Hoe Wikipedia te scrapen: De ultieme gids voor web scraping
Ontdek hoe u Wikipedia-data zoals artikeltekst, infoboxen en categorieën kunt scrapen. Leer de beste tools en tips voor efficiënte Wikipedia web scraping...
Anti-Bot Beveiliging Gedetecteerd
- Snelheidsbeperking
- Beperkt verzoeken per IP/sessie over tijd. Kan worden omzeild met roterende proxy's, verzoekvertragingen en gedistribueerde scraping.
- User-Agent Filtering
- IP-blokkering
- Blokkeert bekende datacenter-IP's en gemarkeerde adressen. Vereist residentiële of mobiele proxy's om effectief te omzeilen.
Over Wikipedia
Ontdek wat Wikipedia biedt en welke waardevolle gegevens kunnen worden geëxtraheerd.
De wereldwijde kennisbank
Wikipedia is een gratis, meertalige online encyclopedie die wordt geschreven en onderhouden door een gemeenschap van vrijwilligers via een model van open samenwerking en een op wiki gebaseerd bewerkingssysteem. Het is het grootste en meest gelezen naslagwerk in de geschiedenis en dient als een fundamentele informatiebron voor het wereldwijde publiek. Eigendom van de Wikimedia Foundation, bevat het tientallen miljoenen artikelen in honderden talen.
Een schat aan gestructureerde data
De website herbergt een enorme hoeveelheid gestructureerde en semi-gestructureerde data, waaronder artikeltitels, volledige tekstbeschrijvingen, hiërarchische categorieën, infoboxen met specifieke attributen en geografische coördinaten voor locaties. Elk artikel is uitvoerig onderling gelinkt en onderbouwd met referentielijsten, waardoor het een van de meest onderling verbonden datasets is die op het web beschikbaar zijn.
Waarde voor business en onderzoek
Het scrapen van Wikipedia is uiterst waardevol voor een breed scala aan toepassingen, waaronder het trainen van Large Language Models (LLMs), het bouwen van knowledge graphs, het uitvoeren van academisch onderzoek en het uitvoeren van entity linking. Het open-source karakter van de licentie (Creative Commons) maakt het een voorkeurskeuze voor ontwikkelaars en onderzoekers die op zoek zijn naar hoogwaardige, geverifieerde data voor data-verrijking en competitive intelligence.
Waarom Wikipedia Scrapen?
Ontdek de zakelijke waarde en gebruiksmogelijkheden voor data-extractie van Wikipedia.
Trainen van Natural Language Processing (NLP) modellen
Bouwen en uitbreiden van Knowledge Graphs
Uitvoeren van historisch en academisch onderzoek
Data-verrijking voor business intelligence datasets
Sentiment-analyse en studies naar entiteitsherkenning
Volgen van de evolutie van specifieke onderwerpen in de loop van de tijd
Scraping Uitdagingen
Technische uitdagingen die u kunt tegenkomen bij het scrapen van Wikipedia.
Complexe Wikitext en HTML-nesting
Variërende structuren van infoboxen over verschillende categorieën
Strikte rate limits op de MediaWiki API
Beheer van grootschalige datavolumes
Scrape Wikipedia met AI
Geen code nodig. Extraheer gegevens in minuten met AI-aangedreven automatisering.
Hoe het werkt
Beschrijf wat je nodig hebt
Vertel de AI welke gegevens je wilt extraheren van Wikipedia. Typ het gewoon in natuurlijke taal — geen code of selectors nodig.
AI extraheert de gegevens
Onze kunstmatige intelligentie navigeert Wikipedia, verwerkt dynamische content en extraheert precies wat je hebt gevraagd.
Ontvang je gegevens
Ontvang schone, gestructureerde gegevens klaar om te exporteren als CSV, JSON of direct naar je applicaties te sturen.
