So scrapen Sie WebElements: Leitfaden für Periodensystem-Daten
Extrahieren Sie präzise chemische Elementdaten von WebElements. Scrapen Sie Atomgewichte, physikalische Eigenschaften und die Entdeckungsgeschichte für...
Über WebElements
Entdecken Sie, was WebElements bietet und welche wertvollen Daten extrahiert werden können.
WebElements ist ein führendes Online-Periodensystem, das von Mark Winter an der University of Sheffield gepflegt wird. Es wurde 1993 gestartet und war das erste Periodensystem im World Wide Web. Seitdem hat es sich zu einer hoch angesehenen Ressource für Studenten, Akademiker und professionelle Chemiker entwickelt. Die Website bietet tiefgehende, strukturierte Daten zu jedem bekannten chemischen Element, von Standard-Atomgewichten bis hin zu komplexen Elektronenkonfigurationen.
Der Wert des Scrapings von WebElements liegt in seinen hochwertigen, Peer-Review-geprüften wissenschaftlichen Daten. Für Entwickler, die Bildungstools erstellen, Forscher, die Trendanalysen im Periodensystem durchführen, oder Materialwissenschaftler, die machine learning Modelle trainieren, bietet WebElements eine zuverlässige und technisch fundierte Datenquelle, die manuell nur schwer zu aggregieren wäre.
Warum WebElements Scrapen?
Entdecken Sie den Geschäftswert und die Anwendungsfälle für die Datenextraktion von WebElements.
Sammlung hochwertiger wissenschaftlicher Daten für die Entwicklung von Bildungstools.
Aggregieren von Elementeigenschaften für die materialwissenschaftliche Forschung und machine learning Modelle.
Automatisiertes Befüllen von Laborinventarsystemen mit chemischen Spezifikationen.
Historische Analyse von Elemententdeckungen und wissenschaftlichem Fortschritt.
Erstellung umfassender Datensätze chemischer Eigenschaften für akademische Publikationen.
Scraping-Herausforderungen
Technische Herausforderungen beim Scrapen von WebElements.
Daten sind über mehrere Unterseiten pro Element verteilt (z. B. /history, /compounds).
Ältere tabellenbasierte HTML-Layouts erfordern eine präzise Selektionslogik.
Verwechslungsgefahr des Domainnamens mit der 'WebElement'-Klasse von Selenium bei der Suche nach Support.
Scrape WebElements mit KI
Kein Code erforderlich. Extrahiere Daten in Minuten mit KI-gestützter Automatisierung.
So funktioniert's
Beschreibe, was du brauchst
Sag der KI, welche Daten du von WebElements extrahieren möchtest. Tippe es einfach in natürlicher Sprache ein — kein Code oder Selektoren nötig.
KI extrahiert die Daten
Unsere künstliche Intelligenz navigiert WebElements, verarbeitet dynamische Inhalte und extrahiert genau das, was du angefordert hast.
Erhalte deine Daten
Erhalte saubere, strukturierte Daten, bereit zum Export als CSV, JSON oder zum direkten Senden an deine Apps und Workflows.
Warum KI zum Scraping nutzen
KI macht es einfach, WebElements zu scrapen, ohne Code zu schreiben. Unsere KI-gestützte Plattform nutzt künstliche Intelligenz, um zu verstehen, welche Daten du möchtest — beschreibe es einfach in natürlicher Sprache und die KI extrahiert sie automatisch.
How to scrape with AI:
- Beschreibe, was du brauchst: Sag der KI, welche Daten du von WebElements extrahieren möchtest. Tippe es einfach in natürlicher Sprache ein — kein Code oder Selektoren nötig.
- KI extrahiert die Daten: Unsere künstliche Intelligenz navigiert WebElements, verarbeitet dynamische Inhalte und extrahiert genau das, was du angefordert hast.
- Erhalte deine Daten: Erhalte saubere, strukturierte Daten, bereit zum Export als CSV, JSON oder zum direkten Senden an deine Apps und Workflows.
Why use AI for scraping:
- No-Code-Navigation durch hierarchische Elementstrukturen.
- Automatische Extraktion komplexer wissenschaftlicher Tabellen.
- Cloud-Ausführung ermöglicht die Extraktion des vollständigen Datensatzes ohne lokale Ausfallzeiten.
- Einfacher Export nach CSV/JSON zur direkten Verwendung in wissenschaftlichen Analyse-Tools.
- Geplantes Monitoring kann Updates an bestätigten Elementdaten erkennen.
No-Code Web Scraper für WebElements
Point-and-Click-Alternativen zum KI-gestützten Scraping
Verschiedene No-Code-Tools wie Browse.ai, Octoparse, Axiom und ParseHub können Ihnen beim Scrapen von WebElements helfen. Diese Tools verwenden visuelle Oberflächen zur Elementauswahl, haben aber Kompromisse im Vergleich zu KI-gestützten Lösungen.
