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Raluca Penciuc

Full-Stack-Entwickler26 Artikel

Raluca Penciuc ist Full-Stack-Entwicklerin bei WebScrapingAPI. Sie entwickelt Scraper, verbessert Umgehungsstrategien und findet zuverlässige Wege, um die Erkennung auf Zielwebsites zu verringern.

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Raluca Penciuc, Full-Stack-Entwickler @ WebScrapingAPI

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26 Artikel

Web scrapingProxy rotationPython web scrapingRuby web scrapingJava web scrapingR web scrapingC++ web scrapingData extraction automation

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Scrapy Playwright Tutorial: JavaScript-lastige Websites in großem Umfang scrapen
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Scrapy Playwright Tutorial: JavaScript-lastige Websites in großem Umfang scrapen

TL;DR: Mit Scrapy-Playwright können Sie JavaScript-lastige Seiten direkt in Scrapy-Spidern rendern, indem Sie echte Chromium-, Firefox- oder WebKit-Browser über Playwright steuern. Dieses Tutorial führt Sie durch Installation, Konfiguration, Seiteninteraktionen, AJAX-Abfang, Anti-Detection und eine produktionsreife Projektstruktur, so dass Sie dynamische Seiten scrapen können, ohne das Scrapy-Ökosystem zu verlassen.

Raluca Penciuc17 min read
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Scrapen von Amazon Produktdaten mit Python: Hands-On Anleitung
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Scrapen von Amazon Produktdaten mit Python: Hands-On Anleitung

TL;DR: Amazon-Produktseiten sind vollgepackt mit wertvollen Daten (Preise, Bewertungen, Rezensionen, ASINs), aber um sie zuverlässig zu extrahieren, braucht es mehr als eine einfache HTTP-Anfrage. Dieser Leitfaden führt Sie durch die Erstellung eines Python-Scrapers mit Requests und BeautifulSoup, die Handhabung von Paginierung und Anti-Bot-Verteidigung, den Export nach CSV oder JSON und die Einspeisung der Ergebnisse in LLM-Workflows. Sie werden auch lernen, wann Sie eine Scraping-API verwenden sollten, anstatt Ihre eigene Lösung zu entwickeln.

Raluca Penciuc15 min read
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Von der Stimmungsanalyse bis zum Marketing: Die vielfältigen Vorteile des Web-Scrapings auf Twitter
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Von der Stimmungsanalyse bis zum Marketing: Die vielfältigen Vorteile des Web-Scrapings auf Twitter

TL;DR: Nutzen Sie Twitter-Daten optimal mit professionellem Web-Scraping. Erfahren Sie, wie Sie Twitter für Stimmungsanalysen, Marketing und Business Intelligence nutzen können. Ein umfassender Leitfaden mit TypeScript.

Raluca Penciuc9 min read
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Wie man Realtor.com scrappt: Ein praktischer Leitfaden für 2026
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Wie man Realtor.com scrappt: Ein praktischer Leitfaden für 2026

TL;DR: Wenn Sie herausfinden, wie man Realtor.com sauber scrapen kann, sind drei Dinge am wichtigsten: stabile Selektoren, die ihre gehashten Klassennamen überleben, eine Anforderungsschicht, die Realtors Anti-Bot-Stack überlebt, und Code, der sowohl Listenseiten als auch Detailseiten durchläuft. Diese Anleitung ist der vollständige Python-Build, mit Anti-Block-Taktiken und LLM-fähigen Exporten.

Raluca Penciuc12 min read
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Web Scraping Booking.com: Hotels, Preise und Bewertungen (2026 Guide)
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Web Scraping Booking.com: Hotels, Preise und Bewertungen (2026 Guide)

TL;DR: Dieser Leitfaden führt durch Web Scraping Booking.com Ende zu Ende in Python: Ziehen Suche Inserate, Hotel-Seiten, Übernachtungspreise und Gästebewertungen. Sie erhalten zwei sich ergänzende Methoden: einen Selenium-Wire-Workflow für JS-gerenderte Seiten und einen schnelleren Weg, der den internen /dml/graphql-Endpunkt von Booking.com direkt aufruft, sowie ein Anti-Block-Playbook, die Behandlung von Währungen und einen Workaround für die Obergrenze von etwa 1.000 Ergebnissen.

