Web-Scraping-KI-Tool

Zweck & Benutzerabsicht: Dieses Tool automatisiert die Extraktion strukturierter Daten von öffentlichen Webseiten mithilfe KI-gestützer Selektoren. Zielnutzer sind Datenanalysten, Growth-/SEO-Teams, Marktforscher und Entwickler, die wiederholbare, skalierbare Scraping-Workflows benötigen, ohne maßgeschneiderte Scraper zu schreiben. Verwenden Sie es, um Produktdetails, Preise, Bewertungen oder Metadaten von mehreren Seiten zu sammeln, auf Abruf oder im Rahmen eines Crawls, bei gleichzeitiger Gewährleistung von Datenqualität und Herkunft. Beispiel: Produktname, Preis, Bewertung von einer Katalogseite abrufen und als CSV exportieren.

Kernlogik & Funktionen: Erforderliche Features umfassen die Eingabe einer Ziel-URL, Extraktionsregeln, definiert über CSS-Selektoren oder XPath/JSON-basierte Regeln, Rendering oder Warten auf dynamische Inhalte mit einem Headless-Browser und strukturierte Datenexporte in CSV, JSON oder JSONL. Optionale Features umfassen Proxys und Rotationen, Authentifizierung, Pagination Handling, Ratenbegrenzung, Scheduling, Duplikatentfernung, Datentyp-Konvertierung, Schemainmapping und robuste Fehlermeldungen. Die Regeln werden auf jedes passende Element angewendet, Werte normalisiert und Datensätze in einem strukturierten Dataset mit Run-Metadaten gesammelt.

Eingaben & Ausgaben: Eingaben umfassen target_url, depth, extraction_rules, output_format, output_destination, rate_limit, proxies und optionale Authentifizierung. Ausgaben sind data_records, run_metadata und ein error_log.

Algorithmen & Berechnungen: HTML-Parsing und DOM-Navigation wenden Selektoren an, mit Fallbacks bei Mehrfachtreffern. Datentypen werden als String/Nummer/Datum konvertiert. Dynamische Seiten verwenden einen Headless-Browser, mit Network-Idle-Waits und einfacher Seitennavigation. Ratenbegrenzung und Parallelität steuern die Planung. Deduplication kann Primärschlüssel über Datensätze vergleichen.