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Web Scraping mit Python: Ein umfassendes Tutorial
Das Internet ist eine schier unerschöpfliche Quelle an Daten, die für verschiedenste Anwendungen, von Forschung bis hin zur Ideenfindung für Startups, genutzt werden können. Um diese Daten zu nutzen, greifen wir auf eine Methode namens Web Scraping zurück. Python bietet mit seinen vielfältigen Bibliotheken, insbesondere Beautiful Soup, zahlreiche Möglichkeiten zum Extrahieren von Informationen aus Webseiten.
Warum Web Scraping mit Python?
Die Python Bibliotheken „requests“ und „Beautiful Soup“ sind leistungsstarke Werkzeuge. Dieses Tutorial ist ideal für diejenigen, die einen praxisorientierten Ansatz bevorzugen und bereits grundlegende Kenntnisse in Python 3 (und eventuell HTML) mitbringen.
Lernziele dieses Tutorials
- Anwendung der „requests“ Bibliothek und „Beautiful Soup“ zum Scrapen und Parsen von Webseitendaten.
- Verständnis des gesamten Scraping-Prozesses von A bis Z.
- Entwicklung eines Python-Skripts zum Herunterladen von Blogbeiträgen von LerneProgrammieren.de.
Nach Abschluss dieses Projekts wirst du über das erforderliche Wissen verfügen, um Informationen von öffentlichen Webseiten weltweit zu extrahieren.
Web Scraping: Eine Einführung
Was ist Web Scraping?
Web Scraping bezeichnet das Sammeln von Daten aus dem Internet, hauptsächlich von Webseiten. Technisch betrachtet ist bereits das Markieren, Kopieren und Einfügen eines Wikipedia-Artikels eine Form des Scrapings. In diesem Tutorial konzentrieren wir uns jedoch auf den automatisierten Prozess, der durch Python und Beautiful Soup ermöglicht wird.
Vorteile und Einsatzmöglichkeiten von Web Scraping
Web Scraping automatisiert den Datenerfassungsprozess und beschleunigt die Extraktion von Informationen. Von der automatischen Überprüfung neuer Blogbeiträge bis zur Vereinfachung der Jobsuche – Web Scraping bietet vielfältige Anwendungsmöglichkeiten.
Herausforderungen beim Web Scraping – Web Scraping mit Python
Die Vielfalt der Webseitentechnologien und Designs kann zu Herausforderungen beim Scraping führen. Zudem ändern sich Webseiten kontinuierlich, was Anpassungen im Python-Programm erfordern kann. Die Einrichtung einer Continuous Integration erleichtert die Überwachung und Wartung von Scraper-Skripten.
Web Scraping vs. API – Web Scraping mit Python
Einige Websites bieten ihre Daten über APIs an, was eine robustere Alternative zu Web Scraping darstellt. APIs ermöglichen den direkten Zugriff auf Daten im JSON- oder XML-Format und sind besonders stabil, da sie für den Datenabruf entwickelt wurden.
Obwohl APIs Vorteile bieten, fokussiert sich dieses Tutorial auf Web Scraping, um den Rahmen nicht zu sprengen. Interessierte finden weitere Ressourcen zu APIs in unserem Blog.
Web Scraping mit Python: Ein SEO-optimierter Guide für das Scrapen von Blog-Daten
Einführung in das Web Scraping und Projektziel
In diesem SEO-optimierten Beautiful Soup Tutorial steht das Keywort „Web Scraping mit Python“ im Fokus. Hier entwickelst du einen effektiven Web Scraper, der sich auf das Extrahieren von Blogbeiträgen von LerneProgrammieren.de konzentriert. Der Scraper wird den Quellcode analysieren, um gezielte Informationen zu extrahieren.
