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# Python KI Web Scraper Tutorial - Verwende KI, um ALLES zu Scrapen
Zeitintervall: 00:00:00 - 00:45:38
## Zusammenfassung
- 💻 **Einführung in den KI-Web-Scraper**: Im Video wird erklärt, wie man einen KI-Web-Scraper mit Python erstellt, der Daten von jeder Website mithilfe von künstlicher Intelligenz extrahiert.
- 🌐 **Demonstration des KI-Scrapers**: Der Sprecher zeigt Beispiele zum Scrapen von Websites wie Olympischen Medaillentabellen, E-Commerce-Seiten und Immobilienangeboten, um die Vielseitigkeit des Scrapers zu verdeutlichen.
- 🛠️ **Verwendete Tools im Projekt**: Mehrere Tools und Bibliotheken wie Python, Streamlit für die Frontend-Entwicklung, Selenium für das Web-Scraping und LangChain für die KI-Integration werden verwendet.
- 🧰 **Einrichtung und Abhängigkeiten**: Ausführliche Anleitung zur Einrichtung einer virtuellen Umgebung und Installation notwendiger Bibliotheken wie Streamlit, Selenium, BeautifulSoup und weiteren.
- 🔄 **Automatisierung des Web-Scrapings**: Nutzung von Selenium zur Automatisierung des Browsers, um Website-Inhalte zu extrahieren.
- 🧑💻 **Integration der KI**: Der Sprecher erklärt die Verwendung von großen Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT oder Llama zur Verarbeitung und Analyse der Daten.
- 🚧 **Integration von BrightData**: Zeigt, wie BrightData verwendet wird, um Web-Scraping-Beschränkungen wie Captchas und IP-Sperren zu umgehen.
- 🏗️ **Erstellen der Streamlit-App**: Die App bietet eine einfache Benutzeroberfläche, um eine Website-URL einzugeben und Daten zu extrahieren. Sie führt Web-Scraping-Aufgaben aus und liefert saubere Ergebnisse.
- 🔍 **Datenanalyse von Immobilienangeboten**: Ein Beispiel zeigt, wie KI die gescrapten Immobilienangebote basierend auf Benutzeranfragen in Tabellen organisiert.
## Einblicke basierend auf Zahlen
- **45 Minuten**: Die Länge des Tutorials bietet eine umfassende, detaillierte Erklärung jedes Schrittes, von der Einrichtung einer virtuellen Umgebung bis zur Integration der KI.
- **Mehrere Websites**: Gescrapte E-Commerce-Seiten, Immobilienseiten und Medaillentabellen der Olympischen Spiele zeigen die Vielseitigkeit dieses Tools über verschiedene Domänen hinweg.
## Beispiel-Erkundungsfragen
1. Wie bestimmt die KI, welcher Teil des Webseiteninhalts für das Scraping nützlich ist? (*Geben Sie **E1** ein, um zu fragen*)
2. Was sind die Vorteile der Verwendung von BrightData gegenüber anderen Proxy-Diensten für das Scraping in großem Maßstab? (*Geben Sie **E2** ein, um zu fragen*)
3. Wie können Sie die KI anpassen, um komplexere Websites mit mehreren Inhaltsschichten zu scrapen? (*Geben Sie **E3** ein, um zu fragen*)
## Befehle
- [A] Einen Bildungsartikel schreiben
- [D] Ein Abschlussdiagramm erstellen
- [T] Mein Wissen über das Video mit einem Multiple-Choice-Quiz testen
- [I] Zeitstempel anzeigen
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## Bildungsartikel
### Einführung in KI-basiertes Web-Scraping
KI-gestütztes Web-Scraping ermöglicht es Entwicklern, Daten von Websites zu extrahieren, indem intelligente Algorithmen zur Analyse und Strukturierung der Inhalte verwendet werden. Dieses Video-Tutorial bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung eines Web-Scrapers mit Python und moderner KI-Technologie. Im Folgenden wird erläutert, wie Sie dieses Tool einrichten und anpassen können, um auf verschiedene Websites zuzugreifen und Daten zu verarbeiten.
