Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Scrapen von eBay mit Python

Wenn Sie in die Welt des Web Scraping eintauchen, werden Sie als erstes lernen, wie wichtig Proxys sind. Wenn Ihre IP-Adresse beim Scraping jemals blockiert wurde, kennen Sie den Schmerz. Proxys – insbesondere mobile – sind hier Ihre Geheimwaffe. Warum mobile Proxys? Weil sie das Verhalten alltäglicher Benutzer beim Surfen auf ihren Telefonen nachahmen. Im Vergleich zu Rechenzentrums-Proxys ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie markiert oder blockiert werden, geringer. eBay überwacht, wie viele andere Websites auch, aktiv die Verkehrsmuster. Wenn Sie also zu viele Anfragen von einer IP-Adresse senden, kann dies zu einem großen Misserfolg führen. Mit mobilen Proxys fügen Sie sich praktisch in die Masse ein. Stellen Sie sich das so vor, als würden Sie unbemerkt auf eine Party schlüpfen, während alle von der Tanzfläche abgelenkt sind. Ich kann den polnischen Mobil-Proxy von spaw.co empfehlen, ich habe sie kürzlich verwendet und war von der Qualität und Geschwindigkeit des Supports begeistert.

Jetzt, da Sie mit diesem Wissen ausgestattet sind, krempeln wir die Ärmel hoch und gehen uns an die Arbeit bei eBay mit Python. Dieser Leitfaden führt Sie von der Einrichtung Ihrer Umgebung bis zum Extrahieren von Daten von der Plattform, ohne dass es wie eine langweilige Vorlesung klingt.

Die Bühne bereiten

Bevor Sie eine einzige Codezeile schreiben, benötigen Sie die richtigen Tools. Python ist die perfekte Wahl zum Scrapen – es ist wie ein Schweizer Taschenmesser für Programmierer. Stellen Sie zunächst sicher, dass Python auf Ihrem Computer installiert ist. Wenn nicht, gehen Sie zu python.org und holen Sie sich die neueste Version. Wenn Sie schon dabei sind, benötigen Sie auch ein paar Bibliotheken. Requests und BeautifulSoup sind Ihr Ansprechpartner für das Senden von HTTP-Anfragen bzw. das Parsen von HTML.

Wenn Sie der Typ sind, der einen aufgeräumten Arbeitsplatz mag (wer möchte das nicht?), erstellen Sie einen eigenen Projektordner. Dies sorgt für Ordnung und verhindert, dass Sie das Gefühl haben, in einer digitalen Müllschublade zu arbeiten.

Die Struktur von eBay verstehen

Beim Web Scraping geht es nicht nur darum, Code auf eine Website zu werfen und zu hoffen, dass er hängen bleibt. Sie müssen das Layout der Seite verstehen. Öffnen Sie eBay in Ihrem Browser und wählen Sie eine Kategorie aus, beispielsweise Laptops. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf einen Eintrag und klicken Sie auf „Inspizieren“. Dadurch werden die Entwicklertools geöffnet und Sie können einen Blick unter die Haube werfen. Es ist, als würde man einen Automotor betrachten, wenn man ein Getriebe ist – nur dass dieser Motor aus HTML, CSS und JavaScript besteht.

Was Sie suchen, ist die Struktur der Daten, die Sie durchsuchen möchten. Produkttitel, Preise. Sobald Sie wissen, wo sich Ihre Zieldaten befinden, wird das Scrapen viel einfacher.

Senden Ihrer ersten Anfrage

Ihr erster Schritt beim Scraping besteht darin, den HTML-Inhalt der Seite abzurufen. Mithilfe der Anforderungsbibliothek können Sie eine GET-Anfrage an eBay senden und deren HTML abrufen.

import requests

url = 'https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=laptop'
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    print("Successfully fetched the webpage!")
else:
    print("Failed to fetch the webpage.")

Führen Sie dieses Skript aus und Sie erhalten eine Antwort mit dem Roh-HTML der Seite. Wenn Sie den Statuscode 200 sehen, können Sie loslegen. Wenn nicht, sind Sie möglicherweise an eine Wand gestoßen. Hier kommen Proxys ins Spiel. Ohne sie könnte eBay Ihre Anfrage als verdächtig kennzeichnen, insbesondere wenn Sie in kurzer Zeit mehrere Anfragen senden.

