Ich erstelle einen fortgeschrittenen Python-Scraper und ETL-Pipeline
KI-Korrektor Prompt Engineer
Über diesen Service
Hochleistungsfähige Python-Scraping- & KI-Pipelines
Hör auf, Zeit mit defekten Scrapers zu verschwenden. Ich baue robuste, hochskalierende Web-Automatisierungs- und ETL-Lösungen, die saubere, strukturierte Daten direkt in deine Datenbank oder Dateien liefern.
Was ich anbiete:
- Dynamischer Inhalt: Experteneinsatz von Playwright & Selenium für JS-intensive Seiten und SPAs.
- Fortgeschrittene Emulation: Verhaltenssimulation für maximale Zuverlässigkeit und Erfolgsquoten.
- KI-gestütztes ETL: LLMs & OpenAI für effizientes Parsen chaotischer oder unstrukturierter Web-Elemente.
- Datenengineering: Automatisierte Reinigung und Validierung mit Pandas für produktionsbereite Ausgaben.
- API & Metadaten: Schneller Extraktion via REST/GraphQL und versteckte JSON-LD-Metadaten.
Branchenexpertise:
- Immobilien (Angebote & Objekte)
- E-Commerce & Preisvergleich
- Lead-Generierung & Geschäftsdatenbanken
- Marktforschung
Warum dieser Service?
- Skalierbarkeit: Für niedrigen Speicherverbrauch und hohe Geschwindigkeit optimiert.
- Saubere Lieferung: Validierte CSV, JSON, Excel oder SQL.
- Resilienz: Selbstheilende Skripte, die sich an Layoutänderungen anpassen.
️ WICHTIG: Kontaktiere mich vor der Bestellung mit deiner Ziel-URL für eine kostenlose technische Machbarkeitsprüfung!
Technologie:
Python
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Selen
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Beautiful Soup
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Dramatiker
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Pandas
Technik:
Automatisiert
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Kannst du Daten von dynamischen oder JavaScript-lastigen Websites extrahieren?
Ja. Ich nutze fortschrittliche Frameworks wie Playwright und Selenium, um JavaScript zu rendern und mit Single Page Applications (SPAs) zu interagieren, genau wie ein echter Nutzer. So wird sichergestellt, dass alle Inhalte, auch wenn sie hinter Buttons oder Scrolls versteckt sind, genau erfasst werden.
In welchen Formaten erhalte ich meine Daten?
Ich liefere produktionsbereite Daten in deinem bevorzugten Format: CSV, JSON, Excel (XLSX) oder direkt in eine SQL-Datenbank (PostgreSQL, MySQL usw.). Jedes Dataset durchläuft vor der Lieferung eine Reinigung und Validierung mit Pandas.
Wie gehst du mit Websites mit komplexen Layouts oder unstrukturiertem Text um?
Ich setze eine Hybrid-ETL-Pipeline ein. Für strukturierte Bereiche nutze ich Hochgeschwindigkeits-Parsing; für chaotischen oder "rauschen"-Text integriere ich KI (LLMs), um die Informationen intelligent in saubere, nutzbare Datenpunkte zu strukturieren.
Funktioniert der Scraper, wenn sich das Layout der Website leicht ändert?
Ich entwickle robuste Skripte, die sich auf stabile Daten-Selektoren und Metadaten (JSON-LD) konzentrieren, anstatt auf fragile CSS-Klassen. Dieser "self-healing"-Ansatz macht meine Pipelines viel stabiler gegen kleinere Website-Updates im Vergleich zu Standard-Scrapers.
Muss ich meine eigene Infrastruktur oder Proxys bereitstellen?
Für kleine bis mittlere Aufgaben kümmere ich mich um alles. Für hochskalierende Unternehmensprojekte kann ich geo-verteilte Request-Netzwerke und Sitzungsmanagement integrieren, um maximale Zuverlässigkeit und kontinuierliche Verfügbarkeit zu gewährleisten.

