Wie man Google-Flugdaten mit Python scrapen kann

Google Flights bietet öffentliche Flugdaten an, aber ethisches Scraping ist entscheidend, um die Nutzungsbedingungen und robots.txt zu respektieren. Unternehmen wie Hopper nutzen gescrapte Flugdaten für Preisvorhersage-Dienstleistungen, die erhebliche Einsparungen und Gewinne generieren. Extrahierbare Daten umfassen Flugdetails, Zeiten, Dauer, Preis, Zwischenstopps und CO2-Emissionen. Das Scraping von Google Flights steht vor Herausforderungen wie IP-Blocks, CAPTCHAs, dynamischer Website-Struktur und Rate-Limiting. Scrapeless, eine Python-Bibliothek, überwindet diese Hindernisse, indem sie die IP-Rotation, CAPTCHA-Lösung und Datenextraktion automatisiert. Die Einrichtung einer Python-Umgebung mit PyCharm und pip ist der erste Schritt für das Scraping. Der Prozess umfasst das Erstellen eines Projekts, das Schreiben eines Skripts und die Verwendung der Scrapeless-Bibliothek. Die Ausgabe liefert JSON-Daten, die umfassende Fluginformationen enthalten. Scrapeless bietet eine zuverlässige, skalierbare und rechtlich konforme Lösung für das Scraping von Google Flights-Daten, indem es verschiedene Herausforderungen bewältigt und Echtzeit-Daten bereitstellt. Die Scrapeless-API verwaltet effizient hohe Scraping-Anforderungen.