Raluca Penciuc13 min read
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Wie man Daten von Idealista abgreift: Ein Spielbuch für 2026
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Wie man Daten von Idealista abgreift: Ein Spielbuch für 2026

TL;DR: Idealista ist der größte Immobilienmarktplatz in Spanien, Italien und Portugal, aber es sitzt hinter einem ernsthaften Anti-Bot-Stack, der naive Scraper schnell blockiert. Dieser Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie Daten von Idealista durchgängig in Python scrapen können. Er umfasst Site Mapping, Selenium mit undetected-chromedriver, DataDome-Behandlung, Proxy-Rotation und saubere Exporte, mit Produktionshärtung, die Konkurrenten normalerweise überspringen.

Raluca Penciuc14 min read
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Wie man Yelp mit Python scrappt: Bewertungen, Listen und LLM-fähige Datenpipelines
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Wie man Yelp mit Python scrappt: Bewertungen, Listen und LLM-fähige Datenpipelines

TL;DR: Dieser Leitfaden führt Sie durch den Aufbau einer kompletten Yelp Scraper in Python, Abdeckung Suchergebnisse, Business-Details, und Bewertungen mit Arbeits-Code. Sie werden auch lernen, wie man Anti-Bot-Schutz zu behandeln, exportieren Daten zu CSV oder JSON, und füttern gescrapte Bewertungen in einem LLM für Sentiment-Analyse, etwas, das keine andere Yelp Scraping-Tutorial abdeckt.

Raluca Penciuc13 min read
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Wie man Walmart.com scrapen kann: 2026 End-to-End-Anleitung
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Wie man Walmart.com scrapen kann: 2026 End-to-End-Anleitung

TL;DR: Dieser Leitfaden zeigt, wie man Walmart-Produktdaten in Python von Anfang bis Ende scrapen kann, vom Parsen des versteckten __NEXT_DATA__ JSON bis zur Skalierung mit Proxies, Retries und asynchronen Abrufen. Es zieht auch eine ehrliche Linie dafür, wann eine verwaltete Scraper-API DIY schlägt.

Raluca Penciuc12 min read
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Wie man YouTube mit Python im Jahr 2026 scrapen kann
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Wie man YouTube mit Python im Jahr 2026 scrapen kann

TL;DR: Dies ist ein 2026 Playbook, wie man YouTube mit Python scrapen kann. Sie wählen die richtige Methode (Daten-API v3, yt-dlp, versteckte /youtubei/v1/-Endpunkte oder einen verwalteten Scraper) anhand einer Entscheidungsmatrix aus und führen dann Code für Video-Metadaten, Kommentare, Kanäle, Suche, Shorts und Transkripte aus, mit einem Produktionsabschnitt über Proxies, Header und 429 Backoff, damit Sie nicht blockiert werden.

Raluca Penciuc17 min read
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HTTP-Header Web Scraping: Nicht mehr blockiert werden
Die Wissenschaft des Web-Scrapings

HTTP-Header Web Scraping: Nicht mehr blockiert werden

TL;DR: HTTP-Header sind in der Regel der Grund, warum Ihr Scraper eine 403 erhält, während Ihr Browser die gleiche URL problemlos lädt. Dieser Leitfaden zeigt, welche Header Anti-Bot-Systeme tatsächlich inspizieren, wie man den Header-Satz eines echten Browsers mit DevTools erfasst, wie man sie in Python und Node.js korrekt sendet und dreht, und wann sich manuelles Tuning nicht mehr lohnt und eine verwaltete Scraping-API der bessere Weg ist.

Raluca Penciuc12 min read
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Ruby-HTML- und XML-Parser: Ein auf der Arbeitslast basierender Vergleich
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Ruby-HTML- und XML-Parser: Ein auf der Arbeitslast basierender Vergleich

TL;DR: Kurz gesagt: Wählen Sie Ruby-HTML- und XML-Parser je nach Anwendungsfall aus, nicht anhand einer allgemeinen Rangliste. Beginnen Sie mit Nokogiri für das allgemeine Parsen von HTML- und XML-Bäumen, ziehen Sie Ox oder LibXML Ruby für XML-spezifische Aufgaben in Betracht und fügen Sie Selenium nur dann hinzu, wenn ein echter Browser die Seite rendern oder mit ihr interagieren muss.

Raluca Penciuc12 min read
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Web-Scraping mit Ruby: Von Faraday und Nokogiri bis hin zu Selenium
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Web-Scraping mit Ruby: Von Faraday und Nokogiri bis hin zu Selenium

TL;DR: Beim Web-Scraping mit Ruby werden Webinhalte abgerufen, nützliche Werte in HTML- oder browserrenderten Dokumenten ermittelt und diese Werte mithilfe von Ruby-Code in strukturierte Datensätze umgewandelt. Der am besten wartbare Ansatz besteht darin, den schlanksten Stack zu verwenden, der zuverlässig auf die Daten zugreifen kann.

