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Einblicke & Technik

Ein tiefer Einblick in die Infrastruktur von Webdaten, Extraktionstechniken und die Zukunft strukturierter Daten in großem Maßstab.

Cheerio Web Scraping in Node.js: load() für einen getesteten Scraper
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Cheerio Web Scraping in Node.js: load() für einen getesteten Scraper

Raluca Penciuc18 min read
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Web-Scraping mit AWS Lambda: Leitfaden für Python und Java 2026
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Web-Scraping mit AWS Lambda: Leitfaden für Python und Java 2026

TL;DR: Kurz gesagt: Web-Scraping mit AWS Lambda funktioniert am besten, wenn jeder Aufruf kurz, begrenzt und unabhängig wiederholbar ist. Beginnen Sie mit direktem HTTP, AWS SAM und S3 und fügen Sie erst dann SQS, Container, Browser-Rendering, Proxys oder eine verwaltete Abrufebene hinzu, wenn sich im Rahmen der Arbeitslast herausstellt, dass diese erforderlich sind.

Suciu Dan26 min read
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So verwenden Sie GoSpider: Crawlen, URLs bereinigen und Daten extrahieren
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So verwenden Sie GoSpider: Crawlen, URLs bereinigen und Daten extrahieren

TL;DR: GoSpider ist ein Befehlszeilen-Crawler zum Auffinden von URLs, kein vollständiger Scraper für strukturierte Daten. Diese Anleitung zur Verwendung von GoSpider zeigt einen begrenzten Crawl, die saubere Verarbeitung der Ausgabe, die Übergabe von Colly an CSV sowie einen Diagnosepfad für 403-Antworten oder Seiten, die eine JavaScript-Darstellung erfordern.

Suciu Dan20 min read
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Wie man Redfin scrappt: Python-Leitfaden für Immobiliendaten
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Wie man Redfin scrappt: Python-Leitfaden für Immobiliendaten

TL;DR: Redfin stellt versteckte API-Endpunkte zur Verfügung, die strukturiertes JSON für Immobilienangebote zurückgeben, wodurch das fragile HTML-Parsing vollständig übersprungen werden kann. Diese Anleitung führt Sie durch den Aufbau eines Python-Scrapers, der Miet- und Verkaufsdaten extrahiert, nach Standort sucht, neue Angebote über XML-Sitemaps überwacht und saubere Ergebnisse in CSV oder JSON exportiert.

Suciu Dan11 min read
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So analysieren Sie JSON in Python: Von API-Antworten bis hin zu in Webseiten verstecktem JSON
Anleitungen

So analysieren Sie JSON in Python: Von API-Antworten bis hin zu in Webseiten verstecktem JSON

TL;DR: JSON in Python mit `json.loads` und `json.load` analysieren, Dekodierungsfehler beheben, verschachtelte Daten validieren, große Dateien streamen und in Webseiten versteckte JSON-LD- oder `__NEXT_DATA__`-Daten extrahieren – sowie WebScrapingAPI-Envelopes.

Suciu Dan12 min read
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Nodriver-Python-Tutorial: Unauffälliges Web-Scraping – vom ersten Skript bis zur Produktion
Die Wissenschaft des Web-Scrapings

Nodriver-Python-Tutorial: Unauffälliges Web-Scraping – vom ersten Skript bis zur Produktion

TL;DR: Kurzfassung: Nodriver ist eine asynchrone Python-Bibliothek, die Chromium über das Chrome DevTools Protocol steuert, ohne Selenium oder chromedriver-Binary. Nutzen Sie sie, wenn ein selbst gehosteter Stealth-Browser, der einer echten Chrome-Sitzung näherkommt, besser passt als ein WebDriver-Stack – aber sie beseitigt IP-, TLS- oder Verhaltensrisiken nicht von allein. Dieses Tutorial führt vom ersten Skript bis zur containerisierten Produktion und einer gehosteten Browser API.

Suciu Dan12 min read
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Umgang mit Google-/goto-Weiterleitungs-URLs und CAES-Token in einem SERP-Scraper
Die Wissenschaft des Web-Scrapings

Umgang mit Google-/goto-Weiterleitungs-URLs und CAES-Token in einem SERP-Scraper

TL;DR: Kurzfassung: Google-/goto-URLs mit CAES-Token und ältere /url-Wrapper sind Weiterleitungsschichten, keine Ziele; ein SERP-Scraper, der jede href als endgültig behandelt, verfälscht Rank-Tracking und Link-Datenbanken. Bevorzugen Sie eine strukturierte SERP-API, wenn sie Ziel-Links liefert. Wenn Sie HTML parsen müssen, klassifizieren Sie jede href, deduplizieren Sie Weiterleitungen und lösen Sie sie mit einem einfachen GET auf. Entschlüsseln Sie CAES nicht.

Suciu Dan11 min read
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