Waarom AI gebruiken voor scraping
AI maakt het eenvoudig om Wikipedia te scrapen zonder code te schrijven. Ons AI-aangedreven platform gebruikt kunstmatige intelligentie om te begrijpen welke gegevens je wilt — beschrijf het in natuurlijke taal en de AI extraheert ze automatisch.
How to scrape with AI:
- Beschrijf wat je nodig hebt: Vertel de AI welke gegevens je wilt extraheren van Wikipedia. Typ het gewoon in natuurlijke taal — geen code of selectors nodig.
- AI extraheert de gegevens: Onze kunstmatige intelligentie navigeert Wikipedia, verwerkt dynamische content en extraheert precies wat je hebt gevraagd.
- Ontvang je gegevens: Ontvang schone, gestructureerde gegevens klaar om te exporteren als CSV, JSON of direct naar je applicaties te sturen.
Why use AI for scraping:
- No-code interface voor complexe elementselectie
- Geautomatiseerde afhandeling van paginering voor categorielijsten
- Cloud-uitvoering verwijdert afhankelijkheid van lokale hardware
- Plan runs in om artikelupdates en geschiedenis bij te houden
- Naadloze data-export naar Google Sheets en JSON
No-Code Web Scrapers voor Wikipedia
Point-and-click alternatieven voor AI-aangedreven scraping
Verschillende no-code tools zoals Browse.ai, Octoparse, Axiom en ParseHub kunnen u helpen Wikipedia te scrapen zonder code te schrijven. Deze tools gebruiken visuele interfaces om data te selecteren, hoewel ze moeite kunnen hebben met complexe dynamische content of anti-bot maatregelen.
Typische Workflow met No-Code Tools
Veelvoorkomende Uitdagingen
Leercurve
Het begrijpen van selectors en extractielogica kost tijd
Selectors breken
Websitewijzigingen kunnen je hele workflow kapotmaken
Problemen met dynamische content
JavaScript-zware sites vereisen complexe oplossingen
CAPTCHA-beperkingen
De meeste tools vereisen handmatige interventie voor CAPTCHAs
IP-blokkering
Agressief scrapen kan leiden tot blokkering van je IP
No-Code Web Scrapers voor Wikipedia
Verschillende no-code tools zoals Browse.ai, Octoparse, Axiom en ParseHub kunnen u helpen Wikipedia te scrapen zonder code te schrijven. Deze tools gebruiken visuele interfaces om data te selecteren, hoewel ze moeite kunnen hebben met complexe dynamische content of anti-bot maatregelen.
Typische Workflow met No-Code Tools
- Browserextensie installeren of registreren op het platform
- Navigeren naar de doelwebsite en de tool openen
- Data-elementen selecteren met point-and-click
- CSS-selectors configureren voor elk dataveld
- Paginatieregels instellen voor het scrapen van meerdere pagina's
- CAPTCHAs afhandelen (vereist vaak handmatige oplossing)
- Planning configureren voor automatische uitvoering
- Data exporteren naar CSV, JSON of verbinden via API
Veelvoorkomende Uitdagingen
- Leercurve: Het begrijpen van selectors en extractielogica kost tijd
- Selectors breken: Websitewijzigingen kunnen je hele workflow kapotmaken
- Problemen met dynamische content: JavaScript-zware sites vereisen complexe oplossingen
- CAPTCHA-beperkingen: De meeste tools vereisen handmatige interventie voor CAPTCHAs
- IP-blokkering: Agressief scrapen kan leiden tot blokkering van je IP
Codevoorbeelden
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Wikipedia URL om te scrapen
url = 'https://nl.wikipedia.org/wiki/Web_scraping'
# Wikimedia adviseert om uw bot te identificeren in de User-Agent
headers = {'User-Agent': 'DataScraperBot/1.0 (contact@example.com)'}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status() # Foutmelding bij slechte statuscodes
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extraheren van de hoofdtitel
title = soup.find('h1', id='firstHeading').text
print(f'Artikeltitel: {title}')
# Extraheren van de eerste alinea van de inleiding
first_para = soup.find('div', class_='mw-parser-output').p.text
print(f'Samenvatting snippet: {first_para}')
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f'Er is een fout opgetreden: {e}')Wanneer Gebruiken
Ideaal voor statische HTML-pagina's met minimale JavaScript. Perfect voor blogs, nieuwssites en eenvoudige e-commerce productpagina's.