Schritte zum Web Scraping – Web Scraping mit Python
- Webseite durchsuchen & inspizieren
Öffne die gewünschte Seite in deinem Standard-Browser und analysiere ihre Struktur. Werde zum Daten-Detektiv und nutze die Browserfunktionen wie ein normaler Besucher. - Parameter: Informationen in URLs verstehen
Vertrautheit mit den URLs ist entscheidend. Beispielhaft wird die Veränderung der URL aufgezeigt, wenn das Suchwort „HTML“ in die Suchleiste eingegeben wird. Die GET-Parameter werden erklärt, und ihre Bedeutung für das Web-Scraping betont. - GET-Parameter verstehen
Eine detaillierte Erläuterung der GET-Parameter-Komponenten wird gegeben. Die manuelle Änderung von Parameterwerten in der Adressleiste wird als Methode zur Informationsgewinnung vom Server einer Webseite präsentiert. - Untersuche die Webseite mit den Entwickler-Tools
Ein Überblick darüber, wie die Entwickler-Tools zur Erkundung des DOM einer Webseite genutzt werden können. Im Fokus steht die Strukturanalyse des HTML-Codes, um die gewünschten Informationen zu extrahieren.
DOM-Analyse und Beitragsüberschriften
- DOM-Analyse mit Entwickler-Tools
Schritte zur Nutzung der Entwickler-Tools in Chrome werden detailliert erklärt. Der Fokus liegt auf der Strukturanalyse des DOM (Document Object Model) einer Webseite. - Suche nach Beitragsüberschriften im DOM
Eine interaktive Aufgabe wird präsentiert, bei der der Leser aufgefordert wird, eine Beitragsüberschrift im DOM zu finden. Die Bedeutung des Verständnisses der Seitenstruktur für das erfolgreiche Scrapen wird hervorgehoben.
Mit diesem SEO-optimierten Guide erhältst du nicht nur Einblicke in das Web Scraping, sondern auch wertvolle Tipps für das effiziente Extrahieren von Blog-Daten unter Verwendung von Python.
Python-Programmierung für das Scrapen von HTML-Inhalten
Nachdem wir uns die Zielwebsite angesehen haben, ist es nun an der Zeit, unser Python-Programm zu entwickeln.
Verwendung der Requests-Bibliothek – Web Scraping mit Python
Um den HTML-Code der Seite zu extrahieren und mit ihm zu interagieren, nutzen wir die Python-Requests-Bibliothek. Falls noch nicht installiert, kannst du sie mit dem folgenden Befehl in deiner Kommandozeile installieren:
pip3 install requestsHTTP-Anfrage und HTML-Abruf – Web Scraping mit Python
Öffne anschließend einen Texteditor (z.B., Visual Studio Code, Notepad++) und erstelle eine neue Datei. Übertrage den folgenden Python-Code, um die HTML-Daten abzurufen:
import requests
URL = 'https://bremer-community.de/?s=JavaScript'
website = requests.get(URL)Strukturverbesserung mit pprint()
Um die Darstellung des heruntergeladenen HTML-Inhalts zu verbessern, verwende das .content-Attribut des Python-Objekts und gib es mit pprint() aus.
Scraping von Statischen Webseiten
Analyse der HTML-Struktur – Web Scraping mit Python
Die Zielwebsite zeigt statischen HTML-Inhalt, der bereits alle sichtbaren Daten enthält. In unserem Beispiel analysieren wir einen Blogbeitrag, dessen HTML-Struktur wir verstehen müssen.
Strukturanalyse des Beispiel-HTML-Codes:
Ein Blogbeitrag ist von einem <div>-Tag mit der CSS-Klasse „awr“ umschlossen.
Danach folgt ein Link zum Beitrag, speziell zum Kommentarbereich.
Ein weiteres <div>-Tag enthält das Beitragsbild.
Ein <h2>-Tag repräsentiert die Überschrift des Blogbeitrags.
Das vorletzte Tag (<p>-Tag) zeigt einen kurzen Textauszug des Artikels.
Ein weiterer Link zum Artikel mit dem Link-Text „Weiterlesen“ schließt den HTML-Code ab.
Hinweis zur Website-spezifischen Struktur
Beachte, dass jede Website eine einzigartige HTML-Struktur hat. Daher ist es entscheidend, die Struktur der jeweiligen Seite zu überprüfen und zu verstehen, bevor du mit dem Scrapen beginnst.
Tipp bei unübersichtlicher HTML-Struktur
Verwende jederzeit die Entwickler-Tools deines Browsers, um die Struktur interaktiv zu überprüfen und zu navigieren. Damit behältst du stets den Überblick, selbst bei komplexen HTML-Strukturen.
