Webseiten mit Python auslesen: Der Einsteiger-Guide

Webdaten sind heutzutage wie das neue Öl – nur viel leichter zugänglich, denn statt schwerer Maschinen brauchst du einfach ein bisschen Code oder das passende Tool. In den letzten Jahren habe ich gesehen, wie Web Scraping von einem coolen Nerd-Hobby zu einem echten Must-have für Vertrieb, Operations und alle wurde, die datenbasierte Entscheidungen treffen wollen. Die Zahlen sprechen für sich: Bis Ende 2025 werden über Web-Scraping-Tools und extrahierte Daten nutzen, um KI-Projekte zu pushen. Der Markt für alternative Daten kratzt schon jetzt an der .

Falls du noch neu in dem Bereich bist: Python ist der perfekte Einstieg. Die Sprache ist super verständlich, richtig mächtig und hat jede Menge Bibliotheken, mit denen du Webseiten fast wie von Zauberhand automatisch auslesen kannst. In diesem Guide zeige ich dir die Basics vom Web-Scraping mit Python, gebe dir echte Business-Beispiele und erkläre, wie Tools wie das Ganze noch einfacher machen – komplett ohne Programmierkenntnisse.

Was ist Web Scraping mit Python?

Kurz gesagt: Web-Scraping bedeutet, dass du Infos automatisiert von Webseiten abgreifst. Stell dir vor, du willst die Preise von Konkurrenzprodukten checken oder Stellenanzeigen von einer Karriereseite ziehen. Statt alles mühsam per Copy & Paste zu machen (was echt nervig ist), schreibst du ein Skript, das dir die Arbeit abnimmt.

Python ist hier die erste Wahl. Warum? Die Sprache ist leicht zu lesen, super einsteigerfreundlich und hat ein riesiges Ökosystem speziell fürs Scraping. Fast . Die zwei wichtigsten Bibliotheken, die du kennenlernen wirst:

• Requests: Holt die Webseite ab und lädt das HTML runter.
• BeautifulSoup: Durchsucht und analysiert das HTML, damit du gezielt die Daten findest, die du brauchst.

Wenn du schon mal Daten von einer Webseite kopiert hast, hast du im Prinzip schon eine einfache Form von Scraping gemacht. Mit Python geht das Ganze nur viel schneller und effizienter – und das ganz ohne Koffein-Overload.

Warum Python für Web Scraping lernen?

Web Scraping mit Python ist kein netter Partytrick, sondern ein echter Gamechanger fürs Business. Hier ein paar Beispiele, wie Unternehmen davon profitieren:

Unternehmen, die Webdaten automatisiert sammeln, sind einfach schneller, treffen bessere Entscheidungen und können ihre Teams für wichtigere Aufgaben einsetzen. Kein Wunder, dass auf Webdaten für ihre Entscheidungen setzen.

Die wichtigsten Tools: Python-Bibliotheken fürs Web Scraping

Hier kommen deine neuen Lieblings-Tools:

• Requests: Schickt HTTP-Anfragen und lädt Webseiten runter. Funktioniert wie ein Browser, nur eben im Code.
  Installation:

  1pip install requests

• BeautifulSoup: Macht HTML und XML durchsuchbar und hilft dir, gezielt Daten rauszuziehen.
  Installation:

  1pip install beautifulsoup4

• Selenium (optional): Steuert einen echten Browser. Perfekt, wenn du Seiten scrapen willst, die Inhalte per JavaScript nachladen (z. B. unendliches Scrollen, dynamische Inhalte).
  Installation:

  1pip install selenium

  (Du brauchst zusätzlich einen Browser-Treiber wie ChromeDriver.)

Für die meisten Einsteigerprojekte reichen Requests und BeautifulSoup locker aus.

Webseiten-Struktur verstehen: HTML-Grundlagen fürs Scraping

Bevor du Python sagen kannst, was es abgreifen soll, musst du wissen, wo die Daten stehen. Webseiten bestehen aus HTML – das ist wie ein Baum aus verschachtelten Elementen wie <div>, <p>, <a> usw.

Hier ein kleiner Spickzettel:

• <h1>, <h2>, ... <h6>: Überschriften (oft Titel)
• <p>: Absätze (z. B. Beschreibungen, Bewertungen)
• <a>: Links (mit href-Attribut)
• <ul>, <li>: Listen (Suchergebnisse, Features)
• <table>, <tr>, <td>: Tabellen (Datenraster)
• <div>, <span>: Allgemeine Container (oft mit class oder id)

Tipp: Nutze das „Element untersuchen“-Tool in deinem Browser (Rechtsklick auf die Seite), um die HTML-Tags und Klassen der gewünschten Daten zu finden. Auf einer Produktseite steht der Preis zum Beispiel oft in <p class="price_color">£51.77</p>. Genau dieses Element wirst du im Code ansteuern.