Voordelen
- ●Snelste uitvoering (geen browser overhead)
- ●Laagste resourceverbruik
- ●Makkelijk te paralleliseren met asyncio
- ●Uitstekend voor API's en statische pagina's
Beperkingen
- ●Kan geen JavaScript uitvoeren
- ●Faalt op SPA's en dynamische content
- ●Kan moeite hebben met complexe anti-bot systemen
Hoe Wikipedia te Scrapen met Code
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Wikipedia URL om te scrapen
url = 'https://nl.wikipedia.org/wiki/Web_scraping'
# Wikimedia adviseert om uw bot te identificeren in de User-Agent
headers = {'User-Agent': 'DataScraperBot/1.0 (contact@example.com)'}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status() # Foutmelding bij slechte statuscodes
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extraheren van de hoofdtitel
title = soup.find('h1', id='firstHeading').text
print(f'Artikeltitel: {title}')
# Extraheren van de eerste alinea van de inleiding
first_para = soup.find('div', class_='mw-parser-output').p.text
print(f'Samenvatting snippet: {first_para}')
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f'Er is een fout opgetreden: {e}')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_wikipedia():
with sync_playwright() as p:
# Start headless browser
browser = p.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
# Navigeer naar een willekeurig Wikipedia-artikel
page.goto('https://nl.wikipedia.org/wiki/Special:Random')
# Wacht tot het heading-element is geladen
page.wait_for_selector('#firstHeading')
# Extraheer de titel
title = page.inner_text('#firstHeading')
print(f'Willekeurige artikeltitel: {title}')
# Sluit de browsersessie
browser.close()
if __name__ == '__main__':
scrape_wikipedia()Python + Scrapy
import scrapy
class WikiSpider(scrapy.Spider):
name = 'wiki_spider'
allowed_domains = ['nl.wikipedia.org']
# Beginnen met een categoriepagina om meerdere artikelen te crawlen
start_urls = ['https://nl.wikipedia.org/wiki/Categorie:Web_scraping']
def parse(self, response):
# Extraheer alle artikellinks van de categoriepagina
links = response.css('.mw-category-group a::attr(href)').getall()
for link in links:
yield response.follow(link, self.parse_article)
def parse_article(self, response):
# Retourneer gestructureerde data voor elke artikelpagina
yield {
'title': response.css('#firstHeading::text').get(),
'url': response.url,
'categories': response.css('#mw-normal-catlinks ul li a::text').getall()
}Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
// Start de browser
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
// Stel een aangepaste User-Agent in om generieke bot-blokkades te voorkomen
await page.setUserAgent('MyResearchScraper/1.0');
// Navigeer naar het doelartikel
await page.goto('https://nl.wikipedia.org/wiki/Kunstmatige_intelligentie');
// Voer script uit in de context van de pagina om data te extraheren
const pageData = await page.evaluate(() => {
const title = document.querySelector('#firstHeading').innerText;
const firstSection = document.querySelector('.mw-parser-output > p:not(.mw-empty-elt)').innerText;
return { title, firstSection };
});
console.log('Titel:', pageData.title);
await browser.close();
})();Wat U Kunt Doen Met Wikipedia Data
Verken praktische toepassingen en inzichten uit Wikipedia data.
Trainingsdatasets voor machine learning
Onderzoekers profiteren van het gebruik van de enorme, meertalige tekst om language models te trainen en te fine-tunen.
Hoe te implementeren:
- 1Download artikel-dumps via de publieke dumps van Wikimedia.
- 2Schoon Wikitext op met parsers zoals mwparserfromhell.
- 3Tokenizeer en structureer tekst voor model-ingestie.