Raluca Penciuc16 min read
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Was sind rotierende Proxys? Leitfaden zur IP-Rotation für Web Scraping
Die Wissenschaft des Web-Scrapings

Was sind rotierende Proxys? Leitfaden zur IP-Rotation für Web Scraping

TL;DR: Was sind also rotierende Proxys, in einer Zeile? Proxy-Server, die jeder Anfrage aus einem verwalteten Pool eine andere IP zuweisen. Auf diese Weise umgehen Scraper Ratenbeschränkungen pro IP, CAPTCHAs und Geo-Filter. In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie die Rotation funktioniert, die vier Pool-Typen, den Einrichtungscode in drei Sprachen und wie Sie einen Anbieter auswählen.

Raluca Penciuc10 min read
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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

TL;DR: Kurzfassung: Cheerio ist ein schneller HTML-Parser für Node.js mit einer API im jQuery-Stil und eignet sich daher für Web-Scraping, wenn die Daten bereits im rohen HTML der Seite stehen. Nutzen Sie fetch plus Cheerio für statische Seiten, rufen Sie das JSON der Seite direkt ab, wenn sie ihre Daten so lädt, und rendern Sie nur dann mit einem Browser, wenn JavaScript den Inhalt aufbaut. Dieser Leitfaden baut einen getesteten Scraper mit Paginierung, Wiederholungen und JSON- oder CSV-Export.

Raluca Penciuc18 min read
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Alternativen zur Yahoo Finance-API: Ein Leitfaden für Entwickler
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Alternativen zur Yahoo Finance-API: Ein Leitfaden für Entwickler

TL;DR: Vergleichen Sie Anbieter von dokumentierten Marktdaten und führen Sie anschließend die Migration unter Berücksichtigung der spezifischen Anforderungen hinsichtlich Datenfeed, Zeitzone, Anpassung, Lizenzierung und Validierung durch.

Raluca Penciuc13 min read
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Die 9 besten Google-Bildersuch-APIs 2022
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Die 9 besten Google-Bildersuch-APIs 2022

TL;DR: Entdecken Sie die 9 besten Tools für die Google-Bildersuche-API zum effizienten Auslesen von Bildern. Erfahren Sie, wie Sie Ihre Bildersuche optimieren und Ihre Datenerfassung mit diesen leistungsstarken APIs verbessern können.

Raluca Penciuc8 min read
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Alternativen zu Scrapebox: Fünf Tools für unterschiedliche Aufgaben
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Alternativen zu Scrapebox: Fünf Tools für unterschiedliche Aufgaben

TL;DR: Finden Sie die passende Alternative für Website-Audits, benutzerdefiniertes Crawling, Browser-Interaktionen, visuelle Datenextraktion oder die Bereinigung von Datensätzen und überprüfen Sie die Umstellung anschließend im Rahmen eines Pilotprojekts.

Raluca Penciuc13 min read
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Screen-Scraping von Websites: Ein praktischer DOM-Workflow
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Screen-Scraping von Websites: Ein praktischer DOM-Workflow

TL;DR: Entwickeln Sie einen Browser-Collector mit expliziter Bereitschaftsanzeige, validierten Datensätzen und zuverlässigen Abbruchbedingungen. Erfahren Sie, wann die DOM-Extraktion gegenüber Screenshots und OCR vorzuziehen ist.

Raluca Penciuc12 min read
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5 Alternativen zu node-fetch im Vergleich: Native Fetch, Axios, Got, Ky und SuperAgent
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5 Alternativen zu node-fetch im Vergleich: Native Fetch, Axios, Got, Ky und SuperAgent

TL;DR: Beginnen Sie bei unterstützten Node.js-Versionen mit dem nativen „Fetch“-Befehl und fügen Sie erst dann eine Abhängigkeit hinzu, wenn diese sinnvollen benutzerdefinierten Code ersetzt. Axios bietet Komfort über verschiedene Laufzeiten hinweg, Got ermöglicht eine tiefgreifendere Node-spezifische Steuerung, Ky verbessert die Handhabung von „Fetch“ und SuperAgent eignet sich für flüssige Formular- und Datei-Workflows. Egal, wofür Sie sich entscheiden: Behalten Sie bei der Migration das Verhalten in Bezug auf Status, Timeout, Wiederholungsversuche, Cookies und Streams bei.

Raluca Penciuc14 min read
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Web Scraping mit R: Ein Praxisleitfaden zu rvest und httr2
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Web Scraping mit R: Ein Praxisleitfaden zu rvest und httr2

TL;DR: Web Scraping mit R lernen, mit rvest und httr2: Seiten und Tabellen parsen, Paginierung folgen, JavaScript handhaben, eine Scraper-API aufrufen und mit Fixtures testen.