Typischer Workflow mit No-Code-Tools
Häufige Herausforderungen
Lernkurve
Das Verständnis von Selektoren und Extraktionslogik braucht Zeit
Selektoren brechen
Website-Änderungen können den gesamten Workflow zerstören
Probleme mit dynamischen Inhalten
JavaScript-lastige Seiten erfordern komplexe Workarounds
CAPTCHA-Einschränkungen
Die meisten Tools erfordern manuelle Eingriffe bei CAPTCHAs
IP-Sperrung
Aggressives Scraping kann zur Sperrung Ihrer IP führen
No-Code Web Scraper für WebElements
Verschiedene No-Code-Tools wie Browse.ai, Octoparse, Axiom und ParseHub können Ihnen beim Scrapen von WebElements helfen. Diese Tools verwenden visuelle Oberflächen zur Elementauswahl, haben aber Kompromisse im Vergleich zu KI-gestützten Lösungen.
Typischer Workflow mit No-Code-Tools
- Browser-Erweiterung installieren oder auf der Plattform registrieren
- Zur Zielwebseite navigieren und das Tool öffnen
- Per Point-and-Click die zu extrahierenden Datenelemente auswählen
- CSS-Selektoren für jedes Datenfeld konfigurieren
- Paginierungsregeln zum Scrapen mehrerer Seiten einrichten
- CAPTCHAs lösen (erfordert oft manuelle Eingabe)
- Zeitplanung für automatische Ausführungen konfigurieren
- Daten als CSV, JSON exportieren oder per API verbinden
Häufige Herausforderungen
- Lernkurve: Das Verständnis von Selektoren und Extraktionslogik braucht Zeit
- Selektoren brechen: Website-Änderungen können den gesamten Workflow zerstören
- Probleme mit dynamischen Inhalten: JavaScript-lastige Seiten erfordern komplexe Workarounds
- CAPTCHA-Einschränkungen: Die meisten Tools erfordern manuelle Eingriffe bei CAPTCHAs
- IP-Sperrung: Aggressives Scraping kann zur Sperrung Ihrer IP führen
Code-Beispiele
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
# Target URL for a specific element (e.g., Gold)
url = 'https://www.webelements.com/gold/'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}
def scrape_element(element_url):
try:
response = requests.get(element_url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extracting the element name from the H1 tag
name = soup.find('h1').get_text().strip()
# Extracting Atomic Number using table label logic
atomic_number = soup.find('th', string=lambda s: s and 'Atomic number' in s).find_next('td').text.strip()
print(f'Element: {name}, Atomic Number: {atomic_number}')
except Exception as e:
print(f'An error occurred: {e}')
# Following robots.txt recommendations
time.sleep(1)
scrape_element(url)Wann verwenden
Am besten für statische HTML-Seiten, bei denen Inhalte serverseitig geladen werden. Der schnellste und einfachste Ansatz, wenn kein JavaScript-Rendering erforderlich ist.
Vorteile
- ●Schnellste Ausführung (kein Browser-Overhead)
- ●Geringster Ressourcenverbrauch
- ●Einfach zu parallelisieren mit asyncio
- ●Ideal für APIs und statische Seiten
Einschränkungen
- ●Kann kein JavaScript ausführen
- ●Scheitert bei SPAs und dynamischen Inhalten
- ●Kann bei komplexen Anti-Bot-Systemen Probleme haben
Wie man WebElements mit Code scrapt
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
# Target URL for a specific element (e.g., Gold)
url = 'https://www.webelements.com/gold/'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}
def scrape_element(element_url):
try:
response = requests.get(element_url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extracting the element name from the H1 tag
name = soup.find('h1').get_text().strip()
# Extracting Atomic Number using table label logic
atomic_number = soup.find('th', string=lambda s: s and 'Atomic number' in s).find_next('td').text.strip()
print(f'Element: {name}, Atomic Number: {atomic_number}')
except Exception as e:
print(f'An error occurred: {e}')
# Following robots.txt recommendations
time.sleep(1)
scrape_element(url)Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def run():
with sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
# Elements are linked from the main periodic table
page.goto('https://www.webelements.com/iron/')
# Wait for the property table to be present
page.wait_for_selector('table')
element_data = {
'name': page.inner_text('h1'),
'density': page.locator('th:has-text("Density") + td').inner_text().strip()
}
print(element_data)
browser.close()
run()Python + Scrapy
import scrapy
class ElementsSpider(scrapy.Spider):
name = 'elements'
start_urls = ['https://www.webelements.com/']
def parse(self, response):
# Follow every element link in the periodic table
for link in response.css('table a[title]::attr(href)'):
yield response.follow(link, self.parse_element)
def parse_element(self, response):
yield {
'name': response.css('h1::text').get().strip(),
'symbol': response.xpath('//th[contains(text(), "Symbol")]/following-sibling::td/text()').get().strip(),
'atomic_number': response.xpath('//th[contains(text(), "Atomic number")]/following-sibling::td/text()').get().strip(),
}Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://www.webelements.com/silver/');
const data = await page.evaluate(() => {
const name = document.querySelector('h1').innerText;
const meltingPoint = Array.from(document.querySelectorAll('th'))
.find(el => el.textContent.includes('Melting point'))
?.nextElementSibling.innerText;
return { name, meltingPoint };
});
console.log('Extracted Data:', data);
await browser.close();
})();Was Sie mit WebElements-Daten machen können
Entdecken Sie praktische Anwendungen und Erkenntnisse aus WebElements-Daten.