Schritt-für-Schritt: So scrapest du eine Webseite mit Python

Jetzt wird’s praktisch! Wir holen uns Titel, Preis und Bewertung eines Buchs von , einer beliebten Demo-Seite.

Schritt 1: Python-Umgebung einrichten

Stell sicher, dass Python 3 installiert ist. Hol es dir von . Zum Coden empfehle ich oder , aber Notepad tut’s zur Not auch.

Öffne dein Terminal und installiere die Bibliotheken:

1pip install requests beautifulsoup4

Erstelle eine neue Datei namens web_scraper.py und importiere die Bibliotheken:

1import requests
2from bs4 import BeautifulSoup

Schritt 2: HTTP-Anfrage senden und Webseiteninhalt laden

Lade die Seite runter:

1url = "https://books.toscrape.com/catalogue/a-light-in-the-attic_1000/index.html"
2response = requests.get(url)
3print(response.status_code)  # Gibt 200 aus, wenn alles geklappt hat

Wenn du 200 siehst, ist alles im grünen Bereich. Das HTML findest du jetzt in response.text.

Schritt 3: HTML mit BeautifulSoup parsen

Jetzt machen wir das HTML für Python durchsuchbar:

1soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

Schritt 4: Daten extrahieren und bereinigen

Wir holen uns Titel, Preis und Bewertung:

1title = soup.find('h1').text
2price = soup.find('p', class_='price_color').text
3rating_element = soup.find('p', class_='star-rating')
4rating_classes = rating_element.get('class')
5rating = rating_classes[1]  # z. B. "Three"

Preis für Berechnungen bereinigen:

1price_num = float(price.lstrip('£'))  # "£51.77" -> 51.77

Immer auf fehlende Daten prüfen:

1price_element = soup.find('p', class_='price_color')
2price = price_element.text.strip() if price_element else "N/A"

Schritt 5: Ausgelesene Daten als CSV oder Excel speichern

Speichere die Daten als CSV:

1import csv
2data = [title, price, rating]
3with open('book_data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
4    writer = csv.writer(f)
5    writer.writerow(["Title", "Price", "Rating"])
6    writer.writerow(data)

Oder mit pandas noch komfortabler:

1import pandas as pd
2df = pd.DataFrame([{"Title": title, "Price": price, "Rating": rating}])
3df.to_csv('book_data.csv', index=False)

Öffne book_data.csv in Excel oder Google Sheets – und schon hast du deine Daten am Start.

Praxisbeispiele: Python Web Scraping im Business-Einsatz

Hier ein paar echte Szenarien, in denen Python Web Scraping richtig was bringt:

• Preisüberwachung im E-Commerce: Händler checken täglich die Preise der Konkurrenz, um ihre eigenen Angebote zu optimieren ().
• Lead-Generierung: Vertriebsteams bauen Interessentenlisten aus Branchenverzeichnissen oder Google Maps und sparen sich teure Datenanbieter ().
• Wettbewerbsanalyse: Produktteams verfolgen Feature-Updates oder Preisänderungen auf Konkurrenzseiten.
• Arbeitsmarkt-Analyse: HR-Abteilungen scrapen Jobbörsen, um Trends und Gehaltsbenchmarks zu erkennen ().
• Immobilienrecherche: Investoren durchforsten Angebote auf Zillow oder Craigslist, um Chancen zu entdecken und Trends zu analysieren.

Fazit: Gibt’s im Web wertvolle Daten, aber keinen „Export“-Button, schließt Python Scraping diese Lücke.

Blockaden vermeiden: So schützt du dich vor IP-Sperren beim Scraping

Webseiten sind nicht immer happy über Bots. So bleibst du unter dem Radar:

• Anfragen verlangsamen: Mit time.sleep(1) zwischen den Anfragen menschliches Surfverhalten simulieren.
• Proxies rotieren: Mit einem Pool von Proxy-Servern regelmäßig die IP-Adresse wechseln ().
• Echten User-Agent setzen: Einen realistischen Browser vortäuschen:

  1headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/118.0.0.1 Safari/537.36"}
  2requests.get(url, headers=headers)

• robots.txt beachten: Immer checken, ob die Seite Scraping erlaubt.
• Cookies und Header nutzen: Mit requests.Session() Cookies speichern und Header wie Referer oder Accept-Language setzen.
• Honeypots erkennen: Nicht auf alles klicken oder jedes Formular ausfüllen – manche sind Fallen für Bots.

Noch mehr Tipps findest du im .

Thunderbit: Die einfache Alternative zum Python Web Scraping

Jetzt zum „Easy Button“: So sehr ich Python mag – manchmal will man einfach nur die Daten, ohne Code, ohne Fehlersuche, ohne HTML-Stress. Genau hier kommt ins Spiel.