Sonderfall 1: Logins / Versteckte Webseiten
Um Informationen von Seiten hinter einem Login zu scrapen, bedarf es fortgeschrittener Techniken. Wir zeigen dir, wie du mithilfe der Requests-Bibliothek dennoch auf den Inhalt hinter Logins zugreifen kannst.
Sonderfall 2: Dynamische Websites
Dynamische Websites stellen eine Herausforderung dar, da sie JavaScript als Antwort senden. Erfahre, wie du mit Alternativen wie „requests-html“ oder dem Selenium-Framework JavaScript-Code rendern und Daten extrahieren kannst.
Alternative Bibliotheken zum Arbeiten mit dynamischen Seiten
Entdecke Alternativen wie „requests-html“ und Selenium, die dir helfen, auch mit dynamischen Webseiten erfolgreich zu arbeiten.
HTML mit Beautiful Soup parsen
Erfahre, wie du mit der Beautiful Soup-Bibliothek strukturierte Daten aus dem gescrapten HTML extrahieren kannst. In einem einfachen Skript zeigen wir dir, wie du Beautiful Soup installierst und verwendest, um den HTML-Code lesbarer zu machen und relevante Informationen herauszufiltern.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
URL = 'https://bremer-community.de'
website = requests.get(URL)
results = BeautifulSoup(website.content, 'html.parser')Dieses Skript demonstriert die Verwendung von Beautiful Soup, um den HTML-Inhalt einer Webseite zu analysieren und zu parsen.
Mit diesen fortgeschrittenen Techniken und Bibliotheken erweiterst du dein Web Scraping-Wissen und bist besser gerüstet, um auch komplexe Herausforderungen zu meistern.
3.1 Elemente nach HTML-Klassennamen finden
Um alle Blogbeiträge auf der /blog/ Unterseite zu parsen, erstelle ein neues Beautiful Soup Objekt namens results und rufe die Methode .find_all() auf:
'blogbeitraege = results.find_all('div', class_='awr')'Mit einer for-Schleife kannst du alle Blogbeiträge auslesen:
for blogbeitrag in blogbeitraege:
print(blogbeitrag, end='\n'*2)3.2 Text aus HTML-Elementen extrahieren
Extrahiere nur die Überschrift des Blogartikels, indem du das H2-Tag mit einer bestimmten Klasse auswählst:
for blogbeitrag in blogbeitraege:
blog_titel = blogbeitrag.find('h2', class_='entry-title')
print(blog_titel.text.strip())3.3 Elemente nach Klassenname und Textinhalt finden
Filtere Blogbeiträge nach Schlüsselwörtern, indem du das string-Argument oder Regex verwendest:
sql_beitraege = results.find_all('h2', string='SQL') # exakte Übereinstimmung
# oder
import re
for blogbeitrag in blogbeitraege:
sql_beitraege = blogbeitrag(text=re.compile('SQL'))
print(sql_beitrage)3.4 Attribute aus HTML-Elementen extrahieren
Extrahiere den Link eines Blogbeitrags, indem du das href-Attribut des verschachtelten <a>-Tags auswählst:
for blogbeitrag in blogbeitraege:
link = blogbeitrag.find('a')['href']
print(link)3.5 Elemente nach ID finden
Wähle ein HTML-Element anhand seiner ID aus:
id_suchen = results.find(id='IDNAME')Zusätzliche Übungen zum Scrapen
Wiederhole den gesamten Web Scraping Prozess mit verschiedenen Webseiten, z.B. News-Webseiten, Social Media Portale, oder Job-Portale. Experimentiere mit verschiedenen Funktionen von Beautiful Soup und nutze die offizielle Dokumentation als Leitfaden.
Fazit zum Web Scraping Tutorial mit Beautiful Soup
Beautiful Soup ist ein zuverlässiges Tool für das Web-Scraping. Dieser umfassende Leitfaden zeigt, wie du mit Python, Requests und Beautiful Soup Daten von Webseiten extrahieren kannst. Achte darauf, deine Fähigkeiten verantwortungsbewusst einzusetzen. Weitere Tutorials oder Fragen? Kommentiere unter diesem Artikel.
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