Web Scraping Projekte: Ideen für alle Fähigkeitsstufen

Als Datenanalystin würde ich sagen, dass die Beherrschung von Web Scraping-Projekten zahlreiche praktische Anwendungen für die Datenerfassung, Forschung und Automatisierung erschließen kann. Tatsächlich gibt es eine Nachfrage nach Web-Scraping-Fähigkeiten im E-Commerce, in der Forschung, im Marketing und im Finanzwesen, die alle auf einen fähigen Web-Scraper angewiesen sein könnten, um wichtige Analysen durchzuführen, die Marktentscheidungen wie Preisstrategien und Trendprognosen beeinflussen.

In diesem Leitfaden empfehle ich dir einige gute Ideen für Web-Scraping-Projekte. Diese Projektideen passen gut zu unseren Kursen "Web Scraping in Python" und " Web Scraping in R" und sind eine gute Möglichkeit, ein Portfolio für Arbeitgeber zu erstellen.

Einsteigerfreundliche Web Scraping Projekte

Die Bearbeitung von Web-Scraping-Projekten ist interessant und nützlich, wenn du deine Fähigkeiten in der Datenextraktion ausbauen willst. Wenn du ein/e angehende/r Datenexperte/in bist, kannst du mit Projekten auf Anfängerniveau anfangen, um Vertrauen in deine Fähigkeiten aufzubauen. Im Folgenden findest du einfache, aber praktische Web-Scraping-Projekte, die leicht zu implementieren sind und praktische Anwendungen bieten.

Projekt zum Preisvergleich

In einem Preisvergleichsprojekt kannst du Produktdaten von E-Commerce-Websites abrufen, um Preisänderungen im Laufe der Zeit zu verfolgen. Bei diesem Projekt geht es darum, Informationen wie Produktnamen, Preise und Beschreibungen aus mehreren Websites zu extrahieren. Du kannst die besten Angebote finden, indem du die Preise in verschiedenen Online-Shops vergleichst. Dieses Projekt ist sowohl für persönliche Einkäufe als auch für geschäftliche Zwecke nützlich, z. B. für die Optimierung von Lagereinkäufen oder Wettbewerbsanalysen.

Du könntest zum Beispiel Produktdaten von Websites wie Amazon und eBay abrufen und die Informationen in einem strukturierten Format speichern. Mithilfe dieser Daten kannst du ein Skript erstellen, das dich warnt, wenn der Preis eines Produkts unter einen bestimmten Schwellenwert fällt, und so in Echtzeit Einblicke in Preisschwankungen geben.

Nachrichten-Aggregator

Bei einem Nachrichtenaggregator-Projekt werden Schlagzeilen und Artikel von verschiedenen Nachrichten-Websites gesammelt und zu einem einzigen Feed zusammengestellt. In diesem Projekt kannst du üben, strukturierte Daten wie Artikeltitel, Veröffentlichungsdaten und Artikel-URLs von Nachrichtenseiten zu extrahieren.

Echtzeitdaten sind bei der Nachrichtenaggregation wichtig, da die Nutzer durch zeitnahe Aktualisierungen informiert bleiben können. In diesem Projekt könntest du Websites wie CNN, BBC oder andere Nachrichtenquellen scrapen und die Daten in einem strukturierten Format wie MongoDB zur weiteren Analyse speichern. Tools wie Newspaper3k und Scrapy werden häufig zum Scrapen und Parsen von Online-Artikeln verwendet.

Sammlung von Wetterdaten

Bei diesem Projekt geht es darum, wetterbezogene Daten wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit und Vorhersagen von Websites wie Weather.com oder AccuWeather zu sammeln. Mit den extrahierten Daten kannst du eine maßgeschneiderte Anwendung erstellen, die Echtzeit-Wetterinformationen anzeigt, die auf unterschiedliche Bedürfnisse zugeschnitten sind.

Daher kann dieses Projekt für verschiedene Anwendungsfälle genutzt werden, z. B. zur Warnung vor Unwettern, zur Unterstützung von Reisenden bei der Reiseplanung oder zur Unterstützung von Landwirten bei landwirtschaftlichen Entscheidungen. Wenn Scraping aufgrund von Standortbeschränkungen nicht möglich ist, kannst du BeautifulSoup, Selenium oder APIs wie die OpenWeatherMap API verwenden. 

Fortgeschrittene Web Scraping Projekte

Für Entwickler/innen, die ihre Web Scraping-Fähigkeiten verbessern wollen, ist es sinnvoll, Projekte mit dynamischen Inhalten, Benutzerinteraktionen und größeren Datensätzen in Angriff zu nehmen. Solche Projekte auf mittlerem Niveau sind komplexer, aber sehr praktisch und sollten dich dazu herausfordern, Web Scraping besser zu verstehen.

