Scraper

Python Webscraper

Ein Python-Projekt zum strukturierten Auslesen, Bereinigen und Weiterverarbeiten von Webdaten für Analyse- und Automatisierungszwecke.

Status Abgeschlossen / ausbaubar
Zeitraum 2025
Typ Datengewinnung / Automatisierung
Terminalansicht eines Python-Webscrapers mit Datenausgabe
Beispielhafte Ausgabe eines Scraping-Prozesses mit strukturierter Datenerfassung und Weiterverarbeitung.

Highlights

  • Gezieltes Extrahieren strukturierter Daten
  • Bereinigung und Speicherung der Ergebnisse
  • Praxisnaher Einsatz für wiederkehrende Datensammlungen

Meine Rolle

Analyse der Zielseiten, Umsetzung des Scraping-Ablaufs, Strukturierung und Speicherung der Ergebnisse sowie Verbesserung der Robustheit gegenüber Änderungen in HTML-Strukturen.

Technologien

  • Python
  • Requests
  • BeautifulSoup
  • CSV

Projektkontext

Dieses Projekt wurde gebaut, um wiederkehrende Webdaten automatisiert zu erfassen und für weitere Analysen oder Prozesse aufzubereiten.

Was ich gebaut habe

Ich habe einen Scraper entwickelt, der Seiteninhalte ausliest, relevante Daten extrahiert, bereinigt und die Ergebnisse strukturiert speichert.

Besondere Herausforderungen

Eine wichtige Herausforderung war, mit unterschiedlich aufgebauten HTML-Strukturen umzugehen und den Scraper so zu gestalten, dass kleinere Änderungen auf Zielseiten nicht sofort alles brechen.

Was ich gelernt habe

  • Wie man HTML-Strukturen analysiert und robust ausliest
  • Wie wichtig Fehlerbehandlung und Fallbacks bei Scraping-Projekten sind
  • Wie Daten nach dem Scraping sinnvoll aufbereitet werden

Nächste Verbesserungen

  • Retry- und Logging-Mechanismen erweitern
  • Ergebnisse zusätzlich in Datenbankform speichern
  • Mehrere Zielseiten über eine konfigurierbare Struktur unterstützen

Links

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