Parsen des HTML

HTML abzurufen ist nur die halbe Miete. Beim Parsen geschieht die Magie. BeautifulSoup ist das Tool, mit dem Sie bestimmte Datenpunkte extrahieren.

from bs4 import BeautifulSoup

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

Jetzt wird die gesamte HTML-Struktur der Seite in das Suppenobjekt geladen und Sie können mit der Suche nach den zuvor untersuchten Elementen beginnen.

Angenommen, Sie möchten die Titel der Produkte auf der Seite haben. Möglicherweise stellen Sie fest, dass sie in h3-Tags mit einer bestimmten Klasse eingeschlossen sind. Verwenden Sie BeautifulSoup, um sie zu finden und zu extrahieren.

titles = soup.find_all('h3', class_='s-item__title')

for title in titles:
    print(title.text)

Das Lesen der Ausgabe fühlt sich an, als würde man einen Schatz entdecken, nicht wahr? Endlich sehen Sie die Rohdaten.

Umgang mit Paginierung

Das Scrapen nur einer Seite reicht nicht aus. eBay-Listen umfassen oft mehrere Seiten, und wenn Sie einen vollständigen Datensatz wünschen, müssen Sie sich um die Paginierung kümmern.

Überprüfen Sie die Schaltfläche „Weiter“ auf der Seite. Sie werden feststellen, dass die URL Parameter enthält, die sich mit jeder Seite ändern. Extrahieren Sie dieses Muster und schreiben Sie eine Schleife, um alle Seiten zu durchlaufen.

base_url = 'https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=laptop&_pgn='

for page in range(1, 6):  # Adjust the range as needed
    url = f"{base_url}{page}"
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # Extract data here

Seien Sie jedoch vorsichtig. Das Senden von Schnellanfragen kann Warnsignale auslösen. Verwenden Sie die Funktion time.sleep(), um Verzögerungen zwischen Anfragen einzuführen und so einen natürlicheren Browsing-Footprint zu erzielen.

Speichern Ihrer Daten

Da Sie nun Daten extrahieren, möchten Sie sie vielleicht irgendwo speichern. CSV-Dateien sind hierfür eine einfache, aber leistungsstarke Möglichkeit. Mit der CSV-Bibliothek von Python können Sie Daten mit nur wenigen Codezeilen in ein strukturiertes Format exportieren.

import csv

with open('ebay_data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['Title'])  # Add more headers if needed

    for title in titles:
        writer.writerow([title.text])

Wenn Sie die CSV-Datei öffnen, werden Sie sich wie ein Datenwissenschaftler fühlen, der über seine Ergebnisse brütet.

Straßensperren vermeiden

Web Scraping verläuft nicht immer reibungslos. Manchmal stoßen Sie auf CAPTCHA-Herausforderungen oder stellen fest, dass die benötigten Daten dynamisch mit JavaScript geladen werden. In diesen Fällen benötigen Sie Tools wie Selenium, das einen Browser automatisiert und es Ihnen ermöglicht, mit der Seite wie ein echter Benutzer zu interagieren.

Selenium kann die schwere Arbeit bewältigen, ist aber langsamer als die Verwendung von Anfragen und BeautifulSoup. Verwenden Sie es nur bei Bedarf.

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=laptop')

html = driver.page_source
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

# Extract data here
driver.quit()

Wenn eBay sich jemals dazu entschließt, Ihnen ein weiteres Problem zu bereiten, beispielsweise das Blockieren von Proxys, können Sie zu rotierenden Proxys wechseln. Dadurch wird Ihre IP-Adresse automatisch geändert, sodass Sie immer einen Schritt voraus sind.

Zusammenfassung

Web Scraping bei eBay ist nicht nur eine technische Aufgabe; Es ist eine Fähigkeit, die Geduld, Strategie und einen Hauch von Kreativität erfordert. Wenn Sie mit Proxys beginnen, legen Sie die Grundlage für einen reibungslosen Betrieb, während Tools wie BeautifulSoup und Selenium Ihnen die Möglichkeit geben, die Daten zu extrahieren, die Sie benötigen.

Während Sie Ihren Ansatz üben und verfeinern, werden Sie Tricks und Abkürzungen entdecken, die den Prozess noch reibungsloser machen. Und wer weiß? Die Fähigkeiten, die Sie aufbauen, eröffnen möglicherweise neue Möglichkeiten, sei es im Geschäftsleben, in der Forschung oder bei einem Leidenschaftsprojekt.

Also, worauf warten Sie noch? Starten Sie Python, holen Sie sich einen Kaffee und beginnen Sie mit dem Scrapen. Die Daten sind da draußen und warten darauf, dass Sie sie finden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSchritt-für-Schritt-Anleitung zum Scrapen von eBay mit Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!