Stimmungsanalyse in den sozialen Medien

Bei diesem Projekt geht es darum, Beiträge oder Kommentare von Social-Media-Seiten wie X (früher Twitter), Reddit oder Facebook zu sammeln. Auf das Scraping folgt in der Regel eine Stimmungsanalyse mit Hilfe der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). Das Projekt zielt darauf ab, die Stimmungen zu bestimmten Themen oder Marken zu analysieren. 

Geschäfts- und Marketingexperten nutzen die Stimmungsanalyse in den sozialen Medien, um Einblicke in das Verhalten der Verbraucher und ihre Wahrnehmung bestimmter Marken zu gewinnen. Marketingfachleute können solche Erkenntnisse auch nutzen, um neue Trends zu erkennen und datengestützte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Schau dir unser Tutorial auf Snscrape Tutorial an: Social Media Scrape mit Python lernst du, wie du Daten erhältst und für die Analyse vorbereitest. Das Tutorial Web Scraping & NLP in Python zeigt auch, wie man NLP für die Stimmungsanalyse nutzt.

Flugpreis-Tracker

Das Flugpreistracker-Projekt besteht darin, Ticketpreise von Websites wie Google Flights zu sammeln, um Flugpreisschwankungen zu überwachen. Mit den gescrapten Daten kannst du ein System aufbauen, das Nutzer benachrichtigt, wenn ein Preis für bestimmte Flugtarife oder Routen fällt. 

Da der Flugpreistracker mit Echtzeit-Web-Scraping arbeitet, kannst du mit Diensten wie SMTP oder APIs wie Twilio SendGrid automatische E-Mail-Benachrichtigungen einrichten, um die Nutzer zu benachrichtigen, wenn ihre gewünschten Flüge billiger werden.

Analyse der Wettbewerber

Bei der Konkurrenzanalyse werden SEO-relevante Daten wie Backlinks und Keyword-Rankings von den Websites der Konkurrenz gesammelt. Durch diesen Vergleich können Unternehmen diese Daten nutzen, um ihre digitalen Marketingstrategien zu verfeinern und sich auf die Optimierung von Schlüsselwörtern, die Erstellung von Inhalten und den Aufbau von Backlinks zu konzentrieren, um ihre Konkurrenten im Suchmaschinenranking zu übertreffen.

Tools wie Ahrefs, SEMrush und Ubersuggest bieten APIs an, mit denen du legal und effizient Daten über Mitbewerber sammeln kannst.

Fortgeschrittene Web Scraping Projekte

Wenn du ein fortgeschrittener Entwickler bist, der sich auf groß angelegte Datenextraktionsprojekte konzentriert, sind der Umgang mit Anti-Scraping-Maßnahmen und die Integration von maschinellem Lernen wichtig, um reale Szenarien zu erschließen. Im Folgenden findest du einige fortgeschrittene Web Scraping-Projekte, die du ausprobieren solltest.

Analyse des Immobilienmarktes

Bei diesem Projekt werden Immobilienangebote von Websites wie Realtor.com ausgewertet, um Trends auf dem Wohnungsmarkt zu analysieren. Du kannst Daten wie Immobilienpreise, Quadratmeterzahl, Lage und andere Merkmale wie die Anzahl der Schlafzimmer und Bäder sammeln. Die größte Herausforderung für ein solches Projekt ist das Sammeln von Daten von Websites mit Anti-Scraping-Maßnahmen, die Tools wie rotierende Proxys oder Dienste wie ScraperAPI oder Zyte erfordern.

Mit den gesammelten Daten kannst du Modelle des maschinellen Lernens trainieren, z. B. lineare Regressionen oder Entscheidungsbäume, um die Immobilienpreise auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen. Dieses Projekt wird für Immobilienfachleute, Investoren und Einzelpersonen nützlich sein, die datengestützte Entscheidungen auf dem Wohnungsmarkt treffen wollen.

Aktienkursanalyse

In diesem Projekt scrappst du Aktienkursdaten von Finanzwebseiten wie Yahoo Finance oder Google Finance und verwendest sie, um maschinelle Lernmodelle zur Vorhersage von Aktientrends zu erstellen. Die Herausforderung bei diesem Projekt ist der Umgang mit Echtzeitdaten, der ein regelmäßiges Scraping und den Umgang mit einem ständigen Informationsfluss erfordert.

Dieses Projekt erfordert technisches Know-how und ein tiefes Verständnis der Finanzmärkte, einschließlich der Aktienkurse und Finanzindikatoren wie Handelsvolumen, Marktkapitalisierung und Unternehmenskennzahlen. Die Modelle des maschinellen Lernens helfen Anlegern und Händlern bei ihren Entscheidungen auf der Grundlage der prognostizierten Aktienkurse. Eine weit verbreitete Bibliothek dafür ist yfinance, die einen programmatischen Zugriff auf Yahoo Finance-Daten bietet.