Raluca Penciuc20 min read
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7 Axios-Alternativen im Vergleich: für Browser, Node.js und Web-Scraping
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7 Axios-Alternativen im Vergleich: für Browser, Node.js und Web-Scraping

TL;DR: Verwenden Sie natives Fetch für eine Basisversion mit wenigen Abhängigkeiten, Ky für eine benutzerfreundlichere Handhabung von Fetch, Got oder SuperAgent für ein umfangreicheres Client-Verhalten und Alova, wenn der Status der Frontend-Anfragen die eigentliche Anforderung ist. Entscheiden Sie sich nur dann für Puppeteer oder eine verwaltete Scraping-API, wenn Rendering, Interaktion, Proxys oder Anti-Bot-Systeme den gewöhnlichen HTTP-Transport unzureichend machen.

Raluca Penciuc13 min read
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Web-Scraping mit Java: Einen zuverlässigen Java-Scraper erstellen
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Web-Scraping mit Java: Einen zuverlässigen Java-Scraper erstellen

TL;DR: Beginnen Sie mit HttpClient und Jsoup, wenn Daten im zurückgegebenen HTML vorhanden sind, rufen Sie bei Bedarf eine öffentlich zugängliche JSON-Quelle auf und fügen Sie Rendering oder Selenium nur für browserabhängige Zustände hinzu. Dieses Java-Tutorial zum Web-Scraping erweitert eine Java-21-Codebasis um Paginierung, begrenzte Parallelität, Wiederholungsversuche, Sitzungen, Validierung und dauerhafte Ausgabe.

Raluca Penciuc28 min read
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Web-Scraping mit C und C++ unter Verwendung von libcurl und lexbor
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Web-Scraping mit C und C++ unter Verwendung von libcurl und lexbor

TL;DR: Webseiten in C und C++ mit libcurl und lexbor auslesen: Erstellen Sie einen „höflichen“ C++20-Crawler mit CMake und vcpkg, exportieren Sie saubere CSV- und JSON-Dateien, verarbeiten Sie JavaScript-Seiten auf drei verschiedene Arten und führen Sie denselben Scraper in reinem C aus.

Raluca Penciuc25 min read
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Die besten Proxies für Web Scraping im Jahr 2026
Die Wissenschaft des Web-Scrapings

Die besten Proxies für Web Scraping im Jahr 2026

TL;DR: Web-Scraping-Proxys sitzen zwischen Ihrem Scraper und der Zielsite, maskieren Ihre IP und ermöglichen es Ihnen, Ratenbeschränkungen, Geo-Walls und Anti-Bot-Abwehrsysteme zu umgehen. Die Wahl des richtigen Typs (Rechenzentrum, Privatanwender, ISP oder Mobilfunkanbieter) und des richtigen Protokolls (HTTP/HTTPS oder SOCKS5, IPv4 oder IPv6) hängt von den Verteidigungsmaßnahmen des Ziels, Ihren geografischen Anforderungen und dem Umfang der einzelnen Seiten ab. Dieser Leitfaden geht auf die Kompromisse ein und endet mit einer herstellerneutralen Checkliste.

Raluca Penciuc12 min read
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Proxy-Verwaltung für Web-Scraping: Ein praxisorientierter Ansatz
Die Wissenschaft des Web-Scrapings

Proxy-Verwaltung für Web-Scraping: Ein praxisorientierter Ansatz

TL;DR: Gestalten Sie die Proxy-Zuweisung unter Berücksichtigung von Arbeitsanforderungen, Sitzungs-Leases, mehrstufiger Zustandsüberwachung und quellweiten Begrenzungen. Messen Sie akzeptierte Datensätze anstelle von Adressrotationen.

Raluca Penciuc13 min read
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Web-Scraping mit Python im Jahr 2026: Das praktische Handbuch für Entwickler
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Web-Scraping mit Python im Jahr 2026: Das praktische Handbuch für Entwickler

TL;DR: Dies ist ein praxisorientierter Leitfaden zum Web-Scraping mit Python, der mit einem Entscheidungsbaum beginnt und anschließend Requests in Verbindung mit Beautiful Soup, XPath mit lxml, Playwright, Selenium, Scrapy sowie eine Scraping-API für schwierige Ziele behandelt. Am Ende verfügen Sie über funktionierenden Code, ein Handbuch zur Umgehung von Blockierungen, LLM-fähige Speichermuster und eine Checkliste für den produktiven Einsatz.

Raluca Penciuc30 min read
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