Fünf Schritte zum Scraping mehrerer Bilder mit Python

Ob in der Marktforschung, E-Commerce-Produktauflistungen oder beim Erstellen von Datensätzen für maschinelles Lernen – die schnelle und effiziente Erfassung großer Bildmengen ist entscheidend. In diesem Artikel erläutern wir, wie die Bilderfassung automatisiert werden kann.

Option 1: Nutzung von Python-Bibliotheken

Der flexibelste Ansatz für das Scrapen mehrerer Bilder besteht darin, ein Python-Skript zu erstellen, das die Bibliotheken Beautiful Soup und Requests nutzt. Hier sind die grundlegenden Schritte:

1. Installieren Sie die erforderlichen Python-Bibliotheken:

pip install beautifulsoup4

pip install requests

pip install pillow # Zum Speichern der Bilder

2. Stellen Sie eine GET-Anfrage an die URL der Website:

import requests

url = "https://www.website.com"

response = requests.get(url)

3. Parsen Sie das HTML mit Beautiful Soup:

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

4. Finden Sie alle -Tags auf der Seite:

images = soup.find_all("img")

*5. Durchlaufen Sie jeden -Tag und extrahieren Sie die Bild-URL aus dem 'src'-Attribut:
*

for image in images:

img_url = image['src']

Vorteile und Nachteile

*Vorteile: *

• Volle Kontrolle und Anpassbarkeit

• Flexibilität beim Anpassen des Skripts für verschiedene Websites

*Nachteile: *

• Erfordert Python-Programmierkenntnisse

• Weniger benutzerfreundlich als visuelle Tools

• Schutzmechanismen: Viele Websites nutzen Sicherheitsmaßnahmen wie Captchas oder IP-Rate-Limits, um automatisiertes Scraping zu verhindern, was den Einsatz von Proxys oder Captcha-Lösungen erforderlich machen kann und das Scraping komplizierter gestaltet.

Option 2: Nutzung von Octoparse

Octoparse ist ein visueller Web Scraper, der auch Nutzern ohne Programmierkenntnisse das Scrapen von Bildern über einen einfachen Drag-and-Drop-Prozess ermöglicht. Die Vorteile von Octoparse umfassen:

1. Benutzerfreundlichkeit

• Visuelle Oberfläche: Die Point-and-Click-Oberfläche ermöglicht das Datenextrahieren ohne Programmierkenntnisse.

  • Drag-and-Drop-Funktionalität: Aktionen und Workflows können intuitiv erstellt werden.

2. Vorgefertigte Vorlagen

• Schnellstart: Eine Vielzahl an Scraping-Vorlagen für gängige Websites erleichtert den Einstieg, ohne eigene Skripte zu erstellen.

  • Anpassbarkeit: Vorlagen lassen sich individuell anpassen.

3. Cloud-basierte Datenverarbeitung

• Automatisierung: Cloud-Extraktion ermöglicht automatisierte Scraping-Jobs mit Datenlagerung in der Cloud, was eigene Hardware obsolet macht.

• 24/7-Extraktion: Kontinuierliches Scraping ist für große Datenprojekte von Vorteil.

4. Datenexport in verschiedenen Formaten

• Vielseitige Exportoptionen: Daten können in Formate wie CSV, Excel und JSON exportiert werden, was die Integration in andere Systeme erleichtert.

• API-Integration: Direkte Verbindung zu anderen Anwendungen ermöglicht Echtzeit-Datenübertragung.

5. Zusätzliche Funktionen

• IP-Rotation: Verhindert Blockierungen durch Websites und ermöglicht ungestörte Datenerfassung.

  • Planungsfunktionen: Scraping-Jobs können zeitlich geplant werden.

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Wenn Sie Probleme bei der Datenextraktion haben, oder uns etwas Vorschlägen geben möchten, kontaktieren Sie bitte uns per E-Mail ([e-mail]). 💬