Rezeptur-Empfehlungsmaschine

Bei diesem Projekt werden Rezeptdaten von Koch-Websites wie AllRecipes oder Epicurious ausgewertet, um eine personalisierte Empfehlungsmaschine zu erstellen. Du kannst Daten wie Zutaten, Zubereitungsmethoden, Zubereitungszeiten und diätetische Angaben wie vegan oder glutenfrei erfassen.

Mit den gesammelten Daten kannst du Algorithmen für maschinelles Lernen entwickeln, um eine personalisierte Empfehlungsmaschine zu erstellen. Die Nutzer können dann die Zutaten eingeben, die sie vorrätig haben, und das System empfiehlt ihnen Rezepte, die zu diesen Zutaten passen.

Ethische und rechtliche Erwägungen beim Web Scraping

Die folgenden Punkte sind einige der wichtigsten Überlegungen, die beim Scraping von Webseitendaten angestellt werden sollten, auch wenn sie nicht vollständig sind.

Die robots.txt-Datei respektieren

Viele Websites enthalten eine robots.txt Datei, die angibt, welche Teile für Bots und Webcrawler tabu sind. Wenn du dir die Datei nicht ansiehst oder ignorierst, was sie enthält, könnte sie die Server der Website überlasten oder sensible Informationen abgreifen, die der Eigentümer der Website schützen möchte. Deshalb ist es wichtig, die robots.txt Datei jeder Website, die du scrapen willst, zu überprüfen und zu beachten, um Probleme und Konflikte zu vermeiden.

Vermeiden übermäßiger Serveranfragen

Zu viele Anfragen in einem kurzen Zeitraum können den Server einer Website überfordern, was zu langsamer Leistung oder Ausfallzeiten für andere Nutzer führt. Außerdem können übermäßige Anfragen sogar den Ruf einer Website schädigen, was wiederum zu rechtlichen Schritten führen kann.

Um Isyen zu vermeiden, kannst du angemessene Intervalle zwischen den Anfragen festlegen und eine Ratenbegrenzung verwenden. Wenn du vorhast, große Datensätze von Websites zu sammeln, kontaktiere die Eigentümer der Website, um eine Genehmigung zu erhalten.

Einhaltung der Datenschutzgesetze

Der Datenschutz ist beim Web Scraping ein großes Thema, vor allem angesichts von Vorschriften wie der General Data Protection Regulation (GDPR) in Europa und dem California Consumer Privacy Act (CCPA) in den Vereinigten Staaten. Um rechtliche Konsequenzen zu vermeiden, solltest du das unbefugte Auslesen von sensiblen Daten wie E-Mail-Adressen, Telefonnummern oder Sozialversicherungsnummern vermeiden. Einige Informationen sind aufgrund der Gerichtsbarkeit, in der du dich befindest, unabhängig von der Erlaubnis tabu.

Was bei deinem Web Scraping Projekt schief gehen kann

Beim Scrapen von Websites gibt es häufig Probleme, vor allem bei Websites mit eingeschränktem Zugang. Im Folgenden findest du einige der Probleme und wie du sie lösen kannst.

Umgang mit CAPTCHA und IP-Sperren

Websites setzen CAPTCHAs und IP-Sperren als Sicherheitsmaßnahmen ein, um Web Scraping einzuschränken. CAPTCHAs unterscheiden zwischen menschlichen Nutzerinnen und Nutzern und Bots, während die IP-Sperre auftritt, wenn eine Website zu viele Anfragen von derselben IP-Adresse in kurzer Zeit feststellt und diese als potenziell schädlich einstuft.

Wenn du vor dieser Herausforderung stehst, solltest du die folgenden Lösungen für erfolgreiches Web Scraping umsetzen.

• Rotierende Proxys: Wenn du rotierende Proxys verwendest, um deine Anfragen auf mehrere IP-Adressen zu verteilen, ist es für Websites schwieriger, deine Scraping-Aktivitäten anhand der IP-Muster zu erkennen.
• Kopflose Browser: Wenn du einen Browser im Headless-Modus (ohne grafische Oberfläche) verwendest, kannst du Websites scrapen, die auf Benutzerinteraktionen angewiesen sind, und so die Wahrscheinlichkeit einer Entdeckung verringern.
• CAPTCHA-Auflösungsdienste: Um CAPTCHAs zu umgehen, verwende CAPTCHA-Lösungsdienste von Drittanbietern wie AntiCaptcha. Diese Dienste nutzen die Automatisierung, um CAPTCHAs zu interpretieren und die Lösung zurückzugeben, damit dein Skript mit dem Scraping fortfahren kann.