Thunderbit ist eine KI-gestützte Web-Scraper Chrome-Erweiterung für Business-Anwender. Damit wird das Auslesen von Webseiten zum Kinderspiel:

• KI-Feldvorschläge: Thunderbit scannt die Seite und schlägt dir automatisch relevante Datenfelder vor (z. B. „Produktname“, „Preis“, „Bewertung“) – ganz ohne HTML-Inspektion.
• 2-Klick-Scraping: Klicke auf „KI-Feldvorschläge“ und dann auf „Scrapen“. Fertig! Thunderbit sammelt die Daten und zeigt sie dir in einer Tabelle.
• Unterseiten & Paginierung: Du brauchst Infos von Detailseiten oder mehreren Seiten? Thunderbits KI folgt Links, erkennt „Weiter“-Buttons und fasst alles in einem Datensatz zusammen.
• Sofort-Export: Exportiere deine Daten direkt nach Excel, Google Sheets, Airtable oder Notion – ohne Umwege.
• Kein Wartungsaufwand: Thunderbits KI passt sich automatisch an Webseitenänderungen an, du musst keine Skripte reparieren.
• Ohne Programmierkenntnisse: Wer einen Browser bedienen kann, kann auch Thunderbit nutzen.

Mehr dazu findest du im .

Python Web Scraping vs. Thunderbit: Was passt besser?

Hier der direkte Vergleich:

Wann solltest du Python nutzen?

• Du willst volle Kontrolle, eigene Logik oder Integration mit anderen Tools.
• Du scrapest sehr komplexe oder ungewöhnliche Seiten.
• Du bist fit im Programmieren und pflegst deine Skripte selbst.

Wann ist Thunderbit die bessere Wahl?

• Du brauchst Daten schnell, ohne Code oder Setup.
• Du bist Business-Anwender, im Vertrieb/Marketing oder nicht-technisch.
• Du willst Listen, Tabellen oder typische Webstrukturen auslesen.
• Du willst dich nicht um Wartung kümmern.

Viele Teams nutzen übrigens beides: Thunderbit für schnelle Ergebnisse und Ad-hoc-Projekte, Python für tiefe Integrationen oder Spezialfälle.

Fazit & wichtigste Erkenntnisse

Web Scraping mit Python öffnet dir die Tür zu einer riesigen Datenwelt – egal ob du Preise trackst, Leadlisten baust oder einfach deine Recherche automatisierst. Die Schritte sind easy:

1. Seite mit Requests laden.
2. HTML mit BeautifulSoup parsen.
3. Daten extrahieren und bereinigen.
4. Als CSV oder Excel speichern.

Aber du musst nicht alles selbst coden. Mit Tools wie kann wirklich jeder – ja, auch der nicht-technische Kollege – Daten von fast jeder Webseite mit ein paar Klicks extrahieren. So kommst du blitzschnell von „Ich hätte gern diese Daten“ zu „Hier ist meine Tabelle“.

Nächste Schritte:

• Schreib einen einfachen Python-Scraper auf einer Demo-Seite wie .
• Installiere die und probier aus, wie schnell du Daten von deiner Lieblingsseite extrahieren kannst.
• Mehr Anleitungen? Schau im vorbei – dort findest du Tutorials, Tipps und Business-Use-Cases.

Viel Spaß beim Scrapen – und auf saubere, strukturierte und einsatzbereite Daten!

Häufige Fragen (FAQ)

1. Ist Web Scraping mit Python legal?
Web Scraping ist legal, solange du verantwortungsvoll vorgehst – check immer die Nutzungsbedingungen und robots.txt der Seite und vermeide das Auslesen privater oder sensibler Daten.

2. Wie starte ich als Anfänger am einfachsten mit Scraping?
Starte mit den Python-Bibliotheken Requests und BeautifulSoup auf einer einfachen, öffentlichen Seite. Oder probier für den No-Code-Einstieg aus.

3. Wie verhindere ich, dass ich beim Scraping blockiert werde?
Verlangsame deine Anfragen, nutze Proxies, wechsle User-Agents und beachte robots.txt. Mehr dazu im .

4. Kann Thunderbit auch dynamische Webseiten oder Unterseiten auslesen?
Ja – Thunderbits KI kann Links folgen, Paginierung erkennen und sogar Daten von Unterseiten oder Bildern extrahieren.

5. Sollte ich für mein Projekt Python oder Thunderbit nutzen?
Wenn du gerne programmierst und individuelle Logik brauchst, ist Python ideal. Für Geschwindigkeit, Einfachheit und minimalen Aufwand ist die beste Wahl.

Bereit, das Potenzial von Webdaten zu nutzen? Probier beide Ansätze aus und finde heraus, was am besten zu deinem Workflow passt.