Screen Scraping ist eine Methode zur Extraktion von Daten aus der Anzeige auf einem Bildschirm, wenn der direkte Zugriff über APIs oder Datenbanken nicht verfügbar ist. Es wird häufig verwendet, um Informationen von Websites, Desktop-Anwendungen oder Altsystemen zu sammeln. Python bietet leistungsstarke Werkzeuge für Screen Scraping, wie pandas.read_html() zum Abrufen von HTML-Tabellen und BeautifulSoup zum Parsen von HTML-Inhalten. Für komplexere Aufgaben wie das Scraping von Sportergebnissen über einen Zeitraum können Funktionen erstellt werden, um die URL-Generierung, Datensammlung und Ergebnisbestimmung zu automatisieren. Darüber hinaus können Daten von JSON-APIs wie denen der NBA oder NHL abgerufen werden, um Live-Spielquoten oder Zeitpläne zu erhalten, die dann normalisiert und in strukturierten DataFrames gespeichert werden. Die JSON-Daten werden flatten, um relevante Felder wie Teamnamen, Quoten und Ereignismetadaten zu extrahieren. Bibliotheken wie requests und json erleichtern das Abrufen und Manipulieren dieser Daten auf Abruf. Die gescrapten Daten werden häufig in CSV-Dateien exportiert, um eine einfachere Visualisierung in Tools wie Excel zu ermöglichen. Eine weitere Anwendung zeigt das Scraping von Feiertagskalendern der Börse unter Verwendung von HTML-Passtechnik. Während Screen Scraping nützlich ist, ist es im Laufe der Zeit weniger zuverlässig aufgrund von Änderungen in der Website-Struktur und kann ethische oder rechtliche Probleme aufwerfen. Dennoch bleibt es ein wertvoller Ansatz, wenn traditionelle Datenzugriffsmethoden nicht verfügbar sind.