Gebruik Automatio om data van Wikipedia te extraheren en deze applicaties te bouwen zonder code te schrijven.
Wat U Kunt Doen Met Wikipedia Data
- Trainingsdatasets voor machine learning
Onderzoekers profiteren van het gebruik van de enorme, meertalige tekst om language models te trainen en te fine-tunen.
- Download artikel-dumps via de publieke dumps van Wikimedia.
- Schoon Wikitext op met parsers zoals mwparserfromhell.
- Tokenizeer en structureer tekst voor model-ingestie.
- Geautomatiseerde opbouw van knowledge graphs
Techbedrijven kunnen gestructureerde relatiekaarten bouwen tussen entiteiten voor zoekmachineoptimalisatie.
- Scrape infoboxen om entiteitsattributen te identificeren.
- Extraheer interne links om relaties tussen artikelen te definiëren.
- Map geëxtraheerde data naar ontologieën zoals DBpedia of Wikidata.
- Historische revisies bijhouden
Journalisten en historici profiteren door te monitoren hoe feiten over controversiële onderwerpen in de loop van de tijd veranderen.
- Scrape het tabblad 'Geschiedenis' van specifieke artikelen.
- Extraheer verschillen (diffs) tussen specifieke revisie-ID's.
- Analyseer bewerkingspatronen en de frequentie van bijdragen door gebruikers.
- Geografische data in kaart brengen
Reis- en logistieke apps kunnen coördinaten van bezienswaardigheden extraheren om aangepaste kaartlagen te bouwen.
- Filter op artikelen binnen 'Categorie:Coördinaten'.
- Extraheer breedtegraad- en lengtegraadattributen uit de HTML.
- Formatteer data voor GIS-software of de Google Maps API.
- Sentiment- en bias-analyse
Sociaal wetenschappers gebruiken de data om culturele vooroordelen in verschillende taalversies van hetzelfde artikel te bestuderen.
- Scrape hetzelfde artikel in meerdere taalsubdomeinen.
- Voer vertalingen of cross-linguale sentiment-analyse uit.
- Identificeer verschillen in berichtgeving of framing van historische gebeurtenissen.
Supercharge je workflow met AI-automatisering
Automatio combineert de kracht van AI-agents, webautomatisering en slimme integraties om je te helpen meer te bereiken in minder tijd.
Pro Tips voor het Scrapen van Wikipedia
Expertadvies voor het succesvol extraheren van gegevens uit Wikipedia.
Controleer altijd eerst de Wikimedia API, aangezien dit de meest robuuste manier is om data te verkrijgen.
Voeg een beschrijvende User-Agent string toe aan uw headers, inclusief contactgegevens.
Respecteer het robots.txt bestand en stel een redelijke crawl delay in van ten minste 1 seconde.
Gebruik tools zoals Kiwix om ZIM-bestanden te downloaden voor offline scraping van de volledige database.
Richt u op specifieke taalsubdomeinen zoals nl.wikipedia.org om gelokaliseerde informatie te verzamelen.
Gebruik specifieke CSS selectors voor infoboxen, zoals '.infobox', om te voorkomen dat u niet-gerelateerde gegevens uit de zijbalk verzamelt.
Testimonials
Wat onze gebruikers zeggen
Sluit je aan bij duizenden tevreden gebruikers die hun workflow hebben getransformeerd
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.
Gerelateerd Web Scraping
How to Scrape GitHub | The Ultimate 2025 Technical Guide
How to Scrape Britannica: Educational Data Web Scraper
How to Scrape Worldometers for Real-Time Global Statistics
How to Scrape RethinkEd: A Technical Data Extraction Guide
How to Scrape Pollen.com: Local Allergy Data Extraction Guide
How to Scrape Weather.com: A Guide to Weather Data Extraction
How to Scrape American Museum of Natural History (AMNH)
How to Scrape Poll-Maker: A Comprehensive Web Scraping Guide
Veelgestelde vragen over Wikipedia
Vind antwoorden op veelvoorkomende vragen over Wikipedia