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# Tabelog scrapen

> Tabelog scrapen: erfassbare Restaurantdaten, Navigation durch Such- und Detailseiten sowie Umgang mit JavaScript-Inhalten und Anti-Bot-Schutz.

Tabelog ist Japans größte Plattform für Restaurant- und Gourmetbewertungen. Strukturierte Restaurantinformationen, Bewertungen, Rezensionen und Reservierungsverfügbarkeit machen sie zu einem häufigen Scraping-Ziel für Restaurant-Lead-Listen, Wettbewerbsbeobachtung, regionale Marktforschung und Bewertungsanalysen.

Dieser technische Leitfaden erklärt, was Sie extrahieren können und wie Sie durch die Seitenstruktur navigieren. Zur Rechtmäßigkeit siehe [Ist Web Scraping legal?](/docs/de/academy/is-web-scraping-legal).

## Erfassbare Tabelog-Daten

Wählen Sie die Seitentypen nach den benötigten Feldern.

**Suchergebnis-/Listenseiten** – Nach Gebiet und Genre gefilterte Listen liefern gleichzeitig Grundlagen vieler Restaurants: Name, Genre, Gebiet und nächster Bahnhof, Bewertung, Bewertungszahl, Budgetspanne (Mittag-/Abendessen) und URL jeder Restaurantseite.

**Restaurantdetailseiten** – Das vollständige Profil: Adresse, Telefonnummer, Anfahrt, Öffnungs- und Ruhetage, Sitzplätze, Privatzimmer und Zahlungsmethoden.

**Bewertungsseiten** – Bewertungstext, Rezensent, Punktzahl und Besuchszeitraum. Bewertungstext ist stark urheberrechtlich geschützt und muss nach der Erfassung sorgfältig behandelt werden.

**Verfügbarkeits-/Reservierungskalender** – Tagesgenaue Verfügbarkeit. Dieser Bereich wird gewöhnlich mit JavaScript gerendert und fehlt bei einem einfachen HTML-Abruf.

## Schritt 1: Liste aus Suchergebnissen erfassen

Grenzen Sie das Ziel nach Gebiet und Genre ein. Tabelog bildet Suchbedingungen in URL-Parametern ab; eine URL je Kombination hält den Umfang eindeutig. Erfassen Sie Name, Bewertung und Budget gemeinsam mit dem Link zur Detailseite.

## Schritt 2: Restaurantdetailseiten aufrufen

Durchlaufen Sie die gesammelten Restaurant-URLs in einer Schleife und erfassen Sie Adresse, Telefon, Öffnungszeiten, Sitzplätze usw. Die vorherige Entscheidung, ob Listen genügen oder Details erforderlich sind, vermeidet Seitenwechsel und reduziert Last.

## Schritt 3: Bewertungen bei Bedarf erfassen

Scrapen Sie Bewertungen nur für Stimmungs- oder Trendanalysen. Listen laden weitere Einträge meist per „Mehr anzeigen“ oder Paginierung; die Erfassung benötigt somit Interaktion. Siehe [Paginierung verarbeiten](/docs/de/academy/handle-pagination).

## JavaScript-gerenderte Inhalte verarbeiten

Elemente wie der Verfügbarkeitskalender erscheinen erst nach der JavaScript-Ausführung und fehlen im Roh-HTML. Rendern Sie die Seite in einem echten Browser und extrahieren Sie aus dem vollständigen DOM. Alternativen wie direkter API-Aufruf und SSR-Erkennung erläutert [JavaScript-gerenderte Seiten scrapen](/docs/de/academy/scrape-javascript-pages). In Code funktionieren Playwright und ähnliche Tools ebenso.

<Tip>
  Warten Sie auf das benötigte Element, etwa ein Kalenderdatum, statt auf das vermeintliche Ende des Seitenladens. Ladeereignis und abgeschlossenes Content-Rendering sind nicht identisch.
</Tip>

## Anti-Bot-Schutz und verantwortungsvolles Scraping

Tabelog schützt sich gegen automatisierten Zugriff. Halten Sie Anfragehäufigkeit, Volumen und Timing moderat und niemals weit oberhalb menschlichen Surfverhaltens.

<Warning>
  Umgehen Sie Zugriffskontrollen nicht technisch, sondern vermeiden Sie Last. Tabelog kann für manche Pfade in robots.txt `Disallow` setzen; prüfen Sie Nutzungsbedingungen und robots.txt je Ziel-URL. Bewertungstext ist stark urheberrechtlich geschützt: Erfassbarkeit bedeutet keine freie Wiederveröffentlichung oder Weitergabe. Siehe [Ist Web Scraping legal?](/docs/de/academy/is-web-scraping-legal).
</Warning>

## Scraping mit Octoparse

Octoparse rendert Seiten in einem sichtbaren echten Browser und verarbeitet JavaScript-Inhalte wie Verfügbarkeitskalender ohne Code. Schleifen von Listen zu Details und das Warten auf Lazy Loading (AJAX-Timeouts oder Scrollen) werden visuell konfiguriert. Für laufende Erfassung arbeitet die Cloud-Extraktion nach Zeitplan auch bei ausgeschaltetem Rechner.

Beginnen Sie mit der [Scraper-Vorlage für Tabelog-Restaurantdaten](https://www.octoparse.de/template/collection/tabelog-scraper), indem Sie eine URL eingeben und die Ausgabefelder prüfen.

## Anwendungsfälle

* **Restaurant-Lead-Listen** – nach Gebiet und Genre gefilterte Restaurantdaten für die Ansprache organisieren
* **Wettbewerberbewertungen beobachten** – Bewertungen und deren Anzahl in einem Gebiet verfolgen
* **Regionale Marktforschung** – Genreverteilung, Preisspannen und Restaurantdichte untersuchen
* **Inbound-/Bewertungsanalyse** – Bewertungstrends zur Ermittlung von Nachfrage und Verbesserungspunkten aggregieren

Tabelog-Scraping funktioniert mit engem Ziel am besten. Legen Sie zuerst die Daten fest; so sinken Feldanzahl und Last, während die Vertrauenswürdigkeit steigt.