KI-Training in der Materialwissenschaft
Training von machine learning Modellen zur Vorhersage der Eigenschaften neuer Legierungen basierend auf Elementattributen.
So implementieren Sie es:
- 1Extrahieren Sie physikalische Eigenschaften für alle metallischen Elemente.
- 2Bereinigen und normalisieren Sie Werte wie Dichte und Schmelzpunkte.
- 3Geben Sie die Daten in Regressions- oder prädiktive Materialmodelle ein.
- 4Überprüfen Sie Vorhersagen anhand bestehender experimenteller Legierungsdaten.
Verwenden Sie Automatio, um Daten von WebElements zu extrahieren und diese Anwendungen ohne Code zu erstellen.
Was Sie mit WebElements-Daten machen können
- KI-Training in der Materialwissenschaft
Training von machine learning Modellen zur Vorhersage der Eigenschaften neuer Legierungen basierend auf Elementattributen.
- Extrahieren Sie physikalische Eigenschaften für alle metallischen Elemente.
- Bereinigen und normalisieren Sie Werte wie Dichte und Schmelzpunkte.
- Geben Sie die Daten in Regressions- oder prädiktive Materialmodelle ein.
- Überprüfen Sie Vorhersagen anhand bestehender experimenteller Legierungsdaten.
- Inhalte für Bildungs-Apps
Befüllen interaktiver Periodensysteme für Chemiestudenten mit Peer-Review-geprüften Daten.
- Scrapen Sie Ordnungszahlen, Symbole und Elementbeschreibungen.
- Extrahieren Sie den historischen Kontext und Details zur Entdeckung.
- Organisieren Sie die Daten nach periodischer Gruppe und Block.
- Integrieren Sie diese in eine Benutzeroberfläche mit visuellen Kristallstrukturen.
- Chemische Trendanalyse
Visualisierung periodischer Trends wie Ionisierungsenergie oder Atomradius über Perioden und Gruppen hinweg.
- Sammeln Sie Eigenschaftsdaten für jedes Element in numerischer Reihenfolge.
- Kategorisieren Sie Elemente in ihre jeweiligen Gruppen.
- Verwenden Sie Grafik-Libraries zur Visualisierung von Trends.
- Identifizieren und analysieren Sie anomale Datenpunkte in spezifischen Blöcken.
- Labor-Inventarmanagement
Automatisches Befüllen von Chemikalien-Managementsystemen mit physikalischen Sicherheits- und Dichtedaten.
- Ordnen Sie interne Inventarlisten WebElements-Einträgen zu.
- Scrapen Sie Daten zu Dichte, Lagergefahren und Schmelzpunkten.
- Aktualisieren Sie die zentrale Labordatenbank via API.
- Generieren Sie automatisierte Sicherheitswarnungen für Hochrisiko-Elemente.
Optimieren Sie Ihren Workflow mit KI-Automatisierung
Automatio kombiniert die Kraft von KI-Agenten, Web-Automatisierung und intelligenten Integrationen, um Ihnen zu helfen, mehr in weniger Zeit zu erreichen.
Profi-Tipps für das Scrapen von WebElements
Expertentipps für die erfolgreiche Datenextraktion von WebElements.
Beachten Sie das in der robots.txt der Website angegebene Crawl-delay: 1.
Verwenden Sie die Ordnungszahl als Primärschlüssel für die Datenbankkonsistenz.
Crawlen Sie die Unterseiten 'history' und 'compounds' für einen vollständigen Datensatz pro Element.
Konzentrieren Sie sich auf Tabellen-basierte Selektoren, da die Struktur der Website sehr traditionell und stabil ist.
Vergleichen Sie die Daten mit IUPAC-Standards, wenn sie für kritische Forschungszwecke verwendet werden.
Speichern Sie numerische Werte wie Dichte oder Schmelzpunkte als Floats, um die Analyse zu erleichtern.
Erfahrungsberichte
Was Unsere Nutzer Sagen
Schliessen Sie sich Tausenden zufriedener Nutzer an, die ihren Workflow transformiert haben
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
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Häufig gestellte Fragen zu WebElements
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