Von den Python-Grundlagen zum Data-Scraping-Erfolg: Michaels Weg in die Unabhängigkeit

Hallo zusammen. So banal das auch klingen mag, mein Name ist Michael. Ich bin ein 30-jähriger Freelancer aus Illinois, USA.

Ich hörte zum ersten Mal 2012-2013 an der Illinois State University von Datenanalyse, als ich Programmieren studierte. Es schien interessant und unterhaltsam, aber ich hatte keine Ahnung, wie sehr es mein Leben in der Zukunft verändern würde.

Alles begann mit einem kleinen Projekt während meines Praktikums bei einem IT-Unternehmen. Ich wurde beauftragt, Daten für unser Produkt zu sammeln und zu analysieren. Die meisten Daten waren über verschiedene Websites verstreut, und da erinnerte ich mich an das Parsen. Ich lernte Python und Web-Scraping-Bibliotheken wie BeautifulSoup und Scrapy. Das Projekt war ein Erfolg, ich erhielt einen Bonus (und gab ihn aus 🙂) und mir wurde klar, dass mir der Prozess Spaß machte.

Ein paar Jahre nach meinem Abschluss arbeitete ich als Programmierer, dachte aber oft darüber nach, mein eigenes Unternehmen zu gründen. Da kam mir die Idee, mit Web Scraping Geld zu verdienen. Ich begann, nach Kunden zu suchen, die strukturierte Daten benötigten. Überraschenderweise gab es viele davon.

Bei meiner Arbeit verwende ich verschiedene Tools und Programme:

1. Python: Die wichtigste Programmiersprache, die ich zum Schreiben von Web Scraping-Skripten verwende. Python verfügt über leistungsstarke Bibliotheken für Web Scraping wie BeautifulSoup, Scrapy und Selenium.

2. Schöne Suppe: Eine Python-Bibliothek zum Parsen von HTML- und XML-Dokumenten. Sie eignet sich perfekt zum Extrahieren von Daten aus Webseiten.

3. Schabracke: Eine weitere leistungsstarke Python-Bibliothek für Web Scraping. Scrapy verfügt über umfangreiche Funktionen und ist für Scraping im großen Maßstab konzipiert.

4. Selen: Selenium wird normalerweise zum automatisierten Testen von Webanwendungen verwendet, kann aber auch zum Web Scraping eingesetzt werden, insbesondere in Fällen, in denen Daten dynamisch mit JavaScript geladen werden.

5. Jupyter-Notizbuch: Eine interaktive Umgebung zum Schreiben und Testen von Python-Code. Sie eignet sich hervorragend für die explorative Datenanalyse und zum Prototyping von Web Scraping-Skripten.

6. SQL/NoSQL-Datenbanken: Ich verwende SQL- und NoSQL-Datenbanken zum Speichern und Verarbeiten großer Mengen gesammelter Daten. Zu meinen bevorzugten Datenbanken gehören PostgreSQL, MongoDB und MySQL.

7. Proxy: Um IP-Beschränkungen zu umgehen und die Scraping-Geschwindigkeit zu erhöhen, verwende ich kostenpflichtige Proxy-Dienste.

8. Cron oder andere Taskplaner: Ich verwende sie, um meine Web-Scraping-Skripte automatisch zu einem bestimmten Zeitpunkt auszuführen.

Jetzt, da ich über eine Reihe von Tools verfüge und weiß, wann und wie ich sie richtig verwende, nimmt meine Arbeit nur noch sehr wenig Zeit in Anspruch. Früher konnte ich mehrere Tage an einem Projekt sitzen, jetzt dauert die Einrichtung 1 bis 4 Stunden, und dann funktioniert alles automatisch.

Ich habe mehrere Kanäle, um Kunden zu finden:

1. Freiberuflerplattformen: Websites wie Upwork, Freelancer und Fiverr bieten zahlreiche Möglichkeiten, Kunden zu finden, die Web Scraping-Dienste benötigen. Ich nutze diese Plattformen aktiv, um Projekte zu finden, die meinen Fähigkeiten entsprechen.

2. Soziale Netzwerke: LinkedIn ist zu einer der besten Plattformen für die Suche nach B2B-Kunden geworden. Ich bin auf LinkedIn aktiv, veröffentliche Artikel über Web Scraping und wende mich an Unternehmen, von denen ich glaube, dass sie an meinen Diensten interessiert sein könnten.

3. Foren und Communities: Ich bin auch in Programmier- und Web Scraping-Foren und Communities wie StackOverflow und Reddit aktiv. So bleibe ich nicht nur über die neuesten Trends im Web Scraping auf dem Laufenden, sondern finde auch Kunden.

4. Networking-Events und Konferenzen: Ich versuche, daten- und IT-bezogene Events und Konferenzen zu besuchen, da sie eine hervorragende Gelegenheit bieten, potenzielle Kunden und Partner kennenzulernen.

5. Ich habe versucht, ein Blog zu betreiben und habe dadurch tatsächlich Kunden gewonnen, aber es ist sehr zeitaufwändig und ich musste es aufgeben.

Warum schreibe ich das alles? Weil viele Menschen, insbesondere junge, nicht wissen, was sie tun und wo sie ihren Lebensunterhalt verdienen können.

Mit meinem Beispiel möchte ich zeigen, dass ein wenig Wissen (die Grundlagen von Python können in wenigen Wochen erlernt werden), Wunsch und harte Arbeit Ihnen helfen können, Ziele zu erreichen und im Leben unabhängig zu werden.