Scraping dynamischer Inhalte

Viele moderne Websites verwenden JavaScript, um Inhalte dynamisch zu laden. Das bedeutet, dass die gewünschten Daten möglicherweise erst dann im HTML-Quellcode erscheinen, wenn die Seite vollständig gerendert wurde. Wenn du Daten von solchen Websites scrapen willst, solltest du die folgenden Lösungen in Betracht ziehen.

• Selen: Selenium ist ein unverzichtbares Tool für das Scraping von JavaScript-gerenderten Inhalten, da es mit der Webseite wie ein echter Benutzer interagieren kann. Das macht es perfekt für das Scraping von Websites, die JavaScript zur Anzeige von Inhalten benötigen.
• APIs: Manchmal geben Websites ihre Daten über versteckte APIs preis, die von dem auf der Website laufenden JavaScript aufgerufen werden. Du kannst Daten direkt von diesen APIs abrufen, ohne dass die Seite gänzlich gerendert werden muss.

Web Scraping Tools für dein Projekt

Um Daten von Websites zu sammeln, kannst du verschiedene Web Scraping Tools verwenden. Der Einsatz der einzelnen Tools hängt von der Komplexität und den Anforderungen des Projekts ab. Im Folgenden sind einige der häufig verwendeten Werkzeuge aufgeführt.

BeautifulSoup

BeautifulSoup ist eine Python-Bibliothek, die zum Parsen und Navigieren von HTML- und XML-Dokumenten verwendet wird. Es eignet sich besonders für einfache Web Scraping-Aufgaben, bei denen die Struktur der Website statisch ist und die Daten leicht aus dem HTML-Quelltext extrahiert werden können. BeautifulSoup eignet sich für kleine Projekte wie das Scraping von Blogs, Nachrichtenseiten oder E-Commerce-Daten, bei denen die Seiten Inhalte in einfachem HTML laden. Wir haben ein Tutorial, wenn du mit dieser Bibliothek üben möchtest: Scraping von Reddit mit Python und BeautifulSoup 4.

Scrapy

Scrapy ist ein leistungsfähiges, quelloffenes Web-Scraping- und Crawling-Framework, das für umfangreiche Projekte entwickelt wurde. Es kann komplexe Aufgaben bewältigen, wie das Crawlen mehrerer Seiten und das Verfolgen von Links innerhalb einer Website. Dieses Tool eignet sich für größere, komplexere Projekte wie das Scrapen von E-Commerce-Seiten, den Aufbau von Crawlern oder das Scrapen einer Reihe von verlinkten Seiten (z. B. das Scrapen ganzer Websites).

Selen

Selenium ist ein Browser-Automatisierungstool für Web Scraping, bei dem JavaScript im Spiel ist. Sie ermöglicht es dir, einen echten Nutzer zu simulieren, indem du mit der Webseite interagierst, was sie ideal für das Scraping von Websites mit dynamischen Inhalten macht. Selenium ist nützlich beim Scraping von JavaScript-lastigen Websites, die eine Interaktion mit dynamischen Elementen erfordern, oder wenn Inhalte nach Benutzeraktionen geladen werden.

Puppenspieler 

Puppeteer ist eine Node.js-Bibliothek, die die Kontrolle über einen kopflosen Chrome-Browser ermöglicht. Es wird oft für das Scraping von JavaScript-lastigen Websites verwendet und bietet ähnliche Funktionen wie Selenium, ist aber leichter und effizienter.

Fazit

Web Scraping ist wichtig für Entwickler, die effizient und schnell Daten von Websites sammeln wollen. Es ist eine mächtige Fähigkeit mit einem breiten Anwendungsspektrum, von persönlichen Projekten bis hin zu fortgeschrittenen maschinellen Lernmodellen. Bei der Durchführung von Web Scraping-Projekten ist es wichtig, ethische und rechtliche Überlegungen zu verstehen und die Datenschutzgesetze einzuhalten. Achte außerdem darauf, dass du geeignete Web Scraping Tools für dein Projekt auswählst, um Probleme beim Scraping zu vermeiden. Ich ermutige dich, mit den Beispielprojekten zu üben, um deine Web Scraping- und Entwicklerfähigkeiten zu verbessern.

In unserem Tutorial zum Scrapen von Amazon mit Python erfährst du mehr über das Web-Scraping mit Python. Das ScrapeGraphAI Tutorial: Getting Started With AI Web Scraping führt dich in das fortgeschrittene Web Scraping ein, bei dem KI zur effizienten Datenerfassung eingesetzt wird.