Möchten Sie Ihren eigenen Scraper erstellen, um dynamische Websites zu scrapen? Sehen Sie sich dieses Video-Tutorial an, um nützliche Techniken zu lernen. Oder vergessen Sie Scraping-Probleme mit den kostenlosen Testversionen der Oxylabs Scraper APIs 👉
https://oxy.yt/2iMDaten von statischen Websites zu sammeln, ist in der Regel einfach, aber das Scrapen von Daten von dynamischen Websites kann herausfordernd sein. Python ist aufgrund seiner vielen hilfreichen Bibliotheken und umfangreichen Dokumentation eine beliebte Wahl für diese Aufgabe.
Dieses Tutorial führt Sie durch den Prozess des Scrapens dynamischer Websites. Sie lernen, wie Sie einen Browser verwenden, um zu überprüfen, ob eine Website dynamisch mit JavaScript gerendert wird, und wie Sie AJAX-Aufrufe finden, die zusätzliche Daten laden.
Wir empfehlen die Verwendung eines Chromium-basierten Browsers, um dynamisch gerenderte Inhalte zu erkennen. Um die Daten zu scrapen, kombinieren Sie Selenium (oder Pythons Requests-Bibliothek) für HTTP-Anfragen und BeautifulSoup, um das rohe HTML zu parsen. Sobald Ihr Web-Scraping-Skript bereit ist, verwenden Sie einen Headless-Browser, um den Prozess zu beschleunigen.
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⏳ *ZEITSTEMPEL*
0:00 Einführung
0:45 Wie man sieht, ob die Website dynamisch ist
1:35 Kann BeautifulSoup JavaScript rendern?
2:16 Wie man Daten von einer dynamischen Website scrapt
3:35 Elemente mit Selenium finden
5:16 Elemente mit BeautifulSoup finden
6:33 Python-Scraping mit einem Headless-Browser
7:05 AJAX-Aufrufe lokalisieren
9:40 Daten in anderen Seiten einbetten
11:11 Fazit
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