Python-Automation & Web Scraping
Eigene Python-Skripte und Scraper, die Daten nach Zeitplan sammeln, transformieren und liefern.
Wenn Standardtools an Grenzen kommen, füllt Python die Lücke. Ich baue asynchrone Scraper, Datensammler, Transformationsskripte und geplante Jobs - sauber getestet, containerisiert und beobachtbar.
Use Cases
Wettbewerbs- und Marktmonitoring
Produktseiten, Preise, Reviews oder Stellenanzeigen nach Zeitplan scrapen. Ergebnisse landen in Postgres, Notion oder einem Slack-Digest.
Lead-Daten-Anreicherung
Aus Unternehmensnamen oder Domains werden LinkedIn-Daten, Tech-Stack-Signale, News-Erwähnungen und Funding-Status angereichert.
E-Commerce-Preisüberwachung
Wettbewerberpreise über mehrere Plattformen beobachten, bei Schwellenwerten alarmieren und Trends über Zeit auswerten.
Interne Reporting-Automation
Daten aus mehreren SaaS-APIs ziehen (Google Analytics, Stripe, HubSpot), aggregieren und als Wochenreport per Slack oder E-Mail liefern.
Häufige Fragen
Ist Web Scraping legal?
Das hängt von der Website ab. Ich prüfe Terms of Service und robots.txt für jedes Projekt. Öffentlich verfügbare Daten sind oft nutzbar; authentifizierte Inhalte oder ausdrücklich verbotene Scraping-Ziele lehne ich ab.
Was ist, wenn eine Website Bot-Schutz hat?
Playwright mit Stealth-Plugins löst viele Fälle. Bei aggressiv geschützten Seiten nutze ich Residential Proxies und menschlichere Interaktionsmuster.
Wie gehen Sie mit Website-Änderungen um, die Scraper brechen?
Ich baue Monitoring ein, das alarmiert, wenn erwartete Selektoren oder Datenformen verschwinden. Die meisten Scraper lassen sich nach Site-Updates schnell patchen.
Was Sie bekommen
- →Async HTTP Scraping mit httpx / aiohttp
- →Browser-Automation mit Playwright für JS-gerenderte Inhalte
- →Umgang mit Bot-Erkennung: Stealth, Proxy-Rotation, Fingerprinting
- →Datenparsing und Transformation mit Pydantic
- →Job Queue Management mit Postgres oder Redis
- →Containerisiertes Deployment mit Docker
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