Großmaßstäbliches + Unstrukturiertes Web-Crawling

May 20, 2025

Willkommen zum finalen Abschnitt in unserer hands-on Web-Crawling-Tutorial-Serie. Anstelle einer traditionellen Lektion nehmen wir einen anderen Ansatz. Für diesen Abschnitt habe ich den Housefly Metascraper gebaut - einen Crawler im ./apps/metascraper Verzeichnis, der demonstriert, wie alles, was wir gelernt haben, in einem realen Szenario angewendet wird.

Der Metascraper demonstriert, wie unsere schrittweise Reise - vom Scraping einfacher statischer HTML-Seiten, Navigation durch JavaScript-gerenderte Inhalte, bis hin zur Interaktion mit APIs und Überwindung von Crawling-Abwehrmechanismen - in einem Tool kulminiert, das das unstrukturierte, vielfältige und chaotische Web im großen Maßstab handhaben kann.

Wir werden erkunden, wie man über eine große Vielfalt von Websites crawlt - ohne im Voraus zu wissen, welche Art von Datenstrukturen zu erwarten sind - und KI-unterstütztes Parsing, dynamische Schema-Erkennung und die Techniken einführen, die für die Skalierung auf Tausende (oder Millionen) von Seiten benötigt werden, ohne auseinanderzufallen.

Was bedeuten "Unstrukturiert" und "Großmaßstäblich" wirklich?

In vorherigen Abschnitten wussten wir oft:

  • Welche Sites wir anvisieren.
  • Welche Daten wir wollten (z.B. Tabellen, Listen, JSON-Responses).
  • Wie viele Seiten wir besuchen mussten.

Aber beim großmaßstäblichen unstrukturierten Crawling:

  • Die Websites variieren wild: einige sind strukturiert, andere sind Blogs mit unregelmäßiger Formatierung.
  • Pfade und URLs sind unvorhersagbar.
  • Schema ist inkonsistent oder nicht existent.
  • Wir wollen Tausende von Seiten crawlen, potenziell über mehrere Domains.

Denke an:

  • Forschungs-Crawler, die Daten über akademische Websites sammeln.
  • KI-Assistenten, die Blogs für themenspezifisches Wissen indexieren.
  • Suchmaschinen, die über das gesamte öffentliche Internet generalisieren müssen.

Das ist der Endgegner des Web-Crawlings.

Teil 1: Architektur für Großmaßstäbliches Crawling

Lass uns darüber sprechen, wie man seinen Crawler skaliert, bevor wir uns um das Parsing sorgen.

Design-Muster

Um einen großmaßstäblichen Crawler zu bauen, sollte deine Architektur sein:

  • Queue-gesteuert: Verwende eine Message-Queue (wie Redis, RabbitMQ oder Kafka) zur Speicherung ausstehender URLs.
  • Worker-basiert: Trenne Crawler in Worker-Prozesse, die aus der Queue ziehen und Jobs unabhängig verarbeiten.
  • Dedupliziert: Führe einen Fingerprint-Index (z.B. SHA1 der URL oder HTML-Inhalte), um die doppelte Verarbeitung derselben Seite zu vermeiden.
  • Wiederaufnehmbar: Persistiere Crawl-Status, damit er sich von Abstürzen erholen kann.

Hier ist ein minimales Design-Diagramm:

Teil 2: Spitzentechnologien für 2025

Residential Proxies

Einer der bedeutendsten Fortschritte beim großmaßstäblichen Scraping ist die Verwendung von Residential Proxies. Im Gegensatz zu Datacenter-IPs, die Websites leicht erkennen und blockieren können, routen Residential Proxies deine Requests über echte Verbraucher-IP-Adressen und lassen deinen Scraper als legitimer Nutzer erscheinen.

KI-gestützte autonome Agenten

Der revolutionärste Fortschritt in 2025 ist agentisches Scraping. Anstatt Scraper für jedes Site-Format hart zu kodieren:

  • LLMs mit Vision-Fähigkeiten können Daten aus zuvor ungesehenen Layouts verstehen und extrahieren
  • KI-Agenten können autonom komplexe Sites navigieren, indem sie menschliche Browsing-Muster nachahmen
  • Adaptives Parsing passt sich automatisch an Layout-Änderungen an, ohne Code-Updates zu erfordern

Teil 3: KI-unterstütztes Parsing

Fine-tune oder prompt-engineer ein Modell, um sauberes JSON auszugeben:

{
  "name": "Dr. Maria Lopez",
  "title": "Klimawissenschaftlerin",
  "organization": "Stanford",
  "topic": "2023 UN-Klimagipfel, KI in der Klimamodellierung"
}

Teil 4: Speichern, Indexieren und Durchsuchen der Daten

Du wirst viele heterogene Daten sammeln. Wähle deine Speicherung basierend auf deinen Zielen und wie strukturiert die Daten sind.

