Machine Learning.
Wenn du mehr über AI im Web Scraping erfahren möchtest, sieh dir das detaillierte YouTube-Video meiner Präsentation an:
Best Practices und rechtliche Aspekte
Bevor man mit Web Scraping startet, sollten einige Best Practices beachtet werden, um rechtliche Fallstricke zu vermeiden und effizienter zu arbeiten:
- Rechtslage prüfen: AGBs und Robots.txt einer Webseite immer beachten. Nicht alle Seiten erlauben Scraping, und es ist wichtig, sich an die Regeln zu halten.
- Verwendung von Proxys: Für große Scraping-Projekte sollten rotierende Proxys oder sogar spezialisierte Dienste wie Web-Unlocker genutzt werden, um Sperren zu umgehen.
- Delays und User Agents: Um nicht von Websites blockiert zu werden, sollten Scraper mit Pausen und wechselnden User Agents arbeiten.
Demo: Live Coding bei FrankenJS
Eines der Highlights des Vortrags war die Live-Demo, in der ich zwei Scraper-Varianten gezeigt habe – einen browserbasierten Scraper mit Puppeteer und einen netzwerkbasierten Scraper mit Axios und Cheerio. Beide Demos sind im GitHub-Repo verfügbar, damit du den Code selbst ausprobieren kannst:
Fazit
Web Scraping ist eine mächtige Methode für Entwickler, um große Mengen an Daten effizient aus dem Web zu extrahieren. Ob browser- oder netzwerkbasiert – die Wahl des richtigen Tools und die Einhaltung der Best Practices sind entscheidend für den Erfolg eines Projekts.Mehr erfahren: Sieh dir den vollständigen Vortrag auf YouTube an: Hier geht’s zum YouTube-Video. FrankenJS Event: Mehr über die FrankenJS und zukünftige Talks erfährst du hier: FrankenJS Event-Link.
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