### Tools und Bibliotheken
Die im Video verwendeten Bibliotheken und Tools sind entscheidend für die erfolgreiche Implementierung eines KI-Scrapers. Hier ist eine kurze Übersicht der wichtigsten Technologien:
- **Python**: Die Hauptprogrammiersprache für die Entwicklung des Scrapers.
- **Streamlit**: Ein Python-Framework zur einfachen Erstellung von Webanwendungen.
- **Selenium**: Ermöglicht die Automatisierung des Webbrowsers, um Daten zu scrapen.
- **BeautifulSoup**: Ein HTML-Parser, der hilft, die relevanten Inhalte aus den gescrapten Daten zu extrahieren.
- **LangChain**: Dient zur Integration von großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT für die Datenverarbeitung.
### Einrichtung und Installation
Um das Projekt einzurichten, müssen Sie zunächst eine virtuelle Umgebung erstellen und alle notwendigen Abhängigkeiten installieren. Der virtuelle Raum ermöglicht es Ihnen, spezifische Versionen von Bibliotheken zu
verwenden, ohne dass diese systemweit installiert werden müssen. Der Befehl `python -m venv` startet eine neue Umgebung, in der Sie anschließend Bibliotheken wie Streamlit und Selenium installieren.
```bash
python3 -m venv ai_scraper
source ai_scraper/bin/activate
pip install -r requirements.txt
```
### Verwendung von Selenium für Web-Scraping
Selenium steuert den Webbrowser und simuliert Benutzeraktionen wie das Klicken auf Schaltflächen oder das Navigieren auf Websites. Dadurch kann der Scraper die vollständige HTML-Struktur einer Webseite erfassen, um die relevanten Daten zu extrahieren.
Ein Beispielbefehl zur Erfassung der HTML-Daten einer Webseite sieht wie folgt aus:
```python
driver.get("https://example.com")
html_content = driver.page_source
```
### BrightData für umfangreiches Scraping
Beim Scraping von Websites stoßen Sie oft auf Captchas oder IP-Sperren, die verhindern, dass ein automatisiertes Tool Inhalte sammelt. Hier kommt BrightData ins Spiel, ein Dienst, der diese Einschränkungen durch den Einsatz von Proxys und automatischen Captcha-Lösungen umgeht. Dies ist besonders nützlich für das Scraping in großem Maßstab.
### Integration von Künstlicher Intelligenz
Der KI-Teil des Scrapers ermöglicht es, die gesammelten Daten mit einem LLM zu analysieren und zu strukturieren. Hierzu wird LangChain verwendet, das die Verbindung zwischen den Webdaten und der KI herstellt. Sobald die Website-Daten gescraped wurden, können Sie diese an ein Modell wie GPT-4 senden, das dann die Anfrage basierend auf den übermittelten Daten interpretiert und verarbeitet.
```python
model = Llama()
response = model.parse_content(html_content)
```
### Anwendungsmöglichkeiten und Erweiterung
Die im Video gezeigte KI-Web-Scraper-Anwendung ist sehr flexibel und kann auf verschiedene Arten erweitert werden, um mehr Funktionen zu unterstützen. Ob Sie Daten aus dem E-Commerce oder Immobilienportale scrapen – mit den richtigen Anpassungen ist das Tool in der Lage, spezifische Informationen zu extrahieren und intelligent zu verarbeiten.
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## Abschlussdiagramm
```mermaid
graph TD
A[Start: Web Scraping] --> B[Automatisierung mit Selenium]
B --> C[Webinhalte erfassen]
C --> D{Datenanalyse mit KI}
D --> E[Strukturierte Ausgabe]
E --> F[Anwenden auf verschiedene Websites]
```
[{DOWNLOAD DIAGRAM}]:
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