Speicherstrategien

  • PostgreSQL oder SQLite: Am besten für strukturierte tabellarische Daten, wo du das Schema kennst (z.B. Artikel, Preise, Timestamps). Du kannst Indizes, Foreign Keys und Volltextsuche (FTS) verwenden.
  • MongoDB oder Elasticsearch: Großartig für halbstrukturierte oder flexible Datenformate wie JSON-Blobs, wo das Schema zwischen Datensätzen variieren kann.
  • S3 / IPFS / Dateisystem: Ideal für rohe HTML-Snapshots, Bilder, PDFs und große Binärdateien. Speichere die Metadaten in einer Datenbank und verlinke zur Datei-Location.

Verwende UUIDs oder URL-Hashes als Primärschlüssel, damit du deduplizieren und zuvor gecrawlte Items verfolgen kannst.

Es durchsuchbar machen

Einmal gespeichert, wirst du den Inhalt erkunden und abfragen wollen.

Optionen umfassen:

  • PostgreSQL FTS (Volltextsuche): Verwende tsvector und tsquery, um robuste Keyword-Suchfähigkeiten mit Ranking zu erstellen.
  • Typesense oder Meilisearch: Leichtgewichtige, schema-flexible Volltextsuchmaschinen, perfekt für schnelle Indexierung und Fuzzy-Suche.
  • Elasticsearch: Am besten für komplexere Such-Use-Cases oder Logs, mit leistungsstarker Filterung und Analytik.

Du solltest Felder indexieren wie:

  • Titel
  • Autor
  • Veröffentlichungsdatum
  • Keywords oder Tags (falls extrahiert)
  • Hauptinhalt
  • Domain / Quelle

Semantische Suche mit Embeddings

Für tieferes Verständnis und Abruf (jenseits von Keywords) verwende Text-Embeddings:

  1. Verwende ein Modell wie OpenAIs text-embedding-3-small oder Open-Source-Alternativen wie bge-small-en.
  2. Konvertiere deinen gecrawlten Inhalt in Embedding-Vektoren.
  3. Speichere sie in einer Vektordatenbank wie:
    • Qdrant
    • Weaviate
    • Pinecone
    • FAISS (für lokale / In-Memory-Verwendung)

Das ermöglicht semantische Queries wie:

"Zeige mir Artikel, wo jemand über fahrradfreundliche Stadtentwicklung in kalten Klimata spricht."

Durch Vergleich des Query-Embeddings mit gespeicherten Embeddings wird dein Crawler zu einer Wissens-Engine.

Metadaten & Anreicherung

Schließlich reichere deine Daten mit zusätzlichen Metadaten an:

  • Spracherkennung (z.B. mit langdetect oder fastText).
  • Inhaltskategorie-Klassifikation mit Zero-Shot-Modellen oder fine-tuned Classifiern.
  • Named Entity Recognition (NER) zur Extraktion von Personen, Organisationen und Orten.
  • Geotagging basierend auf Inhalt oder Quelle.

Speichere das neben den Hauptdaten, damit du später danach filtern und sortieren kannst.

Teil 5: Suchgesteuerte Discovery-Crawler

Der fortgeschrittenste Ansatz für großmaßstäbliches Crawling beginnt nicht einmal mit URLs - stattdessen startet er mit Suchanfragen.

Inspiriert von Tools wie SearchXNG und Perplexity demonstriert der Metascraper eine Such-first-Strategie, bei der der Crawler:

  1. Mit einem Thema oder einer Frage beginnt, anstatt mit einer Seed-URL-Liste
  2. Suchmaschinen-APIs verwendet, um relevante Seiten in Echtzeit zu entdecken
  3. Dynamisch seine Crawl-Queue basierend auf Suchergebnissen aufbaut
  4. Intelligent Zitate und Referenzen verfolgt, um Wissen zu erweitern

Dieser Ansatz bietet mehrere Vorteile:

  • Zielgerichtete Erkundung: Anstatt erschöpfendem Crawling besuchst du nur Seiten, die wahrscheinlich relevante Informationen enthalten
  • Aktuelle Ergebnisse: Jeder Crawl startet frisch mit aktuellen Suchergebnissen
  • Domain-agnostisch: Nicht auf vordefinierte Sites oder URL-Muster beschränkt
  • Intentionsgesteuert: Orientiert sich daran, wie Menschen tatsächlich Themen recherchieren

Der Such-gesteuerte Modus des Metascrapers demonstriert, wie man Such-APIs, Priorisierungsalgorithmen und kontextbewusste Extraktion kombiniert, um Wissensgraphen aus dynamisch entdeckten Inhalten zu erstellen, ohne im Voraus zu wissen, welche URLs du besuchen wirst.

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