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Web Scraping und Web-Crawling werden häufig synonym verwendet, bezeichnen jedoch zwei unterschiedliche Aufgaben, die zusammenspielen.

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Crawling: Inhalte entdecken

Beim Crawling geht es darum, Inhalte zu entdecken. Ein Web-Crawler navigiert durch eine Website, indem er Links folgt, ihre Struktur erfasst und URLs sammelt. Stellen Sie es sich wie eine Erkundung vor: Ziel ist es, alle relevanten Seiten zu finden. Suchmaschinen sind das bekannteste Beispiel. Sie durchsuchen das Web, um einen Index darüber zu erstellen, welche Inhalte wo vorhanden sind.

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Scraping: Daten extrahieren

Beim Scraping geht es um die Extraktion. Sobald Sie wissen, welche Seiten die benötigten Daten enthalten, ruft ein Web-Scraper diese Seiten auf und extrahiert bestimmte Felder – etwa Preise, Titel, Beschreibungen oder Kontaktdaten. Das Ziel sind strukturierte Ergebnisse, nicht das Auffinden von Seiten.

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Warum beide Vorgänge in zwei Phasen aufteilen?

In der Praxis umfassen die meisten realen Datenerfassungsaufgaben beide Vorgänge. Zunächst crawlen Sie eine Website, um alle relevanten Seiten-URLs zu finden, beispielsweise sämtliche Produktangebote einer Kategorie. Anschließend scrapen Sie jede dieser Seiten, um die eigentlichen Daten zu extrahieren. Beides lässt sich zwar in einem Durchlauf erledigen, doch insbesondere bei komplexen Websites ist eine Aufteilung in zwei getrennte Phasen oft sinnvoller. Die Crawling-Phase erzeugt eine bereinigte URL-Liste, die in der Scraping-Phase der Reihe nach verarbeitet wird. Diese Trennung bietet praktische Vorteile: Sie können jede Phase unabhängig ausführen, fehlgeschlagene Vorgänge erneut versuchen, ohne den gesamten Auftrag zu wiederholen, und die Scraping-Phase auf vielen Seiten gleichzeitig parallelisieren. Dadurch wird die Datenerfassung in großem Umfang erheblich beschleunigt.

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Wie Octoparse beides handhabt

Octoparse deckt beide Bereiche mit speziellen KI-gestützten Modi ab. Die Funktion KI-Crawl übernimmt die Erkennungsphase: Sie analysiert die Linkstruktur einer Website und erstellt automatisch einen Workflow, der Ziel-URLs über Paginierung, Kategorien oder verschachtelte Seiten hinweg erfasst. Die KI-Scrape-Vorlagen verwenden diese URLs anschließend, um strukturierte Daten von jeder Seite zu extrahieren. Da Octoparse beide Schritte als verbundene, aber unabhängige Aufgaben behandelt, können Benutzer die Infrastruktur für parallele Ausführungen nutzen: Sobald die URL-Liste bereitsteht, lassen sich Hunderte oder Tausende Seiten gleichzeitig in der Cloud scrapen, anstatt sie nacheinander zu verarbeiten. So kann ein Auftrag, der sonst einen ganzen Tag dauern würde, innerhalb weniger Minuten abgeschlossen werden.

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Fazit

Betrachten Sie Crawling und Scraping als zwei Phasen derselben Pipeline. Crawlen Sie zuerst, um Ihre Zielliste zu erstellen, und scrapen Sie anschließend, um die Daten zu gewinnen. Die Trennung bietet mehr Kontrolle, eine bessere Fehlerbehandlung und die Möglichkeit, die Extraktionsphase horizontal zu skalieren – ein entscheidender Vorteil bei Websites mit Tausenden oder Millionen von Seiten.